DISPOSITIF ET PROCEDE POUR DEFANTOMER DES DONNEES DE FLUTE A PROFONDEUR VARIABLE RENVOI A DES DEMANDES CONNEXES La présente demande revendique le bénéfice de la priorité selon le Titre 35 du Code des Etats-Unis, §119(e), sur la demande provisoire US N° 61/635 489 déposée le 19 avril 2012. L'intégralité du contenu du document précité est incorporée par la présente par référence dans la présente demande. ARRIERE-PLAN DOMAINE TECHNIQUE Des modes de réalisation de l'objet de la présente invention concernent généralement des procédés et des systèmes et, plus particulièrement, des mécanismes et des techniques pour défantômer des données sismiques collectées avec une ou plusieurs flûtes ayant des profondeurs variables. DISCUSSION DE L'ARRIERE-PLAN Récemment, l'intérêt dans le développement de nouveaux champs de production de pétrole et de gaz a augmenté de façon spectaculaire. Toutefois, la disponibilité de champs de production terrestres est limitée. Ainsi, l'industrie a maintenant étendu le forage à des localisations en mer, qui s'avèrent contenir une vaste quantité de combustible fossile. Le forage en mer est un processus onéreux. Ainsi, ceux qui sont engagés dans une telle entreprise coûteuse investissent substantiellement dans des études géophysiques afin de décider plus précisément si forer ou non (pour éviter un puits sec). L'acquisition et le traitement de données sismiques marines génèrent un profil (image) de la structure géophysique (subsurface) sous les fonds marins. Bien que ce profil ne fournisse pas une localisation précise pour le pétrole et le gaz, il suggère, à ceux qui sont qualifiés dans le domaine, la présence ou l'absence de pétrole et/ou de gaz. Ainsi, l'amélioration de la résolution d'images des structures sous les fonds marins est un processus en cours. Pendant un processus de collecte sismique, comme représenté sur la figure 1, un navire 10 remorque une pluralité de détecteurs 12. La pluralité de détecteurs 12 sont disposés le long d'un câble 14. Le câble 14 conjointement avec ses détecteurs correspondants 12 est parfois appelé, par l'homme du métier, flûte 16. Le navire 10 peut remorquer une pluralité de flûtes 16 en même temps. Les flûtes peuvent être disposées horizontalement, c'est-à-dire, résidant à une profondeur constante z1 par rapport à la surface 18 de l'océan. Egalement, la pluralité de flûtes 16 peuvent former un angle constant (c'est-à-dire, les flûtes peuvent être inclinées) relativement à la surface de l'océan tel que décrit dans le brevet US N° 4 992 992, dont l'intégralité du contenu est incorporée ici par référence. La figure 2 représente une telle configuration dans laquelle tous les détecteurs 12 sont répartis le long d'une ligne droite inclinée 14 qui fait un angle constant a avec une ligne horizontale de référence 30. En référence à la figure 1, le navire 10 peut remorquer une source sonore 20 configurée pour générer une onde acoustique 22a. L'onde acoustique 22a se propage vers le bas et pénètre les fonds marins 24, en étant finalement réfléchie par une structure réfléchissante 26 (réflecteur R). L'onde acoustique réfléchie 2 b se propage vers le haut et est détectée par le détecteur 12. Pour la simplicité, la figure 1 ne montre que deux trajets 22a correspondant à l'onde acoustique. Toutefois, l'onde acoustique émise par la source 20 peut être sensiblement une onde sphérique, par ex., elle se propage dans toutes les directions à partir de la source 20. Des parties de l'onde acoustique réfléchie 22b (primaire) sont enregistrées par les divers détecteurs 12 (les signaux enregistrés sont appelés traces) alors que des parties de l'onde réfléchie 22c passent les détecteurs 12 et arrivent à la surface de l'eau 18. Etant donné que l'interface entre l'eau et l'air est bien approximée comme un réflecteur quasi-parfait (c'est-à-dire, la surface de l'eau agit comme un miroir pour les ondes acoustiques), l'onde réfléchie 22c est reréfléchie vers le détecteur 12 tel que représenté par l'onde 22d sur la figure 1. L'onde 22d est appelée normalement onde fantôme parce que cette onde est due à une réflexion parasite. Les fantômes sont également enregistrés par le détecteur 12, mais avec une polarité inverse et un retard par rapport à l'onde primaire 22b. L'effet dégénératif qu'a l'arrivée du fantôme sur la largeur de bande sismique et la résolution est connu. En substance, l'interférence entre des arrivées de primaire et de fantôme provoque des encoches (« notches » en terminologie anglo-saxonne), ou des espaces, dans le contenu fréquentiel enregistré par les détecteurs. Les traces peuvent être utilisées pour déterminer la subsurface (c'est-à-dire, la structure de la terre au-dessous de la surface 24) et pour déterminer la position et la présence de réflecteurs 26. Toutefois, les fantômes perturbent la précision de l'image finale de la subsurface, et, pour au moins cette raison, divers procédés existent pour supprimer les fantômes, c'est-à-dire, défantômer, à partir des résultats d'une analyse sismique.
