JP6982103B2 - 地下構造の検出 - Google Patents

Description

本願は、２０１７年６月１日に出願され、「地下構造の検出」と題された米国仮特許出願第６２／５１３，８２２号の優先権を主張し、その全ての内容は参照により本明細書に組み込まれる。

本明細書は、地下構造の検出に関し、より詳細には、地震データの取得及び処理を通じた低起伏な地下構造の検出に関する。

特定の環境で得られた地震データは、起伏の多い地形、砂丘、河川敷、カルストなど、複雑な地下浅所によって大きく損なわれる可能性がある。そうした複雑さは、垂直移動時間の変動を誘発し、記録された地震トレース（出力記録）を基準レベルにシフトすることによる時間イメージング（画像化）を通じて従来考慮されてきた。適用される時間シフト（タイムシフト）はトレースごとに一定であり、静補正として周知である。複雑な地表近くの部分も、地表近くの深度（ｄｅｐｔｈ、標高）速度モデルを用いた深度イメージングにより、より正確に処理される場合がある。静補正の計算又は深度イメージングに用いられるモデルは、地表における地震データから屈折トモグラフィ（ｒｅｆｒａｃｔｉｏｎ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ、リフレクショントモグラフィ）又は他の同様の手法で推定できる。ただし、これらの方法は、通常、特定の環境に典型的な地表近くの複雑さ、特に深さを伴う地震波速度の反転を全て処理できるわけではない。

本開示に係る通常の実施において、地質探査システムは、地表面のターゲット領域上に間隔を空けて配置された複数の音響源を含む、前記複数の音響源は、各々が地震エネルギー波を生成するように構成される。このシステムはまた、地層に形成された複数のボーリング穴に位置決めされた複数の音響センサを含み、前記ボーリング穴は地質データ基準面に達することができる十分な深さを備える。このシステムはまた、前記複数の音響センサに通信可能に接続され、前記複数の音響センサから、前記複数の音響源によって生成され前記複数の音響センサにより受信された反射音響信号に関するデータを受信する操作と；前記受信したデータに基づいて、前記地層の地下トポロジを特定する操作と；前記特定された地下トポロジに基づいて、前記地層の地下モデルを生成する操作と；を実行することを含む、制御システムを含む。

通常の実施と組み合わせ可能な態様において、前記複数のボーリング穴は、前記地震エネルギー波の所望のサンプル波長に対応する規則的な間隔で形成される。

前述の態様のいずれかと組み合わせ可能な別の態様において、各音響センサは光ファイバ音響センサを含む。

前述の態様のいずれかと組み合わせ可能な別の態様において、各光ファイバ音響センサは光ファイバ方向転換アセンブリである。

前述の態様のいずれかと組み合わせ可能な別の態様において、前記複数の光ファイバ方向転換アセンブリは、単一の光ファイバケーブルで共に接続される。

前述の態様のいずれかと組み合わせ可能な別の態様において、地下トポロジを特定する前記操作は、時間イメージングモデルにおける反射音響信号に関連する前記データを前記制御システムによって処理する操作と、深度イメージングモデルにおける反射音響信号に関連する前記データを前記処理システムによって処理する操作とを含む。

前述の態様のいずれかと組み合わせ可能な別の態様において、反射音響信号に関連する前記データの静補正を推定する操作を更に含む。

前述の態様のいずれかと組み合わせ可能な別の態様において、前記推定された静補正を短波長と長波長とに分割する操作を更に含む。

前述の態様のいずれかと組み合わせ可能な別の態様において、反射音響信号に関連する前記データの前記推定される静補正からノイズを減衰させる操作を更に含む。

前述の態様のいずれかと組み合わせ可能な別の態様において、前記複数のボーリング穴から測定された垂直時間シフトに基づいて、反射音響信号に関連する前記データの前記推定静補正を、複数の事前定義された中間深度レベルにシフトする操作を更に含む。

前述の態様のいずれかと組み合わせ可能な別の態様において、前記複数の音響センサの各々からの共通ギャザーを重合して、改善された信号対ノイズ比を有する複数のスーパーギャザーを生成する操作を更に含む。

前述の態様のいずれかと組み合わせ可能な別の態様において、前記複数の事前定義された中間深度レベルの各々にて、前記スーパーギャザーを共通の深度ポイントに分類する操作と、前記短波長の静補正を適用する操作と、正規の移動速度を推定し、正規のムーブアウト及び重合を適用する操作とを更に含む。

前述の態様のいずれかと組み合わせ可能な別の態様において、前記長波長の静補正シフトを前記地質データ基準に適用する操作を更に含む。

前述の態様のいずれかと組み合わせ可能な別の態様において、前記複数の事前定義された中間深度レベルから生成された前記複数の重合を重合して最終的な重合とする操作を更に含む。

前述の態様のいずれかと組み合わせ可能な別の態様において、重合後時間マイグレーションを実行する操作を更に含む。

前述の態様のいずれかと組み合わせ可能な別の態様において、反射音響信号に関連する前記データの前記ノイズが減衰された推定された静補正の上下分離を実行する操作を更に含む。

前述の態様のいずれかと組み合わせ可能な別の態様において、前記反射音響信号の測定速度を補間することにより、前記地表面と前記地質データ基準面との間における地表近傍速度モデルを生成する操作を更に含む。

前述の態様のいずれかと組み合わせ可能な別の態様において、地質データ基準面以下の深さにおける深所速度モデルを生成する操作を更に含む。

前述の態様のいずれかと組み合わせ可能な別の態様において、前記地表近傍速度モデルを備える広域速度モデルに基づいて、前記地表面からの深度マイグレーションを事前に重合する操作を更に含む。

前述の態様のいずれかと組み合わせ可能な別の態様において、前記複数の音響源は、地表面のターゲット領域に亘り規則的で反復した間隔で配置され、前記複数の音響源は、前記地表面に位置決めされた音響源面を含む。

前述の態様のいずれかと組み合わせ可能な別の態様において、前記規則的で反復した間隔は１００メートルから１０００メートルの間である。

前述の態様のいずれかと組み合わせ可能な別の態様において、前記地層は、複雑な地質構造及び低起伏地質構造を含む。

別の通常の実施において、方法は、複数の音響センサを複数のボーリング穴に位置決めするステップと；複数の音響源を地表面又はその近傍に位置決めするステップと；前記複数の音響源により、地下地層内に向け音響信号を放射するステップと；前記複数の音響センサにより、前記地下地層からの反射音響信号を受信するステップと；前記複数の音響センサによる前記反射音響信号の受信に基づいて、前記地層の地下トポロジを特定するステップと；特定された前記トポロジに基づいて、前記地層の地下モデルを作成するステップとを含む。

通常の実施と組み合わせ可能な他の態様において、前記複数のボーリング穴を地層に掘削するステップであって、前記ボーリング穴の少なくとも一部の深さは、地質データ基準面に達するのに十分な深さである、ステップを更に含む。

前述の態様のいずれかと組み合わせ可能な別の態様において、前記音響センサに通信可能に接続された制御システムを用いて、時間イメージングモデルにおける前記反射音響信号を処理するステップを更に含む。

前述の態様のいずれかと組み合わせ可能な別の態様において、前記制御システムを用いて、深度イメージングモデルにおける前記反射音響信号を処理するステップを更に含む。

前述の態様のいずれかと組み合わせ可能な別の態様において、前記反射音響信号の静補正を推定するステップを更に含む。

前述の態様のいずれかと組み合わせ可能な別の態様において、前記推定された静補正を短波長と長波長とに分割するステップを更に含む。

前述の態様のいずれかと組み合わせ可能な別の態様において、前記反射音響信号の前記推定された静補正からノイズを減衰するステップを更に含む。

前述の態様のいずれかと組み合わせ可能な別の態様において、前記複数のボーリング穴から測定された垂直時間シフトに基づいて、前記反射音響信号の前記推定静補正を、複数の事前定義された中間深度レベルにシフトするステップを更に含む。

前述の態様のいずれかと組み合わせ可能な別の態様において、前記複数の音響センサの各々からの共通ギャザーを重合して、改善された信号対ノイズ比を有する複数のスーパーギャザーを生成するステップを更に含む。

前述の態様のいずれかと組み合わせ可能な別の態様において、前記複数の事前定義された中間深度レベルの各々にて、前記スーパーギャザーを共通の深度ポイントに分類するステップと、前記短波長の静補正を適用するステップと、正規のムーブアウト速度を推定し、正規のムーブアウト補正及び重合を適用するステップとを更に含む。

前述の態様のいずれかと組み合わせ可能な別の態様において、前記長波長の静補正シフトを前記地質データ基準面に適用するステップを更に含む。

前述の態様のいずれかと組み合わせ可能な別の態様において、前記複数の事前定義された中間深度レベルから生成された前記複数の重合を重合して最終的な重合とするステップを更に含む。

前述の態様のいずれかと組み合わせ可能な別の態様において、重合後時間マイグレーションを実行するステップを更に含む。

前述の態様のいずれかと組み合わせ可能な別の態様において、前記反射音響信号の前記ノイズが減衰された推定された静補正の上下分離を実行するステップを更に含む。

前述の態様のいずれかと組み合わせ可能な別の態様において、前記反射音響信号の測定速度を補間することにより、前記地表面と前記地質データ基準面との間における地表近傍速度モデルを生成するステップを更に含む。

前述の態様のいずれかと組み合わせ可能な別の態様において、地質データ基準面以下の深さにおける深所速度モデルを生成するステップを更に含む。

前述の態様のいずれかと組み合わせ可能な別の態様において、前記地表近傍速度モデルを備える広域速度モデルに基づいて、前記地表面からの深度マイグレーションを事前重合するステップを更に含む。

前述の態様のいずれかと組み合わせ可能な態様において、前記複数の音響源を前記地表面上又はその近傍に位置決めするステップは、前記複数の音響源を前記地表面のターゲット領域上に規則的で反復する間隔で位置決めするステップを含み、前記複数の音響源は、前記地表面に位置決めされた音響源面を含む。

前述の態様のいずれかと組み合わせ可能な態様において、前記規則的で反復する間隔は、１００メートルから１０００メートルの間である。

別の通常の実施において、地下モデルを生成するためのコンピュータにより実施される方法は、ハードウェアプロセッサを用いて、複数の音響源によって生成され、複数の音響センサによって受信された反射音響信号に関連するデータを識別するステップと；前記ハードウェアプロセッサを用いて、識別された前記データに基づいて、前記地層の地下トポロジを特定するステップと；前記ハードウェアプロセッサを用いて、特定された前記地下トポロジに基づいた地層の地下モデルを生成するステップと；を含む。

通常の実施と組み合わせ可能な他の態様において、前記地下トポロジを特定するステップは：前記ハードウェアプロセッサを用いて、時間イメージングモデルにおける前記反射音響信号に関連する前記データを処理するステップと；前記ハードウェアプロセッサを用いて、深度イメージングモデルにおける前記反射音響信号に関連する前記データを処理するステップと；を含む。

前述の態様のいずれかと組み合わせ可能な態様において、前記時間イメージングモデルにおける反射音響信号に関連する前記データを処理するステップは：反射音響信号に関連する前記データの静補正を推定するステップと；前記推定された静補正を短波長と長波長とに分割するステップと；反射音響信号に関連する前記データの前記推定される静補正からノイズを減衰させるステップと；前記複数のボーリング穴から測定された垂直時間シフトに基づいて、反射音響信号に関連する前記データの前記推定された静補正を複数の事前定義された中間深度レベルにシフトするステップと；前記複数の音響センサの各々からの共通ギャザーを重合して、改善された信号対ノイズ比を有する複数のスーパーギャザーを生成するステップを含む。

