MX2011003852A - Atributos de procesamiento de imagen con inversion de tiempo. - Google Patents

Abstract

Un método y sistema para procesar datos sísmicos de matriz síncrona incluyen adquirir datos sísmicos pasivos síncronos de una pluralidad de sensores para obtener mediciones de matriz sincronizadas. Se aplica un proceso de propagación de datos en tiempo-inverso a las mediciones de matriz sincronizadas para obtener una pluralidad de parámetros de partículas dinámicas asociados con ubicaciones subsuperficie. Se aplican condiciones de procesamiento de imagen para obtener valores de procesamiento de imagen que pueden ser sumados o aplicados para obtener un atributo de imagen de inversión de tiempo. Puede ajustarse en escala un volumen de valores de procesamiento de imagen pon una función de interferencia o ruido sin señal, para obtener una imagen modificada que se compensa por efectos de interferencia.

Description

ATRIBUTOS DE PROCESAMIENTO DE IMAGEN CON INVERSIÓN DE TIEMPO ANTECEDENTES DE LA DESCRIPCIÓN Campo Técnico La descripción se relaciona a exploración sísmica para petróleo y gas, y más particularmente a determinación de las posiciones de depósitos sub-superficiales .

Descripción La inversión en exploración geofísica y geológica para hidrocarburos , a menudo se enfoca en adquirir datos en las áreas más promisorias utilizando métodos relativamente lentos, tales como adquisición y procesamiento de datos sísmicos por reflexión. Los datos adquiridos se emplean para cartografiar áreas que contienen hidrocarburos potenciales dentro de un área de exploración o reconocimiento para optimizar ubicaciones exploratorias o de pozo de producción y para reducir al mínimo pozos no productivos costosos.

El tiempo desde el descubrimiento de minerales hasta producción puede acortarse si el tiempo total requerido para evaluar y explorar un área de inspección puede reducirse al aplicar métodos geofísicos solos o en combinación. Algunos métodos pueden emplearse como una herramienta de decisión autónoma para decisiones de desarrollo de petróleo y gas cuando no están disponibles otros datos.

Métodos geofísicos y geológicos se emplean para llevar al máximo la producción después de descubrimiento de depósitos por igual. Los depósitos se analizan utilizando investigación de eventos sucesivos (es decir repetidas aplicaciones de métodos geofísicos con el tiempo) para comprender cambios de depósitos durante la producción. El proceso de exploración y explotación de depósitos de hidrocarburos sub superficiales, a menudo es costoso e ineficiente debido a que los operadores tienen información imperfecta de las características geofísicas y geológicas respecto a las ubicaciones de los depósitos. Además, las características de un depósito pueden cambiar a medida que se produce .

El impacto de métodos de exploración de petróleo en el ambiente puede ser reducido al utilizar métodos de bajo impacto y/o al estrechar el alcance de métodos que requieren una fuente activa, incluyendo métodos de investigación o estudios electromagnéticos y sísmicos de reflexión. Diversos métodos de adquisición de datos geofísicos tienen un impacto relativamente bajo en áreas de investigación en campo. Métodos de bajo impacto incluyen investigaciones por gravedad y magnéticas que pueden ser empleadas para enriquecer o corroborar imágenes estructurales y/o integrados con otros datos geofísicos, tales como datos sísmicos de reflexión, para delinear zonas que contienen hidrocarburos dentro de formaciones promisorias y clarificar ambigüedades en datos de menor calidad, por ejemplo cuando condiciones geológicas o cercanas de superficie reducen la efectividad de los métodos sísmicos de reflexión.

COMPENDIO Un método y sistema para procesar datos sísmicos de de matriz síncrona, incluyen adquirir datos sísmicos pasivos síncronos de una pluralidad de sensores para obtener mediciones de matrices sincronizadas. Un proceso de propagación de datos de tiempo inverso, se aplica a las mediciones de matriz sincronizadas para obtener una pluralidad de parámetros de partículas dinámicas asociados con ubicaciones sub-superficiales . Condiciones de procesamiento de imagen se aplican para obtener valores de procesamiento de imagen que pueden sumarse o apilarse para obtener un atributo de imagen con inversión de tiempo. Un volumen de valores de procesamiento de imagen puede ajustarse en escala por una función de ruido o interferencia sin señal para obtener una imagen modificada que se compensa por efectos de ruido.

BREVE DESCRIPCIÓN DE LOS DIBUJOS La Figura 1 es una ilustración esquemática de un método de acuerdo con una modalidad de la presente descripción para calcular un atributo de imagen con inversión de tiempo; La Figura 2 ilustra diversas posibilidades no limitantes para matrices de sensores para adquisición de datos de señales síncronas; La Figura 3 es un diagrama de flujo de procesamiento de tiempo inverso para aplicación a datos sísmicos; La Figura 4 es un diagrama de flujo de procesamiento de datos que incluye procesamiento con propagación de tiempo inverso de datos de campo; La Figura 5 ilustra un diagrama de flujo de un proceso de propagación de tiempo inverso para determinar un atributo de procesamiento de imagen con inversión de tiempo; La Figura 6 ilustra un diagrama de flujo de acuerdo con una modalidad de la presente descripción, para determinar una imagen de señal a interferencia que incluye ejecutar un método de procesamiento de imagen con inversión de tiempo con datos sísmicos adquiridos como alimentación; La Figura 7 ilustra un diagrama de flujo para determinar un atributo de apilado en dominio de imagen; La Figura 8 ilustra la salida de una división de un conjunto de datos "real" con. un conjunto de datos "aleatorio" para producir un estimado de señal a interferencia en dominio de imagen; La Figura 9 ilustra un resultado de perfil 2-D para sumar salida de datos con acondicionamiento de imagen sobre el eje de la profundidad; y La Figura 10 es una representación diagramática de una máquina en la forma de un sistema de computadora, dentro del cual un conjunto de instrucciones cuando se ejecuta, puede provocar que la máquina realice cualquiera uno o más de los métodos y procesos aquí descritos.

DESCRIPCIÓN DETALLADA Información para determinar la ubicación de depósitos de hidrocarburos puede extraerse de ondas sísmicas de origen natural y vibraciones medidas en la superficie de la tierra utilizando métodos de adquisición de datos sísmicos pasivos . La energía de ondas sísmicas que emana de depósitos sub-superficie o de otra forma alterada por depósitos de sub-superficie, se detecta por matrices de sensores y la energía se propaga de regreso con métodos de procesamiento de tiempo inverso para ubicar la fuente de la perturbación de energía. Una metodología de procesamiento de imagen para ubicar posiciones de depósitos sub-superficie puede basarse en diversos algoritmos de procesamiento con inversión de tiempo de mediciones en serie de datos sísmicos pasivos o activos.

Esta descripción ilustra atributos extraídos directamente de energía enfocada o localizada por propagación de tiempo inverso. Adicionalmente, esta descripción ilustra que el enfoque artificial o ambiguo de imágenes de tiempo inverso se puede mejorar o eliminar al tomar en cuenta la velocidad de artefactos o defectos de procesamiento de imagen que pueden introducirse.

Los métodos aquí descritos son igualmente aplicables a datos sísmicos adquiridos con las así denominadas fuentes activas o artificiales o como parte de un programa de adquisición pasiva. Los métodos de adquisición de 'datos sísmicos pasivos se basan en energía sísmica de fuentes no directamente asociadas con adquisición de datos . En supervisión sísmica pasiva puede no haber una fuente controlada de manera activa y activada. Ejemplos de fuentes grabadas que pueden registrarse con adquisición sísmica pasiva son micro sismos (por ejemplo, temblores terrestres de baja energía recurrentes de manera persistente y rítmica) , micro temblores y otras fuentes de energía sísmica ambiente o localizadas .

Los microtemblores a menudo se atribuyen a la energía de fondo que esta normalmente presente u ocurre en la tierra. Las ondas sísmicas de los microtemblores pueden incluir señales sísmicas sostenidas dentro de intervalos de frecuencias diversos o limitados. Señales de microtemblores, como todas las ondas sísmicas, contienen información que afecta las características de firma espectral debido al medio o ambiente que recorren las ondas sísmicas así como la fuente de la energía sísmica. Estas ondas sísmicas de fondo, de origen natural, baja amplitud y a menudo de frecuencia relativamente baja (en ocasiones denominadas interferencia o murmullo) de la tierra pueden generarse de una variedad de fuentes, algunas de las cuales pueden ser desconocidas o indeterminadas .