3 Les brevets US N° 4 353 121 et 4 992 992, dont l'intégralité du contenu est incorporée ici par référence, décrivent des procédures de traitement qui permettent que des fantômes soient supprimés de données sismiques enregistrées en utilisant un dispositif d'acquisition qui comprend une flûte sismique inclinée à un angle (de l'ordre de 2 degrés) par rapport à la surface de l'eau (flûte inclinée). Les procédés décrits dans les brevets US N° 4 353 121 et 4 992 992 sont des procédures de traitement sismiques en une dimension et en deux dimensions. Toutefois, de telles procédures ne peuvent pas être généralisées à trois dimensions. Cela est dû au fait qu'un intervalle d'échantillonnage des capteurs dans la troisième dimension est donné par la séparation entre les flûtes, de l'ordre de 150 m, qui est beaucoup plus grand que l'intervalle d'échantillonnage des capteurs le long des flûtes, qui est de l'ordre de 12,5 m. Ainsi, les procédés examinés ci-dessus ne sont pas appropriés pour des données sismiques collectées avec des flûtes ayant un profil courbe comme illustré sur la figure 3. Une telle configuration a une flûte 52 avec un profil courbe défini par trois quantités paramétriques, za, so et ha. Il est noté que la flûte entière n'a pas à avoir le profil courbe. Le premier paramètre zo indique la profondeur du premier détecteur 54a par rapport à la surface 58 de l'eau. Le deuxième paramètre sa est lié à la pente de la partie initiale de la flûte 52 par rapport à une ligne horizontale 64. L'exemple représenté sur la figure 3 a la pente initiale sa égale à sensiblement 3 pour cent. Il est noté que le profil de la flûte 52 sur la figure 3 n'est pas dessiné à l'échelle parce qu'une pente de 3 pour cent est une quantité relativement petite. Le troisième paramètre ha indique une longueur horizontale (distance le long de l'axe X sur la figure 3 mesurée à partir du premier 4 détecteur 54a) de la partie courbe de la flûte. Ce paramètre peut être dans la plage de centaines à des milliers de mètres. Pour de telles flûtes, un processus de défantômage a été décrit dans la demande de brevet US N° de série 13/272 428 (ici '428) ayant pour auteur R Soubaras, dont l'intégralité du contenu est incorporée ici. Selon '428, un procédé pour défantômer utilise une déconvolution conjointe pour des images de migration et de migration miroir pour générer une image finale d'une subsurface. Le défantômage est effectué à la fin du traitement (pendant une phase d'imagerie) et pas au début comme avec les procédés traditionnels. En outre, '428 décrit qu'aucune étape de datuming (réduction à la référence) n'est effectuée sur les données. En dépit de l'utilité des procédés précédents, un besoin existe pour générer des images améliorées de structures géologiques sous-marines. RESUME Comme détaillé ici, un procédé pour dé-fantômer des données sismiques liées à une subsurface d'une masse d'eau peut comprendre la réception de données sismiques dans le domaine temporel d'entrée enregistrées par des récepteurs sismiques qui sont situés à des profondeurs différentes (zr), la génération de données de migration (du) et de données de migration miroir (dd) à partir des données sismiques, la dérivation d'un modèle sans fantôme (m) sur la base de l'utilisation simultanée des données de migration (du) et des données de migration miroir (dd), l'utilisation du modèle sans fantôme pour générer un ensemble de données défantômé, et la génération d'une image finale (f) de la subsurface en utilisant l'ensemble de données défantômé. Les données de5 migration peuvent être dans le domaine du temps ou de la profondeur, avec décalage de dimension ou angle de présommation, ou similaire. La dérivation du modèle sans fantôme peut comprendre la résolution d'une équation d=Lm pour m, où L est un opérateur linéaire qui incorpore un premier modèle de retard fantôme (tige) correspondant aux données de migration (du) et un second modèle de retard fantôme (tgd) correspondant aux données de migration miroir (dd), m est un modèle sans fantôme des données sismiques, et d contient des données à partir des données de migration (du) et des données de migration miroir (dd). Le modèle (m) peut être dans le domaine de Radon parabolique, le domaine de Radon linéaire, le domaine FK, le domaine de Radon hyperbolique ou similaire. Un dispositif informatique qui incorpore le procédé pour dé-fantômer des données sismiques est également décrit ici. En plus de ce qui précède, un procédé pour traiter des données sismiques liées à une subsurface d'une masse d'eau comprend la réception de données de migration (du) et de données de migration miroir (dd) générées à partir de données sismiques dans le domaine temporel enregistrées par des récepteurs sismiques, la dérivation d'un premier modèle de retard fantôme (Tgu) correspondant aux données de migration (du) qui estime un premier retard fantôme jusqu'à une source sismique en fonction d'un décalage h de chaque récepteur sismique, la dérivation d'un second modèle de retard fantôme (Cgd) correspondant aux données de migration miroir (dd) qui estime un second retard fantôme jusqu'à la source sismique en fonction d'un décalage h de chaque récepteur sismique et le traitement des données de migration (du) en utilisant le 6 premier et le second modèle de retard fantôme pour fournir