MX2013011666A - Atenuacion de ruido utilizando datos de rotacion. - Google Patents

Abstract

Los datos sísmicos medidos se reciben a partir de un sensor sísmico. Se reciben además los datos de rotación, donde los datos de rotación representan la rotación con respecto al menos a un eje especifico. Los datos de rotación se combinan, usando el filtro adaptativo, con los datos sísmicos medidos para atenuar al menos una porción de una componente de ruido a partir de los datos sísmicos medidos.

Description

ATENUACIÓN DE RUIDO UTILIZANDO DATOS DE ROTACIÓN ANTECEDENTES El levantamiento sísmico se usa para identificar elementos subterráneos, tales como reservas de hidrocarburos, acuíferos de agua dulce, zonas de inyección de gas, etcétera. En los levantamientos sísmicos, las fuentes sísmicas se colocan en varios lugares sobre una superficie de la tierra o en el fondo del mar, con las fuentes sísmicas activadas para generar ondas sísmicas dirigidas hacia una estructura subterránea.

Las ondas sísmicas generadas por una fuente sísmica viajan hacia la estructura subterránea, con una porción de las ondas sísmicas que se refleja hacia la superficie para ser recibida por sensores sísmicos (por ejemplo geófonos, acelerómetros, etc.). Estos sensores sísmicos producen señales que representan las ondas sísmicas detectadas. Las señales a partir de los sensores sísmicos se procesan para dar información acerca del contenido y de la característica de la estructura subterránea.

Una disposición típica de levantamiento sísmico basada en tierra incluye desplegar una disposición de sensores sísmicos en el suelo. El levantamiento marino típicamente implica desplegar sensores sísmicos en un cable sísmico marino o un cable de lecho marino.

COMPENDIO Generalmente, de acuerdo con algunas modalidades, un método incluye recibir, a partir de un sensor sísmico, los datos sísmicos medidos, y recibir los datos de rotación que representan la rotación con respecto al menos a un eje específico. Los datos de rotación se combinan, usando filtrado adaptativo, con los datos sísmicos medidos para atenuar al menos una porción de una componente de ruido a partir de los datos sísmicos medidos.

Generalmente, de acuerdo con modalidades adicionales, un artículo que comprende al menos un medio de almacenamiento legible por una máquina almacena las instrucciones que al ejecutarse provocan que un sistema que tiene un procesador reciba los datos sísmicos medidos por un sensor sísmico, reciba los datos de rotación que representan la rotación con respecto al menos a un eje específico, y combine, usando filtrado adaptativo, los datos sísmicos recibidos y los datos de rotación recibidos para atenuar al menos una porción de una componente de ruido a partir de los datos sísmicos recibidos.

Generalmente, de acuerdo con aún otras modalidades, un sistema incluye un medio de almacenamiento para almacenar los datos sísmicos medidos por un sensor sísmico y los datos de rotación, y al menos un procesador para aplicar filtrado adaptativo para combinar los datos sísmicos y los datos de rotación para eliminar al menos una porción de una componente de ruido en los datos sísmicos.

En implementaciones alternativas o adicionales, los datos de rotación se miden mediante un sensor de rotación.

En implementaciones alternativas o adicionales, la combinación combina los datos de rotación recibidos individualmente a partir del sensor de rotación con los datos sísmicos recibidos individualmente a partir del sensor sísmico para atenuar al menos la porción de la componente de ruido.

En implementaciones alternativas o adicionales, los datos de rotación se estiman a partir de las mediciones de al menos dos sensores sísmicos que se separan por menos de una distancia predeterminada.

En implementaciones alternativas o adicionales, se reciben una componente de rotación con respecto a un primer eje y una componente de rotación con respecto a un segundo eje generalmente perpendicular al primer eje.

En ¡mplementaciones alternativas o adicionales, los datos de rotación se basan en la medición de un segundo sensor, donde el segundo sensor se localiza junto con el sensor sísmico dentro de una carcasa, o el segundo sensor se separa del sensor sísmico por menos de una distancia predeterminada.

En ¡mplementaciones alternativas o adicionales, el filtrado adaptativo usa los datos de rotación para proporcionar una referencia de ruido para la resta adaptativa a partir de los datos sísmicos.

En ¡mplementaciones alternativas o adicionales, la resta adaptativa es variante en el tiempo-desplazamiento.

En ¡mplementaciones alternativas o adicionales, la resta adaptativa depende de la frecuencia.

En ¡mplementaciones alternativas o adicionales, los datos de divergencia se reciben a partir de un sensor de divergencia, y el filtrado adaptativo combina adicionalmente los datos de divergencia y los datos de rotación con los datos sísmicos para atenuar al menos la porción de la componente de ruido.

En ¡mplementaciones alternativas o adicionales, los datos sísmicos de la componente horizontal se reciben, y el filtrado adaptativo combina adicionalmente los datos sísmicos de la componente horizontal y los datos de rotación con los datos sísmicos para atenuar al menos la porción de la componente de ruido.

En ¡mplementaciones alternativas o adicionales, los datos sísmicos se miden a lo largo del eje vertical e incluyen los datos sísmicos de la componente vertical, y el filtrado adaptativo combina además una o más componentes de los datos de rotación medidos alrededor de un eje horizontal con los datos sísmicos de la componente vertical para atenuar al menos la porción de la componente de ruido.

En implementaciones alternativas o adicionales, la componente de ruido incluye una onda viajera horizontal.

En implementaciones alternativas o adicionales, los datos sísmicos incluyen una o más de una componente vectorial en una dirección vertical, una componente vectorial en una primera dirección horizontal, y una componente vectorial en una segunda dirección horizontal que es generalmente perpendicular a la primera dirección horizontal, y los datos de rotación incluyen una o más de una primera componente de rotación con respecto a la dirección vertical, una segunda componente de rotación con respecto a la primera dirección horizontal, y una tercera componente de rotación con respecto a la segunda dirección horizontal.

En implementaciones alternativas o adicionales, el filtrado adaptativo incluye calcular al menos un filtro coincidente que es para atenuar, en un sentido de mínimos cuadrados, el ruido en los datos sísmicos sobre una ventana de tiempo dada.

En implementaciones alternativas o adicionales, el acondicionamiento de datos se aplica a los datos de rotación para mejorar la correlación de ruido.

En implementaciones alternativas o adicionales, la atenuación de al menos la porción de la componente de ruido se basa en los datos sísmicos y en los datos de rotación a partir de solo una estación de sensores individual, lo cual permite que la atenuación de ruido se lleve a cabo sin tener que recibir datos sísmicos a partir de otras estaciones de sensores que son parte de un patrón de estaciones de sensores.

En implementaciones alternativas o adicionales, la estación de sensores se separa de otra estación de sensores por una distancia mayor que la mitad de la longitud de onda de ruido más corta.

En ¡mplementaciones alternativas o adicionales, los datos de rotación incluyen campos de rotación con respecto a múltiples direcciones horizontales.

