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Dissertation zugänglich unter
URN: urn:nbn:de:gbv:18-98560
URL: http://ediss.sub.uni-hamburg.de/volltexte/2019/9856/


Utilizing the Unique Properties of Seismic Diffractions

Bauer, Alexander

pdf-Format:
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SWD-Schlagwörter: Geophysik , Seismik , Seismologie , Beugung , Geowissenschaften , Tomografie
Freie Schlagwörter (Deutsch): Angewandte Seismik , Diffraktion , Tomographie , Wellenfront
Freie Schlagwörter (Englisch): applied seismics , geophysics , controlled source seismology , diffraction , tomography
Basisklassifikation: 38.70 , 38.03 , 38.38 , 38.72
Institut: Geowissenschaften
DDC-Sachgruppe: Geowissenschaften
Dokumentart: Dissertation
Hauptberichter: Gajewski, Dirk (Prof. Dr.)
Sprache: Deutsch
Tag der mündlichen Prüfung: 02.07.2019
Erstellungsjahr: 2019
Publikationsdatum: 05.08.2019
Kurzfassung auf Englisch: Traditional seismic processing has often been steered toward the imaging of seismic reflections. However, in the recent years, the diffracted wavefield, often weak and therefore hidden behind high-amplitude reflections, has gained increasing importance. As diffractions are caused by structures smaller than the predominant seismic wavelength, they are often related to complex geological features such as faults, edges or pinch-outs. Still, diffractions are not only interesting from a structural viewpoint, but also due to their unique physical properties. Unlike a reflected wave, which honors Snell's law and is reflected under its incidence angle, a diffracted wave is scattered into all directions independent of its incidence angle. Therefore, in the context of seismic imaging, a diffracted wave connected to the same scattering object in the subsurface can be measured along large parts of the recording surface and thus contains a significant amount of information about the traversed structures. This work aims to utilize these unique physical properties of seismic diffractions for the enhancement of prestack data and for improved tomographic velocity model building for both multi-channel and single-channel data. The mentioned methods rely on the so-called wavefront attributes, which are a by-product of multi-parameter stacking schemes such as the zero-offset common-reflection-surface stack. In the diffraction case, these attributes describe the emergence angle and the curvature of the wavefront measured at the surface. They are encoded in the first and second derivatives of the traveltime moveout, which - in constrast to the reflection case - for diffractions can be measured in a zero-offset section. This property can be exploited for the imaging of diffractions in the whole prestack data cube by composing any set of finite-offset attributes out of two independent sets of zero-offset attributes originating from the same diffracting structure. Beyond imaging, zero-offset wavefront attributes are also the input for wavefront tomography, an efficient and stable method for the joint estimation of smooth velocity models and the localization of measurements in depth. In the past, wavefront tomography has been applied mainly to reflected measurements. I suggest, however, to utilize diffractions in the inversion process. While results for simple synthetic data show the potential of diffractions, an application to industrial field data suggests that a joint inversion of high-amplitude reflections and low-amplitude diffractions can help to increase the lateral resolution of the obtained velocity models. As a next step, in order to further exploit the properties of diffractions, I propose to enforce the focusing of back-propagated diffracted measurements with the same origin in depth. A requirement for this idea is the a priori identification of all measurements that belong to the same subsurface region. For this purpose, I introduce an event tagging algorithm, which automatically analyzes the local similarity of wavefront attributes and assigns a numerical tag to each diffraction found in the data. Finally, I introduce diffraction wavefront tomography, a modified implementation of the conventional inversion scheme, in which all diffractions with the same tag are forced to focus in depth. The modified algorithm reduces the dependency of wavefront tomography on second-order attributes and evolves into a zero-offset slope tomography, if they are not taken into account. Results for synthetic diffraction data with vertical and lateral heterogeneity suggest that the new approach, which is likewise applicable to passive seismic data, may offer increased stability in laterally heterogeneous settings.