une image finale (f) de la subsurface. Comme décrit ici, les appareils et procédés précités peuvent être utilisés pour générer des images améliorées de structures géologiques sous-marines. BREVE DESCRIPTION DES DESSINS Les dessins joints, qui sont incorporés dans et constituent une partie de la mémoire, illustrent un ou plusieurs modes de réalisation et, conjointement avec la description, expliquent ces modes de réalisation. Sur les dessins : la figure 1 est un schéma de principe d'un système d'acquisition de données sismiques classique ayant une flûte horizontale ; la figure 2 est un schéma de principe d'un système d'acquisition de données sismiques ayant une flûte inclinée ; la figure 3 est un schéma de principe d'un système d'acquisition de données sismiques ayant une flûte à profil courbe ; la figure 4 est un organigramme d'un procédé pour défantômer des données sismiques selon un mode de réalisation ; la figure 5 est un organigramme d'un procédé pour la modélisation du retard fantôme de données de migration et de données de migration miroir selon un mode de réalisation ; les figures 6A à 6E sont des graphiques illustrant des données de migration et de migration miroir synthétiques selon les procédés des figures 4 et 5; 7 la figure 7 est un schéma de principe d'un dispositif informatique configuré pour mettre en oeuvre un procédé de défantômage selon un mode de réalisation donné à titre d'exemple. DESCRIPTION DETAILLEE La description suivante des modes de réalisation donnés à titre d'exemple se réfère aux dessins joints. Les mêmes numéros de référence dans les différents dessins identifient les mêmes éléments ou des éléments similaires. La description détaillée suivante ne limite pas l'invention. Plutôt, la portée de l'invention est définie par les revendications annexées. Les modes de réalisation suivants sont examinés, pour la simplicité, en ce qui concerne une propagation de champ d'ondes bidimensionnel (2D). Toutefois, les modes de réalisation devant être examinés ensuite ne sont pas limités à des champs d'ondes 2D, mais peuvent également être appliqués à des champs d'ondes 3D. La référence tout au long du mémoire à « un mode de réalisation » (un est le chiffre un) ou « un mode de réalisation » (un est un article indéfini) signifie qu'une particularité, structure ou caractéristique particulière décrite en relation avec un mode de réalisation est incluse dans au moins un mode de réalisation de l'objet décrit. Ainsi, l'apparition des expressions « dans un mode de réalisation » (un est le chiffre un) ou « dans un mode de réalisation » (un est un article indéfini) à divers endroits tout au long du mémoire ne font pas nécessairement référence au même mode de réalisation. En outre, les particularités, structures ou caractéristiques particulières peuvent être combinées de toute manière appropriée dans un ou plusieurs modes de réalisation.
8 Selon un mode de réalisation, un procédé nouveau effectue un défantômage de récepteur grâce à l'utilisation de collectes d'images communes (« common image gather » en terminologie anglo-saxonne) migrées (migration et migration miroir). Ceci est réalisé en dérivant un modèle sans fantôme des données qui lorsqu'il fait l'objet d'une transformation inverse et d'un re-fantômage simultanément, concorde avec les collectes de la migration et de la migration miroir. Une fois que le modèle sans fantôme a été dérivé, il est utilisé pour générer une estimation de données de primaire (« primary » en terminlogie anglo-saxonne) et de fantôme, qui sont soustraites adaptativement simultanément des données d'entrée. Les données de sortie sont la primaire adaptée plus toute résiduelle. La résiduelle peut être mise à l'échelle pour réaliser un débruitage si nécessaire. Le procédé fonctionne dans des fenêtres temporelles. L'estimation de fantôme peut être générée en référence à l'ensemble de données de migration et/ou de migration miroir. Dans le cas où deux ensembles de données de fantôme sont effectués, une soustraction adaptative peut être appliquée à la migration en utilisant des ensembles de données de primaire et de fantôme de migration, et indépendamment à la migration miroir en utilisant des ensembles de données de primaire et de fantôme de migration miroir. Dans ce cas, deux ensembles de données de primaire ont été trouvés qui peuvent être combinés par moyennage. Le procédé est maintenant examiné plus en détail. Un opérateur L lie des données d à un modèle m de données défantômées comme noté dans l'équation d = Lm (1). Plus spécifiquement, en considérant que d est une concaténation de données de migration du et de données de migration miroir dd pour une collecte d'image commune de nmax traces pour une tranche de fréquence, et m est le 9 domaine de modèle contenant kmax traces paraboliques, l'équation (1) peut être réécrite sous forme matricielle comme : ( dui due - dunmax ddi dd2 (e 27rif rpr[n,k] e 2 nif(rpr[n,lc] + Tgu[n] ) e2nifrpr[n,k] ezziferprrn,k] + rgedni ) ml m2 (2) km ax I Le décalage temporel rpjn,k] représente le retard associé aux événements primaires de la eme trace de collecte d'image commune et le kème paramètre de modèle alors que le