Características de ondas sísmicas de microtemblor en el intervalo "infrasónico", pueden contener información relevante para detección directa de propiedades sub-superficie incluyendo la detección de depósitos de fluidos. El término infrasónico puede referirse a ondas de sonido por debajo de las frecuencias de sonidos audibles para humanos, y nominalmente incluye frecuencias a inferiores a 20 Hz.

Matrices síncronas de sensores se emplean para medir componentes verticales y horizontales de movimiento debido a ondas sísmicas de fondo en múltiples ubicaciones dentro de un área de estudio o investigación. Los sensores miden componentes ortogonales de movimiento en forma simultánea.

Las condiciones de adquisición local dentro de una investigación o estudio geofísico pueden afectar los resultados de datos adquiridos . Las condiciones de adquisición que impactan señales adquiridas, pueden cambiar con el tiempo y pueden ser diurnas. Otras condiciones de adquisición se relacionan al ambiente de sensor cercano. Estas condiciones pueden tomarse en cuenta durante reducción de datos .

El equipo de sensor para medir ondas sísmicas puede ser cualquier tipo de sismómetro para medir dinámicas de partículas, ' tales como desplazamientos de partículas o derivadas de desplazamientos. Equipo de sismómetro que tiene un gran intervalo dinámico y mejorada sensibilidad en comparación con otros transductores, particularmente en los intervalos de baja frecuencia, puede proporcionar resultados óptimos (por ejemplo, sismómetros terrestres de múltiples componentes o equipo con capacidades similares) . Una cantidad de sensores comercialmente disponibles que utilizan diferentes tecnologías puede emplearse, por ejemplo un instrumento de retroalimentación de fuerza balanceada o un sensor electroquímico. Un instrumento con alta sensibilidad a muy bajas frecuencias y buen acoplamiento con la tierra, mejora la eficacia del método. Las mediciones de dados pueden grabarse como valores de velocidad de partículas, valores de aceleración de partículas o valores de presión de partículas .

Condiciones de ruido representativas de ondas sísmicas que pueden no haber sido recorridas o afectadas por depósitos sub-superficie pueden afectar negativamente los datos grabados. Técnicas para eliminar interferencia y defectos indeseados y señales artificiales de los datos tales como interferencia o ruido cultural e industrial, son importantes cuando el ruido ambiente es relativamente alto en comparación con la energía de señal deseada.

Propagación de datos con inversión de tiempo puede emplearse para localizar eventos sísmicos o energía relativamente débiles, por ejemplo si un deposito actúa como una fuente de energía, un dispersor de energía o de otra forma que afecte significantemente la energía acústica que recorre el depósito, de esta manera permitiendo que se ubique el depósito. Los sismogramas medidos en una matriz síncrona de estaciones de sensores se invierten en tiempo y utilizan como valores frontera para el proceso de inversión. Un campo de ondas sísmicas con inversión de tiempo se inyecta en el modelo terrestre en la posición del sensor y se propaga a través del modelo. Diversas condiciones del procesamiento de imagen pueden aplicarse para mejorar el procesamiento que localiza los eventos o energía. El procesamiento de datos con inversión de tiempo es capaz de localizar fuentes de energía o evento con proporciones S/N extremadamente bajas.

Investigaciones en campo han mostrado que los depósitos de hidrocarburos pueden actuar como una fuente de ondas sísmicas de baja frecuencia y estas señales, en ocasiones se denominan "microtemblores de hidrocarburos". Los intervalos de frecuencia de los microtemblores se han reportado entre -1 Hz a 6 Hz o mayores. Una detección directa y eficiente de depósitos de hidrocarburos es de interés central para el desarrollo de nuevos campos de petróleo o gas. Si hay un origen fuente uniforme (u otra alteración de campo de ondas) de ondas sísmicas de baja frecuencia dentro de un depósito, la ubicación del depósito puede situarse utilizando propagación con inversión de tiempo en combinación con la aplicación de una o más condiciones de procesamiento de imagen. La propagación con inversión de tiempo puede asociarse con descomposición de campo de ondas. La salida de este procesamiento puede emplearse para ubicar y diferenciar depósitos apilados.

La propagación con inversión de tiempo de datos sísmicos adquiridos que puede ser en conjunto con modelado, utilizando una rejilla de nodos, es una herramienta efectiva para detectar la localidad de un origen de ondas sísmicas de baja frecuencia. Como un ejemplo no limitante para los propósitos de ilustración ya que las características de microtemblor son variables con el tiempo y el espacio, así como afectadas por estructuras sub-superficie y condiciones de superficie cercana, los microtemblores pueden comprender señales de baja frecuencia con una frecuencia fundamental de aproximadamente 3 Hz y un intervalo entre 1.5 Hz y 4.5 Hz . Datos sísmicos afectados po hidrocarburos que incluyen microtemblores, pueden tener valores diferentes que son específicos de depósito o caso. Imágenes de datos procesadas que representan una o más etapas de tiempo muestran un valor de movimiento de partículas dinámico (por ejemplo desplazamiento, velocidad, aceleración o presión) en todo punto de la rejilla, pueden producirse durante . el procesamiento de señal de tiempo inverso . Datos para nodos de rejilla o áreas de modelo terrestre que representan valores de velocidad de partículas altos o máximos, pueden indicar la ubicación de una fuente específica (o una ubicación relacionada a aberración de fuente de energía sísmica) de los datos adquiridos directos o de campo. Los parámetros de partículas dinámicas máximos en los nodos de rejilla modelo obtenidos de la propagación de datos de tiempo inverso, pueden utilizarse para delinear parámetros asociados con la ubicación de depósitos sub-superficie . Condiciones de procesamiento de imagen alternativas, útiles con procesamiento de imagen de tiempo inverso de fuentes de energía sub-superficie, incluyen combinaciones de comportamientos y relaciones dinámicas de partículas, incluyendo relaciones de modo de ondas y fase.

Hay muchos métodos conocidos para un proceso de datos de tiempo inverso para procesamiento de imagen de campo de ondas sísmicas, con parámetros terrestres de datos sísmicos adquiridos. Por ejemplo, cómputos de. diferencia finita, de trazados de rayos y pseudo espectrales, en espacios bi y tridimensionales, se emplean para simulaciones de campo de ondas completo o parcial y el procesamiento de imagen de datos sísmicos. Algoritmos de propagación de tiempo inverso pueden basarse en extrapoladores de campo de ondas de diferencia finita, de trazado de rayos o pseudo espectrales.

La salida de estas rutinas de procesamiento de datos de tiempo inverso puede incluir amplitudes para valores de desplazamiento, velocidad, aceleración o presiones en cada etapa de tiempo del procesamiento de imagen.

La Figura 1 ilustra un método de acuerdo con una modalidad no limitante de la presente descripción que incluye adquirir datos sísmicos para determinar una ubicación sub-superficie para hidrocarburos u otros fluidos de depósito. La modalidad que puede incluir uno o más de los siguientes (en cualquier orden) incluye adquirir datos sísmicos de matriz síncrona que tienen una pluralidad de componentes 101. Los datos adquiridos de cada estación de sensor pueden ser marcados con sello fechador e incluyen múltiples vectores de datos. Un ejemplo son datos sísmicos pasivos, tales como datos de sismometría de múltiples componentes de sensores de largos periodos, aunque la "adquisición pasiva" no es un requerimiento. Los múltiples vectores de datos cada uno pueden asociarse con una dirección ortogonal de movimiento. Los datos de vector pueden ser cartografiados arbitrariamente o asignados o a cualquier sistema de referencia de coordenadas, por ejemplo designado Este, Norte y profundidad (por ejemplo respectivamente, Ve, Vn y Vz) o designado Vx, Vy y Vz de acuerdo con cualquier convención deseada y es susceptible a cualquier sistema de coordenadas.