前述の態様のいずれかと組み合わせ可能な態様において、前記時間イメージングモデルにおける反射音響信号に関連する前記データを処理するステップは：前記複数の事前定義された中間深度レベルの各々にて：前記スーパーギャザーを共通の深度ポイントに分類するステップと；前記短波長の静補正を適用するステップと；正規のムーブアウト速度を推定して、正規のムーブアウト補正と重合とを適用するステップと；前記長波長の静補正シフトを前記地質データ基準面に適用するステップと；前記複数の事前定義された中間深度レベルから生成された前記複数の重合を重合して最終的な重合とするステップと；重合後時間マイグレーションを実行するステップと；を含む。

前述の態様のいずれかと組み合わせ可能な態様において、前記深度イメージングモデルにおける反射音響信号に関連する前記データを処理するステップは：反射音響信号に関連する前記データの前記ノイズが減衰された推定された静補正の上下分離を実行するステップと；前記反射音響信号の測定速度を補間することにより、前記地表面と前記地質データ基準面との間における地表近傍速度モデルを生成するステップと；地質データ基準面以下の深さにおける深所速度モデルを生成するステップと；前記地表近傍速度モデルを備える広域速度モデルに基づいて、前記地表面からの深度マイグレーションを事前重合するステップと；を含む。

本開示に係る地震データ取得システムの実施は、以下の特徴の１つ、いくつか、又は全てを含むことができる。例えば、このシステムを実施して地下浅所での速度の直接測定を支援し、地下浅所での長波長の速度の変動を適切にサンプリングし、この測定値を、地下浅所に関連する不確実さを減らす上で大きな役割を果たす低起伏ターゲットの焦点領域の地震グリッドへ補間（ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｅ、挿入）することができる。

本開示に係る実施は、コンピュータにより実施される方法、ハードウェアコンピューティングシステム、及び有形のコンピュータ読取可能媒体で実現できる。例えば、１つ又は複数のコンピュータシステムは、コンピュータシステムに特定の機能を実行させるソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、又はそれらの組み合わせがインストールされてこれら特定の機能を実行するように構成することができる。１つ又は複数のコンピュータプログラムは、データ処理装置により実行されるとその装置に特定の機能を実行させる命令を含むことにより、これら特定の機能を実行するように構成することができる。

本開示で説明される主題の１つ又は複数の実施の詳細は、添付の図面及び以下の説明に記載される。主題の他の特徴、態様及び利点は、明細書、図面及び特許請求の範囲から明らかになるであろう。

図１Ａは、本開示に係る、地震データ取得及び処理システムの例示の実施の概略図である。 図１Ｂは、本開示に係る、地震データ取得及び処理システムの例示の実施の概略図である。 図１Ｃは、本開示に係る、地震データ取得及び処理システムの例示の実施の概略図である。

図２は、本開示に係る、地震データ取得及び処理システムの出力の合成モデルを示すグラフである。 図３は、本開示に係る、地震データ取得及び処理システムの出力の合成モデルを示すグラフである。 図４は、本開示に係る、地震データ取得及び処理システムの出力の合成モデルを示すグラフである。 図５は、本開示に係る、地震データ取得及び処理システムの出力の合成モデルを示すグラフである。

図６は、本開示に係る、低起伏地下構造の地震画像を生成する方法の実施の例を示す図である。

図７は、本開示に係る、地震データ取得及び処理システムの時間イメージング工程フローの実施の例を示す図である。

図８は、本開示に係る、地震データ取得及び処理システムの深度イメージング工程フローの実施の例を示す図である。

図９は、光ファイバ方向転換アセンブリの実施の例を示す概略図である。

図１０Ａは、分散音響検知（ＤＡＳ）システムの実施の例を示す概略図である。

図１０Ｂは、一面に亘る複数の音響源を用いて取得した、複数の坑井における同時ＤＡＳ記録から成る実地形状の例を示す概略図である。

図１１Ａ乃至図１１Ｃは、音響源と音響センサとを含む別々のボーリング穴について記録された波形を示すグラフである。

図１２Ａは、従来のシステムとＤＡＳシステムとを用いて、隣接する坑井のピッキング時間及び深さを比較するためのグラフである。

図１２Ｂは、ＤＡＳシステムとバイブロサイス音響源とを用いて、隣接する坑井のピッキング時間及び深さを比較するためのグラフである。

図１３は、合成共通受振器ギャザーと実共通受振器ギャザーとの比較を表すグラフである。

図１４は、地表のジオフォン（受振器）とＤＡＳシステムとで得られた重合前の共通受振器ギャザー間の比較を表すいくつかのグラフである。

図１５は、ＤＡＳシステムと従来の地震システムとで得られた画像間の比較を表すグラフである。

図１６は、弾性モデル化された垂直成分、水平成分、及びＤＡＳシステムの実地ギャザーの合成データと実地データとの比較を表すグラフである。

図１７は、本開示に係る、地震データ取得及び処理システムの制御システムの実施の例を示す概略図である。

本開示は、例えば低起伏の炭化水素貯留層構造といった地下構造を検出し特定する地震データ取得及び処理システム、方法、及びコンピュータ読取可能媒体の実施について述べる。態様によっては、地震データ取得及び処理システムは、地表面に位置決めされた１つ又は複数の音響源と、地表面から１つ又は複数の地下範囲に形成されたボーリング穴に位置決めされる１つ又は複数の音響センサとを含む。態様によっては、音響センサは、指定の間隔で対象領域に亘って形成するボーリング穴内に、分散音響検知（Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ａｃｏｕｓｔｉｃ Ｓｅｎｓｉｎｇ、ＤＡＳ）システムを含む。態様によっては、ボーリング穴の深さは、地表面より下の深度にあり、且つ、例えばあらゆる複雑な地表面付近の地層より下の深度に位置する地震基準面（ｓｅｉｓｍｉｃ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｄａｔｕｍ、地震基準データム）まで十分に達することができる（及び、そのように選択できる）深さである。

実施の例によっては、１つ又は複数の地震信号が音響源（震源）を用いて地表面で誘発される。例えば、信号は、比較的細かな間隔の音響源により地表位置で誘発され、全ての（又は殆どの）ボーリング穴内で同時に記録される。ボーリング穴に沿う垂直方向の音の移動時間を用いて、ボーリング穴近くの基準面の静補正（ｓｔａｔｉｃ ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ）と同様に、地表近傍速度モデルを推定できる。速度と静補正は、隣接するボーリング穴同士の間で補間されて対象エリアの地表近くの深度速度モデルと長い波長（長波長）の静補正モデルとを生成する。

態様によっては、ボーリング穴内で記録された地震データは、深度ドメイン及び時間ドメインにおける地下画像を得るために、処理フローにより処理される。例えば、時間処理フローには、態様によっては、共通受振器（受信機）ドメイン（例えば複数の音響源から地震信号を受信する受振器）におけるデータのノイズ除去と減衰とが含まれる。時間処理フローには、複数の深度レベルで検知された地震データのビニング（ｂｉｎｎｉｎｇ）と、各深度レベルにおけるその地震データの速度推定及び重合（ｓｔａｃｋ）とが含まれてもよい。態様によっては、時間処理フローには、全ての予備重合の最終的なシフト及び重合が含まれてもよい。

深度処理フローは、検知された地震データのノイズ減衰及び短波長静補正の後に、地震データ取得及び処理システムによって実施されてもよい。深度処理フロー中に、上向き／下向きの波動場分離が発生するが、この上向きの波動場は、平滑化された地形レベルからの重合前深度マイグレーション（ｐｒｅ−ｓｔａｃｋ ｄｅｐｔｈ ｍｉｇｒａｔｉｏｎ）のための入力として用いられる。深度の速度モデルは、ボーリング穴のより浅い部分（例えば、ボーリング穴）から得られた地表近くのモデルの組み合わせとして生成されてもよく、より深い深度の速度モデルは、トモグラフィ他の深度モデル構築手法を用いて得てもよい。

従って、図示の地震データ取得及び処理システムの例示された実施は、音響センサにより生成された地震データのボーリング穴測定値を補間することにより、地表近傍速度モデルを構築してもよい。地震データ取得及び処理システムは、ボーリング穴内に位置決めした音響センサからの地震データを用いて、地下の１つ又は複数の画像を生成してもよい。

図１Ａ乃至図１Ｃは、地震データ取得及び処理システム１００の実施の例を示す概略図である。図１Ａがシステム１００の等角図であるのに対し、図１Ｂはシステム１００の平面図であり、図１Ｃはシステム１００の側面図あるいは深度図である。図示のように、地震データ取得及び処理システムは、対象範囲（ゾーン）（又は対象領域（エリア））１０４内の地表面１０２から形成された複数のボーリング穴１０６を含む。複数の音響源１０８（例えば、地震バイブレータ、ハンマ、エアガン、プラズマ音響源、サンパートラック、又は爆薬）が、対象領域１０４内の地表面１０２に位置決めされている。各ボーリング穴１０６及び各音響源１０８は、対象領域１０４内（地表面１０２上）に、元々あるように、又は内部に位置決めされているように図示されているが、１つ又は複数のボーリング穴１０６は、対象領域１０４の外側の地表面１０２から形成されて（又は対象領域１０４の外側の表面１０２下にある深さで延びて）もよい。更に、１つ又は複数の音響源１０８を、対象領域１０４の外側の地表面１０２上又はその近くに位置決めしてもよい。

図１Ａ乃至図１Ｃに示すシステム１００の例では、音響センサ１２２（図１Ｃに図示）は、各ボーリング穴１０６中に位置決めされる。この例では、各音響センサ１２２は、１つ又は複数の音響源１０８から放射された音波１３２に起因するケーブルの曲げを通じて音響音を感知する光ファイバ地震感知ケーブルを含む。各ボーリング穴１０６内の光ファイバ地震感知ケーブル同士を、地表近くのケーブル１２４（例えば、地表近くの溝に敷設された光ファイバケーブル）によって共に接続し、制御システム１５０に結合してもよい（詳細は後述する）。代替の実施では、音響センサ１２２は、ボーリング穴１０６内に位置決めされ、地表近くのケーブル１２４によって互いに接続される１つ又は複数のジオフォン（受振器）を含んでもよい。

態様によっては、各音響センサ１２２は、図９に示すように、光ファイバ方向転換アセンブリ９００であってもよい。例えば、光ファイバ方向転換アセンブリ９００は、キャップ９０４（例えばパイレックス（登録商標）キャップ）内を延在しキャップ９０４内でループを形成する光ファイバケーブル９０２を含んでよい。例えば、光ファイバ方向転換アセンブリ９００は、複数の他のアセンブリ９００を通って延在する連続ファイバケーブル９０２を含む。したがって、システム１００における複数の光ファイバ方向転換アセンブリ９００を使用することで、地震データの同時記録が可能となり（使用するインテロゲータ（ｉｎｔｅｒｒｏｇａｔｏｒ、質問器）は１つ）、以って生産性が高まり、コストを削減できる。態様によっては、アセンブリ９００は事前に製造され、その直径は比較的小さく、キャップ９０４により十分に保護され、それにより、光ファイバの最小曲げ半径の維持という課題を解決する又は解決するのに役立ち得る。この制約により、大口径のボーリング穴が必要になったり、システムの弱点となることが多い特殊な方向転換アセンブリが必要になったりする。

更に、複数のボーリング穴を通って敷設される連続ファイバケーブル９０２を含むシステム１００では、このような穴をつなぐ水平ファイバケーブル部分は、保護及び優れた接続のために浅い（例えば１ｍ）溝内（トレンチ）に敷設されるのが普通である。したがって、ケーブル溝鋤き技術による自動溝堀り及び敷設手法を用いて、コストと敷設時間を削減できる。地表の溝内に敷設されたファイバケーブルの水平部分に地震信号を記録することにより、地表近くの研究に適した地震データを取得できる。更に、連続する光ファイバケーブルにより、比較的密集した音響センサ間隔でデータを出力することが可能になる。これにより、速度−周波数パネルで分散曲線やその他の地表近傍モードを選択し、これらをローカルな一次元モデル用に反転し、異なる位置でこれらのモデルを結合することが可能となる、十分にサンプリングされたグラウンドロールの記録を実現できる。同時に、正規のムーブアウト速度解析と、従来の地震と同様のイメージングが可能になる、浅い境界面からの反射を記録できる。全波形反転（インバージョン）、先着トモグラフィ、及びその他の屈折ベースの反転手法への入力を提供するために、表面光ファイバケーブルを用いて屈折波を記録することもできる。