décalage temporel (rp,[n,k]+rgu[n]) ou (rp,fn,k1+Tga[n]) représente le retard total associé à des réflexions fantômes dans le dème détecteur et le kième paramètre de modèle dans les données de migration du et de migration miroir dd respectivement. Par conséquent d et L fournissent simultanément une solution pour les données de migration (via la moitié supérieure de d et L) et les données de migration miroir (via la moitié inférieure de d et L). Les décalages temporels T9' [n] et Tep] peuvent être définis par un premier et un second modèle de retard fantôme qui sont dérivés des données de migration et des données de migration miroir respectivement. Le premier modèle de retard fantôme (Te) et le second modèle de retard fantôme (Tgd) peuvent estimer un retard fantôme jusqu'à la source sismique en fonction d'un décalage h de chaque récepteur sismique n. Par exemple, dans certains modes de réalisation, les modèles de retards fantômes sont définis par une équation polynomiale de deuxième ordre telle que r[n] = ro + p - h[n] + q - h[n]2 (3) où h[n] 10 est le décalage horizontal entre la source et la nième trace de collecte d'image commune (correspondant à la nième colonne de données) et où ro, p et q sont les coefficients de retard de zéroième, premier (linéaire) et deuxième (parabolique) ordre respectivement. Selon un mode de réalisation, les équations ci-dessus sont utilisées pour réaliser un modèle sans fantôme (m) au datum (plan de référence) de surface de la mer sur la base des propriétés de propagation d'onde parabolique des composantes primaires et fantômes. La dérivation de modèles de retards fantômes pour à la fois les données de migration et les données de migration miroir et la génération d'un modèle sans fantôme (m) peuvent améliorer le processus de défantômage et fournir une meilleure image finale (t) de la subsurface. En supposant que des algorithmes de migration 3D aient été utilisés pour générer les ensembles de données de migration et de migration miroir, l'algorithme est capable de défantômer correctement selon une propagation fantôme 3D. Pour des ensembles de données 2D où seule une migration 2D est possible, l'algorithme est toujours efficace mais la propagation fantôme 3D ne sera pas prise en charge de façon optimale. Un ou plusieurs des modes de réalisation examinés ci-dessus peuvent être mis en oeuvre dans un procédé pour dé-fantômer des données sismiques. Selon un mode de réalisation illustré sur la figure 4, un procédé 400 pour défantômer des données sismiques liées à une subsurface d'une masse d'eau comprend la réception (410) de données sismiques d'entrée, la génération (420) de données de migration (du) et de données de migration miroir (dd), la dérivation (430) d'un modèle de retard fantôme pour les données de migration et 11 de migration miroir, la dérivation (440) d'un modèle sans fantôme (m) des données de migration, la génération (450) de parties d'ensemble de données primaire (p), fantôme de migration (gm) et fantôme de migration miroir (gmm) des données de migration, la soustraction adaptative (460a) des ensembles de données primaire (p) et fantôme de migration (gm) des données de migration (du) afin d'obtenir un premier ensemble de données primaire adapté (p'1) et un premier ensemble de données résiduelle adapté (r'1), la soustraction adaptative (460b) des ensembles de données primaire (p) et fantôme de migration miroir (gmm) des données de migration miroir (dd) afin d'obtenir un second ensemble de données primaire adapté (p2) et un second ensemble de données résiduel adapté (r2) et la génération (470) d'une image finale de la subsurface sur la base des ensembles de données primaires adaptés (pl et p2) et des ensembles de données résiduels adaptés (ri et r2). Le procédé 400 peut être appliqué à une variété de configurations de flûte telles que celles représentées sur les figures 1 à 3. La réception (410) de données sismiques peut comprendre la réception de données sismiques d'entrée enregistrées par un ensemble de récepteurs sismiques qui sont remorqués par un navire. Les données sismiques d'entrée peuvent être enregistrées dans un domaine temps-espace et les récepteurs sismiques peuvent être situés à des profondeurs différentes (z,.) dans la masse d'eau. Par exemple, les récepteurs sismiques peuvent être agencés dans une formation en pente comme représenté sur la figure 2 ou une formation courbe comme représenté sur la figure 3. La génération (420) de données de migration (du) et de données de migration miroir (dd) à partir des données sismiques d'entrée peut comprendre 12 l'exécution d'une variété d'algorithmes de migration. Ceux-ci peuvent comprendre, mais ne sont pas limités à, une migration de Kirchhoff, une migration de faisceau gaussien, ou une migration de temps inverse. Des migrations qui fournissent une sortie dans le domaine de la profondeur ou du temps peuvent être utilisées. Les données migrées peuvent être dans un domaine de décalage, d'angle, ou autre domaine de présommation. Les données de migration (du) peuvent correspondre à une onde se déplaçant vers le haut réfléchie depuis la subsurface tandis que les données de migration miroir (dd) peuvent correspondre à une onde se déplaçant vers le bas réfléchie depuis la surface (c'est-à-dire l'interface eau/air). Dans certains modes de réalisation, la génération (420a) de données de migration (du) et la génération (420b) de données de migration miroir (dd) comprennent l'exécution d'une opération de migration classique sur les données d'entrée à partir de deux perspectives (datum). Premièrement, les données sont migrées en utilisant le datum de câble réel, générant ainsi l'ensemble de données de migration. Deuxièmement, les données sont migrées en utilisant une position de câble fantôme (c'est-à-dire en utilisant des profondeurs de récepteur hypothétiques où le câble est supposé être au-dessus de la surface de l'eau) pour générer l'ensemble de données de migration miroir. Pour les données de migration, les événements primaires (induits par la source) des ondes vers le haut sont alignés et les réflexions fantômes sont en conséquence désalignées. Pour des données de migration miroir, les réflexions fantômes présentes dans l'onde se déplaçant vers le bas sont alignées et les événements primaires sont en conséquence désalignés. La polarité des données de migration miroir peut être inversée pour annuler l'inversion de polarité qui se produit au niveau de 13 l'interface eau/air. Voir les figures 6A et 6B pour un exemple synthétisé de données de migration et de données de migration miroir. Des détails et des modes de réalisation additionnels concernant l'opération de génération (420) de données de migration (du) et de données de migration miroir (dd) peuvent être trouvés dans la demande de brevet US détenue en commun N° 13/464 109 (Pat. Pub. US 2012/0218859) et la demande de brevet US détenue en commun N° 13/464 126 (Pat. Pub. US 2012/0213033) dont chacune est incorporée ici par référence. La dérivation (430) d'un modèle de retard fantôme pour les données de migration et de migration miroir peut comprendre le calcul (« computing » en terminologie anglo-saxonne) d'une corrélation croisée à sommation oblique entre les données de migration (du) et les données de migration miroir (dd) pour une variété d'inclinaisons et la sélection de l'inclinaison (c'est-à-dire, terme de retard fantôme de premier ordre) avec le coefficient de corrélation croisée le plus élevé. La sommation oblique peut aligner les événements primaires dans les données de migration miroir avec les événements primaires dans les données de migration pour les traces qui ont essentiellement un retard linéaire (en fonction de la distance du récepteur) entre l'événement primaire et les réflexions fantômes. Voir les régions linéaires 612 et 622 sur les figures 6A et 6B pour un exemple de régions de retard essentiellement linéaire. En retournant à la figure 4, la dérivation (430a et 430b) peut également comprendre le calcul d'une autocorrélation à sommation courbe pour les données de migration (du) et les données de migration miroir (dd) pour une variété de formes de courbe et la sélection de la forme de courbe (et des termes de retard fantôme d'ordre supérieur correspondants) avec le coefficient 14 d'autocorrélation le plus élevé. La sommation courbe peut aider à aligner les événements primaires avec les réflexions fantômes (soit avec les données de migration soit avec les données de migration miroir) particulièrement pour des traces qui ne sont pas dans la région linéaire des données de migration et de migration miroir. Voir la figure 5 et la description associée pour des détails additionnels sur la dérivation (430) des modèles de retards fantômes pour les données de migration et de migration miroir. Des termes d'ordre supérieur peuvent être ajoutés comme nécessaire pour définir complètement les retards fantômes. Les retards fantômes de migration et de migration miroir sont non stationnaires, et ainsi doivent être évalués dans des fenêtres de temps différentes. En retournant de nouveau à la figure 4, la dérivation (440) d'un modèle sans fantôme (m) des données de migration peut comprendre la conversion des données de migration et de migration miroir au domaine fréquentiel et la résolution pour le modèle sans fantôme (m) qui génère les données dans le domaine fréquentiel de migration et de migration miroir (d) lorsque multiplié par un opérateur linéaire L qui incorpore un premier modèle de retard fantôme (Te) correspondant aux données de migration (du) et un second modèle de retard fantôme (Tgd) correspondant aux données de migration miroir (dd). Les premier et second modèles de retards fantômes (Tgu et Tgd) peuvent être incorporés dans l'opérateur linéaire L via un terme de réflexion fantôme e Drif (rpr+ rg) OU Tg = Tgd OU Tgd selon la forme : 15 e2eif rp r[n,le - e 2rtif (rpr[n,k] + rgu[n]) - e2rrif rpr[n,k] - e 2n-if Crpr[n,ic]+ tfid[n]) (3) qui est également représenté dans l'équation (2) introduite ci-dessus. Dans un mode de réalisation, le terme de retard primaire est défini par l'équation rp,[n,k] = k - h[n]2 (4) où h[n] = le décalage relatif à la trace d'image commune qui est construite, k est un coefficient de retard de deuxième ordre qui correspond à mk. Dans un mode de réalisation, les termes de retard fantôme