Los datos pueden acondicionarse o limpiarse opcionalmente según sea necesario 103, para tomar en cuenta interferencia de señal o ruido indeseado. Por ejemplo, diversas etapas de procesamiento tales como eliminación de desplazamiento, eliminación de las tendencias de la señal y paso de banda u otro filtrado dé frecuencia objetivo o cualesquiera otros métodos de condicionamiento/procesamiento de datos sísmicos como se conoce por los practicantes en las técnicas sísmicas. Los datos de vector pueden dividirse en ventanas de tiempo selecto para procesamiento. La longitud de las ventanas de tiempo para análisis puede seleccionarse para permitir procesamiento o consideraciones operacionales .

Adicionalmente, el análisis de señal, filtrado y supresión de artefactos de señal indeseados, pueden llevarse a cabo eficientemente utilizando transformadas que se aplican a las señales de datos adquiridos . Los datos pueden ser vueltos a muestrear . para facilitar más procesamiento eficiente. Si un intervalo de frecuencias preferido o conocido para el cual se conoce o espera una firma de hidrocarburos, puede aplicarse un filtro de frecuencia opcional (por ejemplo fase cero, Fourier u otro tipo de ondula, ondícula u ondeleta) para acondicionar los datos para procesamiento. Ejemplos de funciones básicas para filtrado u otras operaciones de procesamiento incluyen sin limitación la transformada Fourier clásica o una . de las muchas Transformadas de Ondula Continuas (CWT = Continuous Wavelet Transforme) o Transformadas de Ondulas Discretas. Ejemplos de otras transformadas incluyen Transformadas Haar, Transformadas Haademard y Transformadas de Ondulas. La ondula Morlet es un ejemplo de una transformada de ondula, que a menudo puede aplicarse benéficamente a datos sísmicos. Transformadas de ondulas tienen la propiedad atractiva de que la expansión correspondiente puede ser diferenciable terminó por término, cuando el trazo sísmico es uniforme.

El procesamiento de imagen utilizando datos sísmicos pasivos adquiridos en campo, o cualesquiera otros datos sísmicos para determinar la ubicación de depósitos sub-superficie, incluye utilizar los datos en serie de tiempo adquiridos como "fuentes" en propagación de onda de tiempo inverso, que requiere información de velocidad 105. Esta información de velocidad puede ser una función conocida de posición o definida explícitamente con un modelo de velocidad. Una propagación de tiempo inverso de los datos 109, se realiza al inyectar el campo de ondas invertido en tiempo en las estaciones de grabación. La salida del procesamiento de tiempo inverso incluye una o más medidas del movimiento de partículas dinámico de fuentes asociadas con las. posiciones sub-superficie (que pueden ser nodos de descripciones matemáticas (es decir modelos) de la tierra) .

Opcionalmente, la descomposición de la ecuación de ondas 110, puede aplicarse a los datos que se someten a propagación de tiempo inverso, para facilitar diversas condiciones de procesamiento de imagen para aplicar a los datos . Una condición de procesamiento de imagen se aplica a la salida de movimiento de partículas dinámicas durante el procesamiento de tiempo inverso 111. La salida final del procesamiento de tiempo inverso depende de la condición o condiciones de procesamiento de imagen empleadas . Las condiciones de procesamiento de imagen se desarrollan en más detalle continuación e incluyen una o de: Ep(x, 0 = Px, 2 = {? 4- 2^) 7 · Ü|r)2tEs(x.. = S(x,t)* = µ(-? X ü\t) J„(x) =?£ Px,t)P(x, i), ls(x) =?tS(x,Í)S(x, t), ^( ) = ?t/>(*¦t)S(x, t). yia{x) =?tfp{X.t)Esx, t).

Los valores de salida de la condición de procesamiento de imagen pueden sumarse 113 -en el intervalo, en profundidad o tiempo, en forma horizontal o vertical, para ayudar en la determinación de la ubicación de la fuente de energía o la ubicación del depósito.

Con propósitos de ilustrar una modalidad de atributo de procesamiento de imagen con inversión de tiempo (TRIA = Time Reverse Imaging Attribute) , el seleccionar la salida de movimiento de partículas dinámicas máxima en cualquier nodo durante la propagación con inversión de tiempo, se utiliza como un ejemplo de una condición de procesamiento de imagen. Sin embargo, se apreciará que TRIA se aplica para utilizar con cualquier condición de procesamiento de imagen, incluyendo ejemplos asociados con descomposiciones de campo de ondas descritas posteriormente aquí. Para este ejemplo, los valores máximos derivados de movimiento de partículas dinámicas, que pueden ser desplazamientos, velocidades o aceleraciones, pueden recolectarse para determinar la ubicación de fuente de energía que contribuye a las dinámicas . El trazo de los valores dinámicos máximos a través de todos los nodos puede proporcionar una base para interpretar la ubicación de un depósito sub-superficie. Un TRIA se determina 115 al sumar los valores de amplitud sobre intervalos selectos en profundidad o tiempo para indicar la posición de un depósito que es la fuente de temblores de hidrocarburos . Los datos pueden contornearse o de otra forma exhibirse gráficamente para iluminar las posiciones de depósitos.

Pueden adquirirse datos de campo con matrices de superficie, que pueden ser 2D o 3D, o incluso sensores ubicados arbitrariamente 201 como se ilustra en la Figura 2. La Figura 2 ilustra diversas geometrías de adquisición que pueden seleccionarse con base en consideraciones operacionales . La matriz 220 es una matriz para adquirir un conjunto de datos 2D (distancia y tiempo) y mientras que se ilustra con sensores regularmente espaciados 201, la distribución regular no es un requerimiento. Las matrices 230 y 240, son ilustraciones ejemplares de matrices para adquirir conjuntos de datos 3D. La distribución de sensores 250 puede considerarse una matriz de sensores colocados arbitrariamente e incluso puede proporcionar cierta modificación de escalonamiento espacial que puede ocurrir con matrices de adquisición de sensores espaciados regularmente 201.

Mientas que pueden adquirirse datos con equipo de sismómetro de terremotos de múltiples componentes con un gran intervalo dinámico y mejorada sensibilidad, muchos tipos diferentes de instrumentos sensores pueden emplearse con diferentes tecnologías subyacentes y variantes sensibilidades. La ubicación de sensor durante grabación puede variar, por ejemplo los sensores pueden estar ubicados en el piso, por debajo de la superficie o en una perforación. El sensor puede estar ubicado en un trípode o relleno de roca. Sensores pueden circunscribirse en un alojamiento protector para colocación en el fondo del océano. Cuando se ubican sensores, buen acoplamiento resulta en mejores datos. El tiempo de grabación puede variar, por ejemplo de minutos a horas o días. En términos generales, mediciones a largo plazo pueden ayudar en áreas en donde hay alta interferencia o ruido ambiente y proporcionan periodos prolongados de datos con menores problemas de interferencia.

La distribución de una investigación de datos puede variarse, por ejemplo ubicaciones de medición pueden estar cercanas entre sí o espaciadas ampliamente y pueden ocuparse diferentes ubicaciones para adquirir mediciones, en forma consecutiva o simultánea. Una grabación simultánea ' de una pluralidad de ubicaciones (una matriz de sensores) puede proporcionar una relativa consistencia en condiciones ambientales que pueden ayudar en mejorar ruido o interferencia ambiente localizado o problemático no relacionado con las características sub-superficie de interés. En forma adicional, la matriz puede proporcionar ventajas de diferenciación de señal debido a similaridades y diferencias en la señal grabada.

Un ejemplo no limitante de procesamiento de imagen de tiempo inverso se ilustra en la Figura 3, en donde datos sísmicos se alimentan 301 al flujo de procesamiento. Los datos pueden filtrarse opcionalmente a un intervalo de frecuencias selecto. Un modelo de velocidad para el proceso de tiempo inverso puede ser determinado a partir de información conocida o estimada 303. Se realiza un procesamiento de tiempo inverso en ecuación de ondas 305 para obtener comportamiento dinámico de partículas 307.