Otras características alternativas serán evidentes a partir de la siguiente descripción, a partir de los dibujos, y a partir de las reivindicaciones.

BREVE DESCRIPCIÓN DE LOS DIBUJOS Algunas modalidades se describen con respecto a las siguientes figuras: La Fig. 1 es un diagrama esquemático de una disposición ilustrativa de ensambles de sensores que puede desplegarse para realizar levantamientos sísmicos, de acuerdo con algunas modalidades; Las Fig. 2 y 3 son diagramas esquemáticos de ensambles de sensores de acuerdo con varias modalidades; y Las Fig. 4-6 son diagramas de flujo de procesos de atenuación de ruido de acuerdo con varias modalidades.

DESCRIPCIÓN DETALLADA En los levantamientos sísmicos (levantamientos sísmicos marinos o en tierra), los sensores sísmicos (por ejemplo, geófonos, acelerómetros, etc.) se usan para medir los datos sísmicos, tales como datos de desplazamiento, velocidad o aceleración. Los sensores sísmicos pueden incluir geófonos, acelerómetros, sensores de MEMS (sistemas microelectromecánicos), o cualesquiera otros tipos de sensores que miden el movimiento de traslación de la superficie al menos en la dirección vertical y posiblemente en una o ambas direcciones horizontales. Un sensor sísmico en la superficie de la tierra puede registrar la parte vectorial de un campo de ondas elásticas justo debajo de la superficie libre (la superficie de la tierra o el fondo del mar, por ejemplo). Cuando se despliegan sensores de múltiples componentes, los campos de ondas vectoriales pueden medirse en múltiples direcciones, tales como tres direcciones ortogonales (vertical Z, horizontal en línea X, horizontal transversal Y). En las operaciones de levantamientos sísmicos marinos, los sensores hidrófonos pueden proporcionarse adicionalmente con los sensores vectoriales de múltiples componentes para medir las fluctuaciones de presión en el agua.

Los datos sísmicos registrados pueden contener contribuciones a partir de ruido, que incluyen el ruido de propagación horizontal, tal como ruido de oscilación del suelo. El ruido de oscilación del suelo se refiere a las ondas sísmicas producidas por fuentes sísmicas, u otras fuentes como los carros en movimiento, motores, bombas y fenómenos naturales como el viento y las olas del océano, que viajan generalmente de manera horizontal a lo largo de una superficie de la tierra hacia los receptores sísmicos. Estas ondas sísmicas que viajan horizontalmente, tales como las ondas de Rayleigh o las ondas de Love, son componentes indeseables que pueden contaminar los datos sísmicos. Otro tipo de ruido de oscilación del suelo incluye las ondas de Scholte que se propagan horizontalmente debajo de un fondo del mar. Otros tipos de ruido horizontal incluyen las ondas de flexión o las ondas de extensión. Aún otro tipo de ruido incluye una onda de aire, que es una onda horizontal que se propaga en la interfaz aire-agua en un contexto de levantamiento marino.

En la discusión que sigue, se hace referencia al ruido de oscilación del suelo, y particularmente, a la eliminación o atenuación de ruido de oscilación del suelo de los datos sísmicos medidos. Sin embargo, en implementaciones alternativas, técnicas similares de atenuación de ruido pueden aplicarse para eliminar o atenuar otros tipos de ruido.

El ruido de oscilación del suelo es visible típicamente dentro de un registro de disparo (recolectado por uno o más sensores sísmicos) como un tren de ruido dispersivo de alta amplitud, típicamente polarizado elípticamente, de baja frecuencia, de baja velocidad. El ruido de oscilación del suelo frecuentemente distorsiona o enmascara los eventos de reflexión que contienen información procedente de reflectores en la subsuperficie más profunda. Para mejorar la precisión en determinar las características de una estructura subterránea basado en los datos sísmicos recolectados en una operación de levantamiento sísmico, es deseable eliminar o atenuar las contribuciones de ruido, que incluyen el ruido de oscilación del suelo u otro tipo de ruido.

De acuerdo con algunas modalidades, para eliminar o atenuar una componente de ruido (por ejemplo, una cualquiera o más de las componentes de ruido indicadas anteriormente), se combinan los datos de rotación con los datos sísmicos para eliminar o atenuar la componente de ruido de los datos sísmicos. En algunas implementaciones, los datos de rotación pueden medirse por un sensor de rotación. Los datos de rotación se refieren a la componente de rotación del campo de ondas sísmicas. Como un ejemplo, un tipo de sensor de rotación es el sensor de rotación R-1 de Eentec, localizada en St. Louis, Missouri. En otros ejemplos, pueden usarse otros sensores de rotación.

Los datos de rotación se refieren a una velocidad de una rotación (o cambio en la rotación con el tiempo) alrededor de un eje horizontal, tal como alrededor del eje horizontal en línea (X) y/o alrededor del eje horizontal transversal (Y) y/o alrededor del eje vertical (Z). En el contexto de los levantamientos sísmicos marinos, el eje en línea X se refiere al eje que es generalmente paralelo a la dirección de movimiento de un cable sísmico marino de los sensores de levantamiento. El eje transversal Y es generalmente ortogonal al eje en línea X. El eje vertical Z es generalmente ortogonal tanto a X como a Y. En el contexto de los levantamientos sísmicos en tierra, el eje en línea X puede seleccionarse para que sea cualquier dirección horizontal, mientras que el eje transversal Y puede ser cualquier eje que es generalmente ortogonal a X.

En algunos ejemplos, un sensor de rotación puede ser un sensor de rotación multicomponente que es capaz de proporcionar mediciones de velocidades de rotación alrededor de múltiples ejes ortogonales (por ejemplo, Rx alrededor del eje en línea X, Ry alrededor del eje transversal Y, y R2 alrededor del eje vertical Z). Generalmente, R¡ representa datos de rotación, donde el subíndice i representa el eje (X, Y o Z) alrededor del cual se miden los datos de rotación.

En implementaciones alternativas, en lugar de usar un sensor de rotación para medir los datos de rotación, los datos de rotación pueden derivarse a partir de las mediciones (denominadas "datos vectoriales") de al menos dos sensores sísmicos separados ligeramente que se usan para medir una componente del campo de ondas sísmicas a lo largo de una dirección específica, tal como la dirección vertical Z. Los datos de rotación pueden derivarse a partir de los datos vectoriales de los sensores sísmicos separados ligeramente que están dentro de una distancia predefinida de unos a otros (discutida adicionalmente más abajo).

En algunos ejemplos, los datos de rotación pueden obtenerse en dos componentes ortogonales. Una primera componente es en la dirección hacia la fuente (rotación alrededor del eje transversal, Y, en el plano vertical en línea, el plano X-Z), y la segunda componente es perpendicular a la primera componente (rotación alrededor del eje en línea, X, en el plano transversal vertical, el plano Y-Z). En tal geometría, la rotación en el plano X-Z se domina por el ruido directo de oscilación del suelo mientras que la componente perpendicular se dominará por la oscilación del suelo dispersa lateral, que pueden mejorar la supresión de ruido usando la resta adaptativa.