Tg' [n] et Tgd[n] sont définis par l'équation 'Tan] = ro + p * h[n] + q * h[n]2 (5) où ro est le retard de décalage zéro et p et q sont les coefficients de retard de premier et de deuxième ordre tels que définis par le modèle de retard fantôme. rpr[n,k] définit les temps de déplacement de Radon paraboliques inverses pour transformer la réflectivité de données primaires du modèle à l'espace de données (comme pour l'équation au paragraphe 24). Les modèles fantômes sont une copie de cette réflectivité primaire avec un décalage temporel et une inversion de polarité. Le décalage temporel pour faire le modèle fantôme de migration est donné par Te, et le décalage temporel pour faire le modèle fantôme de migration miroir est donné par Tgd. Les décalages temporels Tg' et Tgd sont définis par un modèle paramétrique dérivé dans la phase de balayage initiale de l'algorithme sous la forme d'un décalage de zéro (T0), d'un terme linéaire (p) et d'un terme parabolique (q). Bien que les termes de retard fantôme (c'est-à-dire, les modèles) ci-dessus soient définis par une équation polynomiale de deuxième ordre, une équation polynomiale de deuxième ordre n'est pas requise par le procédé 400 et tout modèle de retard approprié peut être utilisé. Par exemple, un modèle de 16 retard fantôme de troisième ou de quatrième ordre peut être adapté aux données de migration et de migration miroir. La résolution d'image peut être améliorée en faisant varier les modèles de retards fantômes avec le temps (ou la profondeur dans le cas où la migration de profondeur a été utilisée). Cela peut être mis en oeuvre avec un algorithme de version de domaine temporel qui a des retards fantômes qui varient en fonction du temps, ou en traitant les données dans des fenêtres temporelles se chevauchant. Chaque fenêtre temporelle aura ses propres fonctions de retard fantôme relatives à la migration et à la migration miroir et sera modélisée indépendamment après une opération de transformée de Fourier au domaine fréquentiel. L'homme du métier appréciera que la multiplication par les termes d'événement primaire et de réflexion fantôme e21rif.rPr et e27`if (rPr+ 'Tg) à l'intérieur de la matrice L effectue efficacement une série d'opérations de décalage de phase sur le modèle de domaine fréquentiel m et ce décalage de phase dans le domaine fréquentiel est équivalent au décalage temporel (c'est-à-dire l'application d'un retard) dans le domaine temporel. L'homme du métier appréciera également que le décalage de phase dans le domaine fréquentiel, qui utilise des nombres complexes, ne soit pas restreint à des valeurs de décalage de phase discrètes, alors que le décalage temporel dans le domaine temporel, qui utilise des nombres réels, est typiquement restreint à des valeurs de décalage temporel discrètes. Ainsi la résolution pour le modèle m dans le domaine fréquentiel peut conduire à un meilleur modèle m et à une meilleure image finale d'une subsurface.
17 Il convient également de noter que tout domaine de modèle approprié comme un domaine de radon parabolique, un domaine de radon linéaire, un domaine de radon hyperbolique, et un domaine f-k (fréquence-nombre d'ondes) peut être utilisé. Avoir un modèle sans fantôme (m) qui est dérivé en utilisant des modèles de retards fantômes pour à la fois les données de migration et les données de migration miroir facilite le traitement d'à la fois les données de migration et les données de migration miroir. Par exemple, à la suite de la dérivation 440 d'un modèle sans fantôme (m), le procédé 400 peut continuer en générant (450) des parties d'ensemble de données primaire (p) et fantôme (g) des données de migration. Dans un mode de réalisation, les parties d'ensemble de données primaire (p) et fantôme (g) (voir les figures 6C et 6D pour un exemple synthétisé) sont générées selon les équations matricielles : ( \ e2rif -rpr[n,lc] mi 1 m2 (6) P2 kmax \Pnrnaxi ( gui (_e 2n-if (rpr[n,k] + r gu[n]) ml (7) mkmaxi m2 gu2 gUnmax De façon similaire, la partie d'ensemble de données fantôme des données de migration miroir peut être générée en utilisant l'équation matricielle : 18 ( g d \ g d 2 )\ 2 _ ebrif (Tpr[n,lc] + rgd[n]) - - - Mkm ax I (8) \g d nmax I A la suite de la génération de parties d'ensemble de données primaire (p) (via 450a) et fantôme (g) (via 450b) des données de migration, le procédé 400 peut poursuivre en soustrayant adaptativement (460) les ensembles de données primaire (p) et fantôme (g) des données de migration (du) pour fournir des ensembles de données primaire adaptée (p') et résiduelle adaptée (r). Les données de migration miroir peuvent être traitées de façon similaire. La soustraction adaptative (460) des ensembles de données primaire (p) et fantôme (g) des données de migration (du) et la génération (470) d'une image finale (t) de la subsurface sur la base des ensembles de données primaire adaptée (p') et résiduelle adaptée (r) peuvent améliorer la qualité de l'image finale (t). La soustraction adaptative est un algorithme de routine utilisé dans le démultiple, par exemple, l'atténuation multiple liée à la surface. Pour plus d'informations sur la soustraction adaptative voir, par