El proceso de propagación de tiempo inverso puede incluir desarrollo de un modelo de lá tierra, con base en un conocimiento previo o estimado de parámetros físicos de un área de interés de investigación. Durante la preparación de datos, el modelado directo puede ser útil para anticipar y tomar en cuenta señal sísmica conocida o refinar el modelo de velocidad o funciones empleadas para el procesamiento de tiempo inverso. El modelado puede incluir tomar en cuenta, o eliminar, las contribuciones de señal de detector cercano debido a los efectos de campo ambiental y ruido o interferencia y de esta manera, el aislamiento de esas partes de señales de datos adquiridas que se consideran asociadas con componentes ambientales examinados. Al adaptar o filtrar los datos entre iteraciones sucesivas en el proceso de imagen, puede obtenerse señal pronosticada, de esta manera permitiendo convergencia a un elemento de estructura que indica si un depósito está presente dentro de la sub-superficie .

El procesamiento de imagen con inversión de tiempo (TRI) ubica fuentes de mediciones acústicas, elásticas, EM u ópticas . Es el proceso de inyectar un campo de ondas invertido en tiempo en los sitios de grabación y propagar el campo de ondas a través de un modelo terrestre. Resulta un TRM que contiene el eje de tiempo completo que un observador visualmente explora para localizar sitios de foco de energía (por ejemplo, utilizando máximos de velocidad de partículas) . Estas ubicaciones focales son indicativas de la interferencia constructiva de energía en una ubicación fuente.

Sin embargo, en vez de mantener el eje de tiempo, puede colapsarse al aplicar una condición de procesamiento de imagen (IC = Imaging Condition) para producir una imagen sencilla en espacio físico. La cadena operaciones de propagar un campo de ondas invertido en tiempo a través de un modelo y aplicar una condición de procesamiento de imagen, se refiere como procesamiento de imagen con inversión de tiempo (TRI) .

Cuando se graba el campo de ondas sísmicas ambiente, se colocan sensores de múltiples componentes en sitios discretos. Por lo tanto, cuando se inyectan los datos en el dominio modelo, se crean fuentes punto en sitios de grabación. Después de suficientes etapas de propagación, el campo de ondas íntegro será aproximado. La profundidad de la cual el campo de ondas muestreado se aproxima al campo de ondas íntegro, es una función del muestreado espacial y los parámetros del modelo de velocidad, pero usualmente es 1 a 1.5 veces el muestreado espacial.

A partir de un conjunto de datos de múltiples componentes, se extraen modos de propagación individuales del campo de ondas íntegro. Para, el caso isotrópico, dos identidades vectoriales se requieren para separar los modos de onda P- y S- del campo de ondas dé desplazamiento íntegro u(x, t) en cada etapa de tiempo. Para modelos bi-dimensionales x se refiere a las dimensiones espaciales (x, z) . Sin pérdida de generalidad, x también puede referirse al caso tri-dimensional (x, y, z) . La etapa de descomposición de campo de ondas se inserta en el algoritmo TRI antes de aplicar la condición de procesamiento de imagen. Ya que el ensortijado del potencial irrotacional es cero, y la divergencia del potencial de solenoide es cero, la compresional Ep(x, t) , y cizalla Es(x, t) , densidades de energía cinética son: Ep(x,t) Sx,t)2 = (-? X u\t)2, en donde ? y µ son los coeficientes Lame. Las derivadas se evalúan en cada etapa del tiempo, t.

Separar el campo de ondas permite que múltiples condiciones de procesamiento de imagen sean aplicadas con base en el tipo de fuente esperado. Estas condiciones de procesamiento de imagen se basan en extraer el retraso cero de una correlación cruzada sobre el eje de tiempo en cada ubicación espacial. Las condiciones de procesamiento de imagen son el retraso cero de la auto correlación de onda P-, Jp, el retraso cero de la auto correlación de onda S-, Js, el retraso cero de la correlación cruzada de ondas P- y S-, Ips, y el retraso cero de la correlación cruzada de las densidades de energía de ondas P- y S., Ie. Estas condiciones de procesamiento de imagen se expresan como: (x) =?t t)Sfat), iTS(x) =?tP{x, t)S(x, t), y [e(X) =?tEp{x, t)E?(x, t).

Estas condiciones de imagen, excepto por la correlación cruzada de las ondas P- y S-, tienen al cuadrado los componentes de campo de ondas, y de esta manera producen imágenes no negativas. La correlación cruzada de las ondas P-y S- tiene promedio 0-, y tiene cruce a cero en la ubicación fuente, que es una función del tipo de fuente.

La Figura 4 ilustra un ejemplo de procesamiento de imagen de tiempo inverso (TRI) para localizar una fuente de energía o un depósito en la sub-superficie utilizando como alimentación un modelo de velocidad 402. La propagación de tiempo inverso puede ser basada en ecuación de ondas . Cualquier información de geociencias disponible 401 puede emplearse como alimentación para determinar parámetros para un modelo inicial 402 que pueden modificarse como alimentación a un proceso de propagación de datos de tiempo inverso 403, a medida que hay más información disponible o determinada. Datos sísmicos pasivos adquiridos en forma síncrona 405 se alimentan (después de cualquier procesamiento/acondicionamiento opcional) al proceso de propagación de tiempo inverso 403. Las dinámicas de partículas tales como desplazamiento, velocidad o aceleración (o presión) se determinan a partir de los datos procesados para determinar el comportamiento de partículas dinámicas 404. Para el intervalo de datos procesado para propagación de tiempo inverso, una condición de procesamiento de imagen 406 se aplica. Estas condiciones de procesamiento de imagen pueden ser una o más de: µ(-? x y2. /pO) =?t r{x,t)P{Xl t =?es(x, t), = ?t P{x,t)SÍx. t), ? íx) =?tEp(.xt t)Esíx, í).

La salida de la aplicación de la condición de procesamiento de imagen se almacena o exhibe 410 para determinar posiciones de depósito sub superficie. En forma alterna, otras condiciones de procesamiento de imagen pueden aplicarse, incluyendo condiciones de procesamiento de imagen determinadas para datos sísmicos utilizando descomposición de campo de ondas .

La Figura 5 ilustra un ejemplo de un proceso de propagación de tiempo inverso para determinar un atributo de procesamiento de imagen de inversión de tiempo (TRIA = Time Reverse Imaging Attribute) útil para localizar un depósito o fuente de energía en la sub-superficie, utilizando un modelo de velocidad 402, como alimentación para procesamiento de imagen de tiempo inverso . El procesamiento de imagen de tiempo inverso puede ser basado en la ecuación de ondas.

Cualquier información de geociencias disponible 401, puede emplearse como alimentación para determinar parámetros para un modelo inicial 402 que puede modificarse como alimentación a propagación de datos de tiempo inverso 503 a medida que está disponible o se determina más información. Datos sísmicos adquiridos en forma síncrona 405 se alimentan (después de cualquier opcional procesamiento/acondicionamiento) al proceso de datos con inversión de tiempo 503. Una o más condiciones de procesamiento de imagen se aplican a los datos por inversión de tiempo para obtener valores de procesamiento de imagen 505 asociadas con ubicaciones sub-superficie . Estas condiciones de procesamiento de imagen son una o más de: fípCx.t) = P(x,t)2 = (? + Zfí ' ¦ 2|f j2, s(x,t) = S(x,€)z = µ(-? x U\t~\ fv(x) = Los valores de procesamiento de imagen pueden almacenarse o exhibirse opcionalmente 506. Estos valores de salida, que dependiendo de la condición de procesamiento de imagen selecta pueden ser proporcionales a la energía, son representativos sobre el volumen sub-superficie de la energía que se ha originado de la ubicación sub-superficie asociada. TRIA se obtiene para un intervalo selecto ' (en tiempo o profundidad) al sumar los valores sobre el intervalo selecto 507. El TRIA puede proyectarse a la superficie de la tierra o un horizonte sub-superficie, en asociación con una posición sensor de superficie o cualquier posición arbitraria para proporcionar una indicación de extensión de área de una anomalía fuente de energía de sub-superficie o depósito de hidrocarburo. El TRIA puede almacenarse o exhibirse 512.

Un ejemplo de una modalidad ilustrada aquí, utiliza un algoritmo de modelado numérico, similar a una técnica de diferencia finita de rejilla escalonada y girada. La rejilla numérica bi-dimensional es rectangular. Cálculos pueden realizarse con operadores de diferencia finita explícitos espaciales de segundo orden y con una actualización en tiempo de segundo orden. Sin embargo, como será bien conocido por los practicantes familiarizados con la técnica, muchos métodos de tiempo inverso diferentes pueden emplearse junto con diversos enfoques de ecuación de ondas . El extender los métodos a tres dimensiones es directo.

