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Agradecimentos: The work was funded by the Norwegian Research Council, Grant 234019. This work was partly conducted while Anders U. Waldeland was visiting Martin Tygel's group of applied geophysics (GGA) at CEPETRO at the University of Campinas, Brazil Abstract: We present a method for fast estimation of finite offset common reflection surface parameters. Firstly, the derivatives with respect to offset are derived from the velocity guide. Secondly, we apply structure tensors to extract the derivatives with respect to midpoint from stacked common offset sections. Finally, the mixed derivative is estimated using a one-parametric semblance search. The proposed method is compared to the global five-parametric semblance search and the pragmatic sequential two-parametric semblance search on one synthetic and one real data set. The experiments show that the proposed method is more robust against noise than the pragmatic search and have comparable robustness with the global search. The proposed method smoothes parameter estimates in a local window, and the window size is set to give the best trade-off between detail and robustness. Since the proposed method is dependent on a velocity guide, the quality of the other parameter estimates may be influenced by any inaccuracies in the guide. The main advantage of the proposed method is the computational efficiency. When compared with a gridded implementation of the semblance search, the proposed method is 10 and 400 times faster than the pragmatic and global search. Alternative search strategies significantly reduce the computational cost of the global search. However, since more than 99% of the computational cost of the proposed method comes from the semblance search to estimate the mixed derivative, it is expected that such techniques also reduce the computational cost for the proposed method Fechado

Orientador: Renato da Rocha Lopes Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação Resumo: Nesta dissertação, nós discutimos o cálculo de funções de coerência de alta resolução para a estimação dos parâmetros de empilhamento em processamento de sinais sísmicos. Nosso foco é o algoritmo de estimação por Classificação de Sinais Múltiplos (MUSIC, do inglês MUltiple SIgnal Classification). Este pode superar a tradicional função de coerência semblance em casos em que há reflexões próximas ou interferentes. Nossa principal contribuição é a proposta de diversas simplificações para sua implementação. Primeiro, mostramos como obter os valores da função MUSIC a partir do subespaço de sinais do dado sísmico, que possui dimensão menor do que o subespaço de ruído, usualmente empregado. Depois disso, mostramos como obter o subespaço de sinais a partir do método da potência. Chamamos esta técnica de MUSIC com Método da Potência (PM-MUSIC). Também propusemos uma nova maneira de obtenção do espectro de MUSIC, baseada na decomposição em autovalores e autovetores da matriz de correlação temporal do dado sísmico. Este método contrasta com os algoritmos presentes na literatura, que se baseiam na correlação espacial. A partir do uso do Método da Potência, obtivemos reduções de complexidade tanto para a variante espacial quanto para a temporal do algoritmo MUSIC. Finalmente, também propusemos uma nova função de normalização para o cálculo de MUSIC, a qual chamamos de ponderação por semblance. Esta função leva em conta o espectro de velocidades obtido com a função de coerência semblance e lida com a alta variação dinâmica produzida pelo espectro de velocidades calculado com MUSIC. Nós comparamos a implementação de PM-MUSIC, a partir das correlações temporal e espacial. Exemplos numéricos com dados sísmicos sintéticos e de levantamentos reais demonstraram que o algoritmo PM-MUSIC supera o semblance e que sua variante temporal possui alta resolução, assim como sua variante espacial. Além disso, PM-MUSIC obtido a partir da correlação temporal mostrou-se extremamente robusto ao lidar com sinais correlacionados Abstract: In this dissertation we discuss high-resolution coherence functions for the estimation of the stacking parameters in seismic signal processing. We focus on the MUltiple SIgnal Classification (MUSIC) algorithm, which uses the eigendecomposition of the seismic data to measure the coherence. MUSIC can outperform the traditional semblance in cases of close or interfering reflections. Our main contribution is to propose several simplifications to the implementation of MUSIC. First, we show how to compute MUSIC coherence measure in terms of the signal subspace of seismic data, which has lower dimension than the one currently used, the noise subspace. After that, we show how to obtain the signal subspace, iteratively, with the power method. We called this technique of Power Method MUSIC (PM-MUSIC). We also propose a new way to obtain the MUSIC spectrum, based on the eigendecomposition of the temporal correlation matrix of the seismic data. This is in contrast to the algorithms in the literature, which are based on the spatial correlation. Complexity reductions are obtained and discussed with the use of Power Method for both spatial and temporal variant of MUSIC. Finally, we propose a new normalization function for MUSIC, which we called semblance weighting. This function takes into account semblance coefficient and deals with high dynamic range in MUSIC velocity spectrum. We compared spatial and temporal correlation matrices, implemented with PM-MUSIC. Numerical examples with synthetic and real seismic data indicated that PM-MUSIC outperforms semblance and that the temporal variant of PM-MUSIC can present the same high-resolution as its spatial counterpart. Moreover, temporal PM-MUSIC is particularly useful when dealing with correlated signals Mestrado Telecomunicações e Telemática Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Martin Tygel Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica e Instituto de Geociências Resumo: A razão sinal-ruído, geralmente abreviada por razão S/N (do Inglês signal-to-noise ratio) é bastante afetada por ruídos aleatórios, os quais degradam a continuidade e identificação de refletores, com prejuízos para interpretação geológica. Com vistas à superação dessas dificuldades, apresentamos neste trabalho uma técnica baseado na suavização de parâmetros obtidos pela aplicação do método de empilhamento Common-Reection-Surface (CRS). A suavização é realizada através da utilização de estatísticas locais em pequenas janelas alinhadas com os eventos de reflexão. Primeiramente, os parâmetros CRS são estimados através de uma aplicação convencional do método CRS. Em seguida, os parâmetros CRS são suavizados de modo a eliminar flutuações e valores espúrios. Finalmente, os dados originais são submetidos a um novo empilhamento CRS, com utilização dos parâmetros suavizados recém obtidos. O processo pode ser aplicado de maneira iterativa para otimização de resultados. O esquema proposto foi aplicado em um dois conjuntos de dados marítimos 2D, um sintético e um de campo. No dado sintético, obtivemos uma efetiva atenuação do ruído aleatório com significativa ênfase dos eventos de reflexão. A aplicação nos dados de campo resultou num significativo increment da razão S/N com consequente ênfase e aumento de continuidade dos refletores. A interpretação sísmica dos elementos estratigráficos tornou-se mais precisa na seção pós-migrada em tempo (PostSTM) correspondente ao método CRS. A seção migrada foi obtida com a utilização dos parâmetros suavizados em conjunto com um guia de velocidade Abstract: Signal-to-noise (S/N) ratio in seismic data is affected by random noise, influencing the continuity and identification of reflectors. In this work, I present a method to overcome this problem based on smoothing Common-Reflection-Surface (CRS) parameters through application of local statistics in small windows aligned with reflection events. First, the CRS parameters are obtained by a standard application of the CRS stack method. Subsequently, the CRS parameters are smoothed so as to eliminate fluctuations and outliers. Finally, a CRS stack is performed with the new, smoothed parameters. The process may be iterative, to achieve optimal results. The proposed scheme has been applied on a 2D synthetic data set and marine field data. The synthetic data application showed effective random noise attenuation plus highlighting of the reflection events. Application to the real marine data resulted in an increase of S/N ratio with consequent highlight and greater continuity of the reflections. The seismic interpretation of stratigraphic elements has been more precise in the PostSTM section related with the CRS stack method. It is performed using smoothed attributes and a velocity model as a guide Mestrado Reservatórios e Gestão Mestre em Ciências e Engenharia de Petróleo