Dado que las fuentes pueden localizarse a cualquier distancia y acimut a partir del lugar del sensor de rotación, la primera componente puede no siempre apuntar hacia la fuente mientras la segunda componente puede no ser perpendicular a la dirección fuente-receptor. En estas situaciones, puede aplicarse el siguiente preprocesamiento que gira matemáticamente ambas componentes hacia la geometría descrita anteriormente. Tal proceso se denomina rotación vectorial, la cual provee datos diferentes a partir de los datos de rotación medidos a los cuales se aplica la rotación vectorial. Las componentes de rotación medidas Rx y Ry se multiplican con una matriz que es función de un ángulo T entre el eje X del sensor de rotación, y la dirección de la fuente como se ve a partir del sensor de rotación. ci ine cose i IR La operación anterior resulta en la rotación deseada en el plano X-Z (Re) y el plano Y-Z (R,).

Otra etapa de preprocesamiento opcional es la integración en el tiempo (t) de los datos de rotación. Esta etapa puede describirse matemáticamente como: La anterior integración en el tiempo de los datos de rotación resulta en un desplazamiento de fase en la forma de onda y el desplazamiento de su espectro hacia frecuencias más bajas.

Los datos de rotación (por ejemplo, Rx y/o Ry), medidos ya sea por un sensor de rotación o derivados a partir de las mediciones de los sensores sísmicos, pueden usarse como un modelo de referencia de ruido para limpiar los datos sísmicos (por ejemplo, los datos sísmicos verticales). En algunas implementaciones, las técnicas de filtrado adaptativo (por ejemplo, las técnicas de resta adaptativa) pueden aplicarse para usar los datos de rotación para realizar la atenuación de ruido en los datos sísmicos registrados. Una técnica de filtrado adaptativo se refiere a una técnica en la cual se derivan uno o más filtros, donde los filtros se combinan con los datos sísmicos registrados para modificar los datos sísmicos, tal como para eliminar la(s) componente(s) de ruido.

En algunas ¡mplementaciones, las técnicas de filtrado adaptativo pueden usarse para realizar la atenuación de ruido usando los datos de rotación. En algunos ejemplos, una técnica de filtrado adaptativo es una técnica de resta adaptativa, tal como una técnica de resta adaptativa basada en las técnicas descritas en la patente de los Estados Unidos No. 5,971 ,095, la cual se incorpora por este medio como referencia. La patente de los Estados Unidos No. 5,971 ,095 describe técnicas de resta adaptativa que usan varias componentes como referencias de ruido para extraer el ruido de oscilación del suelo a partir de los datos sísmicos Z en ventanas deslizantes en el tiempo-desplazamiento. Nótese, sin embargo, que las técnicas de resta adaptativa de la patente de los Estados Unidos No. 5,971 ,095 no implican el uso de datos de rotación. En otras ¡mplementaciones, pueden aplicarse otras técnicas de filtrado adaptativo.

Los datos de rotación pueden usarse por sí mismos para la atenuación de ruido, o alternativamente, la supresión de ruido basada en los datos de rotación puede combinarse con otros tipos de técnicas de atenuación de ruido. Existen varias categorías de ejemplos de técnicas de atenuación de ruido. Una primera categoría de técnicas de atenuación de ruido implica explotar la diferencia de contenido de frecuencia entre las señales de ruido (las cuales se encuentran en el intervalo de frecuencias más bajas) y las señales sísmicas (las cuales se encuentran en el intervalo de frecuencias más altas). Otra categoría de técnicas de atenuación de ruido implica explotar la diferencia de velocidad entre las señales de ruido (las cuales generalmente tienen velocidades más bajas) y las señales sísmicas (las cuales generalmente tienen velocidades más altas). Aún otra categoría de las técnicas de atenuación de ruido implica explotar las polarizaciones de los datos— por ejemplo, el ruido de oscilación del suelo típicamente tiene un atributo de polarización elíptica, mientras que las señales sísmicas típicamente tienen una polarización lineal. La diferencia en las polarizaciones puede usarse para separar el ruido de los datos sísmicos.

Aún otra categoría de las técnicas de atenuación de ruido implica usar una componente de la señal horizontal como una referencia de ruido sin supuestos sobre la polarización de los datos. La componente de la señal horizontal contiene menos energía de la señal de reflexión (la energía de la señal de reflexión se refiere a la energía asociada con la reflexión de las ondas sísmicas a partir de los elementos subterráneos). Como un resultado, la componente de la señal horizontal provee una buena referencia de ruido que puede usarse para limpiar la componente de la señal vertical (la cual es más sensible a la presencia de elementos subterráneos) usando varios tipos de técnicas de filtrado adaptatívo.

Como un ejemplo de una técnica de atenuación de ruido basada en usar una componente de la señal horizontal como una referencia de ruido, puede usarse los datos de divergencia de un sensor de divergencia. Los datos de divergencia pueden combinarse con los datos sísmicos para realizar la atenuación de ruido en los datos sísmicos. En algunas ¡mplementaciones, el sensor de divergencia se conforma usando un recipiente lleno con un material en el cual se proporciona un sensor de presión (por ejemplo, un hidrófono). El material en el cual se sumerge el sensor de presión puede ser un líquido, un gel, o un sólido tal como arena o un plástico. El sensor de presión en tal disposición es capaz de registrar una respuesta de divergencia sísmica de una subsuperficie, donde esta divergencia sísmica constituye la componente de la señal horizontal.

La Fig. 1 es un diagrama esquemático de una disposición de ensambles de sensores (estaciones de sensores) 100 que se usan para el levantamiento sísmico en tierra. Nótese que las técnicas o mecanismos pueden aplicarse además en disposiciones de levantamientos marinos. Los ensambles de sensores 100 se despliegan en una superficie del suelo 108 (en una fila o en una disposición). Un ensamble de sensores 100 que se encuentra "en" una superficie del suelo significa que el ensamble de sensores 100 se proporciona ya sea en y sobre la superficie del suelo, o enterrado (total o parcialmente) por debajo de la superficie del suelo de manera que el ensamble de sensores 100 se encuentra dentro de aproximadamente 10 metros de la superficie del suelo, aunque en algunas modalidades, puede ser adecuada otra separación dependiendo del equipo que se usa. La superficie del suelo 108 está por encima de una estructura subterránea 102 que contiene al menos un elemento subterráneo 106 de interés (por ejemplo, una reserva de hidrocarburos, un acuífero de agua dulce, una zona de inyección de gas, etc.). Una o más fuentes sísmicas 104, que pueden ser vibradores, pistolas de aire, dispositivos explosivos, etcétera, se despliegan en un campo de levantamiento en el cual se localizan los ensambles de sensores 100. La una o más fuentes sísmicas 104 se proporcionan además en la superficie del suelo 108.

