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Titel: Determination and application of wavefront attributes
Sonstige Titel: Bestimmung und Anwendung von Wellenfeldattributen
Sprache: Englisch
Autor*in: Walda, Jan
Schlagwörter: Stapelung; Common-reflection-surface; conflicting dips; global optimization
GND-Schlagwörter: InterferenzGND
OperatorGND
Globale Optimierung
Erscheinungsdatum: 2016
Tag der mündlichen Prüfung: 2016-11-15
Zusammenfassung: 
Time imaging is stable and frequently used in seismic processing and stacking is an integral part of it. Stacking is usually performed along the offset in the common-midpoint (CMP) domain. Since the turn of the millennium, more advanced stacking methods are available, e.g. common-reflection-surface (CRS) and multifocusing methods. Additionally to the offset, neighbouring CMP traces are used as well, increasing data redundancy. To describe the traveltime moveout, in the CMP method only one parameter, the moveout velocity, is required which can be picked during velocity analysis. To describe the moveout of the traveltime surface of CRS-type operators and multifocusing, three parameter are necessary which causes a need for an automated parameter estimation. At the time CRS was proposed, the computational demands of a simultaneous three parameter search without an adequate initial solution were to expansive. A three step search strategy, named pragmatic approach was proposed, that searches the individual parameters in subdomains of CRS. This omits the high amount of data redundancy CRS provides, neglecting the main advantages of the method. Another problem of CRS is the occurrence of conflicting dips which is caused by intersecting events, e.g., diffractions and reflections. A deeper investigation of CRS on pure noise data shows, that steep dipping events can be caused by pure noise as well. Previous methods try to find conflicting events during the first step of the parameter estimation, simply stacking every possible operator along a parameter space using a simplified operator or interpolate from different neighbouring locations to account for them. However, they are either not reliable or very expansive and further attribute-based methods might not be able to benefit from those methods.
In this work, I suggest to use differential evolution, a global optimization method, to estimate CRS parameters reliably. Furthermore, I suggest to divide the search space in smaller cluster and apply the parameter estimation for each cluster. Therefore, the intersecting events can be found separately, allowing to treat conflicting dips properly. A comparison on complex synthetic, marine and challenging hard rock land data shows significant improvements to previous methods and demonstrate the impact on CRS wavefront attribute-based methods like diffraction separation and data enhancement which can take advantage of the proposed method to treat conflicting dips as well. A comparison of the frequency content from the CMP, CRS and CRS with the proposed parameter estimation shows, that the method does not distort the frequency content as previously. An investigation of CRS and other multiparameter stacking operators from literature shows that non-hyperbolic CRSprovides the best trade-off between accuracy and computational cost.

Seismische Abbildungsverfahren im Zeitbereich sind stabil und werden häufig in seismischen Prozessierungs- und Stapelverfahren verwendet. Die Stapelung wird normalerweise entlang des offset in der common-midpoint (CMP) Domäne angewandt. Seit dem Jahrtausenwechsel sind fortgeschrittenere Stapelverfahren verfügbar, wie zum Beispiel common-reflection-surface (CRS) und multifocusing. Diese Methoden stapeln zusätzlich zum offset benachbarte CMP Spuren auf, was die Datenredundanz erhöht. Um den moveout der Laufzeitkurve in der CMP Methode zu beschreiben, benötigt man lediglich einen Parameter, die moveout Geschwindigkeit, die während der Geschwindigkeitsanalyse bestimmt werden kann. Um den moveout der Laufzeitfläche zu beschreiben, werden drei Parameter benötigt, die automatisch bestimmt werden müssen. Als CRS publiziert wurde, war die Rechenanforderung einer simultanen drei Parametersuche ohne angemessene initiale Lösung zu hoch. Eine drei Schritte Suchstrategie, genannt pragmatische Annäherung, wurde vorgeschlagen. Die drei Parameter werden in kleineren Domänen von CRS gesucht. Dadurch wird aber die hohe Datenredundanz von CRS vernachlässigt, einer der Hauptvorteile von CRS. Ein weiteres Problem ist das Auftreten von sich kreuzenden Signalen mit verschiedenen Einfallswinkel, wie Diffraktionen und Reflektionen. Eine tiefere Analyse von CRS anhand verrauschter Daten zeigt, dass diese Signale auch von reinem Rauschen erzeugt werden können. Bisherige Methoden versuchen, die sich überlagernden Signale unterschiedlich zu berücksichtigen. Während des ersten Schrittes der Suche, durch Stapelung aller möglichen Operatoren entlang eines Parameters oder interpolieren von benachbarten Spuren. Allerdings sind diese Methoden entweder instabil, teuer oder können nicht in weiteren Attribut basierten Methoden genutzt werden.
In dieser Arbeit schlage ich vor, differential evolution, eine globale Optimierungsmethode, für die Parameterbestimmung zu nutzen. Zusätzlich sollte man den Suchraum in kleinere Suchräume unterteilen und in jedem kleineren Suchraum eine Parametersuche vollziehen. Dadurch können sich überlagernde Signale in unterschiedlichen Suchräumen identifiziert und berücksichtigt werden. Ein Vergleich an komplexen synthetischen, marinen und Hartgestein Landdaten zeigt deutliche Verbesserungen zu früheren Methoden. Er demonstriert den Einfluss in CRS Wellenfrontattribut basierten Methoden wie die Separation von Diffraktionen und Datenverbesserung, die mit der vorgeschlagenen Methode überlagernde Signale berücksichtigen können. Ein Vergleich der Frequenzgehalte der CMP, CRS und vorgeschlagenen erweiterten CRS Methode zeigt, dass die vorgeschlagene Methode den Frequenzgehalt nicht verändert, anders als zuvor. Eine Analyse von CRS und anderen Operatoren, die von mehreren Parametern abhängen, zeigt, dass non-hyperbolic CRS den besten Kompromiss zwischen Genauigkeit und Rechenaufwand darstellt.
URL: https://ediss.sub.uni-hamburg.de/handle/ediss/7116
URN: urn:nbn:de:gbv:18-84094
Dokumenttyp: Dissertation
Betreuer*in: Gajewski, Dirk (Prof. Dr.)
Enthalten in den Sammlungen:Elektronische Dissertationen und Habilitationen

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