MX2014000712A - Sistema y metodo para generacion de imagen de migracion de tensor momento. - Google Patents

Abstract

Un método para calcular los componentes de tensor momento de una fuente puede utilizar un método basado en forma de onda que ejecuta una función de apilado sobre datos proyectados de cada sensor; el método puede producir un resultado acumulable para cada componente de tensor momento, para cada fase de propagación en cada punto de imagen y tiempo de origen; un sistema para uso en la generación de imagen de una región subterránea de interés puede incluir instrucciones que operan sobre datos sísmicos reales registrados emitidos desde los receptores sísmicos que tienen posiciones conocidas, y al menos un procesador, en donde las instrucciones ocasionan que el procesador proyecte una muestra de datos seleccionada a partir de los datos sísmicos sobre un componente de tensor momento.

Description

SISTEMA. Y METODO PARA GENERACION DE IMAGEN DE MIGRACION DE TENSOR MOMENTO CAMPO DE LA INVENCION La presente divulgación generalmente se refiere a la exploración sísmica, la detección de fracturas y el monitoreo de la producción, y en un ejemplo que se describe a continuación, de manera más particular se refiere a un sistema y método para analizar la distribución y propiedades de eventos microsísmicos .

ANTECEDENTES DE LA INVENCION La sismología típicamente utiliza grabaciones de vibración para inferir información referente a una fuente que creó la vibración, y/o para inferir información referente a propiedades de la tierra. Generalmente, la vibración está moldeada como un campo de ondas de propagación entre la fuente y un receptor.

BREVE DESCRIPCION DE LA INVENCION La presente divulgación está dirigida a un sistema y método que permite la construcción de una imagen completa de componentes del tensor momento. En algunos ejemplos, el enfoque descrito tiene conveniencia con la flexibilidad y velocidad al menos en comparación con un enfoque de migración mediante apilado por difracción.

En un ejemplo, se permite un almacenamiento de un conjunto mucho más pequeño de propiedades del campo de ondas, haciendo que el enfoque se pueda rastrear para aplicación a problemas estándar. Los tamaños de almacenamiento requeridos dependen de la geometría de la aplicación y el tamaño de un volumen de interés. Es posible reducir este tamaño utilizando métodos de compresión. Por ejemplo, una aplicación con un modelo de velocidad tridimensional sin compresión puede utilizar siete muestras por punto de imagen. Esto puede ser mucho más pequeño que una biblioteca de funciones de Green requeridas para la inversión de la forma de onda o generación de imagen de tiempo inverso para el mismo volumen.

De acuerdo con un aspecto de la divulgación, la eficacia del método no depende del tamaño del volumen modelado. En el caso de inversión de forma de onda o generación de imagen de tiempo inverso donde las funciones de Green son calculadas "al vuelo" (en donde los canales de datos son utilizados como fuentes, para una propagación de onda numérica) , una contribución mayor al tiempo tomado en los cálculos es la propagación del campo de ondas desde las posiciones del receptor a la región de interés.

De acuerdo con otro aspecto de la divulgación, se puede calcular cualquier criterio de minimización o estadística descriptiva para un punto de imagen y tiempo de origen. El incremento en el requerimiento computacional depende únicamente de la complejidad de la función de apilado. La detección, ubicación y caracterización de fuentes significativamente por debajo de los niveles de ruido de registros individuales pueden utilizar criterios de minimización diferentes a aquellos a los cuales están restringidos los métodos de generación de imagen de tiempo inverso e inversión de forma de onda.

De acuerdo con otro aspecto de la divulgación, un proceso descrito permite el uso ya sea de datos únicos o datos multicomponente . Los enfoques de apilado por difracción estándar utilizan datos de forma de onda de un solo componente, o una mezcla de atributos de forma de onda y apilado por difracción puede ser utilizada con datos multicomponente .

De acuerdo con otro aspecto, esta divulgación permite la inclusión arbitraria de diferentes fases de campo de ondas y modos de propagación. Por ejemplo, es posible cualquier combinación de ondas P y S directas, así como ondas reflejadas, transmitidas o convertidas. Los procedimientos de inversión de forma de onda y tiempo inverso generalmente requieren la incorporación de todas las fases del campo de ondas.

De acuerdo con otro aspecto, esta divulgación permite la detección de eventos de magnitud más pequeña. Al proyectar los datos sobre componentes del tensor momento, el método descrito asegura la suma coherente de todo el conjunto de datos en la posición fuente, algo que no se realiza en los enfoques de tiempo inverso o apilado por difracción estándar.

En diversas modalidades, esta divulgación permite la construcción de una imagen completa de los componentes del tensor momento, al mismo tiempo que conserva la conveniencia, flexibilidad y velocidad de un enfoque estilo migración mediante apilado por difracción. En particular, métodos y sistemas de acuerdo con esta divulgación permiten el almacenamiento de un conjunto mucho más pequeño de propiedades del campo de ondas, haciendo que la solución sea rastreable para su aplicación a problemas estándar.

Esta divulgación, en diversas modalidades y aspecto, permite la formación de matrices de proyección para proyectar datos sobre componentes del tensor momento antes de o como parte de un procedimiento de apilado/migración, cálculo de matrices de proyección a partir de parámetros determinados mediante el trazado de rayos desde la ubicación del receptor a puntos de imagen en el volumen de interés, combinación de información de datos de múltiples componentes en un enfoque de apilado por difracción, uso de varias funciones de apilado en un enfoque de generación de imagen de tensor momento, combinación de múltiples tipos de onda en un enfoque de apilado por difracción, uso de una aproximación de únicamente el ángulo de rayo para simplificar y acelerar los cálculos, cálculo de una intensidad o fuerza de fuente como una medición de una magnitud combinada de los componentes del tensor momento en un punto de imagen, proyección de datos correlacionados cruzados sobre componentes del tensor momento, cálculo de matrices de proyección para datos correlacionados cruzados a partir de parámetros determinados mediante rayos de trazado desde la ubicación del receptor a los puntos de imagen en el volumen de interés, combinación de información de datos de múltiples componentes en un enfoque de generación de imagen interferométrica de tensor momento, uso de diversas funciones de apilado en un enfoque de generación de imagen interferométrica de tensor momento, combinación de múltiples tipos de onda en un enfoque de generación de imagen interferométrica de tensor momento o por difracción, y uso de una aproximación de solamente ángulos de rayo con generación de imagen interferométrica de tensor momento .

Un sistema para uso en la generación de imágenes de una región subterránea de interés puede incluir instrucciones que operan sobre datos sísmicos reales registrados emitidos desde receptores sísmicos que tienen posiciones conocidas, y al menos un procesador, en donde las instrucciones ocasionan que el procesador proyecte una muestra de datos seleccionada a partir de los datos sísmicos sobre un componente del tensor momento .

Estas y otras características, ventajas y beneficios serán aparentes para un experto en la técnica al momento de una consideración cuidadosa de la descripción detallada de modalidades representativas de la divulgación a continuación y los dibujos acompañantes, en los cuales elementos similares son indicados en las diversas figuras utilizando los mismos números de referencia.

BREVE DESCRIPCION DE LAS FIGURAS La figura 1 es un diagrama que ilustra de manera representativa una geometría de pares de fuerza para un tensor momento sísmico, en el cual un ejemplo de emparejamiento de elementos iguales es mostrado mediante sombreado .

La figura 2 es un diagrama que ilustra de manera representativa el movimiento de partículas para la propagación de las ondas P y S.

La figura 3 ilustra de manera representativa una interacción de un campo de ondas con cambios discretos en las propiedades elásticas, creando ondas reflejadas y convertidas .

La figura 4 es un diagrama representativo que muestra el movimiento de partícula de las ondas P y ondas S en una interfaz .

Las figuras 5A y B ilustran de manera representativa la polarización de las ondas P (figura 5A) y las ondas S (figura 5B) que emanan de una fuente de tensor momento.

Las figuras 6A-C son instantáneas representativas de una simulación numérica de la propagación de ondas sísmicas en un medio de tres capas.

Las figuras 7A y B ilustran de manera representativa geometrías ejemplares para monitoreo microsísmico .

La figura 8 ilustra de manera representativa un despliegue ejemplar de salidas del sensor.

La figura 9 es un diagrama representativo que demuestra la migración mediante apilado por difracción.

La figura 10 es un diagrama representativo que demuestra la selección de datos para un enfoque de migración mediante apilado por difracción.

La figura 11 es un ejemplo representativo de una imagen para una fuente sísmica obtenida a través del enfoque de migración mediante apilado por difracción.

La figura 12 ilustra de manera representativa una pluralidad de imágenes de apilado por difracción obtenidas mediante el uso de la misma geometría que la figura 11 excepto con fuentes de doble par (tipo falla) .

La figura 13 es un diagrama que demuestra de manera representativa la selección de datos para la generación de imágenes interferométricas de la fuente.

La figura 14 es un diagrama que ilustra de manera representativa la migración del haz.

Las figuras 15A-C son instantáneas ejemplares representativas de una migración de tiempo inverso para determinar una ubicación de fuente.

La figura 16 es un gráfico de flujo representativo para la implementación general de un ejemplo de un método de generación de imagen de migración de tensor momento.

La figura 17 es un diagrama representativo de la geometría del rayo entre un punto de imagen subterráneo y un módulo de sensor de superficie.

La figura 18 es un diagrama representativo de un sistema de procesamiento que puede ser utilizado para implementar un método para la generación de imágenes de una región subterránea de interés, dicho sistema y método pueden incorporar los principios de esta divulgación.

DESCRIPCION DETALLADA DE LA INVENCION En las figuras se ilustra de manera representativa un sistema y método asociado que pueden incorporar los principios de esta divulgación. No obstante, de manera clara se debiera entender que el sistema y método ilustrados simplemente son ejemplos de la aplicación de los principios de esta divulgación en la práctica, y es posible una amplia variedad de otros ejemplos. Por lo tanto, el alcance de esta divulgación no se limita en lo absoluto a los detalles del sistema y método aquí descritos y/o mostrados en los dibujos.

Una relación entre una fuente, un campo de ondas de propagación y un campo de ondas observado en un receptor se puede resumir utilizando una convolución de una función de Green con una fuerza de punto, de la siguiente forma: di(r, t)= Y Gij(r, s, t - r) * f¡{s, r) i (1) donde fj(s,r) representa un componente de la fuerza que actúa en la posición fuente s, y el tiempo r . t también se refiere como el tiempo origen de la fuente, y s también se refiere como el hipocentro. Los componentes i y j se refieren a ejes espaciales, por lo tanto di(r,t) se refiere al sismograma registrado con movimiento en la dirección i colocado en la ubicación del receptor r. Observar que la función fj(s,r) varia tanto en tiempo como en espacio, indicando que la fuente puede estar en cualquier lugar y en cualquier momento.

La señal (campo de onda) de la fuente que se propaga al receptor es modelada por una convolución de dominio de tiempo, *, de la fuerza de punto con la función de Green, Gij(r,s,t). En otras palabras, la función de Green representa la transferencia de la señal de fuerza de punto al sismograma registrado, di(r,t). El sismograma se puede considerar una suma de fuerzas de punto que actúan en diferentes posiciones y tiempos de origen, de la siguiente forma: donde el integral es ejecutado sobre cierto volumen que contiene las fuentes potenciales.