Kurzfassung auf Deutsch: Traditionelle seismische Datenbearbeitung ist häufig auf die Abbildung seismischer Reflexionen ausgerichtet. In den letzten Jahren hat jedoch das diffraktierte Wellenfeld, welches oft schwach und daher von hochamplitudigen Reflexionen überlagert ist, eine erhöhte Aufmerksamkeit erlangt. Da Diffraktionen von Strukturen kleiner als die vorherrschende seismische Wellenlänge verursacht werden, stehen sie oft in Zusammenhang mit komplexen geologischen Strukturen wie Verwerfungen, Kanten oder stratigraphischen Fallen. Diffraktionen sind jedoch nicht nur aus einem strukturellen Blickwinkel interessant, sondern auch aufgrund ihrer einzigartigen physikalischen Eigenschaften. Im Gegensatz zu einer reflektierten Welle, die dem Snelliusschen Brechnungsgesetz unterliegt und unter ihrem Einfallswinkel reflektiert wird, wird eine diffraktierte Welle unabhängig von ihrem Einfallswinkel in alle Richtungen gestreut. Im Kontext seismischer Abbildungsverfahren kann daher eine diffraktierte Welle, die zu demselben Untergrundobjekt gehört, entlang eines Großteils des Messbereichs an der Oberfläche registriert werden und enthält zudem sehr viele Informationen über die durchquerten Strukturen. Das Ziel dieser Arbeit ist es, diese einzigartigen physikalischen Eigenschaften seismischer Diffraktionen für die Charakterisierung ungestapelter Daten und für eine verbesserte tomographische Geschwindigkeitsmodellbestimmung sowohl für Mehrkanal- als auch für Einkanaldaten auszunutzen. Die erwähnten Methoden basieren auf sogenannten Wellenfrontattributen, die ein Nebenprodukt von Multiparameter-Stapelmethoden wie dem Zero-Offset-Common-Reflection-Surface-Stack sind. Im Fall einer Diffraktion beschreiben diese Attribute den Auftauchwinkel und den Radius der an der Oberfläche gemessenen Wellenfront. Sie können aus den ersten und zweiten Ableitungen des seismischen Moveouts extrahiert werden, welcher für Diffraktionen - im Gegensatz zu Reflexionen - in der Zero-Offset-Sektion gemessen werden kann. Diese Eigenschaft kann für die Abbildung von Diffraktionen in den gesamten ungestapelten Daten ausgenutzt werden, indem jeder Finite-Offset-Attributsatz aus einem Paar von Zero-Offset-Attributsätzen kombiniert wird, die von derselben diffraktierenden Untergrundstruktur stammen. Des Weiteren sind Zero-Offset-Wellenfrontattribute die Basis für Wellenfront-Tomographie, eine effiziente und stabile Methode für die Bestimmung glatter Geschwindigkeitsmodelle und die gleichzeitige Lokalisierung der Messungen im Untergrund. In der Vergangenheit wurde Wellenfront-Tomographie hautpsächlich auf Reflexionsmessungen angewandt. Ich schlage hingegen vor, auch Diffraktionen für die Inversion zu nutzen. Während Ergebnisse für simple, synthetische Diffraktionsdaten das Potenzial von Diffraktionen zeigen, suggeriert eine Anwendung auf industrielle Felddaten, dass eine gleichzeitige Inversion von hochamplitudigen Reflexionen und niedrigamplitudigen Diffraktionen dazu beitragen kann, die laterale Auflösung der resultierenden Geschwindigkeitsmodelle zu erhöhen. Um die Eigenschaften von Diffraktionen weiter auszunutzen, besteht der nächste Schritt darin, die Fokussierung zurückpropagierter Diffraktionsmessungen mit demselben Ursprung im Untergrund zu erzwingen. Eine Voraussetzung für diese Idee ist die vorhergehende Identifizierung aller Messungen, die zu derselben Untergrundregion gehören. Zu diesem Zweck führe ich einen Event-Tagging-Algorithmus ein, der automatisch die lokale Ähnlichkeit der Wellenfrontattribute analysiert und jeder Diffraktion in den Daten einen numerischen Tag zuordnet. Schließlich führe ich Diffraktions-Wellenfront-Tomographie ein, eine modifizierte Implementation des konventionellen Inversionsschemas, in welchem die Fokussierung aller Diffraktionen mit demselben Tag in der Tiefe erzwungen wird. Der modifizierte Algorithmus reduziert die Abhängigkeit der Wellenfront-Tomographie von Attributen zweiter Ordnung und wird zu einer Zero-Offset-Slope-Tomographie, wenn diese nicht berücksichtigt werden. Ergebnisse für synthetische Diffraktionsdaten mit sowohl vertikaler als auch lateraler Heterogenität suggerieren, dass der neue Ansatz, welcher gleichermaßen auf passiv-seismische Daten anwendbar ist, in Fällen mit lateraler Heterogenität die Stabilität erhöhen kann.

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