La activación de las fuentes sísmicas 104 provoca que las ondas sísmicas se propaguen dentro de la estructura subterránea 02. Alternativamente, en lugar de usar fuentes sísmicas controladas como se ha indicado anteriormente para proporcionar la fuente controlada o levantamientos activos, las técnicas de acuerdo con algunas implementaciones pueden usarse en el contexto de levantamientos pasivos. Los levantamientos pasivos usan los ensambles de sensores 100 para realizar uno o más de los siguientes: monitoreo de (micro) terremotos; monitoreo de hidrofracturas donde se observan microterremotos debido a la falla de las rocas provocada por fluidos que se inyectan activamente en la subsuperficie (tal como para realizar la fracturación subterránea); etcétera.

Las ondas sísmicas reflejadas a partir de la estructura subterránea 102 (y a partir del elemento subterráneo 106 de interés) se propagan ascendentemente hacia los ensambles de sensores 100. Los sensores sísmicos 112 (por ejemplo, geófonos, acelerómetros, etc.) en los correspondientes ensambles de sensores 100 miden las ondas sísmicas reflejadas a partir de la estructura subterránea 102. Además, de acuerdo con varias modalidades, los ensambles de sensores 100 incluyen además sensores de rotación 114 que se diseñan para medir datos de rotación.

Aunque un ensamble de sensores 100 se representa como que incluye tanto un sensor sísmico 112 como un sensor de rotación 114, nótese que en implementaciones alternativas, los sensores sísmicos 112 y los sensores de rotación 114 pueden incluirse en ensambles de sensores distintos. Como aún otra alternativa, los sensores de rotación 114 pueden omitirse, con los datos de rotación derivados a partir de las mediciones desde al menos dos sensores sísmicos separados ligeramente 112 (separados por menos que una distancia o desplazamiento predefinido).

En implementaciones alternativas adicionales, otros tipos de sensores pueden incluirse además en los ensambles de sensores 100, incluyendo los sensores de divergencia como se discutió anteriormente. Como se indicó anteriormente, los datos de divergencia a partir de los sensores de divergencia pueden usarse para proporcionar un modelo de referencia de ruido para realizar la atenuación de ruido. En tales implementaciones, los datos de divergencia y los datos de rotación pueden combinarse con los datos sísmicos para la atenuación de ruido en los datos sísmicos. Como aún una alternativa adicional, puede combinarse otro tipo de técnica de atenuación de ruido con el uso de datos de rotación para suprimir el ruido en los datos sísmicos.

En algunas implementaciones, los ensambles de sensores 100 se interconectan por un cable eléctrico 110 a un sistema de control 116. Alternativamente, en lugar de conectar los ensambles de sensores 100 por el cable eléctrico 110, los ensambles de sensores 100 pueden comunicarse de manera inalámbrica con el sistema de control 116. En algunos ejemplos, pueden proporcionarse enrutadores o concentradores intermedios en puntos intermedios de la red de ensambles de sensores 100 para permitir la comunicación entre los ensambles de sensores 100 y el sistema de control 116.

El sistema de control 116 mostrado en la Fig. 1 incluye además el software de procesamiento 120 que es ejecutable en uno o más procesadores 122. EI(Los) procesadores) 122 se conecta(n) a los medios de almacenamiento 124 (por ejemplo, uno o más dispositivos de almacenamiento basados en disco y/o uno o más dispositivos de memoria). En el ejemplo de la Fig. 1 , los medios de almacenamiento 124 se usan para almacenar los datos sísmicos 126 comunicados a partir de los sensores sísmicos 112 de los ensambles de sensores 100 hacía el controlador 116, y para almacenar los datos de rotación 128 comunicados a partir de los sensores de rotación 114 o derivados a partir de los sensores sísmicos ligeramente separados. Los medios de almacenamiento 124 pueden usarse además para almacenar los datos de divergencia (no mostrados) en las implementaciones donde se usan sensores de divergencia.

En aún implementaciones adicionales, los medios de almacenamiento 124 pueden usarse además para almacenar los datos de traslación horizontal (los datos de traslación en X y/o Y). Los datos de traslación en las direcciones X e Y se denominan además componentes vectoriales horizontales, representadas como Ux y/o Uy, respectivamente. Los datos de Ux y/o Uy (los cuales pueden medirse por las respectivas componentes X e Y de los sensores sísmicos 112) pueden usarse además para representar el ruido para los propósitos de atenuación de ruido. Los datos de Uxy/o Uy pueden combinarse con los datos de rotación, y posiblemente, con los datos de divergencia, para la atenuación de ruido.

En funcionamiento, el software de procesamiento 120 se usa para procesar los datos sísmicos 126 y los datos de rotación 128. Los datos de rotación 128 se combinan con los datos sísmicos 126, usando técnicas discutidas adicionalmente más abajo, para atenuar el ruido en los datos sísmicos 126 (para producir una versión limpia de los datos sísmicos). El software de procesamiento 120 puede producir después una salida para caracterizar la estructura subterránea 102 basado en los datos sísmicos limpios 126.

Como se indicó anteriormente, de acuerdo con implementaciones alternativas, el software de procesamiento 120 puede combinar los datos de rotación 128, junto con los datos de divergencia y/o los datos de traslación X y/o Y (las componentes vectoriales horizontales Ux y/o Uy), con los datos sísmicos 126 para limpiar los datos sísmicos.

La Fig. 2 ilustra un ensamble de sensores de ejemplo (o estación de sensores) 100, de acuerdo con algunos ejemplos. El ensamble de sensores 100 puede incluir un sensor sísmico 112, el cual puede ser un sensor de movimiento de partículas (por ejemplo, un geófono o un acelerómetro) para sensar la velocidad de las partículas a lo largo de un eje específico, tal como el eje Z. Además, el ensamble de sensores 100 incluye un primer sensor de rotación 204 que se orienta para medir una velocidad transversal de rotación (Rx) alrededor del eje en línea (el eje X), y un segundo sensor de rotación 206 que se orienta para medir una velocidad de rotación en línea (Ry) alrededor del eje transversal (el eje Y). En otros ejemplos, el ensamble de sensores 100 puede incluir sólo uno de los sensores de rotación 204 y 206. En ejemplos alternativos adicionales donde los datos de rotación se derivan de los datos sísmicos en Z medidos por los sensores sísmicos separados ligeramente, se pueden omitir ambos sensores 204 y 206. El ensamble de sensores 100 tiene una carcasa 210 que contiene los sensores 112, 204, y 206.

El ensamble de sensores 100 incluye además (en perfil de trazos) un sensor de divergencia 208, el cual puede incluirse en algunos ejemplos del ensamble de sensores 100, pero puede omitirse en otros ejemplos.