Las ecuaciones 1 y 2 son de uso limitado en la sismología, ya que los terremotos no son bien descritos por las fuerzas de punto. Esto se debe a que las ecuaciones 1 y 2 no proporcionan movimiento causado por deslizamiento a lo largo de una falla.

Más bien, los sismólogos típicamente caracterizan las fuentes utilizando un tensor momento, M. El tensor momento es una matriz 3x3 con cada elemento representando un par de fuerza alrededor de un punto. El tensor momento es definido como : /mlt m12 m13\ Mtj = [™21 "½2 m23 ] \m31 m32 m3 (3) donde cada elementó representa un par de fuerza alrededor de un punto, tal como se muestra en la figura 1. Aunque el tensor momento contiene nueve pares de fuerza, el tensor es simétrico, y de esta manera solo hay seis elementos independientes. Por lo tanto, M±j= Mji.

El tensor momento es incorporado en el modelo para la fuente sísmica utilizando un derivado espacial de la función de Green: donde el operador derivativo es aplicado en la fuente, s. La ecuación 1 entonces se convierte en: Gi¡,k(r,s, t - t) * mjk(st T) (5) y la ecuación 2 se convierte en: Gihk(r,slt-T)*mjk{s,T)ds (6) La ecuación 6 puede ser reescrita utilizando un tensor momento sísmico no envuelto m, que consiste de los seis componentes independientes del tensor momento sísmico, de la siquiente forma: = {m ,m12,m22,m^,m23,m (7) Por lo tanto, la ecuación 5 se convierte en G¿(r, s, t— t) * m;(s,r) ds (8) donde ¾;(r» — T) representa el elemento correspondiente de la función de Green no envuelto. La expresión de la ecuación 8 es simplificada transformando los datos en el dominio de frecuencia, por lo tanto la convolución del dominio de tiempo se convierte en una multiplicación: "di^j((rG,,s$,, a?>)mt?j^((s5,, (?o)) ddss También es útil discretizar la ecuación 9 y expresarla en forma de matriz, de la siguiente forma: d = Gm (10) donde d es un vector que contiene los coeficientes de Fourier de todos los sismogramas observados en todos los componentes colocados lado a lado, los elementos de G corresponde a las funciones de Green para cada punto en la región de interés, y el vector m contiene los seis elementos de tensor momento independientes para cada ubicación y frecuencia de fuente potencial .

Modelado de avance del campo de onda sísmica Teoría de Ray Hasta ahora, se ha descrito de qué manera se puede modelar el campo de ondas sísmico observado utilizando una combinación de las funciones de Green. Sin embargo, lo anterior no ha descrito la manera en que se pudieran calcular por sí mismas las funciones de Green. Aquellos expertos en la técnica apreciarán que un enfoque es utilizar el trazado de rayo para modelar la propagación de ondas entre la fuente y el receptor.

Típicamente, los datos sísmicos se describen utilizando la propagación de ondas elásticas lo cual, por conveniencia, con frecuencia se divide en diferentes tipos o modos de programación. Por ejemplo, las ondas de superficie son aisladas a regiones cercanas a cambios grandes en las propiedades de material, tal como en la superficie de la tierra, de ahí el nombre. No obstante, para propósitos de esta divulgación, el análisis se puede limitar a los modos de propagación que se desplazan a través del medio de interés, las cuales son conocidas como ondas de cuerpo.

La figura 2 muestra los dos tipos de fases de onda de cuerpo, P y S. Las ondas P (también referidas como ondas primarias) se desplazan más rápido y por lo tanto llegan primero. Estas consisten de movimiento de partículas paralelo a una dirección de la propagación de ondas. Las ondas S consisten de movimiento de partículas en una dirección perpendicular a la dirección de la propagación de las ondas.

Las partes de la onda de cuerpo del sismograma se pueden modelar como una suma de las llegadas de las ondas P y S, de la siguiente forma: La suma en la ecuación 11 se refiere a todas las posibles llegadas de ondas P y S diferentes en un receptor. En un medio isotrópico homogéneo, solamente habrá una llegada de onda P y una llegada de onda S. No obstante, la presencia de variaciones en la velocidad sísmica (heterogeneidad) en el medio creará reflexiones y conversiones (por ejemplo, tal como se muestra en la figura 3) así como triplicaciones en un frente de onda, teniendo como resultado múltiples llegadas en el receptor (por ejemplo, tal como se muestra en la figura 4) .

La figura 4 muestra que la presencia de fuertes variaciones en las propiedades elásticas puede ocasionar que el frente de onda se doble hacia atrás sobre sí mismo, creando triplicaciones. Esta figura se deriva de Chambers, et al. (2008).

En la figura 4, cada línea negra muestra la posición del frente de onda en un momento determinado. Un fondo variable muestra una velocidad sísmica variable. A medida que avanza el frente de onda, éste forma un patrón de cola de milano que tiene como resultado al menos tres llegadas en los receptores a la derecha, mientras que solamente habrá una llegada en los receptores a la izquierda.

La triplicación comienza a aproximadamente X=-4000, donde el campo de ondas es refractado hacia arriba a partir de las altas velocidades en la base del modelo y comienza a traslapar un campo de ondas descendente en el medio de recubrimiento. Por lo tanto, un sensor colocado en la parte superior del modelo en X=-1000 observará tres llegadas correspondientes a partes triplicadas del frente de onda. Hacia la derecha del modelo, se observarán mucho más llegadas a medida que el frente de onda es triplicado repetidamente.

Los sintéticos basados en el rayo de campo lejano para la onda P y la onda S en un medio homogéneo se pueden expresar de la siguiente forma: di = uf + uf (12) donde Arriba, p es la densidad del medio, y vp y vs son las velocidades respectivas para las ondas P y las ondas S en el medio, r es una distancia entre la fuente y el receptor, por lo tanto el término — es una decadencia en amplitud debido a r la dispersión del frente de onda a medida que se aleja de la fuente (también llamada dispersión geométrica) . /¡ es el iavo coseno de dirección que describe la dirección de los rayos que abandonan la posición fuente. La cantidad StJ es proporcionado por: = Finalmente, la función d( ) es la función delta de Dirac: El tensor momento de una fuente sísmica tiene un efecto dramático sobre las formas de onda observadas. Las figuras 5A y B muestran direcciones y magnitudes de polarización para ondas que emanan de una fuente de tensor momento tal como para las ecuaciones 13 y 14 anteriores. Las figuras 5A y B derivan de Shearer, Introduction to Seismology (Columbia University Press, 1999) .

Tal como se puede observar a partir de las figuras, la polarización de la onda observada depende del tipo de onda y la dirección de despegue para el rayo que abandona la fuente.

Las ecuaciones 13 y 14 se pueden generalizar a un medio heterogéneo de la siguiente forma: u£(r,t; *J»T) A T ^K - Tp(r, s) - r)} (vp (s)p(*)\2 3O?5 47rp(s)v¿(s) \t> (r)p(r)/ VdS/ (17) y¡(r.s)yy(r,s)yk(r,s)m^(s,r) u(r,t;s,r) = fr ? ^(t-^(r,5)-T)} fys (5)p(5>y (£O?5 4;rp(s)t¾3(s) Ws(r)p(r)/ W (18) KÍ(r,S)YJ (r,s))yfc(r, s)mJk (s,t) Donde Ap(r,s) y As(r,s) representan las amplitudes de rayo para el rayo que se desplaza entre la fuente y el receptor, éstas pueden incluir pérdida de amplitud debido a la reflexión, transmisión y conversión en interfaces, cambios de polaridad anisotrópica, asi como cambios de fase debido a triplicaciones en el campo de ondas. La función, HK{ } se utiliza para denotar una transformada de Hilbert, donde el orden de la transformada, K, es el índice KMAH de la trayectoria del rayo para r, s. Tp(r,s) y Ts(r,s) son los tiempos de desplazamiento correspondientes para el rayo.

Observar que los parámetros p(s), vs3 (s), vp3 (s) ahora son evaluados en las posiciones de la fuente o receptor. El término representa una proporción del área de ángulo as sólido en la fuente a un área de frente de onda en el receptor para un tubo de rayos infinitesimal que conecta la fuente y el receptor (el término dispersión geométrica) . y G^. son las matrices que proyectan el vector de movimiento en la fuente sobre los componentes en el receptor. Para indas P: r¡¡(r,s) = vf(r, s)r/(r,s) (19) y para ondas S: r¿j(r,s) = ^1 ír,s)Y (r,s) + ^2 r,s)Y¡2 r,s) (20) donde ? es el componente del vector que describe la dirección de llegada del rayo en el receptor. y ?^2 forman un conjunto ortogonal junto con el vector de dirección de rayo rfts . De manera similar forman un conjunto ortogonal con el vector de dirección de rayo que abandona la fuente.

En la práctica, en las ecuaciones 17 y 18 debiera haber también una suma sobre todas las posibles trayectorias de rayo que conectan r y s. Además, no se permiten efectos de propagación que dependan de la frecuencia, tal como atenuación. Correcciones a las matrices G también pueden ser requeridas en caso que el receptor o la fuente estén ubicados en una superficie libre. Finalmente, para medios anisotropicos habrá dos ecuaciones de onda S correspondientes a las ondas de cizalla rápidas y lentas.

Métodos numéricos Formalmente, el trazado de rayos también es un método numérico ya que éste por lo general es implementado en una computadora. Sin embargo, para propósitos de esta divulgación, es conveniente describir métodos numéricos para modelar la propagación de ondas ya que éstas simulan el campo de ondas directamente y no trazan rayos. Ejemplos comunes de métodos numéricos para modelar la propagación de ondas sísmicas incluyen la diferencia finita y soluciones del elemento finito para la ecuación de ondas. Las figuras 6A-C juntas muestran un ejemplo de simulación de propagación de ondas sísmicas.

Estos métodos son convenientes ya que por lo general permiten una simulación más realista del campo de ondas sísmicas, incluyendo aspectos para la propagación de ondas que son ignorados o que no son modelados bien mediante la teoría de rayo, tal como los fenómenos que dependen de la frecuencia y las interacciones con estructuras complicadas.

Monitoreo microsísmico El análisis de la distribución y propiedades de eventos microsísmicos ha resultado ser una herramienta útil en el desarrollo de recursos no convencionales, la sismología global, la glaciología y la vulcanología . No obstante, estadísticas de población para eventos microsísmicos son desviadas hacia la presencia de muchos eventos más pequeños, y menor cantidad de eventos grandes. Por lo tanto, es importante poder extraer información dentro de la población de eventos con bajas amplitudes de señal.