更に、連続光ファイバケーブルを用いることにより、同一の音響源励起（励振）を用いた単一の測定ファイバによるマルチスケールの地震探査が可能になる。従来の取得システムでは、ジオフォンサンプリングと１つのグループにおけるジオフォンの数とを事前に特定しておく必要があった。これらのパラメータは、データの品質、さまざまな記録イベントの強度、さまざまな地下対象を解決するための地震データのさらなる有用性に影響する。例えば、浅い範囲や地表付近の範囲では、地震波動場の小さな特異性を記録するために、受振器間の間隔を狭く取り、受振器グループを小さく抑える必要がある。より深いターゲット（対象）の場合には、通常、地表面に関連するノイズを減衰させ、ターゲットからの微弱な反射を増強することを目的とした大きなアレイ（配列）による、より疎な取得が用いられる。ＤＡＳ取得では、感知ケーブルは常に同じだが、全ての取得パラメータは記録ボックス（インテロゲータ）で設定される。これにより、ユーザは単一の記録を用いて異なる地震データセットを作成できる。例えば、出力サンプリング間隔とゲージ長（Ｇ）（後方散乱光が平均化されて出力地震信号を形成するのに要するファイバケーブルの長さ）とを変えることにより、ユーザは次のような地震データのセットを取得できる。すなわち、（１）短いＧと非常に密な間隔とによる「浅い」取得であって、陸地地震（ｌａｎｄ ｓｅｉｓｍｉｃ、地盤地震）にとって重要な地表近くを特徴付ける。（２）長いＧと中程度の間隔とによる「深い」取得であって、深い反射を対象とする従来のデータの代用であり、弱い信号に対しては良好な信号対ノイズ比を必要とする。

さらなる態様では、ファイバケーブル９０２は無指向性（ｏｍｎｉ−ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ）ケーブルであってもよい。例えば、一部のファイバケーブルは強い指向性を有する、つまり、これらのファイバケーブルは、ファイバケーブルに沿った信号／歪みに最も敏感であり、ファイバケーブルに対して垂直な信号／歪みには敏感ではないことを意味する。したがって、平行方向と垂直方向との間で感度が低下する場合がある。垂直ボーリング穴内の光ファイバケーブルは垂直に伝播するＰ波の反射に敏感だが、水平ケーブルはそのような信号を記録しないので、ケーブルの地表面部分の使用は、例えばＰ波トモグラフィ又は速度解析に限定されてしまう。これを緩和するために、全方向の信号／歪みに敏感な（又は、少なくともケーブルとの平行からの角度を大きくして信号への感度を高めた）無指向性光ファイバケーブルを用いる。

この例に示すように、ボーリング穴１０６と音響源１０８は、それぞれ、地表面１０２から又は地表面１０２において、グリッドの繰り返し配列で形成され位置決めされる。例えば、各ボーリング穴１０６は、隣接するボーリング穴１０６から第１の方向に距離１１０だけ離れており、各ボーリング穴１０６は、隣接するボーリング穴１０６から第２の方向に距離１１２だけ離れている。態様によっては、距離１１０及び距離１１２は等しくてもよいし、実質的に等しく（例えば、５パーセントから１０パーセント以内）てもよい。態様によっては、距離１１０及び距離１１２は、数メートルから１０００メートル（ｍ）の間であってもよい。態様によっては、距離１１０及び距離１１２は、例えば、ボーリング穴１０６の相対深度に依存してもよい。例えば、対象領域１０４内のボーリング穴１０６の深度が最長１００ｍである場合、距離１１０及び距離１１２を１００ｍから３００ｍの間とすることができる。対象領域１０４内のボーリング穴１０６の深度が最長３００ｍである場合、距離１１０及び距離１１２を３００ｍ〜６００ｍの間とすることができる。対象領域１０４内のボーリング穴１０６の深度が３００ｍを超える場合、距離１１０及び距離１１２は最長１０００ｍとすることができる。

例によっては、ボーリング穴１０６又は音響源１０８、あるいはその両方は、図１Ａ乃至図１Ｃに示すように、繰り返しグリッド配列にて形成され位置決めされなくてもよい。例えば、ボーリング穴１０６は、対象領域１０４の地表面１０２からよりランダムに形成されても、対象領域１０４内に異なる（例えば、非正方形の）繰り返しパターンで形成されてもよい。更に、音響源１０８は、対象領域１０４の地表面１０２によりランダムに位置決めされても、又は対象領域１０４内に異なる（例えば、非正方形）繰り返しパターンで位置決めされてもよい。図１Ｂに示すように、各音響源１０８は、一次元において、隣接する音響源１０８から距離１１４だけ離れている。更に、各音響源１０８は、隣接する音響源１０８から第２の方向に距離１１６だけ離れている。態様によっては、距離１１４及び距離１１６は等しくてもよいし、実質的に等しくてもよい（例えば、５パーセントから１０パーセント以内）。態様によっては、距離１１４及び距離１１６は、数メートルから１０００メートルの間であってもよい。態様によっては、距離１１４及び距離１１６は、例えば、ボーリング穴１０６の相対深度に依存してもよい。

図１Ａ乃至図１Ｃのシステム１００の例では、対象領域１０４は地表面１０２の一部を含むとともに、音響源１０８中に位置決めされる「音響源面（ｓｏｕｒｃｅ ｃａｒｐｅｔ）」を含むか又は画成する。態様によっては、この音響源面は、地表面１０２の、全てのボーリング穴１０６が形成された領域を覆う、又は覆うように延在する。このシステム１００では、音響源１０８の分布（及び音響源１０８の数）は、波動場の良好なサンプリングと、ターゲット層位（ｈｏｒｉｚｏｎ）における高い褶曲（ｆｏｌｄ）を提供できる。態様によっては、信号対ノイズ比を高めるための複数の音響源グループがあってもよい。

図１Ｃに示すように、ボーリング穴１０６は、各ボーリング穴１０６の底部が地震基準面１２６より下の深さまで延在するように形成される。この例において、地震基準面１２６は、地表面１０２よりも約５０ｍから１００ｍ深くてもよいが、代替の実施ではこれより浅くても深くてもよい。更に、態様によっては、地震基準面１２６を、特定の極方向、例えば東西に沿って方向付けてもよい。地震基準面１２６は、例えば、速度が低い地形及び地表近くの範囲の影響を最小限にするために補正され、音響源及び受振器が上に置かれると想定される基準（例えば、任意の）平面を画成する。態様によっては、図１Ｃに示すように、地震基準面１２６は、地表面より下の深さに画成される。海洋ベースの地震データ取得及び処理システムのような態様によっては、地震基準面は海面にあってよい。図１Ｃに示すように、表層１２８は、地表面より下にあり、低起伏構造を含む複雑な地表近くの構造１３０より浅い深さにある。

作動中、システム１００は、（例えば、掘削により）ボーリング穴１０６を形成し、音響源１０８を先に述べたグリッドパターンで位置決めすることにより実施してよい。音響センサ（例えば、光ファイバ音響センサ）１２２はボーリング穴１０６内に位置決め（配置）される。制御システム１５０は、１つ又は複数の地震エネルギー波１３２が、地表面１０２から表層１２８を通って、複雑な地表近くの構造１３０に入り、これを通って、ボーリング穴１０６内の様々な深さに設置された１つ又は複数の音響センサ１２２に達するように、音響源１０８を（制御ケーブル１２０を介して）作動させることができる。例によっては、地震エネルギー波１３２の波長は長波長（例えば、約２キロメートル（ｋｍ））であってもよい。このような例では、ボーリング穴を１ｋｍ間隔で位置決めして、空間波長ごとに少なくとも２つのボーリング穴１０６が存在するようにしてよい。これにより、音響センサ１２２によるサンプリングが、地表付近のモデル及び静補正（ｓｔａｔｉｃｓ、静力学）を適切にサンプリングし、ボーリング穴１０６間を高い信頼性で補間できるようになる。ボーリング穴１０６の最小深さは、図示された地表近くの複雑な構造より下の深さに位置する地震基準面１２６へ十分に達することができるように選択され得る。

システム１００の作動中、制御システム１５０は、全てのボーリング穴１０６内の全ての深さレベルで同時に地震信号を記録できるので、地表近くの速度（地下範囲を通る地震エネルギー波１３２の速度）と、音響センサ１２２を用いた地震探査との両方を取得できる。したがって、システム１００は、対象の地下地震反射体が、音響センサ１２２によりボーリング穴１０６のグリッドに沿って連続的な角度／オフセット範囲を持つことを保証する。場合によっては、深いボーリング穴１０６はそれらの間の水平距離（例えば、距離１１０、距離１１２）を短くすることができ、これは、複雑ではない浅い掘削の場合に好適である。複雑な掘削を行ってボーリング穴１０６を形成する場合には、より浅い穴をより細かく間を空けて掘削するのが好ましいかもしれない。従来の音響源（例えば、バイブロサイス（Ｖｉｂｒｏｓｅｉｓ）技術の音響源）を用いて、深いターゲット層位から信頼できる地震信号１３２を提供できる。

態様によっては、制御システム１５０の全体又は一部は、１つ又は複数のボーリング穴１０６の近くに又はこれに隣接して配置されており、ボーリング穴１０６から離れて配置される制御システム１５０の別の部分（又は別のコンピューティングシステム）と（無線又は有線通信を介して）通信することができる。したがって、制御システム１５０は、ボーリング穴１０６に配置される、又はボーリング穴１０６から離れて（例えば、データ処理ラボ内に）配置されるコンピューティングシステムを表すことができる。

図２乃至図５は、本開示に係る地震データ取得及び処理システムの出力の合成モデルを示すグラフである。例えば、図２は、地表面下の深さに基づく二次元の長波長静補正モデル２００を示す。図３は、真の低起伏構造の二次元グラフィック表現３００を示す。図４は、地表面下の深さに基づく、ボーリング穴を補間した二次元の静補正モデル４００を示す。図５は、推定される低起伏構造の二次元グラフ表示５００を示す。ボーリング穴のグリッドが、長波長の静補正を解決することによりどのようにして地震探査を支援し、正確な地表近くのモデルを提供するかを例証するために、ＳＥＡＭ ＩＩ Ａｒｉｄモデル（Ｏｒｉｓｔａｇｌｉｏ、２０１５）を用いて合成例をシミュレートした。（図３に示す）１０×１０ｋｍの対象領域にある２つの低起伏構造について考える。図２は、深さ１００ｍの地震データを想定したＳＥＡＭ Ａｒｉｄ速度モデルを用いて計算された真の長波長の静補正を示す。最大の構造的不確実性の原因は、探索された構造の形状及び体積を歪ませる長波長の静補正のエラーである。１×１ｋｍのグリッドでボーリング穴のパッチを得るには、（図４に示す）８１本の坑井が必要である。短波長の静補正が地震から推定できると仮定すると、長波長の静補正をボーリング穴から体積全体に補間し、調査全体について信頼し得る静補正を取得できる。図５で確認できることは、ボーリング穴に基づく静補正による、１０メートルと２０メートルの両低起伏構造の信頼し得るマッピングである。低起伏構造に関連する大きな探査リスクと、探査坑井の多大な掘削コストとを考えると、このようなターゲットのボーリング穴グリッドは、物理探査用ツールボックスの有用なツールとなり得る。ＤＡＳベースのボーリング穴（後述）は、複雑な地表近くの領域でよく見られる深度の不一致を回避するために、時間イメージングだけでなく、深度イメージングの直接かつ信頼できる静補正の推定値を提供できる。