Un ejemplo de un sensor de divergencia 208 se muestra en la Fig. 3. El sensor de divergencia 208 tiene un recipiente cerrado 300 que está sellado. El recipiente 300 contiene un volumen de un líquido 302 (u otro material tal como un gel o un sólido tal como arena o un plástico) dentro del recipiente 300. Además, el recipiente 300 contiene un hidrófono 304 (u otro tipo de sensor de presión) que se sumerge en el líquido 302 (u otro material). El hidrófono 304 se desacopla mecánicamente de las paredes del recipiente 300. Como un resultado, el hidrófono 304 es sensible sólo a las ondas acústicas que se inducen en el líquido 302 a través de las paredes del recipiente 300. Para mantener una posición fija, el hidrófono 304 se une por un mecanismo de acoplamiento 306 que amortigua la propagación de las ondas acústicas a través del mecanismo de acoplamiento 306. Ejemplos del líquido 302 incluyen los siguientes: queroseno, aceite mineral, aceite vegetal, aceite de silicona, y agua. En otros ejemplos, pueden usarse otros tipos de líquidos u otro material.

La Fig. 4 es un diagrama de flujo de un proceso de atenuación de ruido basado en los datos de rotación, de acuerdo con algunas modalidades. En algunas ¡mplementaciones, el proceso de la Fig. 4 puede realizarse por el software de procesamiento 120 de la Fig. 1 , o por alguna otra entidad.

El proceso de la Fig. 4 recibe (en 402) los datos sísmicos medidos a partir de un sensor sísmico (por ejemplo, 112 en la Fig. 1 ). El proceso de la Fig. 4 recibe además (en 404) los datos de rotación, los cuales pueden medirse por un sensor de rotación (por ejemplo, 204 y/o 206 en la Fig. 2) o pueden derivarse a partir de las mediciones (por ejemplo, los campos vectoriales verticales) de los sensores sísmicos separados ligeramente.

El proceso combina después (en 406), usando el filtrado adaptativo, los datos de rotación con los datos sísmicos medidos para atenuar una componente de ruido en los datos sísmicos medidos. Aunque se ha hecho referencia a los datos sísmicos medidos a partir de un sensor sísmico individual, se debe notar que en ¡mplementaciones alternativas, la atenuación de ruido puede aplicarse a los datos sísmicos medidos a partir de múltiples sensores sísmicos.

En lo anterior, la referencia de ruido se representa por los datos de rotación. Sin embargo, en otras ¡mplementaciones, la referencia de ruido puede representarse además por otros tipos de datos, que incluyen los de divergencia, los datos vectoriales (de traslación), etcétera, que son representativos de la componente de ruido que se ha de eliminar o atenuar a partir de los datos sísmicos recibidos, por ejemplo la componente vertical de un campo de ondas de velocidades. La técnica de filtrado adaptativo aplicada en 406 puede usar predominantemente la componente que mejor se correlaciona localmente con los datos ruidosos de entrada. En algunas implementaciones, el filtrado adaptativo es un proceso variante en el tiempo-desplazamiento (el filtrado adaptativo se aplica en ventanas de tiempo deslizantes), y así el filtrado adaptativo puede atenuar eventos dispersos en múltiples acimuts. Nótese que la técnica de filtrado adaptativo es eventualmente invariante en el tiempo para ciertas geometrías y condiciones cercanas a la superficie.

El filtrado adaptativo puede implicar estimar localmente los operadores AX(T) y Ay(T) (los cuales se denominan "filtros coincidentes") que reducen o minimizan (en el sentido de mínimos cuadrados, por ejemplo) el ruido en los datos sísmicos de entrada (por ejemplo, Uz, que representa los datos sísmicos verticales) sobre una ventana de tiempo dada. Considerando una ventana de tiempo individual, los datos limpios/de salida Uz se obtienen por: UZ{T - AX(T) Ux - AY(T) Uv, (Ec. 1 ) donde T es el intervalo de tiempo considerado (ventana), y AX(T) y Ay(T) se calculan minimizando \UZ(T -AX T) ¾— - j,(r) UY\Z en el sentido de mínimos cuadrados, por ejemplo. Detalles de ejemplo adicionales con respecto a calcular los filtros coincidentes se proporcionan en la patente de los Estados Unidos No. 5,971 ,095, referenciada anteriormente. Los filtros coincidentes pueden ser dependientes de la frecuencia, o en algunas modalidades, independientes de la frecuencia.

Los principales parámetros de entrada son el tamaño de la ventana, T, y la longitud de los filtros coincidentes, AX(T) y Ay(T). En algunas modalidades, el uso de ventanas de tiempo cortas y filtros largos son útiles para la eliminación de ruido (filtrado agresivo).

Nótese además que los filtros coincidentes AX(T) y Ay(T) se refieren a la polarización aparente de una señal en una ventana individual. En la siguiente discusión, se hace referencia a la polarización vectorial para la relación Z en función de X (o Y), y la polarización de rotación para la relación Z en función de Rx (o Ry).

Como se indicó anteriormente, algunas modalidades implican el uso de al menos una componente de rotación como una referencia de ruido para eliminar localmente el ruido indeseable de (típicamente) la componente Z. Eliminar "localmente" el ruido no deseable significa que las técnicas de atenuación de ruido no tienen que emplear los datos a partir de la(s) disposición(es) de fuentes o sensores— en lugar de eso, la atenuación de ruido puede realizarse usando las mediciones a partir de sensores de una estación de sensores individual (por ejemplo, una estación de sensores individual 100). Como un resultado, la estación de sensores 100 no tendría que desplegarse en una disposición u otro patrón de estaciones de sensores para hacer posible la atenuación de ruido. En un entorno que incluye una o más obstrucciones que pueden alterar un patrón regular de ensambles de sensores, la provisión de sensor(es) de rotación en una estación de sensores individual (que contiene además un sensor sísmico) permite la atenuación de ruido localmente en la estación de sensores individual incluso sin un patrón regular de estaciones de sensores. De esta manera, pueden proporcionarse separaciones relativamente grandes entre las estaciones de sensores, donde las estaciones de sensores pueden separarse una de otra por una distancia mayor que la mitad de la longitud de onda de ruido más corta.

Lo siguiente describe el uso de dos referencias de ruido (los datos de rotación Rx y Ry) para la resta adaptativa de ruido a partir de los datos sísmicos a lo largo del eje Z. Sin embargo, la resta adaptativa de ruido no se limita a solamente dos referencias o a la componente Z. Por ejemplo, pueden usarse cinco (o más) referencias (los datos vectoriales horizontales Ux y/o Uy, los datos de rotación Rx, Ry, y los datos de divergencia H, o cualquier combinación de los anteriores).

La discusión siguiente hace referencia a las técnicas de atenuación de ruido que usan sensores de rotación que miden al menos la componente del campo de rotación de la superficie de la tierra alrededor de los ejes horizontales (Rx y Ry), y en algunas modalidades, alrededor del eje vertical (Rz). Puede suponerse que se conoce y se compensa adecuadamente la respuesta al impulso del sensor de rotación— en otras palabras, se considera que los datos de rotación se calibran adecuadamente con respecto a los datos sísmicos. Sin embargo, en otros ejemplos, no tiene que realizarse la calibración de los datos de rotación con respecto a los datos sísmicos.