Monitoreo de escenarios La magnitud pequeña de eventos relacionados con producción por lo regular hace uso de sensores de pozo de sondeo preferibles (ver figura 7A) . Un escenario de monitoreo pozo abajo típico puede consistir de: sensores 10 (probablemente hasta 20 o más) desplegados en un pozo de sondeo (por ejemplo, un pozo de observación, ver figura 7A) , por lo regular menos de 500 metros desde una región de actividad (por ejemplo, un pozo de tratamiento) , donde cada sensor mide tres componentes de movimiento. Los métodos de atributos de forma de ondas por lo regular se utilizan para ubicar eventos .

Un motivo para el uso de sensores pozo abajo 10 (sensores en un pozo de sondeo) es proporcionar datos con relaciones señal a ruido lo suficientemente altas para permitir la observación de llegadas de eventos en registros individuales. Estas llegadas se caracterizan utilizando atributos de forma de onda, tal como tiempo de desplazamiento y polarización de la forma de onda, los cuales se utilizan después para ubicar el evento (ver siguiente sección) .

Una gran cantidad de estudios de monitoreo microsismico actualmente son realizados utilizando sensores pozo abajo 10. Sin embargo, una alternativa es el uso de una gran cantidad de sensores 10 desplegados en la superficie. Un estudio de monitoreo de superficie típico (ver figura 7B) puede consistir de: muchos sensores (por ejemplo, probablemente 1000 o más) colocados sobre la superficie por encima de una región de actividad (por ejemplo, probablemente alrededor de 2.5 kilómetros de distancia de la fuente), donde cada sensor mide un solo componente de movimiento. En otros ejemplos, los sensores pueden medir múltiples componentes de movimiento. La generación de imágenes de apilado por difracción se puede utilizar para ubicar eventos.

En general, las señales de eventos microsísmicos no son fácilmente visibles por arriba de niveles de ruido en registros de superficie. Sin embargo, el uso de métodos de apilado y generación de imágenes proporciona un medio para mejorar estas llegadas.

En esta etapa, es importante hacer una distinción entre la geometría utilizada para recopilar datos microsísmicos (superficie contra pozo abajo) y la metodología utilizada para ubicar eventos microsísmicos (atributo de forma de onda contra generación de imagen) . Aunque los métodos de atributos de forma de onda generalmente se aplican a datos de pozo abajo, y los métodos de generación de imagen por lo general se aplican a datos de superficie, se tiene contemplado que éste no tenga que ser el caso (los métodos de atributo de forma de onda podrían ser aplicados a datos de superficie, y los métodos de generación de imagen podrían ser aplicados a datos pozo abajo) .

Métodos basados en el atributo de forma de onda Una gran parte del procesamiento microsísmico se enfoca en la medición de los atributos de forma de onda, tal como los tiempos de llegada y los ángulos de polarización de fases sísmicas. La figura 8 muestra un ejemplo de un despliegue de salidas de sensor individuales. Esta figura también demuestra un ejemplo de elección de llegada.

En este ejemplo se generan tres trazos sísmicos (uno para cada componente de movimiento) para cada receptor/sensor 10. Un analista o procedimiento automatizado elige los tiempos de llegada de las fases sísmicas del evento (que se muestra como barras verticales) . Las amplitudes relativas de los trazos diferentes para cada sensor/receptor proporcionarán la polarización de la llegada.

Existe una variedad de esquemas para determinar la posición de una fuente a partir de observaciones de atributos de forma de onda. Un enfoque simple involucra reducir al mínimo la falta de adaptación entre los tiempos de llegada observados, de la siguiente forma: minx\W°(r) - Wm(r,x)\* (21 ) donde W°(r) es un atributo de forma de onda observado en el recepción y Wm(r,x) es un atributo de forma de onda calculado para una fuente en una posición, x, y observado en un receptor, r. El índice p se refiere como la norma de la solución deseada. Típicamente, p=2, proporcionando una solución de cuadrados mínimos. La ecuación 21 es un problema inverso no lineal, y típicamente se resuelve ya sea a través de una búsqueda de rejilla sobre ubicaciones fuente potenciales, o mediante un procedimiento iterativo conocido como método de Geigers (similar a la optimización Gauss-Newton) .

Aunque resulta útil, el enfoque de atributo de forma de onda no utiliza toda la información disponible presente en los datos. En particular, generalmente requiere la presencia de llegadas claras observables en los registros sísmicos. El requerimiento de llegadas visibles reduce la efectividad del método a relaciones señal a ruido cercanas la unidad, y hace que el enfoque se vuelva insostenible e la situación donde las relaciones señal a ruido son menores uno .

Generación de imágenes de apilado por difracción A la fecha, los estudios de monitoreo de depósitos que desean hacer uso de la información de forma de onda para caracterizar la fuente lo hacen utilizando un procedimiento similar a la migración mediante apilado por difracción. Por ejemplo, un método propuesto por Duncan (2008) utiliza tablas de tiempo de desplazamiento precalculadas para alinear datos para un punto particular en el depósito. Los datos alineados entonces son apilados para producir una amplitud para cada punto y tiempo en el volumen de interés (también referido aquí como una función de apilado) . La posición de fuentes se deduce a partir de la presencia de valores altos en la función de apilado. Enfoques similares se pueden encontrar en Baker et al. (2005), Dasgupta (2006), Kochnev et al. (2007) y Chambers et al. (2010).

La figura 9 es un diagrama que de manera representativa muestra la migración mediante apilado por difracción. En la parte superior se muestran registros de datos para una secuencia de sensores. En la parte inferior está una sección transversal que muestra las ubicaciones de sensor en la superficie y fuentes a profundidad. El tiempo de desplazamiento desde el punto de la imagen a cada uno de los sensores sigue una curva que se mueve hacia fuera (o tiempo de desplazamiento) a través de los registros de datos.

En la figura 9 se muestran dos curvas de tiempo de desplazamiento como lineas con guiones. La más plana de las dos corresponde a la ubicación verdadera de la fuente (en el punto) , mientras que la curva de tiempo de desplazamiento más curva corresponde a una ubicación de fuente incorrecta a la derecha del punto.

Cuando se suman las amplitudes de datos (se apilan) a lo largo de la curva de tiempo de desplazamiento correcta, la interferencia constructiva crea una amplitud de apilado alta. Cuando las amplitudes de datos son sumadas a lo largo de una curva de tiempo de desplazamiento incorrecta, la cancelación destructiva tiene como resultado una amplitud de apilado baja. Al trabajar a través de una rejilla de puntos de imagen y tiempos de origen, se genera una imagen 4D en la cual las amplitudes altas corresponden a las posiciones de las fuentes .

En la figura 10 se muestra un procedimiento ejemplar para la migración mediante apilado por difracción. Cada fila horizontal representa un trazo sísmico, donde cada cuadrado es una muestra. Las muestras deseadas para un punto de imagen son determinadas por el tiempo origen deseado y el tiempo de desplazamiento para la fase sísmica desde el punto de imagen al receptor.

Básicamente, el procedimiento es de la siguiente forma: 1.- Pre-calcular tiempos de desplazamiento desde los receptores a una rejilla de puntos de imagen en la región de interés . 2.- Elegir un punto de imagen y tiempo origen en la subsuperficie . 3.- Utilizar el tiempo de desplazamiento desde el punto de imagen a cada receptor, seleccionar los datos de cada sensor que podrían provenir de ese punto de imagen y tiempo origen (por ejemplo, ver figura 9). 4.- Apilar los datos seleccionados. 5.- Repetir para el siguiente punto de imagen y tiempo origen .

El procedimiento anterior se puede optimizar/sintonizar de manera numérica para implementaciones de hardware y software .

El enfoque de apilado por difracción tiene la ventaja de que es fácilmente automatizado, y funciona cuando las llegadas de eventos microsísmicos no son visibles en los datos preprocesados . Esto hace que la técnica se adecué bien a arreglos grandes de sensores de superficie.

Matemáticamente, el procedimiento de apilado por difracción se expresa como una función de apilado: I(x,r) r)d(r, t = r + T(r,x))dr (22) en donde I (x, r ) es el valor de imagen, d (r, t=r + (r, ) ) es la muestra de datos para un sensor de un solo componente, con el tiempo consistente con una llegada desde el punto de imagen. w(r; x, t ) son los pesos de la suma para cada sensor.

Son posibles diversos pesos diferentes dependiendo del tipo de función de apilado deseada. Por ejemplo: w(r,x, T) = l/N (23) corresponde a un valor promedio (asumiendo que hay N sensores) , mientras que corresponde a un apilado de apariencia.

El resultado del apilado por difracción es un cubo de datos de cuatro dimensiones (4D) (tres dimensiones espaciales, asi como el tiempo de origen) , en donde los puntos de imagen con altas amplitudes corresponden a las posiciones de las fuentes. En muchos casos, es deseable desplegar las fuentes como puntos en espacio y tiempo en lugar de hacerlo como una imagen. Por consiguiente, el máximo en la función de apilado se puede seleccionar como las ubicaciones potenciales de fuente de puntos (Duncan, 2008).

Sin embargo, la presencia de mecanismos de fuente (por ejemplo, tensores momento) crea problemas adicionales cuando se generan imágenes de fuentes sísmicas. Patrones de radiación para ondas sísmicas de fuentes de tensor momento (por ejemplo, tal como se analizó antes y se mostró en las figuras 5A y B) pueden ocasionar cambios de amplitud y polaridad a través de grandes arreglos de sensores 10. Esto, a su vez, crea patrones de enfoque complicados que dependen de las posiciones de los sensores con relación a la fuente.

La presencia de una fuente de tensor momento ocasiona distorsión de la imagen de fuente ideal (por ejemplo, tal como se muestra en la figura 11) en muchos casos creando un patrón complicado con bajas amplitudes de apilado en la posición fuente y lóbulos laterales de alta amplitud. Hasta ahora, los practicantes que utilizan procedimientos de apilado por difracción para ubicar eventos han tenido que ubicar las posiciones de fuentes a partir de imágenes de apilado por difracción mediante la selección de la máxima de los lóbulos laterales y calculando un promedio (por ejemplo, Eisner et al. (2010)). Las variaciones de polaridad y amplitud también hacen que la utilización de múltiples tipos de onda y datos de multicomponente en la generación de imágenes de apilado por difracción sea problemática.

Recientemente, varios autores han propuesto métodos para corregir las variaciones de polaridad de fuentes de tensor momento, previo a aplicar enfoques de apilado por difracción. Thornton y Eisner (2011) aplican una serie de cambios de polaridad a los trazos sísmicos para corregir el mecanismo de la fuente. Alternativamente, es posible incorporar el mecanismo de la fuente en el espacio de imagen. Aunque efectivos, estos enfoques requieren muchos cálculos por computadora, ya que requieren que se calculen múltiples apilados para cada punto de imagen.

La figura 12 ilustra de manera representativa una pluralidad de imágenes de apilado por difracción obtenidas utilizando la misma geometría que la figura 11, excepto con fuentes de doble par (tipo falla) . El tensor momento produce variaciones en la polaridad de la onda P. En muchos casos, la variación de la polaridad ocasiona amplitudes de apilado bajas o cero en la posición de fuente verdadera con lóbulos laterales de alta amplitud creando un patrón de enfoque complicado .