図６は、低起伏地下構造の地震画像を生成するための例示の方法６００を示す。態様によっては、方法６００は、図１Ａ乃至図１Ｃに示すシステム１００の少なくとも一部によって、又はそれを用いて実施できる。方法６００は、ステップ６０２から開始してよく、ステップ６０２は、複数の音響センサを複数のボーリング穴内に位置決めするステップを含む。方法６００は、ステップ６０４に進んでよく、ステップ６０４は、複数の音響源を地表面上又はその近傍に位置決めするステップを含む。方法６００は、ステップ６０６に進んでよく、ステップ６０６は、複数の音響源によって、地下の地層に向け音響信号を放射するステップを含む。方法６００は、ステップ６０８に進んでよく、ステップ６０８は、複数の音響センサによって、地下の地層からの反射音響信号を受信するステップを含む。方法６００は、ステップ６１０に進んでよく、ステップ６１０は、複数の音響センサによる反射音響信号の受信に基づいて、地下の地層の地下トポロジ（形態）を特定するステップ含む。方法６００は、ステップ６１２に進んでよく、ステップ６１２は、特定されたトポロジに基づいて地下の地層の地下モデルを作成するステップを含む。

態様によっては、ステップ６１０は、時間イメージングモデル及び深度イメージングモデルを実施するステップを含んでもよい。図７は、例えば制御システム１５０によって時間イメージングモデルを実施するステップ６１０のための例示的なサブ方法を示す。時間イメージングモデルを実施するための例示的な方法は、ステップ７０２から開始してよく、ステップ７０２は、反射音響信号の静補正を推定するステップを含む。このサブ方法は、ステップ７０４に進んでよく、ステップ７０４は、推定された静補正を短波長と長波長とに分割するステップを含む。サブ方法７００は、ステップ７０６に進んでよく、ステップ７０６は、反射音響信号の推定された静補正からノイズを減衰させるステップを含む。サブ方法は、ステップ７０８に進んでよく、ステップ７０８は、複数のボーリング穴から測定された垂直時間シフトに基づいて、反射音響信号の推定された静補正を複数の所定の中間深度レベルにシフトするステップを含む。サブ方法は、ステップ７１０に進んでよく、ステップ７１０は、複数の音響センサのそれぞれから共通のギャザー（ｇａｔｈｅｒ、波形出力の集合）を重合し、各々が改善された信号対ノイズ比を有する複数のスーパーギャザーを生成するステップを含む。サブ方法は、ステップ７１２に進んでよく、ステップ７１２は、複数の事前定義された中間深度レベルのそれぞれについて、スーパーギャザーを共通の深度ポイントに分類するステップと、短波長の静補正を適用するステップと、正常のムーブアウト速度を推定するステップと、正常なムーブアウト補正と重合とを適用するステップとを含む。サブ方法は、ステップ７１４に進んでよく、ステップ７１４は、長波長の静補正シフトを地質データ基準（ｇｅｏｌｏｇｉｃ ｄａｔｕｍ）に適用するステップを含む。サブ方法は、ステップ７１６に進んでよく、ステップ７１６は、複数の事前定義された中間深度レベルから生成した複数の重合記録を重合して最終的な重合記録とするステップを含む。サブ方法はステップ７１８に進んでよく、ステップ７１８は、重合後時間マイグレーションを実行するステップを含む。

図８は、ステップ６１０における、制御システム１５０等による深度イメージングモデルを実施するための、ステップ７０６からの拡張を示す。ステップ７０６からのサブ方法は、ステップ７２０から開始でき、ステップ７２０は、反射音響信号の、ノイズ減衰された推定された静補正の上下分離を実行するステップを含む。ステップ７０６からのサブ方法は、ステップ７２２に進んでよく、ステップ７２２は、測定された反射音響信号の速度を補間することにより、地表と地質データ基準面との間の地表近傍速度モデルを生成するステップを含む。ステップ７０６からのサブ方法は、ステップ７２４に進んでよく、ステップ７２４は、地質データ基準面より下の深さでの深部速度モデルを生成するステップを含む。ステップ７０６からのサブ方法は、ステップ７２６に進んでよく、ステップ７２６は、地表近傍速度モデルを含む広域速度モデル（ｇｌｏｂａｌ ｖｅｌｏｃｉｔｙ ｍｏｄｅｌ）に基づいて、地表からの深度マイグレーションを事前重合するステップ含む。

本開示は、推奨される浅いボーリング穴（「スマートＤＡＳボーリング穴」）のグリッド内で分散音響検知（ＤＡＳ）を用いる統合された陸上地震イメージングシステムについて述べる。このシステムは、地表に近い陸地の特徴付け（ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ）と地下イメージングとを同時に、費用対効果の高い手法で実施できるようにする。このシステムを用いると、全ての深度レベルを同時に記録できるので、１回のショットでどんな時にもボーリング穴速度調査が可能である。スマートＤＡＳボーリング穴の密なグリッドは、長波長の静補正を正確に特徴付け、低起伏構造の探査における不確実性を低減する。更に、複数のボーリング穴を単一ファイバケーブルで接続すると、埋設された垂直配列（アレイ）を用いる地震探査を効率的に行うことができ、こうした地震探査は地表近くの複雑さの殆どをバイパスするので、地表地震よりも深い地下の優れた画像を提供できる。スマートＤＡＳボーリング穴は、探査、開発、又は貯留層（ｒｅｓｅｒｖｏｉｒ）モニタリングのために、地表近くの特徴付けと、ターゲットであるオイル及びガスの深層反射イメージングの実行とを同時に行うオンデマンド調査を提供できる。

ここで述べるように、本開示の実施は、チャンネルが地表地震よりもはるかに少ない地震取得スキームを含んでよく、この地震取得スキームでは、地下にセンサを埋め込むことによりデータの質と地表近傍における課題の両方に対処する。システムの特定の実施によっては、１つのコンポーネントは、スマート分散型音響感知（ＤＡＳ）ボーリング穴、つまり、地震センサとして機能する費用対効果の高い光ＤＡＳファイバを装備した浅い穴（深さ５０〜５００ｍ）である。

スマートＤＡＳボーリング穴は浅い速度変動の直接測定を提供し、屈折トモグラフィなどの間接的方法から生じる、不十分に特徴付けた地表近くのモデルに起因する間違った構造の作成を減らすことができる。（例えば、図１Ｃに示すように）単一のファイバで接続されたスマートＤＡＳボーリング穴のネットワークを用いると、提案された光ファイバシステムは、埋設された垂直ＤＡＳアレイを用いて新たな地震取得を実行できる。こうした地震取得は、図１Ｃに示すように、複数のＤＡＳボーリング穴間に接続ファイバケーブルを走らせることにより、比較的小さなコスト増で達成される。掘削溝に敷設された接続ケーブルは、従来の水平ジオフォンでの記録と同様の、有用な地表地震データも記録する。（特定の実施で述べたように）全方向性ＤＡＳケーブルを用いた場合、従来の垂直ジオフォンで検知されたものと同様の地震データも記録される。得られた地質探査結果は、低起伏構造の調査、詳細な貯留層地質、又は永続的なモニタリングに用いることができる。

直接測定により、地表付近の特徴の、より信頼性が高く正確な特徴付けが可能になる。過去、地表近くの地震深度画像への影響を減らすのに必要な静補正を計算するために、浅いボーリング穴（ボーリング穴として公知のもの）を用いて地表近くの速度プロファイルを作成していた。従来の地震ボーリング穴では、単一のジオフォンをボーリング穴の上に移動し、ハンマ又は落錘源（ｗｅｉｇｈｔ ｄｒｏｐ ｓｏｕｒｃｅ）を用いて初動（ｆｉｒｓｔ ｂｒｅａｋｓ）を得る必要がある。通常、データ品質はいくつかの理由で問題がある。先ず、オープンホール内の壁ロックジオフォン（ｗａｌｌ−ｌｏｃｋ ｇｅｏｐｈｏｎｅ、壁にロックされたジオフォン）を用いてデータを取得するが、その結果、受振器結合が不安定になる。受振器レベルごとにショットを繰り返す必要があるが、その結果、音響源（震源）信号の変動がもたらされる。手動操作であること、そして深度が大きいことに起因して、正確な深度制御を実現することが困難であり、良好な初動を達成するには、弱い音響源を多重励起する必要がある。運用上、ボーリング穴のクルー（要員）は掘削中に現場にとどまり続け、掘削が完了し次第、穴に入って調査を実施して、潜在的なボーリング穴の崩壊を回避しなければならない。これにより、ボーリング穴の測定は困難で高額になり、その利用は制限されることになる。

提案のスマートＤＡＳボーリング穴のセットアップでは、比較的費用対効果の高い光ファイバＤＡＳケーブルを用いてボーリング穴地震データを取得できる。ＤＡＳケーブルは掘削直後に穴内に展開でき、低コストなので永続的にその場に留め置くことができる。ＤＡＳケーブルの全ての計器は全て地震センサとして機能できるので、ボーリング穴の全長を上から下までカバーするマルチレベルアレイが可能となる。低コストのボーリング穴のグリッドにより、低起伏構造の信頼性の高いイメージングに必要な長波長の静補正の直接推定が可能になる。

システム１００の特定の実施で使用できるように、使い捨てのＤＡＳセンサを用いれば、埋め込み（埋設）型の受振器によってより質の高い地震反射データを記録することができるようになる。スマートＤＡＳボーリング穴の場合には、海洋地震探査と同様に、垂直アンテナ全体を用いて反射記録を取得できる。このように、スマートＤＡＳボーリング穴システムは、地表近くの特徴付けとターゲットの深部のイメージングとの両方を同時に可能にする。

スマートＤＡＳボーリング穴のフィールド試験をサウジアラビアで実施した。複数の坑井を通って走る単一の連続ファイバケーブルを用いて反射調査を記録する二次元ラインのボーリング穴を含むスマートＤＡＳボーリング穴配列を設けた。次に、ＤＡＳボーリング穴のデータ品質を評価し、従来の固定ジオフォンを用いた標準のボーリング穴での取得と比較した。この試験では、垂直ＤＡＳアレイを用いた二次元調査により、地下イメージングのための堅牢な（ロバスト性のある）地震データを提供できることが実証された。更に、ＤＡＳシステムを用いて得た重合前データ及び画像と、ジオフォンを用いた従来の地表地震とを直接比較した。

このフィールド試験は、サウジアラビアの陸域における地表近くの特徴付けと、より深い地下のイメージングとの両方を検証するために実施された。このフィールド試験の第１の要素は、図１０Ａに概略的に示すボーリング穴取得であった。巧妙なタイトバッファ付きＤＡＳファイバケーブルをオープンホール内に設置し、適切な材料で埋め戻して、ファイバと地層との間の良好な結合を実現した。ＤＡＳチャンネルをそれぞれの表面位置及びボーリング穴位置にマッピングするために、既知の物理的位置のポイントと測定されたファイバに沿った光学距離とを比較する距離キャリブレーションと呼ばれる方法を用いた。ファイバを移動式インテロゲータユニットに接続し、音響源（震源）を坑井近傍の地表面に配置した。重鎮加速落下（ＡＷＤ）、バイブレータパルス、従来のバイブレータスイープといった、いくつかの音響源を試験に用いた。比較と検証の目的で、ＤＡＳの取得と共に、単一受振器タイプのジオフォン機器を用いた従来のボーリング穴測定をいくつかの坑井内で実行した。