Considerando las condiciones de contorno (superficie libre o superficie terrestre para los levantamientos sísmicos en tierra o fondo del mar para el sistema de fondo del océano o el levantamiento sísmico con cable en el fondo del océano), se puede mostrar que los datos de la velocidad de rotación transversal Ry diferenciada en el tiempo es igual (o proporcional si no se calibra adecuadamente) a la derivada espacial en línea del campo sísmico vertical Uz. 3Ry d z _ üzGr+3x/2<y)-trz(x-ax/2,y) 2) dt dx dx \ ¦ t Los datos de rotación en línea Rx diferenciados en el tiempo son iguales (o proporcionales si no se calibran adecuadamente) a la derivada espacial transversal del campo sísmico vertical Uz.

En las ecuaciones 2 y 3, d? y 5y son distancias relativamente pequeñas en comparación con la longitud de onda sísmica dominante, pero varían de acuerdo con las necesidades de la situación específica como se entenderá por los expertos en la materia. Las ecuaciones 2 y 3 muestran que la medición de la rotación en la superficie libre es proporcional al gradiente espacial de la componente vertical de los datos sísmicos medidos. Por lo tanto, si los sensores de rotación no están disponibles, puede hacerse un estimado de los datos de rotación usando dos o más sensores sísmicos convencionales separados ligeramente juntos (para estar dentro de cierta distancia o desplazamiento predefinido). Esta separación es típicamente menor que un cuarto de la longitud de onda de interés y por lo tanto más pequeña que el número de onda de Nyquist de la mitad de la longitud de onda de interés, el cual es usualmente el muestreo espacial requerido para las ondas sísmicas que se miden. Nótese que las ecuaciones 3 y 2 pueden reescribirse además, respectivamente, como: RJÍ = PY UZ (Ec. 4) RY = Px uz (Ec. 5) donde px y py son las lentitudes horizontales en línea y transversal (el inverso de las velocidades aparentes en las direcciones X e Y respectivamente).

Las ecuaciones 4 y 5 muestran que las componentes de rotación (Rx y Ry) son versiones a escala de lentitud de los datos sísmicos verticales (a escala por px y py, respectivamente). Estas relaciones no dependen del tipo considerado de onda (por ejemplo, onda P, onda S, u onda de Rayleigh). Por lo tanto, al menos cuando los sensores se calibran adecuadamente juntos, los datos de rotación están en fase con Uz tanto para las ondas de cuerpo como para las ondas de superficie, en contraste con los datos de los geófonos horizontales los cuales están en fase para las ondas de cuerpo (polarización lineal), pero desplazados en fase para las ondas de superficie (polarización elíptica).

Las ecuaciones 4 y 5 muestran además que, en los datos de rotación, en comparación con los datos sísmicos verticales, la señal de reflexión (la señal reflejada a partir de las estructuras subterráneas) se reduce considerablemente en amplitud (especialmente las ondas P que se propagan casi verticalmente, las cuales tienen lentitudes horizontales relativamente pequeñas), én contraste con la oscilación del suelo que se propaga más lenta (la cual tiene una mayor lentitud horizontal). En otras palabras, en los datos de rotación (en comparación con los datos sísmicos verticales), la relación de las señales de ondas reflejadas al ruido de oscilación del suelo se reduce considerablemente, lo cual significa que los datos de rotación contienen predominantemente eventos de oscilación del suelo y por lo tanto pueden usarse como modelos de referencia de ruido para la resta adaptativa.

La última afirmación es válida además para la(s) componente(s) vectorial(es) horizontal(es), Ux y/o Uy (además contienen predominantemente ruido), pero las ecuaciones 4 y 5 muestran además que, en contraste con Ux y/o Uy, los datos de rotación no se perturban por las ondas S no deseables (que no se correlacionan con Uz). Como ya se mencionó, la polarización de rotación depende de la lentitud horizontal, pero no del tipo de onda como es el caso considerando la polarización vectorial. Por ejemplo, la polarización de X en función de Z es alta para las ondas S (polarizadas horizontalmente principalmente) y pequeña para las ondas P (polarizadas verticalmente principalmente).

Además, la polarización vectorial de ruido de oscilación del suelo es una función de las propiedades cerca de la superficie (de hasta varios cientos de metros de profundidad para las bajas frecuencias). Esto hace la polarización vectorial relativamente compleja, lo cual es retador para la atenuación de ruido basada en la resta adaptativa.

En contraste con la polarización vectorial local que depende de la lentitud horizontal, el tipo de onda y la estructura cerca de la superficie, la polarización de rotación local depende únicamente de la lentitud horizontal. Debido a que la polarización de rotación es menos compleja, la atenuación de ruido basada en los datos de rotación puede proporcionar mejores resultados en comparación con la atenuación de ruido basada en los datos vectoriales horizontales (suponiendo que se usan los mismos parámetros para la resta adaptativa). Alternativamente, puede obtenerse la misma calidad de eliminación de ruido con los datos de rotación, pero usando ventanas deslizantes más grandes, y/o filtros más cortos (incluso escalares), mejorando por lo tanto la eficiencia de la técnica de atenuación de ruido en términos de tiempo de cálculo.

La Fig. 5 es un diagrama de flujo de un proceso para la atenuación de ruido que usa los datos de rotación como referencias de ruido, de acuerdo con implementaciones adicionales. El proceso de la Fig. 5 puede ejecutarse además por el software de procesamiento 120 de la Fig. 1, o por otra entidad. Los datos de entrada al proceso de atenuación de ruido de la Fig. 5 incluyen los datos sísmicos verticales Uz (502) y los datos de rotación Rx (504) y Ry (506). Nótese que en algunas implementaciones, se usan dos componentes de referencia de ruido (Rx y Ry), las cuales pueden ser útiles cuando la estructura cerca de la superficie es relativamente compleja (tal como una estructura cerca de la superficie que exhibe dispersión tridimensional). Sin embargo, con una estructura cerca de la superficie homogénea lateralmente, por ejemplo, puede usarse una única componente de rotación como una referencia de ruido, típicamente la componente de rotación que contiene la mayor parte del ruido, tal como los datos de Ry para disparos en línea o los datos de la rotación que es perpendicular al acimut fuente-receptor.