En una modalidad no limitante, un método y sistema para procesar datos sísmicos de matriz síncrona, incluyen adquirir datos sísmicos pasivos síncronos de una pluralidad de sensores para obtener mediciones de matriz sincronizada. Un proceso de propagación de datos de tiempo inverso se aplica a las mediciones de matriz sincronizadas para obtener una pluralidad de parámetros de partículas dinámicas asociados con ubicación de sub-superficie. Estos parámetros de partículas dinámicas se almacenan en una forma para exhibición. Valores máximos de los parámetros de partículas dinámicas pueden interpretarse como ubicaciones de depósito. Los parámetros de partículas dinámicas pueden ser valores de desplazamiento de partículas, valores de velocidad de partículas, valores de aceleración de partículas o valores de presión de partículas. Los sensores pueden ser sensores de tres componentes. Filtrado de frecuencia de fase cero de diferentes intervalos de interés puede aplicarse. Los datos pueden volverse a muestrear para facilitar procesamiento de datos eficiente.

Una respuesta del sistema es la convolucion de una señal sísmica con un modelo de velocidad. Diferentes modelos de velocidad engendran diferentes respuestas a la misma alimentación * sísmica. Modelos particulares pueden tener respuestas de sistema que obscurecen las ubicaciones fuente, incluso con altas proporciones de señal a interferencia. Un ejemplo es el "repique" en capas de baja velocidad. La respuesta del sistema a datos de campos contendrá contribuciones de señal, interferencia y artefactos de muestreado. Para interpretar en forma precisa la contribución de señal, es importante estimar y retirar cualquier porción de una respuesta de sistema a componentes que no son de señal. Un conjunto de datos de interferencia que no son de señal puede emplearse para retirar contribuciones que no son de señal a una respuesta del sistema .

Un conjunto de datos de ruido sin señal, puede desarrollarse a partir de trazos de ruido de un modelo de ruido apropiado que contiene datos sísmicos ajustados en escala a la amplitud y banda de frecuencia de los datos de campo adquiridos. Esto asegura que los trazos de ruido tengan igual energía a los trazos grabados pero sin ninguna información de fase correlacionada. La ventaja de este tipo de modelo de ruido es que se basa directamente en los datos. No es necesaria información respecto al ambiente de adquisición. Los datos sísmicos del modelo de ruido pueden ser generados a partir de una alimentación aleatoria o modelado directo.

Una vez creado, el juego de datos de ruido sin señal se procesa en imagen con el algoritmo TRI, en la misma forma con el mismo campo de velocidad que los datos sísmicos de campo. Esta imagen sintética derivada utilizando el campo de velocidad estimará la respuesta del sistema tanto a conjunto de datos de ruido sin señal como los artefactos de muestreado. De esta manera, es posible crear un estimado de la proporción de señal a interferencia o ruido en el dominio de imagen. Los datos grabados, d, son una combinación de señal y ruido: d = s + n. La imagen creada a partir de estos datos es la imagen de señal aparente, S. Utilizando letras con mayúsculas para indicar imágenes como una función del espacio, eg S(x) y letras en minúsculas para grabaciones que tienen funciones de espacio y tiempo, eg d(x, t) , la señal aparente para los datos grabados se define como: S = ?t(st + nt)2 = ?ts2 + 2stnt + nt2, en donde el eje del tiempo se suma sobre t. Al retirar el subíndice, la imagen de ruido estimada, Ñ, es Ñ = ?ñ2 , en donde ñ son los datos de ruido o interferencia. La imagen de señal estimada, es S = S~Ñ.

Un estimado de señal a interferencia puede obtenerse al dividir la señal aparente por el estimado de ruido. La imagen estimada de señal a ruido o interferencia es Para un estimado de ruido correcto, n ñ y * 1. ?fí¿ Por lo tanto, la división del conjunto de datos S con el conjunto de datos Ñ resulta en una imagen estimada de señal a interferencia .

La Figura 6 ilustra un diagrama de flujo de acuerdo con una modalidad de la presente descripción para determinar una imagen de señal a interferencia en dominio de interferencia que incluye ejecutar un método de procesamiento TRI con datos sísmicos adquiridos 601 como alimentación. El método incluye estimar o compensar la proporción de señal a interferencia en el dominio de imagen. El proceso incluye dos procesos esencialmente paralelos, que incluyen la alimentación de un conjunto de datos de ruido sin señal 603 que contiene una cantidad substancialmente equivalente de energía y contenido de frecuencia, como los datos sísmicos adquiridos 601 en cada estación de adquisición o sensor para todos los componentes. El conjunto de datos de ruido sin señal puede desarrollarse a partir de datos substancialmente aleatorios o un proceso de modelado directo que puede emplearse para determinar el conjunto de datos de ruido sin señal, si están disponibles los parámetros. Cuando resultan tanto los datos sísmicos reales 601 como los datos sin señal 603 se procesan a través de una condición dé procesamiento de imagen, las imágenes se dividen o de otra forma se comparan (por ejemplo, salida de imagen Real dividida por la salida de imagen sin señal) o de otra forma se procesan en conjunto para determinar donde se enfoca la energía que se origina en la sub superficie 625.

Siguiendo un proceso de propagación con inversión de tiempo similar a la Figura 4, los datos de matriz sísmica adquiridos en forma síncrona 601 pueden filtrarse de manera opcional 605 o de otra forma procesarse para retirar transitorias y ruido. Un valor de ajuste en escala (por ejemplo un valor RMS determinado a partir de datos sísmicos) se calcula 609 que también puede emplearse como un parámetro de alimentación (611) para el procesamiento de secuencia de conjunto de datos de. interferencia sin señal. Propagación de tiempo inverso (que puede ser referida como una propagación elástica acausal) se aplica a los datos 613 (e.g., Figura 4). Propagación acausal de los datos o propagación causal de datos con inversión de tiempo localizarán los datos a través del tiempo a la ubicación de la fuente.

Opcionalmente, el campo de ondas puede ser descompuesto 617 de manera tal que una o más de las condiciones de procesamiento de imagen referidas anteriormente 621, por ejemplo una condición de procesamiento de imagen designada arbitrariamente "A" que puede ser uno o más de Ipi Is, Ips y/o le.

Datos sísmicos de alimentación al azar 603 se someten a una secuencia de procesamiento similar. Los datos opcionalmente pueden filtrarse 607 en una forma igual o equivalente a 605 y pueden ajustarse en escala 611 por RMS u otro valor de ajuste en escala calculado en 609. Los datos se propagan a través del modelo de velocidad 615, como en 613, y el campo de ondas se descompone 619. Una condición de procesamiento de imagen "B" (que puede ser la condición de procesamiento de imagen "A") se aplica a los datos descompuestos. Después de aplicación de la condición de procesamiento de imagen selecta, la salida es una imagen de señal aparente 622 o una imagen de interferencia estimada 624. La imagen de interferencia estimada 624, generada a partir del conjunto de datos de ruido sin señal, puede opcionalmente ser alisada. Los datos determinados en 622 y 624 pueden entonces ser divididos o de otra forma ajustados en escala, por ejemplo los datos de salida de 622 pueden dividirse por la salida de datos de 624, que resulta en una imagen de señal a interferencia 625. Esta imagen de señal a interferencia 625 puede considerarse como la eliminación efectiva de una respuesta de sistema de imagen relacionada al modelo de velocidad.

Otra modalidad de acuerdo con la presente descripción comprende una pila de dominio de imagen: Después de procesamiento TRM o TRI , los datos de imagen o valores de partículas dinámicas se apilan verticalmente en tiempo o profundidad para obtener un atributo TRI (TRIA) . El apilamiento puede ser sobre un intervalo selecto de interés o substancialmente toda la profundidad vertical o intervalo de tiempo del procesamiento de imagen con inversión de tiempo.