Generación de imágenes de fuente interferométricas La generación de imágenes interferométricas se puede considerar como una variación del enfoque básico del apilado por difracción. El procedimiento hace uso de la identidad respecto a que una correlación cruzada de dos trazos A y B es la misma que la convolución de la B con la señal invertida en tiempo A. Por lo tanto, las señales correlacionadas cruzadas conservan el retardo de tiempo relativo entre llegadas en los diferentes sensores.

En otras palabras, si hay dos trazos registrados en las estaciones A y B, respectivamente, con los tiempos de llegada Ta y Tb, se puede calcular un trazo correlacionado cruzado utilizando B con relación a A, y la posición de las llegadas en el trazo correlacionado cruzado ocurrirán en Tb-Ta.

Por lo tanto, el procedimiento de apilado antes descrito se puede adaptar para utilizarse con registros correlacionados cruzados X(ra,rb;t), proporcionando: w(ra,rb,x,t)x(ra,rb; t = T(rb,x) T(ratx)) (25) drb dra donde la suma es realizada sobre todas las posibles estaciones de referencia ra y estaciones comparativas rb.

La figura 13 demuestra un ejemplo de la manera en que los datos son seleccionados a partir de trazos correlacionados cruzados para apilado. Cada fila horizontal representa un trazo sísmico correlacionado cruzado, con cada cuadrado siendo una muestra. Las muestras deseadas para un punto de imagen son determinadas por el tiempo de desplazamiento desde el punto de imagen a la estación comparativa menos el tiempo de desplazamiento desde el punto de imagen a la estación de referencia.

El uso de la salida relativa en el enfoque de generación de imagen interferométrica tiene propiedades útiles para producir imágenes que no dependen del tiempo de origen, y reducen el costo computacional, ya que solamente requiere guardar una pequeña porción de las señales correlacionadas cruzadas. Por lo tanto, trazos muy largos pueden ser correlacionados cruzados, pero solamente trazos cortos se guardaron para ejecutar la generación de imagen.

No obstante, el procedimiento no se utiliza con frecuencia debido a otros problemas tales como, diafonia de múltiples llegadas y eventos pueden crear artefactos en las imágenes resultantes, la presencia de ruido correlacionado en los datos puede producir resultados erróneos o confusos, y la suma requiere todos los pares de trazos, lo cual puede ser muy largo.

En lo que respecta al enfoque de apilado por difracción, la generación de imagen interferométrica no conduce por si misma fácilmente a datos de multicomponente . Las imágenes resultantes de las fuentes de tensor momento incluso tienen probabilidades de ser aun más complicadas que en el enfoque de apilado por difracción, dado que los trazos correlacionados cruzados no dependen linealmente de los elementos de tensor momento.

Un ejemplo del enfoque de generación de imagen interferométrica es proporcionado con datos acústicos en Norton y Carr (2006) .

Migración de atributo de forma de onda y haz Diversos practicantes han utilizado los enfoques del estilo de migración de haz para combinar el enfoque de apilado por difracción con atributos de forma de onda para mapear posiciones de fuente (Rentsch et al. (2007), Drew (2009), Khadhraoui (2009) ) .

Matemáticamente, estos enfoques se pueden expresar como: Si los pesos de la suma son los valores de datos seleccionados en los tiempos correctos: w(r,x) = dír,t = T(r,x) + T) (27) y el atributo es la dirección de polarización de la llegada de la onda P, entonces la ecuación 26 se convierte en una migración de haz. Este procedimiento es equivalente a: 1. - Medir la polarización de la onda P en cada receptor; 2. - Utilizar la polarización como la dirección de arranque inicial para un cono de rayos; y 3. - Propagar la energía de regreso a lo largo de los rayos y buscar regiones donde convergen los rayos.

Un ejemplo de este procedimiento se ilustra en la figura 14, derivado de Rentsch, et al. (2007). La polarización medida de la onda P en cada receptor se utiliza para inicializar los rayos R. Los rayos R convergerán en la ubicación fuente.

En la práctica, cierta versión procesada de los datos (tal como la función no envuelta) pudiera ser utilizada en lugar de los valores de datos reales, a fin de eliminar problemas relacionados con los cambios de forma de onda sutiles y de polaridad.

Estos procedimientos típicamente son utilizados en situaciones donde la cobertura del sensor no se extiende lo suficiente para permitir que el enfoque de apilado por difracción total sea efectivo, pero se desea la velocidad y simplicidad de las soluciones de generación de imagen.

Migración de tiempo inverso Es posible utilizar las señales de datos registrados como una fuente y propagar numéricamente de regreso la energía a través de un campo de velocidad conocido. Dichos métodos se refieren como migración de valor de límite (BVM) , migración de tiempo inverso (RTM) o generación de imagen de tiempo inverso (RTI) . Las series resultantes de pasos de tiempo a partir de la propagación numérica mostrarán la energía enfocándose en la posición fuente (McMehan (1982, 1985), Gajewski y Tessmer (2005), Artman et al. (2010), Saenger et al. (2010)).

Las figuras 15A-C muestran un ejemplo de una ubicación de fuente RTM. Estas figuras se derivan de Gajewski y Tessemer (2005) .

En este caso, los sensores registraron el campo de ondas en la parte superior del modelo. Los trazos registrados después fueron utilizados como fuentes de entrada para la propagación inversa. Las instantáneas (que avanzan en secuencia desde la figura 15A a la figura 15C) muestran el campo de ondas de propagación hacia atrás coalesciendo en la posición de la fuente y el tiempo de origen.

Al igual que con la generación de imagen de apilado por difracción, la presencia de una radiación de fuente de tensor momento complica el patrón de enfoque producido por la migración de tiempo inverso. Los resultados exactos dependerán del esquema numérico utilizado para propagar hacia atrás el campo de ondas. Como un ejemplo, si se utiliza una simulación acústica, los resultados pueden ser similares a aquellos mostrados en la figura 12.

Aunque es menos intenso en términos de computación que la inversión completa, el enfoque de tiempo inverso sigue siendo no práctico en muchas aplicaciones actuales, donde un volumen de interés es muy grande y la potencia de cómputo es finita. Además, una ganancia de eficiencia primaria derivada de este enfoque es la propagación simultánea del campo de ondas desde todos los receptores. Sin embargo, esto limita la condición de generación de imagen a la minimización de una L2-norma .

Generación de imagen de tensor momento La generación de imagen de tensor momento intenta resolver los problemas creados por las fuentes de tensor momento y sus patrones de radiación asociados produciendo imágenes para cada componente de tensor momento, en lugar de solo una amplitud de apilado. El procedimiento es una forma de migración de tiempo inverso, y está estrechamente muy relacionado con la inversión de forma de onda completa antes analizada, y como lo enfatiza Kawkatsu y Montagner (2008). Idealmente, seria deseable invertir la ecuación 10: m= (d*G para obtener una distribución de tensor momento completo en da punto en la región de interés. es la traspuesta adjunta de las funciones de Green G En muchos casos: (d*d ) al (29) donde es cierta constante de proporcionalidad real. Por consiguiente, la ecuación 28 se convierte en: m 2 G*d (30) El enlace entre la ecuación 28 y la migración de tiempo inverso se obtiene reconociendo que: donde Ej"{x,r, ) es el elemento del tensor de esfuerzo observado en x debido a la fuente de punto dirigida en la nava dirección en r. ctn(r,(o) es el conjugado complejo de los datos de la transformada de Fourier (los cuales ascienden a una inversión de tiempo) . De esta manera, la imagen del tensor momento es básicamente la imagen de tiempo inverso calculada utilizando una función de Green inversa diferente, £(" . La función de Green de tensión E("(x,r,£») es proporcionada por: Por lo tanto, se obtiene una expresión de migración de tiempo inverso dado el tensor momento en cada punto de imagen : Solamente muy pocos estudios han aplicado la ecuación 33 para determinar las propiedades de la fuente (Nath Gharti et al., 2011) . Esto puede ser parcialmente debido a que la aplicación de la ecuación 33 requiere uno de: cálculo explícito y/o almacenamiento de las funciones de Green de tensión con relación a cada dirección de componente en cada sensor al componente de tensor momento en cada punto de imagen en el volumen monitoreado, o un enfoque tipo "al vuelo" (tal como migración de tiempo inverso) , con lo cual la acción de la función de Green en los datos se calcula a medida que el campo de ondas del receptor es propagado hacia atrás .

Como un ejemplo de los problemas de cómputo asociados con la construcción de una biblioteca de funciones de Green para una encuesta microsismica realista, considerar un caso con lo siguiente: 2000 muestras de tiempo de componente únicas (conduciendo a 1025 muestras de frecuencia) , 1000 sensores, volumen monitoreado consistente de un cubo 61x61x61, y 6 funciones de Green (una para cada componente de tensor momento independiente) por punto. Con base en dos flotadores de 32 bits para cada valor complejo para almacenar las funciones de Green, esto conduce a una biblioteca de aproximadamente 10.14 TB. El tamaño de esta biblioteca pondría una tensión considerable sobre los recursos de cómputo actuales, incrementando el costo del procedimiento y el tiempo de inmovilización para los resultados.

Alternativamente, el enfoque "al vuelo" sufre de un problema que es el hecho de que el volumen monitoreado con frecuencia es relativamente pequeño con relación al área del arreglo. Por ejemplo, un volumen monitoreado típico podría ser un cubo con lados de 1 km, mientras que la abertura del arreglo de superficie pudiera ser 6 km. Por lo tanto, la propagación inversa del campo de ondas ocurre en un volumen muy grande (aproximadamente 6x6x3 km) del cual solamente se tiene interés en una porción muy pequeña. La mayor parte del esfuerzo computacional se asume con la propagación del campo de ondas desde las posiciones del receptor a la región de interés .

Finalmente, ambos enfoques requieren el cómputo de las funciones de Green elásticas completas y/o la simulación del campo de ondas elástico completo a altas frecuencias. En sí mismo, esto puede ser una tarea que consume tiempo y que requiera qran esfuerzo computacional.

Inversión de forma de onda completa Tal como se mencionó antes, es posible invertir los datos de la forma de onda para propiedades de la fuente resolviendo la ecuación 10 para el vector que describe el tensor momento completo en cada punto en la región de interés. Sin embargo, el esfuerzo computacional requerido para hacer esto resulta no práctico en la mayoría de las situaciones.

Además de los requerimientos de un número limitado de sensores y tamaño de volumen monitoreado, las aplicaciones de la inversión de forma de onda a la fecha también han requerido ya sea un esquema de inversión aproximada (Vera Rodríguez et al. (2010)), o la restricción de soluciones a la minimización de una L2-norma (Leaney et al. (2008) y Kawakatsu y Montagner (2008)). Esto último se puede desviar mucho hacia los residuales periféricos.

Los problemas computacionales asociados con una inversión de forma de onda completa son los mismos que o similares a aquellos encontrados con la generación de imagen de tensor momento. Excepto que, en este caso, los problemas son exacerbados por una necesidad de calcular e invertir los elementos de la matriz de producto interior ***** , en la ecuación 28.