El proceso de la Fig. 5 puede aplicar (en 508) el acondicionamiento de datos, el cual puede incluir atenuar los datos sísmicos (señal de reflexión) a partir de los datos de rotación para centrarse en el ruido de oscilación del suelo para el proceso de resta adaptativa. Por ejemplo, el acondicionamiento de datos puede incluir silenciar los datos fuera de un cono de ruido en el dominio del tiempo-desplazamiento. Además o alternativamente, el acondicionamiento de datos puede aplicar filtrado de frecuencia pasabajos para eliminar una señal de alta frecuencia, y puede aplicar un filtro pasabanda que limita el ancho de banda de la referencia de ruido. Adicionalmente o alternativamente, el acondicionamiento de datos puede realizar la corrección de las respuestas de impulsos de los sensores sísmicos, y, si es posible (cuando están disponibles disposiciones de sensores), el acondicionamiento de datos puede aplicar filtrado (para atenuar los reflejos que se propagan rápido) tau-p (donde tau es el intersecto en el tiempo, y p es la lentitud horizontal) o f-k (donde f representa la frecuencia y k representa el número de onda). Otros ejemplos de acondicionamiento de datos son la integración en el tiempo y la rotación de vectores de la rotación hacia la dirección fuente-sensor de rotación. El objetivo de la etapa de acondicionamiento de datos es mejorar la correlación de ruido entre las componentes. En algunas implementaciones, puede omitirse el acondicionamiento de datos (508).

Como se indicó anteriormente, la técnica de resta adaptativa de acuerdo con algunas implementaciones es un proceso variante en el tiempo-desplazamiento en el cual la resta adaptativa se aplica en ventanas de tiempo deslizantes. Como se muestra en la Fig. 5, cada una de las ventanas de tiempo se representa como T = [t1 , t2], donde t1 representa el inicio de la ventana de tiempo T, y t2 representa el final de la ventana de tiempo T. Para cada ventana de tiempo T, el proceso de la Fig. 5 calcula (en 510) los filtros coincidentes AX(T) y Ay(T). Como se indicó anteriormente, los filtros coincidentes se estiman basados en minimizar (en el sentido de mínimos cuadrados, por ejemplo) el ruido en los datos sísmicos de entrada sobre una ventana de tiempo dada. Más específicamente, los filtros coincidentes AX(T) y Ay(T) se calculan minimizando \UZ(T)—Ax(r Ux—Ay(T) Uy\2 en el sentido de mínimos cuadrados, en algunos ejemplos.

Una vez que se calculan los filtros coincidentes AX(T) y Ay(T), se pueden combinar (en 514) con los datos de rotación, RX(T) y Ry(T), para calcular un estimado local del ruido en Z, Uzruid0(T). Más específicamente, el estimado local en Z, Uzruid0(T), se calcula como sigue: U^ T) = AY (T)i?y(T) + Ay(T^Rx (T) El estimado de ruido local calculado en Z, Uzruid0(T), después se resta (en 514) de los datos sísmicos Uz, como sigue: ^.limpieza _ y _ jjr i o El enfoque de la Fig. 5 no implica la calibración del sensor y puede aplicarse localmente, es decir, no hay necesidad de una disposición de fuentes o receptores. La naturaleza adaptativa del proceso compensa el hecho de que los filtros coincidentes locales dependen de la lentitud. Puede compensar además los problemas eventuales de calibración y de orientación.

Alternativamente, cuando está(n) disponible(s) una(s) disposición(es) densa(s) de receptores, el acondicionamiento de datos (508) puede extenderse para mejorar adicionalmente la correlación global entre las componentes (para hacer la polarización de rotación aun menos compleja). Por ejemplo, la compensación para la dependencia de la lentitud puede realizarse preprocesando en el dominio tau-p (o equivalentemente en el dominio f-k) de manera que la etapa de resta adaptativa pueda simplificarse. Tal procedimiento se ilustra en la Fig. 6.

Los datos de entrada al proceso de atenuación de ruido de la Fig. 6 incluyen los datos sísmicos verticales U2 (602) y los datos de rotación Rx (604) y Ry (606). Se realiza después el acondicionamiento de los datos (en 608), el cual busca atenuar la energía de la reflexión en los datos de rotación para centrarse principalmente en el ruido de oscilación del suelo (como con el enfoque anterior en la Fig. 5).

Sin embargo, en el proceso de la Fig. 6, las componentes de rotación (Rx y Ry) se modifican a escala en p en el dominio tau-p (donde tau es el intersecto en el tiempo, y p es la lentitud horizontal) para hacer coincidir directamente la componente de ruido en los datos sísmicos verticales Uz. Modificar a escala en p (preprocesar en el dominio tau-p) incluye las tareas 610, 612, 614, 616, 618, y 620 en la Fig. 6. El proceso transforma (en 610, 612) los datos de rotación (Rx y Ry, respectivamente) realizando una transformación directa en tau-p, donde los datos de rotación se transforman al dominio tau-p (es decir, tau-px y tau-py para Rx y Ry, respectivamente). Los datos transformados a tau-p se dividen después (en 614, 616) por la ?? (lentitud en X) y la py (lentitud en Y) conocidas, respectivamente. Después, se realiza la transformación inversa en tau-p (en 618, 620). En tales implementaciones, el proceso de resta adaptativa variante en el tiempo sólo busca identificar la componente de rotación que mejor coincide con el ruido en U2, pero no busca corregir la dependencia de p (dependencia de la lentitud). Esto puede mejorar la calidad del filtrado o alternativamente reducir el tiempo de cálculo al permitir el uso de una ventana de tiempo deslizante más grande y/o filtros coincidentes más cortos.

Nótese que en el preprocesamiento en tau-p (610-620 en la Fig. 6), sólo el intervalo de p que contiene el ruido tiene que ser transformado inverso. Por lo tanto, no hay problema de inestabilidad (división por p = 0) porque el proceso se interesa solo en los valores relativamente altos de p (correspondientes al ruido lento de oscilación del suelo).

Las tareas restantes (622, 624, y 626) de la Fig. 6 son las mismas que las tareas correspondientes 5 0, 512, y 514, respectivamente, en la Fig. 5.

Los procesos descritos en las Fig. 4-6 pueden implementarse con instrucciones legibles por una máquina (tal como el software de procesamiento 120 en la Fig. 1 ). Las instrucciones legibles por una máquina se cargan para su ejecución en un procesador o en múltiples procesadores (por ejemplo, 122 en la Fig. 1 ). Un procesador puede incluir un microprocesador, microcontrolador, módulo o subsistema procesador, circuito integrado programable, matriz de compuertas programables, u otro dispositivo de cómputo o control.