exemple, « Seismic multiple removal techniques past, present and future », D.J. Verschuur, page 45, qui est incorporé ici par référence. La figure 5 est un organigramme d'un procédé 500 pour générer un modèle de retard fantôme pour des données de migration et de migration miroir. Comme représenté, le procédé 500 comprend la réception (510) de données de migration et de migration miroir, le calcul (520) de corrélations à sommation oblique de données de migration et de migration miroir, le fait de trouver (530) un pic de corrélation croisée, le calcul (540) d'une autocorrélation à sommation 19 courbe des données de migration et de migration miroir, et l'affinage (550) du modèle de retard fantôme pour les données de migration et de migration miroir. Les modèles de retards fantômes pour les données de migration et les données de migration miroir peuvent être générés concurremment (ou séquentiellement) par le procédé 500 et utilisés dans l'exécution du procédé 400. La réception (510) peut comprendre la réception (510a) de données de migration (du) et la réception (510b) de données de migration miroir (dd) générées (420) à partir de données sismiques d'entrée enregistrées par un ensemble de récepteurs sismiques qui sont remorqués par un navire. Les données sismiques d'entrée peuvent être enregistrées dans un domaine temps- espace et les récepteurs sismiques peuvent être situés à des profondeurs différentes (z,-) dans la masse d'eau. Le calcul (520) de corrélations à sommation oblique de données de migration et de migration miroir peut comprendre la corrélation des données de migration et des données de migration miroir avec divers décalages temporels linéaires entre les données de migration et les données de migration miroir. Par exemple, dans un mode de réalisation, le décalage temporel entre des colonnes des données de migration et des données de migration miroir se conforme à une équation de décalage temporel linéaire telle que r[n] = ro + p * h[n] (9) où h[n] est le décalage horizontal entre la source et le nième récepteur (ou nième colonne de données) et où ro et p sont les coefficients de retard (ou lenteur) de zéroième et de premier ordre. L'équation de décalage temporel linéaire peut être restreinte à des colonnes de données correspondant à des récepteurs qui sont proches de la source. Voir les régions linéaires 612 et 622 sur les figures 6A et 6B pour un exemple de telles colonnes de données.
20 Le fait de trouver (530) un pic de corrélation croisée peut comprendre la détermination de la corrélation à sommation oblique pour diverses valeurs de ro et p pour déterminer les valeurs de ro et p qui conduiront à la valeur de corrélation croisée à sommation oblique de crête. Dans des modes de réalisation, l'interpolation est utilisée pour améliorer la résolution du processus visant à trouver le pic. Egalement les temps peuvent être mis en moyenne spatialement ou contraints d'autres façons pour garantir la stabilité. De façon similaire, le calcul (540) d'une autocorrélation à sommation courbe des données de migration et de migration miroir peut comprendre l'autocorrélation (via 540a) des données de migration et l'autocorrélation (via 540b) des données de migration miroir avec divers courbes de décalage temporel entre des colonnes dans les données d'origine et des colonnes de la copie à décalage temporel des données d'origine. Dans certains modes de réalisation, les courbes de décalage temporel se conforment à une équation de deuxième ordre (c'est-à-dire, à sommation courbe) telle que T[n] = ro + p * h[n] + q * h[n]2 (10) où h[n] est le décalage horizontal entre la source et le nième récepteur (ou la nième colonne de données) et où ro, p et q sont les coefficients de retard de zéroième, premier (linéaire) et deuxième (parabolique) ordre respectivement. Dans un mode de réalisation, les coefficients linéaires ro et p qui sont déterminés lorsque l'on trouve (530) le pic de corrélation croisée sont utilisés comme valeurs ro et p initiales dans l'équation (10) pour trouver une valeur initiale pour q. Par la suite, le procédé 500 peut poursuivre en affinant (550) le modèle de retard fantôme pour les données de migration (via 550a) et les données de migration miroir (via 550b). Dans un mode de réalisation, l'affinage (550) est 21 accompli en optimisant les coefficients de l'équation (10) selon un ou plusieurs procédés classiques comme des techniques de Gauss-Seidel, de recuit simulé, de Gauss-Newton ou d'autres techniques d'optimisation. Les valeurs initiales utilisées dans le processus d'optimisation peuvent être fournies à partir des résultats des étapes 530 et 540. En résumé, le procédé 500 peut être utilisé pour dériver un premier modèle de retard fantôme (Cgu) correspondant aux données de migration (du) et un second modèle de retard fantôme (Tgd) correspondant aux données de migration miroir (dd). En outre, le procédé 500 peut être utilisé comme l'opération de dérivation 430 au sein du procédé 400 avant le traitement (440-470) des données de migration (du) (ou des données de migration miroir (dd)) en utilisant les premier et second modèles de retards fantômes pour fournir une image finale (t) améliorée de la subsurface. Les figures 6A à 6E sont des graphiques dans le domaine temporel illustrant des données de migration et de migration miroir synthétiques traitées selon les procédés des figures 4 et 5. Comme représenté, les données synthétiques traitées comprennent des données de migration 610 (ou du), des données de migration miroir 620 (ou dd), des données de primaire ou des données de primaire adaptée 630 (ou p, p'), des données de réflexion fantôme ou des données de réflexion fantôme adaptée 640 (ou g, g), et une image finale 650 (ou t). Bien que les données représentées soient synthétiques, le principe de suppression de fantôme des données de migration est clairement démontré. Les procédures et les procédés examinés ci-dessus peuvent être mis en oeuvre dans un dispositif informatique illustré sur la figure 7. Un matériel, un micrologiciel, un logiciel ou une combinaison de ceux-ci peut être utilisé pour 22 effectuer les diverses étapes et opérations décrites ici. Le dispositif informatique 700 de la figure 7 est une structure informatique donnée à titre d'exemple qui peut être utilisée en relation avec un tel système. Le dispositif informatique 700 donné à titre d'exemple approprié pour effectuer les activités décrites dans les modes de réalisation donnés à titre d'exemple peut comprendre un serveur 701. Un tel serveur 701 peut comprendre un processeur central (CPU) 702 couplé à une mémoire vive (RAM) 704 et à une mémoire morte (ROM) 706. La ROM 706 peut également être d'autres types de support de stockage pour stocker des programmes, comme une ROM programmable (PROM), une PROM effaçable (EPROM), etc. Le processeur 702 peut communiquer avec d'autres composants internes et externes par l'intermédiaire d'un ensemble de circuits d'entrée/sortie (E/S) 708 et d'une interconnexion par bus 710, pour fournir des signaux de commande et similaires. Le processeur 702 effectue une variété de fonctions comme celles connues dans l'art, comme dicté par des instructions de logiciel et/ou de micrologiciel. Le serveur 701 peut également comprendre un ou plusieurs dispositifs de stockage de données, notamment des lecteurs de disque dur 712, des lecteurs de CD-ROM 714, et autre matériel capable de lire et/ou de stocker des informations comme un DVD, etc. Dans un mode de réalisation, un logiciel pour effectuer les étapes examinées ci-dessus peut être stocké et distribué sur un CD-ROM ou un DVD 716, un dispositif de stockage USB 718 ou autre forme de support capable stocker des informations de façon portable. Ces supports de stockage peuvent être insérés dans, et lus par, des dispositifs comme le lecteur de CD-ROM 714, le lecteur de disque 712, etc. Le serveur 701 peut être couplé à un afficheur 720, qui peut être tout type d'afficheur ou d'écran de présentation 23 connu, comme des afficheurs LCD, des afficheurs plasma, des tubes à rayons cathodiques (CRT), etc. Une interface d'entrée utilisateur 722 est pourvue, comprenant un ou plusieurs mécanismes d'interface utilisateur comme une souris, un clavier, un microphone, un pavé tactile, un écran tactile, un système de reconnaissance vocale, etc. Le serveur 701 peut être couplé à d'autres dispositifs, comme des sources, des détecteurs, etc. Le serveur peut faire partie d'une configuration de réseau plus grande comme dans un réseau global (GAN) comme Internet 728, qui permet une connexion ultime aux divers dispositifs informatiques filaires et/ou mobiles. Les modes de réalisation donnés à titre d'exemple décrits fournissent un dispositif informatique et un procédé pour le traitement de données sismiques. Il convient de comprendre que cette description n'est pas destinée à limiter l'invention. Au contraire, les modes de réalisation donnés à titre d'exemple sont destinés à couvrir des variantes, des modifications et des équivalents, qui sont compris dans l'esprit et la portée de l'invention telle que définie par les revendications annexées. En outre, dans la description détaillée des modes de réalisation donnés à titre d'exemple, de nombreux détails spécifiques sont exposés afin de fournir une compréhension totale de l'invention revendiquée. Toutefois, l'homme du métier comprendrait que divers modes de réalisation puissent être pratiqués sans de tels détails spécifiques. Bien que les caractéristiques et éléments des présents modes de réalisation donnés à titre d'exemple soient décrits dans les modes de réalisation dans des combinaisons particulières, chaque caractéristique ou élément peut être utilisé seul sans les autres caractéristiques et éléments des modes de 24 réalisation ou dans diverses combinaisons avec ou sans d'autres caractéristiques et éléments décrits ici. La description écrite utilise des exemples de l'objet décrit pour permettre à toute personne du métier de le pratiquer, comprenant la fabrication et l'utilisation de tout dispositif ou système et l'exécution de tout procédé incorporé. La portée brevetable de l'objet est définie par les revendications, et peut comprendre d'autres exemples qui viennent à l'esprit de l'homme du métier. De tels autres exemples sont destinés à être à l'intérieur de la portée des revendications. 25