Otros métodos Los practicantes de la técnica previamente se han enfocado en la recuperación de la ubicación de la fuente y las propiedades de la fuente, tal como los elementos de tensor momento. Muchos estudios eligen ejecutar la determinación de la ubicación de la fuente y las propiedades de la fuente como pasos separados. Por ejemplo, Eisnet et al. (2010) utilizan el enfoque de apilado por difracción para ubicar posiciones fuente para eventos seleccionados. Los autores entonces resuelven los elementos de tensor momento en la ubicación de la fuente.

Esto es equivalente a resolver la Ecuación 10 con un vector de tensor momento que consiste de solo los seis elementos independientes en un solo punto. Aunque este enfoque proporciona una solución rápida y rastreable al problema de determinar la ubicación y propiedades de la fuente, éste ignora las compensaciones entre la posición de la fuente y los componentes del tensor momento, lo cual puede ser significativo.

Generación de imagen de migración de tensor momento En la siguiente divulgación, en interés de la claridad, no se describen todas las características de las implementaciones reales. Por supuesto se apreciará que en el desarrollo de cualquier implementación real de este tipo, como en cualquier proyecto de este tipo, se deben tomar numerosas decisiones técnicas y de ingeniería para lograr los objetivos y objetivos secundarios específicos de los desarrolladores (por ejemplo, cumplimiento con las restricciones del sistema así como las técnicas) , lo cual variará de una implementación a otra .

Además, se tendrá que poner atención a las prácticas adecuadas de ingeniería para el ambiente en cuestión. Se apreciará que dichos esfuerzos de desarrollo pudieran ser complejos y consumir tiempo, fuera de la base de conocimiento de las personas típicas, pero no obstante sería una cuestión de rutina para aquellos expertos en la técnica de los campos relevantes .

Sería deseable proporcionar un método para la determinación simultánea de la ubicación de la fuente y los elementos del tensor momento (tal como la generación de imagen del tensor momento) pero con una velocidad computacional y eficiencia comparables con el procedimiento del apilado por difracción. En ejemplos que se describen a continuación, dicho método se proporciona a la técnica.

En una modalidad, se hace referencia a la ecuación 50, donde el enfoque de generación de imagen de tensor momento es emitido en una forma similar a un procedimiento de apilado por difracción. El método entonces es desarrollado adicionalmente para utilizar una aproximación de solo ángulos de rayo (más rápida), como en la ecuación 57. Finalmente, el método está adaptado al caso de formas de onda correlacionadas cruzadas, como en la generación de imagen interferométrica (ecuaciones 64 y 65) .

Perspectiva general de una modalidad En la siguiente descripción, se asume que el método se aplica al procesamiento de datos microsísmicos recopilados para el desarrollo del depósito y monitoreo de producción. Sin embargo, el método tiene una aplicación mucho más amplia. Dentro de la sismología y las ciencias de la tierra, áreas potenciales de aplicación también pueden incluir ambientes de minería y geotérmicos, glaciología, vulcanología y estudios tectónicos .

Condiciones generales para la aplicación del método se pueden emitir ampliamente de la siguiente forma: hay un conocimiento deseado de una fuente de tensor momento desconocida, ahí existen datos remotamente detectados que pueden ser modelados utilizando la convolución de la señal de una o más fuentes de tensor momento con funciones de Green teóricas de rayo, y el principio de reciprocidad aplica para las funciones de Green basadas en rayo. Es decir, el mismo resultado se obtiene si las posiciones de la fuente y el receptor son intercambiadas.

Generación de imagen de tensor momento basado en rayo Las ecuaciones para la sintética basada en rayo de ondas P y ondas S en un medio heterogéneo (ecuaciones 17 y 18) se pueden resumir de la siguiente forma: (r, t; ?, t) = ~^«*{<5(t - TM(r,s) - x)} donde el superindice M se refiere al modo de propagación. ahora describe el patrón de radiación para la fuente de tensor momento: donde l/RM(r,x y factor de amplitud escalar v(x)p(x) ha sido 4p?(?)? (x) incorporado en la amplitud de rayo A (r,x) .

La comparación con la ecuación 11 muestra que se puede combinar una versión de la ecuación 34 para cada fase de llegada a fin de formar la respuesta de campo alejado. Por lo tanto: u%(r,t; x,x)dxdT (36) Expandiendo, se obtiene: Al comparar la ecuación 37 con la ecuación 6 se puede observar que la función de Green basada en rayo para un medio heterogéneo es proporcionada por: En el dominio de frecuencia, la ecuación 38 se convierte en : La ecuación 39 ahora se puede utilizar como una base para un operador que proyectará datos sobre los componentes del tensor momento, permitiéndole ser utilizado en la generación de imagen de migración de tensor momento. La ecuación 32 se puede escribir como: ?^?,t,?) = ci}:(Gin (x,r,ü)) + Gln>i{x,r, ¦,)) (40) Sustituyendo en la ecuación 39 se obtiene: Ahora la ecuación 41 es en una forma en la cual se puede utilizar con la fórmula de generación de imagen de tensor momento (ecuación 33) para obtener un enfoque de generación de imagen de tensor momento basado en rayo: mijix, ?) Observar que, aunque la ecuación 42 recurre a la suma sobre los tres componentes de movimiento en cada sensor, este no tiene que ser el caso. La generación de imagen de tensor momento funcionará con datos de componente únicos.

La ecuación también se puede simplificar reconociendo que el término en corchetes es una matriz con componentes no dimensionales que proyectan los datos, dn sobre los componentes de tensor momento.

El uso de las funciones de Green basadas en rayo para la generación de imagen de tensor momento tiene varias ventajas con relación a los métodos numéricos. Por ejemplo, la mayoría o todas las cantidades en la ecuación 42 pueden ser almacenadas en una serie de tablas de búsqueda. Por ejemplo, una secuencia de rayos puede ser propagada desde cada ubicación de receptor y, a medida que pasan a través de la región de interés, cantidades deseadas pueden ser interpoladas en una rejilla de puntos.

Cantidades deseadas podrían incluir los ángulos de llegada y despegue utilizados para calcular ?^(?,G), los factores de amplitud utilizados para calcular y el tiempo de desplazamiento, T(x,r). El tamaño de estas tablas de búsqueda son varios órdenes de magnitud más pequeños que lo que se requiere para almacenar la función de Green completa (la cual se utiliza para aplicar la ecuación 33 directamente) .

En la situación donde se utiliza el enfoque de tabla de búsqueda, la eficacia del método no depende del tamaño del volumen modelado. Más bien, éste depende del tamaño de la región de interés (por ejemplo, el volumen sobre el cual se calcula la imagen, y no el volumen a través del cual se propaga el campo de ondas) .

El método permite el uso de datos únicos o multicomponente . Los enfoques de apilado por difracción estándar utilizan datos de forma de onda de componente único. Alternativamente, la formación de haz o la migración del atributo de forma de onda utilizan una mezcla de apilado por difracción y atributos de forma de onda con datos multicomponente .

La ecuación 42 permite la inclusión arbitraria de diferentes fases de campo de onda y modos de propagación. Por ejemplo, cualquier combinación de ondas P y S directas es posible asi como ondas reflejadas, transmitidas o convertidas. El tiempo inverso y la inversión de forma de onda implementados a través de procedimientos numéricos por lo general requieren la incorporación de todas las fases del campo de onda .

La ecuación 42 permite la detección de eventos de magnitud más pequeña. Al proyectar los datos sobre los componentes de tensor momento, el método asegura la suma coherente de todo el conjunto de datos en la posición de la fuente, algo que no se realiza en los enfoques de tiempo inverso o apilado por difracción estándar.

Relación entre generación de imagen de tensor momento basado en rayo y migración de apilado por difracción Aunque la ecuación 42 proporciona una alternativa significativamente más rápida y más práctica para la generación de imagen directa del tensor momento, ésta puede perder parte de la velocidad y simplicidad del enfoque de generación de imagen de apilado por difracción. Por ejemplo, para aplicar la ecuación 42 directamente se requiere una transformada de Fourier del trazo para cada componente de tensor momento en cada punto de imagen, lo cual puede consumir tiempo.

Además, la aplicación de la ecuación 42 carece directamente de cierta flexibilidad del enfoque de apilado por difracción que proviene de poder ponderar la suma sobre los receptores. Sin embargo, la ecuación 42 se puede manipular en una forma donde es posible una implementación como un procedimiento de generación de imagen de apilado por difracción.

Transferencia del conjugado complejo a la función de Green (en lugar de los datos) : tp (?,?) (44) Transferencia del cambio de fase estacionario asociado con cambios KMAH a lo largo de la trayectoria del rayo al término de datos: ^ Transformando nuevamente al dominio de tiempo, se obtiene : Lo cual a través de la propiedad de cambio de la función delta se convierte en: «=3 ÁM*(x,r) mij(x,t) aj í ¾¿ RM(x,r) (47) xH~K{dn(r, t + TM(x,r))} dr Finalmente al cambiar el origen del eje de tiempo de regreso a t=r se obtiene: mí (x, r) 2 { 8 ) dr La ecuación 38 ahora está en un formato similar a la fórmula para la generación de imagen de apilado por difracción (ecuación 22) . Sustituyendo: se produce la imagen para un componente de tensor momento como un apilado lineal. En otras palabras, el peso de una muestra de datos en el apilado es determinado por el operador de la proyección.

No obstante, la ecuación 48 no tiene que ser aplicada de esta manera. Por ejemplo, en lugar de sustituir al operador de proyección por el peso de apilado, por difracción, pudiera ser deseable sustituir los datos proyectados por los datos de apilado por difracción, d (r, t=r +T (r,x) ) , en la ecuación 22. Por lo tanto la ecuación 47 se convierte en: t?,·.· (50) donde también se ha intercambiado el orden de las sumas sobre los componentes de datos, n, con eso sobre los receptores, r, e incluyendo un término de peso para cada fase de propagación, (r;x,r ) . La ecuación 50 ahora es en una forma donde ésta conserva la velocidad y flexibilidad del enfoque de apilado por difracción, pero permite el alcance de la generación de imagen de los componentes de tensor momento, y la incorporación de múltiples modos de propagación y componentes de datos.

Observar que, en la situación donde la trayectoria de rayos de fuente-receptor ha experimentado triplicaciones e incrementos correspondientes en el índice KMAH, es preferible migrar la transformada inversa de Hilbert de los datos en lugar de los datos en sí mismos. Sin embargo, la simetría de las transformadas de Hilbert, concretamente: H~*{x) = H°{x} ~2{x}= (51) H~3ix}= -H-' significa que en la práctica solamente los datos y su transformada de Hilbert inversa realmente son utilizados, junto con un término de signo.