Los datos e instrucciones se almacenan en los dispositivos de almacenamiento respectivos, los cuales se implementan como uno o más medios de almacenamiento legibles por computadora o por una máquina. Los medios de almacenamiento incluyen diferentes formas de memoria, que incluyen dispositivos de memoria de semiconductores tales como memorias de acceso aleatorio dinámicas o estáticas (DRAM o SRAM), memorias de sólo lectura borrables y programables (EPROM), memorias de sólo lectura borrables electrónicamente y programables (EEPROM) y memorias flash; discos magnéticos tales como discos fijos; disquetes y discos extraíbles; otros medios magnéticos que incluyen cintas; medios ópticos tales como discos compactos (CD) o discos de vídeo digital (DVD); u otros tipos de dispositivos de almacenamiento. Se debe notar que las instrucciones descritas anteriormente se pueden proporcionar en un medio de almacenamiento legible por una máquina o legible por una computadora, o alternativamente, se pueden proporcionar en múltiples medios de almacenamiento legibles por máquina o legibles por computadora distribuidos en un gran sistema que tiene posibles nodos plurales. Tal medio o medios de almacenamiento legible(s) por una máquina o legible(s) por una computadora está(n) considerado(s) para ser parte de un artículo (o artículo de fabricación). Un artículo o artículo de fabricación puede referirse a cualquiera de los componentes múltiples o componente sencillo fabricado. El medio de almacenamiento o medios se pueden localizar ya sea en la máquina que ejecuta las instrucciones legibles por una máquina, o se pueden localizar en un sitio remoto desde el cual las instrucciones legibles por una máquina se pueden descargar por una red para su ejecución.

En la descripción anterior, se exponen numerosos detalles para proporcionar un entendimiento de la materia descrita en la presente. Sin embargo, las implementaciones se pueden poner en práctica sin algunos o todos estos detalles. Otras implementaciones pueden incluir modificaciones y variaciones de los detalles descritos anteriormente. Se pretende que las reivindicaciones anexas cubran todas dichas modificaciones y variaciones

Claims (22)

REIVINDICACIONES

1. Un método que comprende: recibir, a partir de un sensor sísmico, los datos sísmicos medidos; recibir los datos de rotación que representan la rotación con respecto al menos a un eje específico; y combinar, usando filtrado adaptativo, los datos de rotación con los datos sísmicos medidos para atenuar al menos una porción de una componente de ruido a partir de los datos sísmicos medidos.

2. El método de la reivindicación 1 , en donde recibir los datos de rotación comprende recibir los datos de rotación medidos por un sensor de rotación.

3. El método de la reivindicación 2, en donde combinar combina los datos de rotación recibidos individualmente a partir del sensor de rotación con los datos sísmicos recibidos individualmente a partir del sensor sísmico para atenuar al menos la porción de la componente de ruido.

4. El método de la reivindicación 1 , en donde recibir los datos de rotación comprende recibir los datos de rotación que se estiman a partir de las mediciones de al menos dos sensores sísmicos que se separan por menos que una distancia predeterminada.

5. El método de la reivindicación 1 , en donde recibir los datos de rotación comprende recibir una componente de rotación con respecto a un primer eje y una componente de rotación con respecto a un segundo eje generalmente perpendicular al primer eje.

6. El método de la reivindicación 1 , en donde recibir los datos de rotación comprende recibir los datos de rotación basados en la medición de un segundo sensor, donde: el segundo sensor se localiza junto con el sensor sísmico dentro de una carcasa, o el segundo sensor se separa del sensor sísmico por menos que una distancia predeterminada.

7. El método de la reivindicación 1 , en donde el filtrado adaptativo comprende usar los datos de rotación para proporcionar una referencia de ruido para la resta adaptativa a partir de los datos sísmicos.

8. El método de la reivindicación 7, en donde la resta adaptativa es variante en el tiempo-desplazamiento.

9. El método de la reivindicación 7, en donde la resta adaptativa es dependiente de la frecuencia.

10. El método de la reivindicación 1 , que comprende además: recibir los datos de divergencia a partir de un sensor de divergencia, en donde el filtrado adaptativo combina adicionalmente los datos de divergencia y los datos de rotación con los datos sísmicos para atenuar al menos la porción de la componente de ruido.

11. El método de la reivindicación 1 , que comprende además: recibir los datos sísmicos de las componentes horizontales, en donde el filtrado adaptativo combina adicionalmente los datos sísmicos de las componentes horizontales y los datos de rotación con los datos sísmicos para atenuar al menos la porción de la componente de ruido.

12. El método de la reivindicación 1 , en donde los datos sísmicos se miden a lo largo del eje vertical e incluyen los datos sísmicos de la componente vertical, y en donde el filtrado adaptativo combina adicionalmente una o más componentes de los datos de rotación medidos alrededor de un eje horizontal con los datos sísmicos de la componente vertical para atenuar al menos la porción de la componente de ruido.

13. Un artículo que comprende al menos un medio de almacenamiento legible por una máquina que almacena instrucciones que al ejecutarse provocan que el sistema que tiene un procesador: reciba los datos sísmicos medidos por un sensor sísmico; reciba los datos de rotación que representan la rotación con respecto al menos a un eje específico; y combine, usando el filtrado adaptativo, los datos sísmicos recibidos y los datos de rotación recibidos para atenuar al menos una porción de una componente de ruido a partir de los datos sísmicos recibidos.

14. El artículo de la reivindicación 13, en donde la componente de ruido comprende una onda viajera horizontal.

15. El artículo de la reivindicación 13, en donde los datos sísmicos incluyen una o más de una componente vectorial en una dirección vertical, una componente vectorial en una primera dirección horizontal, y una componente vectorial en una segunda dirección horizontal que es generalmente perpendicular a la primera dirección horizontal, y en donde los datos de rotación incluyen una o más de una primera componente de rotación con respecto a la dirección vertical, una segunda componente de rotación con respecto a la primera dirección horizontal, y una tercera componente de rotación con respecto a la segunda dirección horizontal.

16. El artículo de la reivindicación 13, en donde el filtrado adaptativo incluye calcular al menos un filtro coincidente que es para atenuar, en un sentido de mínimos cuadrados, el ruido en los datos sísmicos sobre una ventana de tiempo dada.

17. El artículo de la reivindicación 13, que comprende además aplicar acondicionamiento de datos a los datos de rotación para mejorar la correlación de ruido.

18. El artículo de la reivindicación 13, en donde el sensor sísmico es parte de una estación de sensores individual que incluye además un sensor de rotación para medir los datos de rotación, y en donde combinar los datos sísmicos y los datos de rotación recibidos para atenuar al menos la porción de la componente de ruido se basa en los datos sísmicos y los datos de rotación a partir de solo la estación de sensores individual.

19. El artículo de la reivindicación 18, en donde la atenuación de al menos la porción de la componente de ruido basada en los datos sísmicos y los datos de rotación solo a partir de la estación de sensores individual permite que la atenuación de ruido se realice sin tener que recibir los datos sísmicos a partir de otras estaciones de sensores que son parte de un patrón de estaciones de sensores.

20. El artículo de la reivindicación 18, en donde la estación de sensores se separa de otra estación de sensores por una distancia más grande que tiene la mitad de la longitud de onda de ruido más corta.

21. Un sistema que comprende: un medio de almacenamiento para almacenar los datos sísmicos medidos por un sensor sísmico y datos de rotación; y al menos un procesador para: aplicar el filtrado adaptativo para combinar los datos sísmicos y los datos de rotación para eliminar al menos una porción de una componente de ruido en los datos sísmicos.

22. El sistema de la reivindicación 21 , en donde los datos de rotación incluyen campos de rotación con respecto a varias direcciones horizontales.