フィールド試験の第２の段階は、同じスマートＤＡＳボーリング穴を用いた反射調査結果の取得であった。専用のボーリング穴調査には、各穴内に個別のＤＡＳファイバを配置することが適する一方で、反射調査のために複数のインテロゲータが必要になる場合があるので、高額な費用がかかり実用的ではない。効率を向上させるためには、複数のボーリング穴を、単一の連続ファイバを用いて接続し（図１Ｃに示すシステム１００とほぼ同様）、ファイバを穴底部にてループを形成しながら各穴内を上下に走らせる必要がある。ケーブルの表面部分を１ｍの深さの溝内に敷設した。穴内と溝内に連続ファイバを敷設することで、単一のインテロゲータユニットを用いて全てのＤＡＳチャンネルを同時に取得できる。数本の二次元ショットラインを、対象領域のバイブレータを用いて、１０ｍのインライン及びクロスライン間隔で得た。これにより、２８５０個の音響源位置と約１２００個のＤＡＳチャンネル（４ｍサンプリングを使用）が得られ、そのうちの４分の１がダウンホールであった。試験における実際の受振器の幾何配置を図１０Ｂに示す。ここで、点線はイメージングに用いられる接続されたＤＡＳボーリング穴を示し、実線は孤立したボーリング穴を示す。ファイバは主に軸線方向に沿った歪みに敏感であるため、ダウンホールチャンネルは、イメージングに用いられる、反射されほぼ垂直に伝播するＰ波の記録に最適である。表面チャンネルは反射に対する感度が低いが、十分にサンプリングされた表面波インバージョンの地動を記録し、トモグラフィに必要な強力な回折到達を捕捉する。ファイバを現場に敷設したままにすることで、季節変動への対応又は地震モニタリングのために、ボーリング穴の測定及び／又は反射調査を繰り返し行えるようになる。

試験を行った取得システムの目的の１つは、高精度なイメージングのために、地表近傍をより正確に特徴付けることである。まず、直接的な地表近傍の速度測定のために、従来のボーリング穴を用いて得たデータとスマートＤＡＳボーリング穴を用いて得たデータとを比較した。図１１Ａに、ＡＷＤ音響源及び壁ロックジオフォンを用いて得られた従来のボーリング穴ギャザーを提供する。この例では、従来のボーリング穴構成にジオフォンとＡＷＤ（各深度位置で１０個の音響源を重合）を使用し、５０ｍより深い深度では２ｍのチャンネル間隔とし、それより浅い深度では４ｍのチャンネル間隔としている。音響源オフセットは５ｍであった。各深さにおいて音響源を数回繰り返し、データを重合して、図示の出力を生成した。これは、データで観測された、いくつかの早期到達波形と初動検知の変動との一部を説明する場合がある。深度１００ｍを超えると、最初の到達波の周波数成分と明確な速度の実質的な変化が観察されたが、これは恐らく岩質の変化によるものと考えられる。

比較のために、スマートＤＡＳボーリング穴ごとのギャザーを図１１Ｂ及び図１１Ｃに示す。図１１Ｂに示す初期到達波形は、ＡＷＤ音響源の１０回の繰り返しを重合して取得された。全ての深度レベルをＤＡＳファイバで同時に記録できるため、取得がはるかに速くなり、結果としての波形はチャンネル間でより一貫し、表面から１１０ｍの深度に至るまで高品質の波形が観察された。図１１Ａ及び図１１Ｂに示すギャザーは、種々の場所から得られたものであったため、ピッキング（選出）された時間を直接比較することはできない点に留意すべきである。しかし、ＤＡＳ波形の品質は、通常、従来のボーリング穴と比較して同等又はそれ以上である。

図１１Ｃに示すＤＡＳボーリング穴は、１０回のバイブロサイススイープ（８〜８０Ｈｚ）を用いて、従来のボーリング穴（図１１Ａ）に隣接する坑井（離隔距離約３００ｍ）内で取得された。図１１Ｂにあるように、ピッキングに適する一貫した初期到達波形が観察された。図１２Ａにおいて、これら隣接する坑井からの従来のピッキング検知とＤＡＳのピッキング検知とについての移動時間曲線を比較した。これらの検知を同等の垂直移動時間に変換するために、ボーリング穴に対する実際の音響源の位置を考慮し、幾何補正を適用した。全体的に、ピッキング検知は良好な一致を示しているが、観測された４０ｍ未満の速度にわずかな偏差があった。これは、乾燥した環境における地表近傍の性質を考慮すれば不合理ではない。

図１２Ｂに、バイブロサイススイープデータを用いて取得した１０か所のＤＡＳボーリング穴の全ての初動のピッキングをプロットする。ピッキングの全体的傾向は坑井間で類似するが、明確な横方向の速度の変動が、このような数キロメートルといった小規模範囲でも明らかである。例えば、深度約８０ｍでは、一方向の移動時間に３０ｍｓの変動が観察された。これらの変動は、低起伏の炭化水素構造を確実にイメージングするために正確に推定されねばならない中波長から長波長の静補正を表す。

１回目のスマートＤＡＳボーリング穴地震実験では、地表近くの詳細な推定について、従来方法を用いて得られるより良好とまではいかなくとも、非常に優れたデータ品質が得られることが実証された。従来のボーリング穴取得では、地表での複数の音響源励起とジオフォンの再配置とが必要であるが、スマートＤＡＳボーリング穴調査は単ショットで取得できるので、より効率的な取得と波形の安定性とが得られる。データ品質の向上の他に、ＤＡＳボーリング穴には、従来方法と比べていくつかの利点がある。従来のボーリング穴データの取得中にボーリング穴が崩壊すると、ツールが失われ、遅れが生じる可能性があった。ＤＡＳボーリング穴の場合、ファイバは直ちに敷設されて埋め戻されるので、リスクは大幅に減る。掘削後に直ちに殆どのボーリング穴へＤＡＳケーブルを挿入することは簡単であることが証明されており、更に流体若しくは固体の埋戻し（ｂａｃｋｆｉｌｌ）、セメント固定、又はベントナイト充填は良好な音響結合を提供する実用的な解決方法であることを示している。加えて、ボーリング穴調査はその後も繰り返すことができ、更に、複数のボーリング穴を用いた地震反射探査の一部として組み込むことさえ可能である。

より深い地下の反射イメージングは、スマートＤＡＳボーリング穴のコンセプトによって可能になるもう１つの優位性である。乾燥した環境で取得された地震データは、多くの場合、地下浅所波（ｎｅａｒ−ｓｕｒｆａｃｅ ｗａｖｅ）及び表面波の多重散乱が引き起こす非常に強いノイズによって汚染される。埋め込み型受振器がこの問題を部分的に克服でき、従来の地表地震探査よりも優れた品質のデータを提供できる。埋設されたＤＡＳデータでも同様の結果が得られ、この場合、センサの深さが増すと、反射信号がますます多く観測され、地表近くにおいて水平方向に伝播するエネルギーによる汚染が少なくなる。図１３に示す深度１３０ｍでの合成データと実データとの比較は、フィールド試験データが生の（ｒａｗ、未処理の）ギャザー上でターゲット反射信号を観察するのに十分な品質であることを示している。

過去の三次元地震に対してＤＡＳデータをベンチマークする（ｂｅｎｃｈｍａｒｋ、基準に従って評価する）ことは興味深いであろう。図１４は、浅い穴で単一のＤＡＳチャンネルを用いて得た共通受振器のギャザーと、地表のジオフォンアレイを用いて得た過去のデータとを示している。両データセットの反射信号間には非常に優れた運動学的一致が観察された。ＤＡＳデータは、過去データの６０ｍと比べて、より細かい１０ｍという音響源サンプリングゆえに、より細部を示すことになる。過去データにおける低い線形ノイズレベルは、フィールド（現場）において７２個のジオフォンと５個のバイブレータアレイが使用されていることによって説明できるが、この低い線形ノイズレベルにより、地動やその他の遅い見かけ速度の到達波が効果的に抑制される。ＤＡＳデータに線形ノイズ除去を適用し、等間隔にまでデシメート（ｄｅｃｉｍａｔｅ、間引き）したところ、特に地動によって著しく不明瞭になっていた浅所のリフレクタ（ｓｈａｌｌｏｗ ｒｅｆｌｅｃｔｏｒ）で、ＤＡＳデータと過去のジオフォンデータとの間により近い一致が見られた（図１４の「ｃ」部分に示す）。いずれの取得にも線形の８〜８０Ｈｚのスイープ（ｓｗｅｅｐ）を用いたため、ＤＡＳギャザーとジオフォンのギャザーとのスペクトラムを直接比較できる（図１４の「ｄ」及び「ｅ」の部分に示す）。これらは非常によく似ているため、ＤＡＳ受振器の広帯域の性質及びジオフォンとの一般的な等価性を確認した。

先に述べたＤＡＳフィールドデータセットは、不規則で間隔が大きい垂直配列を６つ含むだけであるが、過去の地表地震画像と比較できる堅牢（ロバスト）な二次元画像が得られた。公平に比較するために、これと同等の二次元サブセットは、両方に６０ｍの間隔を設けた１本の受振器ラインと１本の平行高密度ショットラインとを含む過去の三次元データから選択された。両方のデータセットに同一の時間処理を適用し、同一の過去の速度を用い、静補正は使用しなかった。ＤＡＳ取得中の音響源／受振器アレイの欠如を補うために、光ファイバデータに線形ノイズ除去を適用し、その一方で、フィールドアレイについては過去データに頼った。ＤＡＳデータ処理の１つの非標準的な手順は、時間処理と重合のために全ての受振器を同じ深度レベルにすることであった。これはいくつかの方法、例えば、直接到達の移動時間を用いる方法、波動方程式の再データ化（ｒｅｄａｔｕｍｉｎｇ）を介する方法、又は干渉法アプローチ等で実行できる。この作業では、ボーリング穴データ上で垂直移動時間をピッキングし、結果の静補正を用いて、表面への全てのトレースを再データ化した。このアプローチを用いることで、全ての深さレベルを併合（ｍｅｒｇｅ）して、単一の深度からの個別の重合と比べて信号対ノイズ比が大幅に改善された最終的な重合を形成できる。

図１５では、ＤＡＳデータと過去のジオフォンデータによって取得したブルート地震スタック（ｂｒｕｔｅ ｓｅｉｓｍｉｃ ｓｔａｃｋｓ）を比較する。浅所のリフレクタと深所のリフレクタの両方とも、地表地震と同様にＤＡＳデータにしっかりとイメージングされている。ＤＡＳラインと過去ラインは４５度で交差しているため、ＤＡＳ画像は左側に、過去の画像は右側に表示されている。対象リフレクタと他方のリフレクタの両方について、交差する交点にて両画像の優れた一致が３秒までずっと見られる。これにより、ＤＡＳ垂直アレイの反射エネルギーに対する優れた感度と、浅い穴同士の間隔が広いにも拘らず地表地震と同等の画像を取得できることが確認できる。速度モデルを更に処理し、洗練することにより画像は改善するはずである。同様に、ＤＡＳボーリング穴を用いて取得した地表近くの速度を較正したモデルを用いて、深度イメージングを実行できる。

スマートＤＡＳボーリング穴のコンセプトは、低起伏構造等の複雑さが見込まれるオイル及びガス探査に対して、より多くの機会を提供する。探査に影響を及ぼす可能性のある地表近くのモデルに重大な不確実性がある場合、オンデマンドで新たにスマートＤＡＳボーリング穴の取得を要請できる。掘削要員は、全てのボーリング穴を事前に掘削し、ＤＡＳファイバを敷設する。その後、記録要員が来て、全てのボーリング穴調査を、ボーリング穴ごとに１回のショット／スイープ（又は重合のための複数のショット）で記録する。掘削／展開段階をボーリング穴取得から切り離すことにより、リスク、コスト、及び取得時間を最小限に抑えることができる。バイブロサイスのような強力なエネルギー源を用いた効率的な取得により、１回のスイープでボーリング穴を完全に取得できる。これにより、浅い垂直地震プロファイル（ＶＳＰ）が得られるなど、追加の利点がもたらされ、浅部データの質が低いために従来のＶＳＰ調査で通常は見逃されていた、地表近くの複数の発生器の識別に役立つ。オンデマンドコンセプトを採用する場合は、対象となる見込みをカバーする、ボーリング穴の標準グリッドを実行することが実用的である。このようなボーリング穴調査は、地表近くに課題を抱えた領域における目的に合った解決方法となり得る。