Aproximación sólo de ángulos de rayo La ecuación 48 y la ecuación 50 se pueden aproximar adicionalmente reconociendo que los términos a y AM(x'r solo RM{x,r) son ajustes de amplitud escalar. Regresando la ecuación 28, la ecuación normal para la inversión de forma de onda completa se puede escribir como: donde se ha regresado a describir el tensor momento y la función de Green en una forma no envuelta. En la aproximación de generación de imagen utilizada para la generación de imagen de tensor momento en el análisis anterior, la matriz de producto interior fue aproximada como: Y f¾(r, ?', ?) Gn (r, x, ?) dr= ad?d(? - x') (53) Sin embargo, una aproximación alternativa podría ser: Y f S¡j(r, ?', ?) d? (r. x, ?) dr= a{x)6ü S{x - x') ( 54 ) donde ot (x) es un escalar no cero. El factor a' 1 (x) se puede considerar como una compensación para la pérdida de energía debido a la propagación de las ondas. Esto asegurará que la imagen señale en diferentes posiciones con la misma magnitud de la fuente produciendo la misma magnitud de la fuente en la solución donde se generó la imagen.

Utilizando la ecuación 52 con la ecuación 33 se obtiene: 1=3 mi(x, ?) = a~x (x) £j E¡ (x, r, <ü dm r, ?)?t ( 55 ) y de manera similar se puede continuar hasta la aproximación basada en rayo a la generación de imagen de tensor momento para obtener: rriijix, ?) S ( 56 ) La aproximación de sólo ángulos de rayo se realiza asumiendo : donde k es un escalar no cero. En otras palabras, el factor de escalacion de amplitud, oí1 (x) , multiplicado por la suma de los factores de amplitud de rayo, se promedia como un valor constante a través de toda la imagen. Por lo tanto, se obtiene la aproximación sólo de ángulos de rayo de la generación de imagen de tensor momento: e+itaT^xHn{r,u>)dr ( 58 ) asi denominada debido a que la proyección de los datos sobre los componentes del tensor momento depende de los elementos de ?^(?,G) los cuales son determinados por los ángulos de despegue para los rayos que abandonan el receptor, y los ángulos incidentes para los rayos que llegan al punto de imagen .

La ecuación 58 también se puede manipular en una forma de apilado por difracción proporcionando: El uso de la aproximación sólo de ángulos de rayo además simplifica los cálculos en el enfoque de generación de imagen, ya que éste puede ser implementado únicamente con el almacenamiento del ángulo del rayo en las tablas de búsqueda. Para medios heterogéneos 3D esto significa solamente que se utilizan siete números por punto de imagen (tres cosenos de dirección que describen los ángulos de despegue del rayo, tres cosenos de dirección que describen los ángulos de llegada, y el tiempo de desplazamiento del rayo) . Para medios con simetría, se requiere una menor cantidad de valores.

Adaptación de generación de imagen interferométrica Hasta ahora, se ha analizado la implementación de la migración de tensor momento basada en rayo como un enfoque de apilado por difracción. Sin embargo, en algunos escenarios pudiera ser deseable implementar la migración como generación de imagen interferométrica .

Para comenzar, considerar la imagen calculada por un solo trazo proyectado hacia atrás a partir de la ecuación 33: mí (x,?; Definir una correlación cruzada en el punto de imagen de dos trazos proyectados hacia atrás desde diferentes receptores : Xij(x,?;ra,rb) = m£/( ?; ra)'m (x,?; rb) (61) donde la señal propagada hacia atrás desde ra se utiliza como la señal de referencia. Sustituyendo en la ecuación 58 y moviendo los conjugados complejos a las funciones de Green de tensión se obtiene: Xij{x, >,ra,rb) (62) Ef¡{x,ra,u>Ydm (Gß,?) j t E™(x,rb,cS'dm (rb,w) Después reescribiendo se obtiene: X íx,ü>,ra,rb) El término en el segundo conjunto de corchetes es la correlación cruzada de dos trazos. Por lo tanto, la imagen de tensor momento interferométrica se obtiene mediante la comparación con la ecuación 33: m (x, x(dk(ra, co)*<im(rfc)?)) dredrfc En lo que respecta al enfoque de apilado por difracción, la ecuación 62 se puede adaptar para utilizar las funciones de Green basadas en rayo. Sustituyendo en la ecuación 41 se obtiene : tt????,?) xe-«erMC« »)-r4((*r«))(<ik(rei W»dm rfc, ?)) Observar que, en el interés de simplificar el álgebra anterior se ha asumido que el índice KMAH para los rayos que conectan el punto de imagen a cada receptor es cero. Sin embargo, si este no es el caso, entonces se puede aplicar una compensación utilizando las transformadas inversas de Hilbert en una manera similar a aquella antes descrita.

Finalmente, al proceder con un desarrollo similar a aquél antes descrito, se obtiene una fórmula tipo apilado por difracción similar a la ecuación 25: my(*) x 'km(r«; r„, t = G«(?, rb) - TM(x,re)) donde X km(ra; , rb,t) es la correlación cruzada de trazos dk(ra,t) y dm(?b,t). Una variación solamente de ángulos de rayo de la ecuación 64 también es posible: hjíx)= k j dra j drb wM(ra; rbl x) xX'km .ra> rb> t ~ TM(x,rb)— TM{x, Ga)) Ejemplo de migración mediante apilado por difracción De acuerdo con un ejemplo, una implementación general de la generación de imagen de migración de tensor momento como una migración mediante apilado por difracción se describe de la siguiente forma: El procedimiento básicamente describe la manera en que la ecuación 50 o la ecuación 67 se pueden implementar en un flujo de trabajo de procesamiento. En la figura 16 se muestra de manera representativa un gráfico de flujo acompañante para el flujo de trabajo del procesamiento.

Paso 1. El sistema de procesamiento se despliega en un dispositivo gue puede registrar, transferir y manipular datos sísmicos (por ejemplo, una computadora) .

Paso 2. Los datos sísmicos son registrados en los receptores/sensores 10 de posición conocida y son pasados al sistema de procesamiento. Los sensores sísmicos 10 pueden consistir de uno o más componentes sensibles a la vibración o sensibles a la presión. Estos componentes sensibles a la vibración pueden ser sensibles a la vibración en una dirección especifica. La energía sísmica de las fuentes detectadas por los sensores pueden o no ser aparente al momento de la examinación inicial de los registros de datos.

Paso 3. El sistema de procesamiento filtra y pre-procesa los datos utilizando técnicas estándar (tal como filtración de frecuencia) . Si se van a utilizar llegadas de múltiples trayectorias, la transformada inversa de Hilbert (es decir, H~K{dn[r,t) }) se calcula para cada trazo.

Paso 4. Cantidades necesarias para determinar los pesos de los datos en la ecuación 50 son calculadas para rayos que se propagan desde cada posición de receptor a un conjunto de puntos de imagen en el volumen de interés. Cantidades deseadas podrían incluir la amplitud de rayo compleja AM(x,r), el factor de dispersión geométrica F^(x,r), los cosenos o ángulos de dirección de la fuente ?, los cosenos de dirección del receptor, ?, y el índice KMAH para el rayo, K. Esto se realiza para cada fase de propagación de interés, M. La figura 17 muestra una propagación de rayos desde el módulo de sensor a una ubicación de punto de imagen, junto con los ángulos de despegue y llegada asociados. Los datos son seleccionados a partir de un sensor 10 utilizando el tiempo de origen más el tiempo de desplazamiento a lo largo del rayo. Los componentes de datos pueden ser rotados en componentes de tensor momento utilizando los ángulos de incidencia de los rayos en el punto de imagen y los ángulos de despegue en el receptor.

Paso 5. Para cada receptor y componente, n, la muestra de datos es seleccionada para un punto de imagen determinado y tiempo de origen (por ejemplo, H'k{ dn (r, t=T( r,s) + r ) } ) . Si el valor de k es mayor que 1, entonces las simetrías en la ecuación 1 son utilizadas para obtener el valor correcto. Si se desea una separación más fina de los puntos de imagen de lo que se tiene permitido por la construcción de la tabla en el paso 4, es posible interpolar elementos de la tabla en esta etapa. La figura 10 demuestra en forma de diagrama el proceso de selección de datos.

Paso 6. Los datos seleccionados son proyectados sobre un componente de tensor momento i, j, formando el vector a partir de las cantidades previas determinadas en las tablas de tiempo de desplazamiento (paso 4) y calculando el producto de vector con los datos seleccionados (dn (r, t= r + rM(x,r) ) .

Paso 7. Los datos proyectados son sumados de acuerdo con los pesos deseados, ^(G/ ,G). Esto produce un resultado acumulable para el componente de tensor momento elegido utilizando la fase de propagación elegida en el punto de imagen elegido y el tiempo de origen elegido. La suma puede asumir una variedad de formas dependiendo de los pesos elegidos (incluyendo suma, premediación u otra estadística descriptiva) .

Paso 8. Repetir el paso 7 para los otros componentes de tensor momento.

Paso 9. Repetir los pasos 5 a 8 para fases de propagación adicionales. Los resultados de cada fase se combinan para producir un resultado acumulable para cada componente de tensor momento en el punto de imagen y tiempo de origen elegidos.

Paso 10. Se calcula una fuerza o intensidad de fuente utilizando los componentes del tensor momento para el punto de imagen y tiempo de origen (paso 9) . Por ejemplo, la intensidad de la fuente podría ser calculada como la suma de los cuadrados de los componentes del tensor momento. Sin embargo, la intensidad de la fuente podría ser cualquier medición escalar de la magnitud combinada de los componentes de tensor momento en un punto de imagen.

Paso 11. Repetir los pasos 5 a 10 para cada punto de imagen y tiempo de origen en el volumen de interés.

Paso 12. Las ubicaciones de la fuente de punto son seleccionadas a partir de la función de intensidad de la fuente .

Ejemplo de apilado por difracción con proyección El procedimiento del ejemplo de migración mediante apilado por difracción antes descrito incorpora una implementación de la ecuación 50 o la ecuación 67, donde un bucle de apilado está sobre el punto de imagen espacial y el tiempo de origen. Sin embargo, datos sísmicos con frecuencia son almacenados en la memoria de la computadora como trazos o una serie de muestras que representan trazos sísmicos, y se pueden realizar ganancias computacionales considerables reordenando los bucles en el procedimiento anterior para explotar la localidad de la memoria.

Los detalles de un procedimiento óptimo dependerán del hardware y volumen de datos disponibles. Sin embargo, lo siguiente es una guía para aquellos expertos en la técnica respecto a la manera en que se puede acelerar el procedimiento en la mayoría de los sistemas de computadora, asumiendo que las muestras de datos están ordenadas por componente, después por muestra de tiempo, y finalmente por receptor .

Paso 1. El sistema de procesamiento es desplegado en un dispositivo gue puede registrar, transferir y manipular datos sísmicos (por ejemplo, una computadora) .

Paso 2. Datos sísmicos son registrados en los receptores de posición conocida y son pasados al sistema de procesamiento. Los sensores sísmicos pueden consistir de uno o más componentes sensibles a la vibración o sensibles a la presión. Estos componentes sensibles a la vibración pueden ser sensibles a la vibración en una dirección específica. La energía sísmica de las fuentes detectadas por los sensores pueden o no ser aparentes al momento de la examinación inicial de los registros de datos.