Este atributo puede exhibirse en forma de mapa sobre el área de la adquisición de datos sísmicos, que resulta en TRIA proyectado a la superficie. Esto da un mapa superficial de donde se acumula la energía sobre el área de investigación. Los valores de datos proyectados a la superficie pueden ser contorneados o de otra forma procesados para exhibición. En algunas circunstancias (por ejemplo muestreado espacial escaso que resulta en fuertes efectos de superficie cercana aparentes) puede ser mejor excluir la superficie cercana de la determinación TRIA.

La Figura 7 ilustra los datos procesados a la Condición de Procesamiento de Imagen "C" 721 que puede por ejemplo, ser una condición de procesamiento de imagen aplicada a un campo de ondas descompuesto de datos sísmicos adquiridos, pueden entonces ser sumados 707 sobre la profundidad o el eje de tiempo. En forma alterna, la salida de la condición de procesamiento de imagen (IC) puede sumarse sobre un intervalo horizontal o un intervalo horizontal conocido. La Condición de Procesamiento de Imagen "D" 723, aplicada a un conjunto de datos de ruido 'sin señal, esta condición de procesamiento de imagen puede ser equivalente a 721, pero para un conjunto de datos de ruido sin señal o un conjunto de datos separado en tiempo, puede combinarse con datos de 721 en 725 para retirar la respuesta de impulso antes de apilamiento sobre el eje de profundidad 709. Los datos de 723 también pueden sumar 711 (como en 70-7) para comparación por igual. Estos valores de salida también pueden proyectarse a la superficie y contornearse.

La Figura 8 ilustra una imagen de señal a interferencia, o un estimado de señal a interferencia de dominio de imagen, un ejemplo de la salida de 625, la salida de la división de un conjunto de datos "real" utilizando datos sísmicos adquiridos en campo, por ejemplo en la etapa 622, por un conjunto de datos de la misma ubicación utilizando la alimentación de conjunto de datos de ruido sin señal procesada a una condición de procesamiento de imagen que representa un estimado del ruido, por ejemplo como 624 de la Figura 6. La ventaja es que la energía que puede aparecer que se enfoque en partes del modelo de profundidad se toma en cuenta ya que el foco mejorado de la energía aleatoria se toma en cuenta en la salida de este procesamiento.

La Figura 9 ilustra un ejemplo de TRIA sobre un perfil de superficie que se obtiene al apilar los datos (unidades de eje vertical arbitrario) a partir del resultado de la condición de procesamiento de imagen sobre el eje vertical (profundidad en este caso) del procesamiento ilustrado en la Figura 8. En este caso, la superficie cercana no se incluye ya que los artefactos numéricos debido al muestreado espacial de superficie cercana relativamente escasos son fuertes y aparentemente no contienen información precisa. En forma alterna, los datos pueden ser apilados o sumados en forma horizontal o sobre un horizonte de tiempo o de profundidad.

La Figura 10 es ilustrativa de un sistema de cómputo y ambiente operativo 300, para implementar un dispositivo de cómputo de propósito general en la forma de una computadora 10. La computadora 10 incluye una unidad de procesamiento 11 que puede incluir instrucciones "incorporadas" 12. La computadora 10 tiene una memoria de sistema 20 conectada a una barra colectora de sistema 40 que acopla operativamente diversos componentes del sistema incluyendo memoria de sistema 20 a la unidad de procesamiento 11. La barra colectora del sistema 40 puede ser cualquiera de varios tipos de estructuras de barra colectora que utilizan cualquiera de una variedad de arquitecturas de barra colectora como se conoce en la técnica.

Mientras que una unidad de procesamiento 11 se ilustra en la Figura 10, puede haber una unidad de procesamiento central UPC (CPU = Central-Processing Unit) sencilla o unidad de procesamiento gráfico UPG (GPU = Graphics Processing Unit) , o ambas o una pluralidad de unidades de procesamiento. La computadora 10 puede ser una computadora autónoma, una computadora distribuida, o cualquier otro tipo de computadora.

La memoria del sistema 20 incluye memoria de solo lectura (ROM) 21 con un sistema de entrada/salida básico (BIOS) 22 que contiene las rutinas básicas que ayudan a transferir información entre elementos dentro de la computadora 10, tal como durante arranque. La memoria de sistema 20 de la computadora 10 además incluye la memoria de acceso aleatoria (RAM) 23 que puede incluir un sistema operativo (OS) 24, un programa de aplicación 25 y datos 26.

La computadora 10 puede incluir una unidad de discos 30 para permitir lectura de y escritura a una computadora asociada o medio legible por máquina 31. El medio legible por computadora 31 incluye programas de aplicación 32 y datos de programa 33.

Por ejemplo, el medio legible por computadora 31 puede incluir programas para procesar datos sísmicos, que pueden almacenarse como datos de programa 33, de acuerdo con los métodos aquí descritos. El programa de aplicación 32 asociado con el medio legible por computadora 31 incluye al menos una interfase de aplicación para recibir y/o procesar datos de programa 33. Los datos de programa 33 pueden incluir datos sísmicos adquiridos de acuerdo con las modalidades aquí descritas . Al menos una interfase de aplicación puede asociarse con aplicar una condición de procesamiento de imagen y sumar los valores de imagen sobre un intervalo para localizar depósitos de hidrocarburos sub-superficie o fuentes de energía.

La . unidad de disco puede ser una unidad de disco duro para un disco duro (por ejemplo, disco magnético) o una unidad para una unidad de disco magnético para leer de o escribir a un medio magnético desprendible, o una unidad de disco óptico para leer de o escribir a un disco óptico desprendible tal como un CD ROM, DVD u otro medio óptico.

La unidad de disco 30, ya sea una unidad de disco duro, una unidad de disco magnético o unidad de disco óptico se conecta a la barra colectora de sistema 40 por una interfase de unidad de discos (no mostrada) . La unidad 30 y los medios legibles por computadora asociados 31 permiten almacenamiento y recuperación no volátil para programas de aplicaciones 32 y datos 33 que incluyen instrucciones legibles por computadora, estructuras de datos, módulos de programa y otros datos para la computadora 10. Cualquier tipo de medio legible por computadora que pueda almacenar datos accesibles por una computadora, incluyendo pero no limitados a casetes, memoria flash, discos de video digital en todos los formatos, memorias de acceso al azar (RAMs) , memorias de solo lectura (ROMs), pueden utilizase en un ambiente operativo de la computadora 10.

Dispositivos de entrada y salida de datos pueden conectarse a la unidad de procesamiento 11 a través de una interfase en serie 50 que se acopla a la barra colectora del sistema. La interfase serial 50 puede ser una barra colectora serial universal (USB = Universal Serial Bus). Un usuario puede suministrar comandos o datos en computadora 10 a través de dispositivos de alimentación conectados a la interfase en serie 50 tal como un teclado 53 y dispositivo apuntador o de puntero (ratón) 52. Otros dispositivos de entrada/salida periféricos 54 pueden incluir sin limitación un micrófono, palanca de control, cojín o cojincillo para juegos (game pad) , antena de satélite, digitalizador o fax, bocinas, transductor inalámbrico, etc. Otras interfases (no mostrado) que pueden conectarse a la barra colectora 40 para permitir alimentación/salida a/de la computadora 10 incluyen un puerto paralelo o un puerto de juegos. Las computadoras a menudo incluyen otros dispositivos de entrada/salida periféricos 54 que pueden ser conectados con la interfase serial 50 tal como medio legible por máquina 55 (por ejemplo, una tarjeta de memoria o lápiz USB) , una impresora 56 y un sensor de datos 57. Un sensor sísmico o sismómetro para practicar las modalidades descritas aquí, es un ejemplo no limitante de un sensor de datos 57. Un exhibidor de video 72 (por ejemplo, un exhibidor de cristal líquido (LCD = Liquid Crystal Display) , un panel plano, un exhibidor de estado sólido, o un tubo de rayos catódicos (CRT = Cathode Ray Tube) u otro tipo de dispositivo de exhibición de salida también puede conectarse a la barra colectora del sistema 40 mediante una interfase, tal como un adaptador de vídeo 70. Un exhibidor de mapa creado a partir de valores de relación espectral como se describe aquí, puede presentarse con el exhibidor de video 72.