その理由は次の通りである。すなわち、スマートＤＡＳボーリング穴のグリッドは長波長の静補正を完全に解決し、低起伏構造にとって必要な精度を有する地表近くのモデルを提供できる；埋設データは、表面反射データと比較して信号対ノイズ比が高く、地表地震に匹敵する角度範囲と画像を提供できる；スマートＤＡボーリング穴と地表地震探査との組み合わせ（言い換えれば、同じ音響源の使用）は、一方向トモグラフィのインバージョン（ｏｎｅ−ｗａｙ ｔｏｍｏｇｒａｐｈｉｃ ｉｎｖｅｒｓｉｏｎ）を通じて、地表近くを特徴付ける一意の装置を提供する；及び、統合された調査は、対象となる見込まれるリスクを軽減できる自己完結型のパッケージである。

地表に沿う溝内に敷設されたファイバは、（図１６に示すように）モデル化された弾性応答と容易に比較できる優れたデータを記録することも可能であった。予想されたように、ファイバの概ね軸方向の指向性は、水平ジオフォンにより類似していることを示唆する。垂直ジオフォンとは異なり、ＤＡＳと水平ジオフォンはどちらも反射の証拠を殆ど示さない。十分にサンプリングされた屈折到来と地動は、屈折トモグラフィと表面波インバージョンに容易に用いることができる。浅所の溝内にファイバを敷設した場合のＤＡＳデータの優れた品質は、無指向性ＤＡＳケーブルを使用すれば、Ｐ波地表地震イメージングが身近になることを示唆している。

ここで述べるスマートＤＡＳボーリング穴の別の試験では、ＣＯ_２−ＥＯＲ実証プロジェクトにおいて、埋設センサによる永続的な地震モニタリングが実証された。ここでは、従来センサのコストが高いため、単一のマルチコンポーネントジオフォンを各７０ｍの穴に設置している。深い坑井用のＤＡＳケーブルには高額な保護を必要とし得る一方、浅い地表近傍での用途では保護の必要性ははるかに低く、コストは１桁少なくなる。このような費用対効果の高いＤＡＳセンシングを用いれば、数メートルごとにセンサを設けることで、従来の単一ジオフォンの僅かなコストで地表から穴全体を計測できる。各坑井に複数のセンサを設けることで、従来のセンサで利用できるものと比較して、重合が増え、タイムラプス画像の再現性が向上する場合がある。穴全体に機器を備え（ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｅｄ）と、浅い穴間隔を広げることができるため、モニタリングシステムの費用対効果が高まり、提案された光ファイバＤＡＳシステムが陸地地震の取得とモニタリングに大きな影響を及ぼすことが示唆される。

地質学的手法は、低起伏構造の探査、貯留槽地質学、及び困難な乾燥地帯でのモニタリングに用いるために、より高い精度と忠実度を提供する必要がある。チャンネル数を増やすことで地表地震を改善することは殆どの企業で採用されているアプローチであるが、本出願人は、ＤＡＳ光ファイバケーブルを装備した浅いボーリング穴を地震センサとして利用する新しいアプローチを選択した。浅い穴内のＤＡＳケーブルを介する費用対効果の高いセンサにより、地表近くの速度を直接の推定できるため、重要な探査対象である低起伏構造の輪郭を描く際の構造的な不確実性の主な原因を排除できる。開発及び生産において、このような埋設システムは、新たな高忠実度の貯留層の特徴付けを実現し、回収向上につながる費用対効果の高い貯留層のモニタリングを可能にする。これは、陸地地震に対する変化であり、より多くのチャンネルを地表に置いて、戻りを減殺してしまう代わりに、埋設された浅い穴内のはるかに少数且つ高品質なチャンネルを用いることで、データ品質の著しい改善を達成することができる。

ここで述べるように、コンポーネント及び全体システム１００の妥当性を実証する二次元フィールド試験を実施した。より簡素で、安全で、よりコスト効率の高い運用を可能にするスマートＤＡＳボーリング穴は、地表近傍の特徴付けのための非常に優れたデータ品質をもたらすことがわかった。地上から全深さにまでセンサが存在する場合、１回の音響源励起により全ての受振器で同一の震源信号を得られるので、従来のボーリング穴と比べて優れた品質の波形が得られる。

特定の実施の場合のように、これらのボーリング穴を単一のファイバケーブルで接続することにより、埋め込み型垂直アレイを用いたターゲット反射調査の効率的な取得が可能となった。これにより、通常用いられる何十万もの数のジオフォンとケーブルにかかる大きな負担を取り除くことにより、地盤地震データの取得コストを大幅に削減できる。埋設されたＤＡＳアレイは、より小さな見込み地域をイメージングするための代替アプローチを提供し、局所的な地震探査の効率的な代用として機能する。取得したＤＡＳデータと過去の地震データとを比較すると、重合前ギャザー、振幅スペクトル、及び最終的な重合記録でのＤＡＳデータとジオフォンデータの両方の良好な一致が明らかになった。

図１７は、本開示に係る地震データ取得及び処理システム（例えば、システム１００）のための例示のコントローラ１７００（又は制御システム）の例を示す概略図である。例えば、コントローラ１７００は、図１Ｃに示す制御システム１５０を含んでも、その一部であってもよい。コントローラ１７００は、プリント回路基板（ＰＣＢ）、プロセッサ、又は地震データ取得及び処理システムの一部であるデジタル回路など、様々な形態のデジタルコンピュータを含むことを意図している。加えて、本システムには、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）フラッシュドライブなどのポータブル記憶媒体を含めることができる。例えば、ＵＳＢフラッシュドライブはオペレーティングシステムやその他のアプリケーションを保存してよい。ＵＳＢフラッシュドライブは、別のコンピューティングデバイスのＵＳＢポートに挿入できる無線送信機やＵＳＢコネクタなどの入出力コンポーネントを含んでもよい。

コントローラ１７００は、プロセッサ１７１０と、メモリ１７２０と、記憶装置１７３０と、入出力装置１７４０とを含む。構成要素１７１０、１７２０、１７３０及び１７４０のそれぞれは、システムバス１７５０を使用して相互接続される。プロセッサ１７１０は、コントローラ１７００内で実行するための命令を処理することができる。このプロセッサは、いくつかのアーキテクチャのいずれかを使用して設計することができる。例えば、プロセッサ１７１０は、ＣＩＳＣ（Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ Ｓｅｔ Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ）プロセッサ、ＲＩＳＣ（Ｒｅｄｕｃｅｄ Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ Ｓｅｔ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）プロセッサ、又はＭＩＳＣ（Ｍｉｎｉｍａｌ Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ Ｓｅｔ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）プロセッサであってもよい。

一実施では、プロセッサ１７１０はシングルスレッドプロセッサである。別の実施では、プロセッサ１７１０はマルチスレッドプロセッサである。プロセッサ１７１０は、メモリ１７２０又は記憶装置１７３０に記憶された命令を処理して、入出力装置１７４０上にユーザインタフェースのためのグラフィカル情報を表示することができる。

メモリ１７２０は、コントローラ１７００内の情報を記憶する。一実施では、メモリ１７２０はコンピュータ読取可能媒体である。一実施では、メモリ１７２０は揮発性メモリユニットである。別の実施では、メモリ１７２０は不揮発性メモリユニットである。

記憶装置１７３０は、コントローラ１７００のための大容量記憶装置を提供することができる。一実施では、記憶装置１７３０はコンピュータ読取可能媒体である。様々な異なる実施として、記憶デバイス１７３０は、フロッピー（登録商標）ディスクデバイス、ハードディスクデバイス、光ディスクデバイス、またはテープデバイスとすることができる。

入出力装置１７４０は、コントローラ１７００のための入力／出力動作を提供する。一実施では、入出力装置１７４０はキーボード及び／又はポインティングデバイスを含む。別の実施では、入力出力装置１７４０はグラフィカルユーザインターフェースを表示するためのディスプレイユニットを含む。

記載された特徴は、デジタル電子回路、又はコンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、又はそれらの組み合わせにおいて実施できる。この装置は、例えばプログラマブルプロセッサによる実行のために、情報担体に有形に具現化されたコンピュータプログラム製品として機械読取可能な記憶装置に実装でき、方法の各ステップは、入力データで動作し出力を生成することによって、説示された実施の機能を実現するための命令のプログラムを実行するプログラマブルプロセッサによって実行できる。説示された特徴は、データ記憶システム、少なくとも１つの入力デバイス及び少なくとも１つの出力デバイスに対しデータ及び命令を通信し、データ及び命令を送信するように結合された少なくとも１つのプログラマブルプロセッサを含むプログラマブルシステム上で実行可能な１つ又は複数のコンピュータプログラムで有利に実施することができる。コンピュータプログラムは、特定のアクティビティを実行するために、又は特定の結果をもたらすために、コンピュータ内で直接的又は間接的に使用することができる命令のセットである。コンピュータプログラムはコンパイル又はインタープリター言語を含む任意の形式のプログラミング言語で書くことができ、スタンドアロンプログラムとして、又はモジュール、コンポーネント、サブルーチン、あるいはコンピューティング環境で使用するのに適した他のユニットといった任意の形式で展開することができる。

命令のプログラムの実行に適したプロセッサは、例として、汎用及び専用マイクロプロセッサの両方、ならびに任意の種類のコンピュータの単一のプロセッサ又は複数のプロセッサのうちの１つを含む。一般に、プロセッサは、読み出し専用メモリ又はランダムアクセスメモリ又はその両方から命令及びデータを受信する。コンピュータの本質的な要素は、命令を実行するためのプロセッサと、命令及びデータを記憶するための１つ又は複数のメモリである。一般に、コンピュータはデータファイルを記憶するための１つ又は複数の大容量記憶装置も含み、またはそれと通信するように動作可能に結合され、そのようなデバイスは、内部ハードディスク及びリムーバブルディスク等の磁気ディスク、光磁気ディスク、及び光ディスクを含む。コンピュータプログラムの命令及びデータを具体的に具現化するのに適した記憶装置は、例として、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、及びフラッシュメモリデバイスなどの半導体メモリデバイス、内部ハードディスク及びリムーバブルディスク等の磁気ディスク、光磁気ディスク、並びにＣＤ−ＲＯＭ及びＤＶＤ−ＲＯＭディスクを含む、すべての形態の不揮発性メモリを含む。プロセッサ及びメモリは、ＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）によって補足されるか、またはＡＳＩＣに組み込まれ得る。

ユーザとのインタラクションを提供するために、これらの特徴は、ユーザに情報を表示するためのＣＲＴ（ｃａｔｈｏｄｅ ｒａｙ ｔｕｂｅ）又はＬＣＤ（ｌｉｑｕｉｄ ｃｒｙｓｔａｌ ｄｉｓｐｌａｙ）モニタ等のディスプレイデバイスと、ユーザがコンピュータに入力を提供することができるキーボード及びマウス又はトラックボール等のポインティングデバイスと、を有するコンピュータ上で実施することができる。さらに、そのようなアクティビティは、タッチスクリーンフラットパネルディスプレイ及び他の適切な機構を介して実施することができる。

この特徴は、データサーバ等のバックエンドコンポーネントを含む、又はアプリケーションサーバもしくはインターネットサーバなどのミドルウェアコンポーネントを含む、又はグラフィカルユーザインターフェースもしくはインターネットブラウザを有するクライアントコンピュータなどのフロントエンドコンポーネントを含む、またはそれらの任意の組合せにより、実施することができる。システムのコンポーネント（構成要素）は、通信ネットワークなどのデジタルデータ通信の任意の形態または媒体によって接続することができる。通信ネットワークの例には、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、ピアツーピアネットワーク（アドホックまたはスタティックメンバを含む）、グリッドコンピューティングインフラストラクチャ、及びインターネットが含まれる。