Paso 3. El sistema de procesamiento filtra y preprocesa los datos utilizando técnicas estándar (tal como filtración de frecuencia) . Si se van a utilizar llegadas de múltiples trayectorias, la transformada inversa de Hilbert (es decir, H'k{dn{r,t} ) es calculada para cada trazo.

Paso 4. Cantidades necesarias para determinar los pesos de los datos en la ecuación 50 son calculadas para rayos que se propagan desde cada posición de receptor a un conjunto de puntos de imagen en el volumen de interés. Cantidades deseadas podrían incluir la amplitud de rayo compleja AM(x,r), el factor de dispersión geométrica lf(x,r)r los cosenos o ángulos de dirección de fuente los cosenos de dirección del receptor, ?, y el índice KMAH para el rayo, K.

Esto se realiza para cada fase de propagación de interés, M.

Paso 5. Un vector de proyección es calculado para e primer receptor.

Paso 6. Los datos son seleccionados para un punto de imagen y el tiempo de origen deseado más anticipado (por ejemplo, dn (r, t=TM (x, r) ) ) .

Paso 7. El vector de datos es proyectado sobre los componentes de tensor momento.

Paso 8. Los datos proyectados son agregados a una suma en funcionamiento para cada componente de tensor momento. Las sumas en funcionamiento utilizadas serán determinadas por la naturaleza de la función de apilado (por ejemplo, los pesos) . Por ejemplo, si se utiliza la apariencia, entonces se utiliza una suma en funcionamiento y una suma de cuadrados.

Paso 9. Se repiten los pasos 6-8 para el siguiente tiempo de origen hasta que se han ejecutado todos los tiempos de origen deseados.

Paso 10. Se repiten los pasos 5-9 para cada receptor.

Paso 11. Las sumas en funcionamiento se combinan para producir una función de apilado para cada tiempo de origen en el punto de imagen.

Paso 12. Se repiten los pasos 5-11 para otras fases, y los resultados se combinan para producir una función de apilado acumulable para cada tiempo de origen en el punto de imagen .

Paso 13. Se calcula una intensidad o fuerza de la fuente para cada tiempo de origen utilizando los componentes de tensor momento para el punto de imagen.

Paso 14. Se repiten los pasos 5-13 para cada punto de imagen en el volumen de interés.

Paso 15. Se seleccionan las ubicaciones de la fuente de puntos a partir de la función de intensidad de la fuente.

Ejemplo de generación de imagen interferométrica con proyecciones Lo siguiente proporciona una descripción de la manera en que se puede lograr la difracción interferométrica descrita en las ecuaciones 66 y 67. El procedimiento de cierta forma es similar a aquél antes descrito, con diferencias primarias siendo los cálculos de las señales correlacionadas cruzadas, y el bucle sobre el tiempo de origen es reemplazado con un bucle doble sobre los sensores y componentes.

Paso 1. El sistema de procesamiento es desplegado en un dispositivo que puede registrar, transferir y manipular datos sísmicos (por ejemplo, una computadora) .

Paso 2. Datos sísmicos son registrados en los receptores de posición conocida y son pasados al sistema de procesamiento. Los sensores sísmicos pueden consistir de uno o más componentes sensibles a la vibración o sensibles a la presión. Estos componentes sensibles a la vibración pueden ser sensibles a la vibración en una dirección específica. La energía sísmica de las fuentes detectadas por los sensores pueden o no ser aparentes al momento de la examinación inicial de los registros de datos.

Paso 3. El sistema de procesamiento filtra y preprocesa los datos utilizando técnicas estándar (tal como filtración de frecuencia) . Si se van a utilizar llegadas de múltiples trayectorias, la transformada inversa de Hilbert (es decir, H"k{dn(r, t) } ) es calculada para cada trazo.

Paso 4. Cantidades necesarias para determinar los pesos de los datos en la ecuación 50 son calculadas para rayos que se propagan desde cada posición de receptor a un conjunto de puntos de imagen en el volumen de interés. Cantidades deseadas podrían incluir la amplitud de rayo compleja AM(x,r) , el factor de dispersión geométrica lf(x,r)r los cosenos o ángulos de dirección de fuente y, los cosenos de dirección del receptor, ?, y el índice KMAH para el rayo, K. Esto se realiza para cada fase de propagación de interés, M.

Paso 5. Los datos registrados son utilizados para construir un conjunto de señales correlacionadas cruzadas donde la señal del receptor, ra, componente, k, es tomada como la señal de referencia y la señal de rb. Observar que no todos los pares de señales correlacionadas cruzadas son requeridos. Si ra=rb entonces k?m, ya que éste es el trazo de autocorrelación y no introduce nueva información.

También, por simetría de las correlaciones cruzadas x'km(ra/rb/t)=x'mk(rb;ra,-t) , de manera que solo se necesita llevar a cabo la mitad de las combinaciones de correlaciones cruzadas receptor-receptor. Finalmente, no es necesario almacenar todo el trazo de correlación cruzada, solamente se utiliza el rango de tiempo +maxx | T(x, rb) -T (x, ra) \ . Este es el diferencial máximo sacado entre dos receptores desde un punto en la región de interés.

Paso 6. Los datos son seleccionados para un punto de imagen y par de receptores de acuerdo con x'km (ra;rb/ t=TM(x,rb) -TM(x,ra) ) . La figura 13 muestra una representación en diagrama de la sección de datos.

Paso 7. Los datos seleccionados son proyectados sobre un componente de tensor momento, i, j, mediante la formación de la matriz a partir de las cantidades previas determinadas en las tablas de tiempo de desplazamiento (paso 4) y calculando el producto de vector con los datos de correlación cruzada seleccionados X k (rá;rb, t=TM(x,rb) -TM(x,ra) ) . Donde una separación más fina de puntos de imagen es deseada de lo que se permite mediante la construcción de la tabla en el paso 4, es posible interpolar elementos de la tabla en esta etapa.

Paso 8. .Los datos proyectados son sumados de acuerdo con los pesos deseados, vi4 {ra; rb,x) , por lo tanto produciendo un resultado acumulable para el componente de tensor momento elegido utilizando la fase de propagación elegida en el punto de imagen y tiempo de origen elegido. La suma puede asumir una variedad de formas dependiendo de los pesos elegidos (incluyendo la suma, premediación u otras estadísticas descriptivas) .

Paso 9. Los pasos 7 y 8 se repiten para otros componentes de tensor momento.

Paso 10. Los pasos 6-9 se repiten para todos los trazos de referencia, y para todos los trazos comparativos.

Paso 11. Los pasos 6-10 se repiten para fases de propagación adicionales.

Paso 12. Los pasos 6-11 se repiten para cada receptor.

Paso 13. Los pasos 6-12 se repiten para otros puntos de imagen en el volumen de interés.

Paso 14. Ubicaciones de fuente de punto son seleccionadas a partir de la función de intensidad de fuente.

Ejemplo del sistema De manera representativa en la figura 18 se ilustra un ejemplo de un sistema 20 para generar una imagen de una región subterránea de interés. Los métodos aquí descritos pueden ser implementados utilizando el sistema 20, o cualesquiera otros métodos dentro del alcance de esta divulgación pueden ser implementados con el sistema. Sin embargo, no es necesario que el sistema 20 sea utilizado, apegándose con los principios de esta divulgación.

En el ejemplo de la figura 18, el sistema 20 incluye una computadora 22 que tiene al menos un procesador 24. Las instrucciones 26 para ejecutar uno o más de los métodos antes descritos son cargadas en la memoria de la computadora 28. Las instrucciones 26 podrían ser suministradas en cualquier forma, pero de preferencia se incorporan en un medio legible por computadora (tal como, en un disco duro, memoria de estado sólido o cualquier otro tipo de dispositivo de almacenamiento) . De manera alternativa, las instrucciones 26 podrían ser transmitidas a la computadora 22 a través de cualquier otro medio (por ejemplo, comunicación cableada o inalámbrica, etcétera) .

Los datos 32 de los sensores 10 también son ingresados a la memoria de computadora 30. La memoria 30 puede ser la misma que, o diferente de la memoria 28. Por ejemplo, si la computadora 22 está dedicada a ejecutar el método, entonces las instrucciones 26 pueden ser almacenadas en una memoria tipo ROM no volátil, mientras que los datos del sensor 32 pueden ser almacenados en una memoria tipo RAM. Se puede utilizar cualquier tipo de memoria ya sea para cualquiera de las memorias 28, 30 apegándose al alcance de esta divulgación .

El procesador 34 lleva a cabo las instrucciones 26, utilizando los datos de entrada 32. Se pueden suministrar entradas adicionales (por ejemplo, a través de un operador para seleccionar opciones, iniciar rutinas, etcétera) a través de un dispositivo de entrada separado 34 (tal como, un teclado, ratón, etcétera) . Se puede utilizar cualquier tipo de dispositivo de entrada 34 apegándose al alcance de esta divulgación .

Se puede utilizar un procesador de gráficos separado 36 para producir gráficos convenientes para presentación en una pantalla 38 (tal como, un monitor de computadora, una pantalla de video, una impresora, etcétera) . Se puede utilizar cualquier tipo de pantalla 38, apegándose al alcance de esta divulgación. El procesador de gráficos 36 también se puede utilizar para llevar a cabo las instrucciones 26.

A partir de la descripción anterior y la divulgación de diversas modalidades será aparente que se proporcionan mejoras significativas para asi analizar la distribución y propiedades de eventos de la subsuperficie . Aqui se describen diversas modalidades del método únicamente para los propósitos de ilustrar la invención en sus diversos aspectos.

Se tiene contemplado y se entenderá de manera explícita que otras sustituciones, alteraciones y/o modificaciones, incluyendo pero no limitado a cualesquiera variantes y opciones de dicha implementación tal como se pudieran haber observado o sugerido específicamente aquí, incluyendo la inclusión de mejoras tecnológicas a cualquier paso de método particular o componente de sistema descubierto o desarrollado después de la fecha de esta divulgación, se pueden realizar a las modalidades divulgadas sin necesariamente apartarse del alcance técnico y legal de esta divulgación.

Se tienen contempladas específicamente las siguientes variaciones : 1. - Con respecto a probabilidad/certeza de evento, se tiene contemplado que puede ser conveniente combinar el procedimiento de generación de imagen de migración de tensor momento aquí divulgado con una técnica para calcular la función de densidad de probabilidad para una amplitud de apilado a fin de generar una probabilidad para la posición y tiempo siendo una fuente sísmica. 2. - Con respecto al error de ubicación de evento, específicamente se tiene contemplado que la combinación del procedimiento de generación de imagen de migración de tensor momento con el análisis de probabilidad se puede utilizar para calcular un error asociado con la ubicación de la fuente sísmica . 3.- Con respecto a un método para una inversión de tensor momento de forma de onda completa, se tiene contemplado el uso de la generación de imagen de migración de tensor momento como un primer paso en un esquema de inversión para los componentes de tensor momento.

En ejemplos antes descritos, se proporciona en la técnica un método para generar imágenes de una región subterránea. El método puede comprender: registrar datos sísmicos reales emitidos desde los receptores sísmicos (por ejemplo, sensores 10) que tienen posiciones conocidas; ingresar los datos sísmicos a un sistema de procesamiento; y el sistema de procesamiento ejecuta instrucciones que proyectan una muestra de datos seleccionada a partir de los datos sísmicos sobre un componente de tensor momento.