Una computadora 10 puede operar en un ambiente de red utilizando conexiones lógicas con una o más computadoras remotas. Estas conexiones lógicas se logran por un dispositivo de comunicaciones asociado con la computadora 10. Una computadora remota puede ser otra computadora, un servidor, un ruteador, una computadora en red, una estación de trabajo, un cliente, un dispositivo semejante, u otro nodo de red común, y típicamente incluye muchos o todos de los elementos descritos respecto a la computadora 10. Las conexiones lógicas mostradas en la Figura 10 incluyen una red de área local (LAN = Local-Area Network) o una red de área amplia (WAN = Wide-Area Network) 90. Sin embargo, la designación de estos ambientes de red, ya sea LAN o WAN, a menudo es arbitraria ya que las funcionalidades pueden ser substancialmente similares. Estas redes son comunes en oficinas, redes de computadoras a lo ancho de la empresa, intra-redes e Internet.

Cuando se utiliza en un ambiente de sesión de redes, la computadora 10 puede estar conectad a una red 90 a través de una interf se de red o adaptador 60. En forma alterna, la computadora 10 puede incluir un modem 51 o cualquier otro tipo de dispositivo de comunicaciones para establecer comunicaciones sobre la red 90, tal como Internet. El modem 51, que puede ser interno o externo, puede conectarse a la barra colectora del sistema 40 mediante la interfase serial 50.

En una computadora de despliegue en red 10 puede operar en la capacidad de un servidor o una máquina de cliente usuario en un ambiente de red usuario cliente-servidor o en una máquina similar en un ambiente de red igual-a-igual (o distribuido) . En un ambiente de red, módulos de programa asociados con la computadora 10, o sus porciones, pueden almacenarse en un dispositivo de almacenamiento de memoria remoto . Las conexiones de red esquemáticamente ilustradas son como ejemplo solamente y pueden emplearse otros dispositivos de comunicaciones para establecer un enlace de comunicaciones entre las computadoras .

En una modalidad no limitante, un método para procesar datos sísmicos de matrices síncronas, comprende adquirir datos sísmicos de una pluralidad de sensores para obtener mediciones de matrices sincronizadas, aplicar un proceso de propagación de datos con inversión de tiempo a las mediciones de matrices sincronizadas para obtener parámetros de partículas dinámicos asociados con ubicaciones sub-superficie, aplicar una condición de procesamiento de imagen utilizando una unidad de procesamiento a los parámetros de partículas dinámicas, para obtener valores ,de procesamiento de imagen asociados con ubicaciones sub-superficie y sumar los valores de procesamiento de imágenes sobre un intervalo selecto para obtener un atributo de imagen con inversión de tiempo .

Otro aspecto incluye almacenar el atributo de imagen con inversión de tiempo en una forma para exhibición.

Todavía otro aspecto incluye seleccionar mediciones de matriz sincronizadas para alimentar al proceso de propagación de datos de tiempo inverso sin referencia a información de fase de los datos sísmicos. En otro aspecto, las mediciones de matrices sincronizadas comprenden al menos unas seleccionadas del grupo que consiste de i) mediciones de velocidad de partículas, ii) mediciones de aceleración de partículas, iii) mediciones de presión de partículas e iv) mediciones de desplazamiento de partículas. La pluralidad de sensores pueden ser sensores de tres componentes .

En otro aspecto, el atributo de imagen con inversión de tiempo puede ajustarse en escala sobre el intervalo selecto por un atributo de imagen de inversión de tiempo sintético sumado, determinado al aplicar el proceso de datos de tiempo inverso a datos sísmicos sintéticos, aplicar la condición del procesamiento de imagen a la salida del proceso de datos de tiempo inverso y sumar los valores del procesamiento de imagen sintéticos sobre el intervalo selecto. El método además puede comprender aplicar un filtro de frecuencia de fase cero a las mediciones de matrices sincronizadas .

En otra modalidad no limitante, un conjunto de interfases de programa de aplicación se incorpora en un medio legible por computadora para ejecución en un procesador en conjunto con un programa de aplicación, para aplicar un proceso de datos con inversión de tiempo a mediciones de matrices de datos sísmicos sincronizadas para obtener un atributo de imagen con inversión de tiempo asociado con ubicaciones de depósito sub-superficie comprende una primera interfase que recibe mediciones de matriz de datos sísmicos sincronizadas y una segunda interfase que recibe una pluralidad de parámetros de partículas dinámicas asociados con una ubicación sub-superficie, la salida de parámetros de procesamiento de datos con inversión de tiempo de las mediciones de matrices de datos sísmicos sincronizadas, una tercera interfase que recibe datos de instrucciones para aplicar una condición de procesamiento de imagen a los parámetros de partículas dinámicos y una cuarta interfase recibe datos de instrucción para sumar la salida de la condición de procesamiento de imagen aplicada sobre un intervalo seleccionado para obtener un atributo de imagen con inversión de tiempo.

En otro aspecto, el conjunto de programas de interfase de aplicaciones además comprende una interfase de exhibición que recibe datos de instrucciones para mostrar valores procesados de condición de procesamiento de imagen de la pluralidad de . parámetros de partículas dinámicas . Todavía otro aspecto comprende una interfase de modelo de velocidad que recibe datos de instrucciones para propagación de tiempo inverso, utilizando una estructura de velocidad asociada con las mediciones de matrices de datos sísmicos sincronizadas. Todavía otro aspecto del conjunto de programas de interfase de aplicaciones comprenden una interfase de extrapolador-migración que recibe datos de instrucciones para incluir un extrapolador para al menos uno seleccionado del grupo de i) migración de inversión de tiempo con diferencia finita, ii) migración de tiempo inverso con trazos de rayos, y iii) migración de tiempo inverso pseudo espectral. Otro aspecto comprende una interfase de condición de procesamiento de imagen que recibe datos de instrucciones para aplicar una condición de procesamiento de imagen a salida de parámetro de partículas dinámicas de procesamiento de datos de tiempo inverso en mediciones de matrices de datos sísmicas sintéticas para obtener valores de imagen sintéticos. Otro aspecto de los programas de interfase de aplicaciones comprende una interfase de ajuste en escala de atributo que recibe datos de instrucciones para el ajuste de escala del atributo de imagen con inversión de tiempo por una función de un valor determinado al sumar los valores de imagen sintéticos sobre el intervalo selecto. Todavía en otro aspecto, el conjunto de programas de interfase de aplicaciones comprende una interfase de alimentación-dedatos-sísmicos que recibe datos de instrucciones para la alimentación de la pluralidad de mediciones de matrices de datos sísmicos que son al menos uno seleccionado del grupo que consiste de: i) mediciones de velocidad de partículas y ii) mediciones de aceleración de partículas y iii) mediciones de presión de partículas.

Todavía en otra modalidad no limitante, un sistema para manejo de información, para determinar un atributo de imagen de inversión de tiempo para determinar la presencia de hidrocarburos sub-superficie asociados con un área de adquisición de datos sísmicos, comprende un procesador configurado para aplicar un proceso de datos de tiempo inverso a mediciones de matrices sincronizadas de datos sísmicos, para obtener parámetros de partículas dinámicas asociados con ubicaciones sub-superficie, un procesador configurado para sumar valores de procesamiento de imagen obtenidos de aplicar una condición de procesamiento de imagen a los parámetros de partículas dinámicos asociados con ubicaciones sub-superficie, los valores se suman sobre un intervalo para obtener un atributo-de-modelo-invertido-en-tiempo y un medio legible por computadora para almacenar el atributo-de-modelo-invertido en tiempo.

Otro aspecto del sistema de manejo de información es donde el procesador se configura para aplicar el proceso de datos de tiempo inverso con un modelo de velocidad que comprende información de velocidad sub-superficie predeterminada asociada con ubicaciones sub-superficie. Y otro aspecto comprende un dispositivo de exhibición, para exhibir los parámetros de partículas dinámicas. Todavía otro aspecto involucra el sistema de manejo de información en donde el atributo-de-modelo-invertido-en-tiempo es un valor de salida de una condición de procesamiento de imagen aplicada a la pluralidad de parámetros de partículas dinámicas. El procesador del sistema de manejo de información puede ser configurado para aplicar el proceso de datos de tiempo inverso con un extrapolador para al menos uno seleccionado del grupo de i) migración de tiempo inverso de diferencia finita, ii) migración de tiempo inverso con trazos de rayos y iii) migración de tiempo inverso pseudo espectral. Y el sistema de manejo de información además puede comprender un exhibidor gráfico acoplado al procesador y configurado para presentar una vista del atributo-de-modelo-invertido-en-tiempo como una función de posición, en donde el procesador se configura para generar la vista por valores de contorno del atributo-de-modelo-invertido-en-tiempo sobre un área asociada con los datos sísmicos.