本明細書は多くの具体的な実施の詳細を含むが、これらは請求され得るものについての限定として解釈されるべきではなく、むしろ、特定の発明に特有の特徴の説明として解釈されるべきである。別個の実施の文脈で本明細書に記載される特定の特徴は、単一の実施において組み合わせて実施することもできる。逆に、単一の実施の文脈で説明される様々な特徴は複数の実施で別々に、又は任意の適切なサブコンビネーションで実施することもできる。さらに、特徴は特定の組み合わせで作用するものとして説明されてもよく、そのようなものとして最初に主張（クレーム）されてもよいが、主張される組み合わせの１つ又は複数の特徴は、場合によっては組み合わせから削除されてもよく、主張される組み合わせはサブコンビネーション又はサブコンビネーションの変形に向けられてもよい。

同様に、動作は特定の順序で図示されているが、これは望ましい結果を達成するために、そのような動作が示された特定の順序で、又は連続的な順序で実行されること、または示されたすべての動作が実行されることを必要とするものとして理解されるべきではない。特定の状況では、マルチタスク及び並列処理が有利であり得る。さらに、上述の実施における様々なシステム構成要素の分離は、すべての実装においてそのような分離を必要とするものとして理解されるべきではなく、説明されるプログラムコンポーネント及びシステムは、一般に、単一のソフトウェア製品に一緒に統合され得るか、又は複数のソフトウェア製品にパッケージ化され得ることを理解されたい。

いくつかの実施の態様を説明してきた。しかしながら、本開示の技術思想及び範囲から逸脱することなく、種々の改変がなされてもよいということを理解されたい。例えば、本明細書で説明される例示の動作、方法、又はプロセスは、説明されるものよりも多くのステップまたは少ないステップを含むことができる。さらに、そのような例示的な動作、方法、またはプロセスにおけるステップは、図面で説明又は図示されたものとは異なる連続で実行されてもよい。従って、他の実施は添付の特許請求の範囲内にある。
以下、本発明の実施の態様の例を列挙する。
［第１の局面］
地質探査システムであって：
地表面のターゲット領域上に間隔を空けて配置された複数の音響源であって、各々が地震エネルギー波を生成するように構成される、前記複数の音響源と；
地層に形成された複数のボーリング穴に位置決めされた複数の音響センサであって、前記ボーリング穴は地質データ基準面に達することができる十分な深さを備える、前記複数の音響センサと；
前記複数の音響センサに通信可能に接続される制御システムであって：
前記複数の音響センサから、前記複数の音響源によって生成され前記複数の音響センサにより受信された反射音響信号に関するデータを受信する操作と；
前記受信したデータに基づいて、前記地層の地下トポロジを特定する操作と；
前記特定された地下トポロジに基づいて、前記地層の地下モデルを生成する操作と；を実行するように構成される、前記制御システムと；を備える、
地質探査システム。
［第２の局面］
前記複数のボーリング穴は、前記地震エネルギー波の所望のサンプル波長に対応する規則的な間隔で形成される、
第１の局面に記載のシステム。
［第３の局面］
各音響センサは光ファイバ音響センサを備える、
請求項１の局面に記載のシステム。
［第４の局面］
各光ファイバ音響センサは光ファイバ方向転換アセンブリを備える、
第３の局面に記載のシステム。
［第５の局面］
前記複数の光ファイバ方向転換アセンブリは、単一の光ファイバケーブルで共に接続される、
第４の局面に記載のシステム。
［第６の局面］
地下トポロジを特定する前記操作は：
時間イメージングモデルにおける反射音響信号に関連する前記データを前記制御システムによって処理する操作と；
深度イメージングモデルにおける反射音響信号に関連する前記データを前記処理システムによって処理する操作と；を備える、
第１の局面に記載のシステム。
［第７の局面］
前記時間イメージングモデルにおける反射音響信号に関連する前記データを処理する操作は：
反射音響信号に関連する前記データの静補正を推定する操作と；
前記推定された静補正を短波長と長波長とに分割する操作と；
反射音響信号に関連する前記データの前記推定される静補正からノイズを減衰させる操作と；
前記複数のボーリング穴から測定された垂直時間シフトに基づいて、反射音響信号に関連する前記データの前記推定静補正を、複数の事前定義された中間深度レベルにシフトする操作と；
前記複数の音響センサの各々からの共通ギャザーを重合して、改善された信号対ノイズ比を有する複数のスーパーギャザーを生成する操作と；
前記複数の事前定義された中間深度レベルの各々にて：
前記スーパーギャザーを共通の深度ポイントに分類する操作と；
前記短波長の静補正を適用する操作と；
正規の移動速度を推定し、正規のムーブアウト及び重合を適用する操作と；
前記長波長の静補正シフトを前記地質データ基準に適用する操作と；
前記複数の事前定義された中間深度レベルから生成された前記複数の重合を重合して最終的な重合とする操作と；
重合後時間マイグレーションを実行する操作と；を備える、
第６の局面に記載のシステム。
［第８の局面］
前記深度イメージングモデルにおける反射音響信号に関連する前記データを処理する操作は：
反射音響信号に関連する前記データの前記ノイズが減衰された推定された静補正の上下分離を実行する操作と；
前記反射音響信号の測定速度を補間することにより、前記地表面と前記地質データ基準面との間における地表近傍速度モデルを生成する操作と；
地質データ基準面以下の深さにおける深所速度モデルを生成する操作と；
前記地表近傍速度モデルを備える広域速度モデルに基づいて、前記地表面からの深度マイグレーションを事前に重合する操作と；を備える、
第７の局面に記載のシステム。
［第９の局面］
前記複数の音響源は、地表面のターゲット領域に亘り規則的で反復した間隔で配置され、前記複数の音響源は、前記地表面に位置決めされた音響源面を備える、
第１の局面に記載のシステム。
［第１０の局面］
前記規則的で反復した間隔は１００メートルから１０００メートルの間である、
第１の局面に記載のシステム。
［第１１の局面］
前記地層は、複雑な地質構造及び低起伏地質構造を備える、
第１の局面に記載のシステム。
［第１２の局面］
複数の音響センサを複数のボーリング穴に位置決めするステップと；
複数の音響源を地表面又はその近傍に位置決めするステップと；
前記複数の音響源により、地下地層内に向け音響信号を放射するステップと；
前記複数の音響センサにより、前記地下地層からの反射音響信号を受信するステップと；
前記複数の音響センサによる前記反射音響信号の受信に基づいて、前記地層の地下トポロジを特定するステップと；
特定された前記トポロジに基づいて、前記地層の地下モデルを作成するステップと；を備える、
方法。
［第１３の局面］
前記複数のボーリング穴を地層に掘削するステップであって、前記ボーリング穴の少なくとも一部の深さは、地質データ基準面に達するのに十分な深さである、ステップを更に備える、
第１２の局面に記載の方法。
［第１４の局面］
地下トポロジを特定するステップは：
前記音響センサに通信可能に接続された制御システムを用いて、時間イメージングモデルにおける前記反射音響信号を処理するステップと；
前記制御システムを用いて、深度イメージングモデルにおける前記反射音響信号を処理するステップと；を備える、
第１２の局面に記載の方法。
［第１５の局面］
時間イメージングモデルにおける前記反射音響信号を処理するステップは：
前記反射音響信号の静補正を推定するステップと；
前記推定された静補正を短波長と長波長とに分割するステップと；
前記反射音響信号の前記推定された静補正からノイズを減衰するステップと；
前記複数のボーリング穴から測定された垂直時間シフトに基づいて、前記反射音響信号の前記推定静補正を、複数の事前定義された中間深度レベルにシフトするステップと；
前記複数の音響センサの各々からの共通ギャザーを重合して、改善された信号対ノイズ比を有する複数のスーパーギャザーを生成するステップと；
前記複数の事前定義された中間深度レベルの各々にて：
前記スーパーギャザーを共通の深度ポイントに分類するステップと；
前記短波長の静補正を適用するステップと；
正規のムーブアウト速度を推定し、正規のムーブアウト補正及び重合を適用するステップと；
前記長波長の静補正シフトを前記地質データ基準面に適用するステップと；
前記複数の事前定義された中間深度レベルから生成された前記複数の重合を重合して最終的な重合とするステップと；
重合後時間マイグレーションを実行するステップと；を備える、
第１４の局面に記載の方法。
［第１６の局面］
前記深度イメージングモデルにおける前記反射音響信号を処理するステップは：
前記反射音響信号の前記ノイズが減衰された推定された静補正の上下分離を実行するステップと；
前記反射音響信号の測定速度を補間することにより、前記地表面と前記地質データ基準面との間における地表近傍速度モデルを生成するステップと；
地質データ基準面以下の深さにおける深所速度モデルを生成するステップと；
前記地表近傍速度モデルを備える広域速度モデルに基づいて、前記地表面からの深度マイグレーションを事前重合するステップと；を備える、
第１５の局面に記載の方法。
［第１７の局面］
前記複数の音響源を前記地表面上又はその近傍に位置決めするステップは、前記複数の音響源を前記地表面のターゲット領域上に規則的で反復する間隔で位置決めするステップを備え、前記複数の音響源は、前記地表面に位置決めされた音響源面を備える、
第１２の局面に記載の方法。
［第１８の局面］
前記規則的で反復する間隔は、１００メートルから１０００メートルの間である、
第１７の局面に記載の方法。
［第１９の局面］
地下モデルを生成するためのコンピュータにより実施される方法であって：
ハードウェアプロセッサを用いて、複数の音響源によって生成され、複数の音響センサによって受信された反射音響信号に関連するデータを識別するステップと；
前記ハードウェアプロセッサを用いて、識別された前記データに基づいて、前記地層の地下トポロジを特定するステップと；
前記ハードウェアプロセッサを用いて、特定された前記地下トポロジに基づいた地層の地下モデルを生成するステップと；を備える、
地下モデルを生成するためのコンピュータにより実施される方法。
［第２０の局面］
前記地下トポロジを特定するステップは：
前記ハードウェアプロセッサを用いて、時間イメージングモデルにおける前記反射音響信号に関連する前記データを処理するステップと；
前記ハードウェアプロセッサを用いて、深度イメージングモデルにおける前記反射音響信号に関連する前記データを処理するステップと；を備える、
第１９の局面に記載のコンピュータにより実施される方法。
［第２１の局面］
前記時間イメージングモデルにおける反射音響信号に関連する前記データを処理するステップは：
反射音響信号に関連する前記データの静補正を推定するステップと；
前記推定された静補正を短波長と長波長とに分割するステップと；
反射音響信号に関連する前記データの前記推定される静補正からノイズを減衰させるステップと；
前記複数のボーリング穴から測定された垂直時間シフトに基づいて、反射音響信号に関連する前記データの前記推定された静補正を複数の事前定義された中間深度レベルにシフトするステップと；
前記複数の音響センサの各々からの共通ギャザーを重合して、改善された信号対ノイズ比を有する複数のスーパーギャザーを生成するステップと；
前記複数の事前定義された中間深度レベルの各々にて：
前記スーパーギャザーを共通の深度ポイントに分類するステップと；
前記短波長の静補正を適用するステップと；
正規のムーブアウト速度を推定して、正規のムーブアウト補正と重合とを適用するステップと；
前記長波長の静補正シフトを前記地質データ基準面に適用するステップと；
前記複数の事前定義された中間深度レベルから生成された前記複数の重合を重合して最終的な重合とするステップと；
重合後時間マイグレーションを実行するステップと；を備える、
第２０の局面に記載のコンピュータにより実施される方法。
［第２２の局面］
前記深度イメージングモデルにおける反射音響信号に関連する前記データを処理するステップは：
反射音響信号に関連する前記データの前記ノイズが減衰された推定された静補正の上下分離を実行するステップと；
前記反射音響信号の測定速度を補間することにより、前記地表面と前記地質データ基準面との間における地表近傍速度モデルを生成するステップと；
地質データ基準面以下の深さにおける深所速度モデルを生成するステップと；
前記地表近傍速度モデルを備える広域速度モデルに基づいて、前記地表面からの深度マイグレーションを事前重合するステップと；を備える、
第２１の局面に記載のコンピュータにより実施される方法。