Mientras que diversas modalidades se han mostrado y descrito, pueden realizarse diversas modificaciones y substituciones sin apartarse del espíritu y alcance de la presente descripción. De acuerdo con esto, habrá de entenderse que las presentes modalidades se han descrito a manera de ilustración y no de limitación.

Claims (20)

REIVINDICACIONES

1. Un método para procesar datos sísmicos de matriz síncrona, caracterizado porgue comprende: a) adquirir datos sísmicos de una pluralidad de sensores para obtener mediciones de matriz sincronizada; b) aplicar un proceso de propagación de datos de tiempo inverso a las mediciones de matriz sincronizada para obtener parámetros de partículas dinámicos asociados con ubicaciones sub-superficie; c) aplicar cuando menos una condición de procesamiento de imagen, utilizando una unidad de procesamiento, a los parámetros de partículas dinámicas para obtener valores 'de procesamiento de imagen asociados con ubicaciones sub-superficie; y d) sumar los valores de procesamiento de imagen sobre un intervalo selecto, para obtener un atributo de imagen con inversión de tiempo.

2. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque además comprende almacenar el atributo de imagen con inversión de tiempo en una forma para exhibición.

3. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque además comprende seleccionar mediciones de matriz sincronizada para alimentar al proceso de propagación de datos de tiempo inverso sin referencia a la información de fase de los datos sísmicos.

4. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque las mediciones de matriz sincronizada son al menos una seleccionada del grupo que consiste de i) mediciones de velocidad de partículas, ii) mediciones de aceleración de partículas, iii) mediciones de presión de partículas y iv) mediciones de desplazamiento de partículas.

5. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque la pluralidad de sensores son sensores de tres componentes .

6. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque además comprende ajustar en escala el atributo de imagen con inversión de tiempo sobre el intervalo selecto por un atributo de imagen con inversión de tiempo sintético sumado, que se determina al aplicar el proceso de datos de tiempo inverso a datos sísmicos sintéticos, aplicar la condición del procesamiento de imagen a la salida del proceso de datos de tiempo inverso y sumar los valores de procesamiento de imagen sintéticos sobre el intervalo selecto .

7. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque además comprende aplicar un filtro de frecuencia de fase cero a las mediciones de matrices sincronizadas .

8. Un conjunto de interf ses de programas de aplicaciones incorporado en un medio legible por computadora para ejecutar en un procesador en conjunto con un programa de aplicación, para aplicar un proceso de datos de tiempo inverso a mediciones de matrices de datos sísmicos sincronizadas, para obtener un atributo de imagen con inversión de tiempo asociado con ubicaciones de depósitos sub-superficie, que comprende: una primer interfase que recibe mediciones de matriz de datos sísmicos sincronizadas; una segunda interfase que recibe una pluralidad de parámetros de partículas dinámicas, asociados con una ubicación sub-superficie, la salida de parámetros de procesamiento de datos de tiempo inverso de las mediciones de matrices de datos sísmicos sincronizadas; una tercer interfase que recibe datos de instrucciones para aplicar una condición de procesamiento de imagen a los parámetros de partículas dinámicas; y una cuarta interfase que recibe datos de instrucciones para sumar salida de la condición de procesamiento de imagen aplicada sobre un intervalo selecto, para obtener un atributo de imagen con inversión del tiempo.

9. El conjunto de programas de interfase de aplicaciones de conformidad con la reivindicación 8, caracterizado porque además comprende: una interfase de exhibición que recibe datos de instrucciones para exhibir valores procesados de condición-de-procesamiento de imagen de la pluralidad de parámetros de partículas dinámicas.

10. El conjunto de programas de interfase de aplicaciones de conformidad con la reivindicación 8, caracterizado porque además comprende una interfase de modelo de velocidad que recibe datos de instrucciones para propagación de tiempo inverso, utilizando una estructura de velocidad asociada con mediciones de matrices de datos sísmicos sincronizadas.

11. El conjunto de programas de interfase de aplicaciones de conformidad con la reivindicación . 8, caracterizado porque además comprende: una interfase de extrapolador-de-migración que recibe datos de instrucciones para incluir un extrapolador para al menos uno seleccionado del grupo de: i) migración con inversión de tiempo de diferencia finita, ii) migración de tiempo inverso de trazos de rayos y iii) migración de tiempo inverso pseudo espectral.

12.. El conjunto de programas de interfase de aplicaciones de conformidad con la reivindicación 8, caracterizado porque además comprende una interfase de condición de procesamiento de imagen que recibe datos de instrucciones para aplicar una condición de procesamiento de imagen a salida de parámetros de partículas dinámicas a partir de procesamiento de datos de tiempo inverso de mediciones de matrices de datos sísmicos sintéticos para obtener valores de imagen sintéticos.

13. El conjunto de programas de interfase de aplicaciones de conformidad con la reivindicación 8, caracterizado porque además comprende: una interfase de ajuste en escala-de-atributos que recibe datos de instrucciones para ajustar en escala el atributo de imagen con inversión de tiempo por una función de un valor determinado al sumar los valores de imagen sintéticos sobre el intervalo selecto.

14. El juego de programas interfase de aplicaciones de conformidad con la reivindicación 8, caracterizado porque además comprende: una interfase de alimentación-de-datos-sísmicos que recibe datos de instrucciones para la alimentación de la pluralidad de mediciones de matriz de datos sísmicos .que son al menos uno seleccionado del grupo que consiste, de i) mediciones de velocidad de partículas y ii) mediciones de aceleración de partículas y iii) mediciones de presión de partículas.

15. Un sistema de manejo de información para determinar un atributo de imagen con inversión del tiempo para determinar la presencia de hidrocarburos sub-superficie asociados con un área de adquisición de datos sísmicos, caracterizado porque comprende: a) un procesador configurado para aplicar un proceso de datos de tiempo inverso a mediciones de matriz sincronizada de datos sísmicos, para obtener parámetros de partículas dinámicos asociados con ubicaciones sub-superficie; b) un procesador configurado para sumar valores de procesamiento de imagen que se obtienen de aplicar una condición de procesamiento de imagen a los parámetros de partículas dinámicas asociados con ubicaciones sub-superficie, los valores sumados sobre un intervalo para obtener un atributo-de-modelo con inversión de tiempo; y c) un medio legible por computadora para almacenar el atributo de modelo con inversión de tiempo.

16. El sistema de manejo de información de conformidad con la reivindicación 15, caracterizado porque el procesador se configura para aplicar el proceso de datos de tiempo inverso con un modelo de velocidad que comprende información de velocidad sub-superficie predeterminada asociada con ubicaciones sub-superficie .

17. El sistema de manejo de información de conformidad con la reivindicación 15, caracterizado porque además comprende un dispositivo de exhibición para los parámetros de partículas dinámicas .

18. El sistema de manejo de información de conformidad con la reivindicación 15, caracterizado porque el atributo-de-modelo-con-inversión-de-tiempo es un valor de salida de una condición de procesamiento de imagen aplicada a la pluralidad de parámetros de partículas dinámicas.

19. El sistema de manejo de información de conformidad con la reivindicación 15, caracterizado porque el procesador se configura para aplicar el proceso de datos de tiempo inverso con un extrapolador para al menos uno seleccionado del grupo de i) migración de tiempo con diferencia finita, ii) migración de tiempo inverso con trazos de rayos y iii) migración de tiempo inverso pseudo espectral.

20. El sistema de manejo de información de conformidad con la reivindicación 15, caracterizado porque además comprende: un exhibidor gráfico acoplado al procesador y configurado para presentar una vista del atributo-de-modelo-con-inversión-de-tiempo como una función de posición, en donde el procesador se configura para generar la vista al contornear valores del atributo-de-modelo-con-inversión-de-tiempo sobre un área asociada con los datos sísmicos .