１７００ コントローラ
１７１０ プロセッサ
１７２０ メモリ
１７３０ 記憶装置
１７４０ 入出力装置
１７５０ システムバス

Claims (23)

1. 地質探査システムであって、
   地表面のターゲット領域上に間隔を空けて配置された複数の音響源であって、各々が地震エネルギー波を生成するように構成される、前記複数の音響源と；
   地層に形成された複数のボーリング穴に位置決めされた複数の音響センサであって、前記ボーリング穴は、前記地層の複雑な地質構造よりも下の深度に位置する地震基準面を備える地質データ基準面に達することができる十分な深さを備え、前記複数の音響センサのそれぞれは、ループを形成する光ファイバを備えると共に各ボーリング穴の上部から各ボーリング穴の底部まで延びる地震センサを備える光ファイバ方向転換アセンブリを備え、前記複数のボーリング穴は、前記地震エネルギー波の空間波長ごとに少なくとも２つのボーリング穴を備える、前記複数の音響センサと；
   前記複数の音響センサに通信可能に接続される制御システムであって、
   前記複数の音響センサから、前記複数の音響源によって生成され前記複数の音響センサにより受信された反射音響信号に関するデータを受信する操作と；
   前記受信したデータに基づいて、前記地層の地下トポロジを特定する操作と；
   前記特定された地下トポロジに基づいて、前記地層の地下モデルを生成する操作と；を実行するように構成される、前記制御システムと；を備える、
   地質探査システム。
2. 前記複数のボーリング穴は、前記地震エネルギー波の所望のサンプル波長に対応する規則的な間隔で形成される、
   請求項１に記載のシステム。
3. 前記複数の光ファイバ方向転換アセンブリは、単一の光ファイバケーブルで共に接続される、
   請求項１に記載のシステム。
4. 地下トポロジを特定する前記操作は、
   時間イメージングモデルにおける反射音響信号に関連する前記データを前記制御システムによって処理する操作と；
   深度イメージングモデルにおける反射音響信号に関連する前記データを前記制御システムによって処理する操作と；を備える、
   請求項１に記載のシステム。
5. 前記時間イメージングモデルにおける反射音響信号に関連する前記データを処理する操作は、
   反射音響信号に関連する前記データの静補正を推定する操作と；
   前記推定された静補正を短波長と長波長とに分割する操作と；
   反射音響信号に関連する前記データの前記推定された静補正からノイズを減衰させる操作と；
   前記複数のボーリング穴から測定された垂直時間シフトに基づいて、反射音響信号に関連する前記データの前記推定された静補正を、複数の事前定義された中間深度レベルにシフトする操作と；
   前記複数の音響センサの各々からの共通ギャザーを重合して、改善された信号対ノイズ比を有する複数のスーパーギャザーを生成する操作と；
   前記複数の事前定義された中間深度レベルの各々にて、
   前記スーパーギャザーを共通の深度ポイントに分類する操作と；
   前記短波長の静補正を適用する操作と；
   正規の移動速度を推定し、正規のムーブアウト及び重合を適用する操作と；
   前記長波長の静補正シフトを前記地質データ基準面に適用する操作と；
   前記複数の事前定義された中間深度レベルから生成された前記複数の重合を重合して最終的な重合とする操作と；
   重合後時間マイグレーションを実行する操作と；を備える、
   請求項４に記載のシステム。
6. 前記深度イメージングモデルにおける反射音響信号に関連する前記データを処理する操作は、
   反射音響信号に関連する前記データの前記ノイズが減衰された推定された静補正の上下分離を実行する操作と；
   前記反射音響信号の測定速度を補間することにより、前記地表面と前記地質データ基準面との間における地表近傍速度モデルを生成する操作と；
   地質データ基準面以下の深さにおける深所速度モデルを生成する操作と；
   前記地表近傍速度モデルを備える広域速度モデルに基づいて、前記地表面からの深度マイグレーションを事前に重合する操作と；を備える、
   請求項５に記載のシステム。
7. 前記複数の音響源は、地表面のターゲット領域に亘り規則的で反復した間隔で配置され、前記複数の音響源は、前記地表面に位置決めされた音響源面を備える、
   請求項１に記載のシステム。
8. 前記規則的で反復した間隔は１００メートルから１０００メートルの間である、
   請求項７に記載のシステム。
9. 前記地層は、前記複雑な地質構造及び低起伏地質構造を備える、
   請求項１に記載のシステム。
10. 複数の音響センサを、地下地層の複雑な地質構造よりも下の深度に位置する地震基準面の下の深さまで形成された複数のボーリング穴に位置決めするステップであって、前記複数の音響センサのそれぞれは、ループを形成する光ファイバを備えると共に各ボーリング穴の上部から各ボーリング穴の底部まで延びる地震センサを備える光ファイバ方向転換アセンブリを備え、前記複数のボーリング穴は、音響信号の空間波長ごとに少なくとも２つのボーリング穴を備える、ステップと；
    複数の音響源を地表面又はその近傍に位置決めするステップと；
    前記複数の音響源により、前記地下地層内に向け前記音響信号を放射するステップと；
    前記複数の音響センサにより、前記地下地層からの反射音響信号を受信するステップと；
    前記複数の音響センサによる前記反射音響信号の受信に基づいて、前記地下地層の地下トポロジを特定するステップと；
    特定された前記地下トポロジに基づいて、前記地下地層の地下モデルを作成するステップと；を備える、
    方法。
11. 前記複数のボーリング穴を前記地下地層に掘削するステップを更に備える、
    請求項１０に記載の方法。
12. 地下トポロジを特定するステップは、
    前記音響センサに通信可能に接続された制御システムを用いて、時間イメージングモデルにおける前記反射音響信号を処理するステップと；
    前記制御システムを用いて、深度イメージングモデルにおける前記反射音響信号を処理するステップと；を備える、
    請求項１０に記載の方法。
13. 時間イメージングモデルにおける前記反射音響信号を処理するステップは、
    前記反射音響信号の静補正を推定するステップと；
    前記推定された静補正を短波長と長波長とに分割するステップと；
    前記反射音響信号の前記推定された静補正からノイズを減衰するステップと；
    前記複数のボーリング穴から測定された垂直時間シフトに基づいて、前記反射音響信号の前記推定された静補正を、複数の事前定義された中間深度レベルにシフトするステップと；
    前記複数の音響センサの各々からの共通ギャザーを重合して、改善された信号対ノイズ比を有する複数のスーパーギャザーを生成するステップと；
    前記複数の事前定義された中間深度レベルの各々にて、
    前記スーパーギャザーを共通の深度ポイントに分類するステップと；
    前記短波長の静補正を適用するステップと；
    正規のムーブアウト速度を推定し、正規のムーブアウト補正及び重合を適用するステップと；
    前記長波長の静補正シフトを地質データ基準面に適用するステップと；
    前記複数の事前定義された中間深度レベルから生成された前記複数の重合を重合して最終的な重合とするステップと；
    重合後時間マイグレーションを実行するステップと；を備える、
    請求項１２に記載の方法。
14. 前記深度イメージングモデルにおける前記反射音響信号を処理するステップは、
    前記反射音響信号の前記ノイズが減衰された推定された静補正の上下分離を実行するステップと；
    前記反射音響信号の測定速度を補間することにより、前記地表面と前記地質データ基準面との間における地表近傍速度モデルを生成するステップと；
    地質データ基準面以下の深さにおける深所速度モデルを生成するステップと；
    前記地表近傍速度モデルを備える広域速度モデルに基づいて、前記地表面からの深度マイグレーションを事前重合するステップと；を備える、
    請求項１３に記載の方法。
15. 前記複数の音響源を前記地表面又はその近傍に位置決めするステップは、前記複数の音響源を前記地表面のターゲット領域上に規則的で反復する間隔で位置決めするステップを備え、前記複数の音響源は、前記地表面に位置決めされた音響源面を備える、
    請求項１０に記載の方法。
16. 前記規則的で反復する間隔は、１００メートルから１０００メートルの間である、
    請求項１５に記載の方法。
17. 地下モデルを生成するためのコンピュータにより実施される方法であって、
    ハードウェアプロセッサを用いて、複数の音響源によって生成され、複数の音響センサによって受信された反射音響信号に関連するデータを識別するステップと；
    前記ハードウェアプロセッサを用いて、識別された前記データに基づいて、地層の地下トポロジを特定するステップと；
    前記ハードウェアプロセッサを用いて、特定された前記地下トポロジに基づいた前記地層の地下モデルを生成するステップと；を備え、
    前記複数の音響センサのそれぞれは、地下地層の複雑な地質構造よりも下の深度に位置する地震基準面の下の深さまで形成された各ボーリング穴に位置決めされ、
    前記複数の音響センサのそれぞれは、ループを形成する光ファイバを備えると共に地表面の各ボーリング穴の上部から各ボーリング穴の底部まで延びる地震センサを備える光ファイバ方向転換アセンブリを備え、
    前記複数のボーリング穴は、前記複数の音響源によって生成された音響信号の空間波長ごとに少なくとも２つのボーリング穴を備える、
    コンピュータにより実施される方法。
18. 前記地下トポロジを特定するステップは、
    前記ハードウェアプロセッサを用いて、時間イメージングモデルにおける前記反射音響信号に関連する前記データを処理するステップと；
    前記ハードウェアプロセッサを用いて、深度イメージングモデルにおける前記反射音響信号に関連する前記データを処理するステップと；を備える、
    請求項１７に記載のコンピュータにより実施される方法。
19. 前記時間イメージングモデルにおける反射音響信号に関連する前記データを処理するステップは、
    反射音響信号に関連する前記データの静補正を推定するステップと；
    前記推定された静補正を短波長と長波長とに分割するステップと；
    反射音響信号に関連する前記データの前記推定された静補正からノイズを減衰させるステップと；
    前記複数のボーリング穴から測定された垂直時間シフトに基づいて、反射音響信号に関連する前記データの前記推定された静補正を複数の事前定義された中間深度レベルにシフトするステップと；
    前記複数の音響センサの各々からの共通ギャザーを重合して、改善された信号対ノイズ比を有する複数のスーパーギャザーを生成するステップと；
    前記複数の事前定義された中間深度レベルの各々にて、
    前記スーパーギャザーを共通の深度ポイントに分類するステップと；
    前記短波長の静補正を適用するステップと；
    正規のムーブアウト速度を推定して、正規のムーブアウト補正と重合とを適用するステップと；
    前記長波長の静補正シフトを地質データ基準面に適用するステップと；
    前記複数の事前定義された中間深度レベルから生成された前記複数の重合を重合して最終的な重合とするステップと；
    重合後時間マイグレーションを実行するステップと；を備える、
    請求項１８に記載のコンピュータにより実施される方法。
20. 前記深度イメージングモデルにおける反射音響信号に関連する前記データを処理するステップは、
    反射音響信号に関連する前記データの前記ノイズが減衰された推定された静補正の上下分離を実行するステップと；
    前記反射音響信号の測定速度を補間することにより、前記地表面と前記地質データ基準面との間における地表近傍速度モデルを生成するステップと；
    地質データ基準面以下の深さにおける深所速度モデルを生成するステップと；
    前記地表近傍速度モデルを備える広域速度モデルに基づいて、前記地表面からの深度マイグレーションを事前重合するステップと；を備える、
    請求項１９に記載のコンピュータにより実施される方法。
21. 前記複数の音響源は、地表面のターゲット領域上に規則的で反復した間隔で配置され、前記複数の音響源は、前記地表面に位置決めされた音響源面を備える、
    請求項１７に記載のコンピュータにより実施される方法。
22. 前記規則的で反復する間隔は、１００メートルから１０００メートルの間である、
    請求項２１に記載のコンピュータにより実施される方法。
23. 他の複数の音響センサをさらに備え、前記他の複数の音響センサは、ループを形成する光ファイバを備えると共に地表面又はその近傍に位置決めされた地震センサを備える光ファイバ方向転換アセンブリを備える、
    請求項１に記載のシステム。
    

Images