El método también puede incluir el sistema de procesamiento que calcula las cantidades deseadas para determinar pesos de datos en la ecuación: donde las variables son definidas tal como se estableció antes .

Las cantidades deseadas pueden incluir amplitud de rayo complejo AM(x,r), factor de dispersión geométrica ?^(?,G) , cosenos o ángulos de dirección de fuente ?, cosenos de dirección de receptor, ?, e índice KMAH de rayo, K, para cada fase de propagación de interés, M.

El método también puede incluir, para cada receptor y componente, n, seleccionar una muestra de datos para un punto de imagen y tiempo de origen seleccionados conforme a lo definido por la ecuación: (dn (r, t=r +TM{x,r) ) ) .

La ejecución del sistema de procesamiento también puede incluir proyectar la muestra de datos seleccionados sobre el componente de tensor momento i,j, formando el vector a partir de cantidades determinadas previas en las tablas de tiempo de desplazamiento conforme a lo definido por la ecuación: dn{r,t=T+TM(x,r)) .

El método también puede incluir sumar los datos proyectados de acuerdo con los pesos deseados, produciendo así un resultado acumulable para un componente de tensor momento seleccionado utilizando una fase de propagación seleccionada en un punto de imagen y tiempo de origen seleccionados. La suma puede comprender al menos uno de suma y promedio.

El método puede incluir repetir la suma para cualesquiera otros componentes de tensor momento, produciendo así un resultado acumulable para todos los componentes de tensor momento utilizando la fase de propagación seleccionada en el punto de imagen y tiempo de origen seleccionados.

El método también puede incluir repetir la suma para cualesquiera fases de propagación adicionales, produciendo asi un resultado acumulable para cada componente de tensor momento en el punto de imagen y tiempo de origen seleccionados .

El método también puede incluir calcular una intensidad de la fuente utilizando el resultado acumulable para cada componente de tensor momento en el punto de imagen y tiempo de origen seleccionados.

El método también puede incluir repetir los pasos de suma y cálculo para cada punto de imagen y tiempo de origen en un volumen de interés.

El método puede incluir seleccionar las ubicaciones de fuente de puntos a partir de una función de intensidad de la fuente .

El cálculo de la intensidad de la fuente puede comprender calcular la intensidad de la fuente como la suma de los cuadrados del resultado acumulable para cada uno de los componentes de tensor momento. El cálculo de la intensidad de la fuente puede comprender el cálculo de una medición escalar de una magnitud combinada del resultado acumulable para cada uno de los componentes de tensor momento en cada punto de imagen.

La pluralidad de receptores sísmicos (por ejemplo, sensores 10) consiste de uno o más componentes sensibles a la presión o sensibles a la vibración. Cada uno de la pluralidad de receptores sísmicos puede ser sensible a la vibración únicamente en una dirección específica.

El método también puede incluir el preprocesamiento de los datos sísmicos mediante filtración de frecuencia.

Antes también se describió un sistema 20 para uso en la generación de imagen de una región subterránea de interés. En un ejemplo, el sistema 20 puede incluir instrucciones 26 que operan sobre datos sísmicos reales registrados 32 emitidos desde receptores sísmicos (por ejemplo, sensores 10) que tienen posiciones conocidas, y al menos un procesador 24. Las instrucciones 26 ocasionan que el procesador 24 proyecte una muestra de datos seleccionada desde los datos sísmicos 32 sobre un componente de tensor momento i,j.

Las instrucciones 26 pueden ocasionar que el procesador 24 calcule cantidades deseadas para determinar pesos de datos en la ecuación: donde las variables son definidas tal como se estableció antes .

Las instrucciones 26 pueden ocasionar que el procesador 24, para cada receptor y componente, n, seleccione una muestra de datos para un punto de imagen y tiempo de origen seleccionados conforme a lo definido por la ecuación: (dn(r,t=r +T„{x,r) ) ) .

Las instrucciones 26 pueden ocasionar que el procesador 24 además proyecte la muestra de datos seleccionada sobre el componente de tensor momento i,j, formando el vector a partir de las cantidades previas determinadas en las tablas de tiempo de desplazamiento conforme a lo definido por la ecuación: dn {r, t=T +TM{xrr) ) .

Las instrucciones 26 pueden ocasionar que el procesador 24 sume los datos proyectados de acuerdo con los pesos deseados, produciendo asi un resultado acumulable para un componente de tensor momento seleccionado utilizando una fase de propagación seleccionada en un punto de imagen y tiempo de origen seleccionados.

Los datos proyectados pueden ser sumados por al menos uno de suma y promedio .

Las instrucciones 26 pueden ocasionar que el procesador 24 repita la suma para cualesquiera otros componentes de tensor momento, produciendo asi un resultado acumulable para todos los componentes de tensor momento utilizando la fase de propagación seleccionada en el punto de imagen y tiempo de origen seleccionados.

Las instrucciones 26 pueden ocasionar que el procesador 24 repita la suma para cualesquiera fases de propagación adicionales, produciendo asi un resultado acumulable para cada componente de tensor momento en el punto de imagen y tiempo de origen seleccionados.

Las instrucciones 26 pueden ocasionar que el procesador 24 calcule una intensidad de la fuente utilizando el resultado acumulable para cada componente de tensor momento en el punto de imagen y tiempo de origen seleccionados.

Las instrucciones 26 pueden ocasionar que el procesador 24 repita la suma y cálculo para cada punto de imagen y tiempo de origen en un volumen de interés.

Las instrucciones 26 pueden ocasionar que el procesador 24 seleccione las ubicaciones de la fuente de puntos a partir de una función de intensidad de fuente.

Las instrucciones 26 pueden ocasionar que el procesador 24 calcule la intensidad de la fuente como una suma de cuadrados del resultado acumulable para cada uno de los componentes de tensor momento.

Las instrucciones 26 pueden ocasionar que el procesador 24 calcule la intensidad de la fuente como una medición escalar de una magnitud combinada del resultado acumulable para cada uno de los componentes de tensor momento en cada punto de imagen.

Las instrucciones 26 pueden ocasionar que el procesador 24 preprocese los datos sísmicos mediante filtración de frecuencia .

Antes también se describió un método para generar una imagen de una región subterránea. En un ejemplo, el método puede comprender: Paso 1. registrar datos sísmicos en receptores sísmicos de posición conocida y pasar los datos a un sistema de procesamiento; Paso 2. filtrar y preprocesar los datos sísmicos; Paso 3. calcular las cantidades deseadas para determinar los pesos de los datos en una ecuación: donde las variables son definidas tal como aquí se establece. La ecuación de preferencia conserva la velocidad y flexibilidad de enfoque de apilado por difracción, pero permite el alcance de la imagen de componentes de tensor momento, y la incorporación de múltiples modos de propagación y componentes de datos, desde cada posición del receptor a un conjunto de puntos de imagen en el volumen de interés; Paso 4. Para cada receptor y componente, n, seleccionar una muestra de datos para un punto de imagen y tiempo de origen determinados ( dn ( r, t=r +TM(x, r) ) ) ; Paso 5. proyectar los datos seleccionados sobre un componente de tensor momento i,j formando el vector cy~M " ?(? ) a partir de las cantidades previas determinadas en las tablas de tiempo de desplazamiento dn(r,t=T+T„(x,r) ) .

Paso 6. sumar los datos proyectados de acuerdo con los pesos deseados, t" ( r/x, r ) , produciendo asi un resultado acumulable para el componente de tensor momento elegido utilizando la fase de propagación elegida en el punto de imagen y tiempo de origen elegidos; Paso 7. repetir el paso 6 para otros componentes de tensor momento; Paso 8. repetir los pasos 4 a 7 para fases de propagación adicionales a fin de producir un resultado acumulable para cada componente de tensor momento en el punto de imagen y tiempo de origen elegidos; Paso 9. Calcular una intensidad de fuente utilizando los componentes de tensor momento para el punto de imagen y tiempo de origen del paso 8; Paso 10. Repetir los pasos 4 a 9 para cada punto de imagen y tiempo de origen en el volumen de interés; y Paso 11. Seleccionar ubicaciones de fuente de puntos a partir de la función de intensidad de la fuente.

La pluralidad de receptores sísmicos puede consistir de uno o más componentes sensibles a la presión o sensibles a la vibración. Cada uno de la pluralidad de receptores sísmicos puede ser sensible a la vibración en una dirección específica .

El paso de filtración y preprocesamiento de los datos sísmicos puede incluir la filtración de frecuencia.

Las cantidades deseadas pueden incluir la amplitud de rayo complejo AM(x,r), el factor de dispersión geométrica F^(x,r), los cosenos o ángulos de dirección de la fuente ?, los cosenos de dirección del receptor, r¡ , y el índice KMAH de rayo, K, para cada fase de propagación de interés, M.

La suma puede comprender la suma, promedio u otras estadísticas descriptivas, dependiendo de los pesos elegidos.

El paso 9 que consiste en calcular una intensidad de la fuente puede incluir calcular la intensidad de la fuente como la suma de los cuadrados de los componentes de tensor momento .

El paso 9 que consiste en calcular una intensidad de la fuente puede comprender calcular una medición escalar de la magnitud combinada de los componentes del tensor momento en un punto de imagen.

Otro método de generación de imagen de una región subterránea antes descrito puede incluir: (1) registrar datos sísmicos en receptores sísmicos de posiciones conocidas, y pasar los datos a un sistema de procesamiento; (2) calcular cantidades para determinar pesos de datos en una migración de generación de imagen de tensor momento, las cantidades son cualquier medición derivada del trazado de uno o más rayos sísmicos; (3) construir un conjunto de señales correlacionadas cruzadas donde una señal de cada componente de receptor es tomada como una señal de referencia, y ejecutar una correlación cruzada con una señal comparativa de otro receptor; (4) para cada receptor y componente, seleccionar una muestra de datos para un punto de imagen y par de receptor determinados ; (5) proyectar la muestra de datos seleccionada sobre un componente de tensor momento i,j, formando un vector a partir de las cantidades calculadas previas en las tablas de tiempo de desplazamiento y calcular un producto del vector con las señales correlacionadas cruzadas seleccionadas; (6) sumar los datos proyectados de acuerdo con los pesos deseados, produciendo asi un resultado acumulable para el componente de tensor momento elegido utilizando la fase de propagación elegida en el punto de imagen y tiempo de origen elegidos; (7) repetir los pasos (5) y (6) para cualquier otro componente de tensor momento; (8) repetir los pasos (4) a (7) para cualesquiera señales de referencia adicionales, y cualesquiera señales comparativas adicionales; (9) repetir los pasos (4) a (8) para cualesquiera fases de propagación adicionales; (10) repetir los pasos (4) a (9) para cada receptor adicional; y (11) repetir los pasos (4) a (10) para cada punto de imagen y tiempo de origen en el volumen de interés.

Aunque se han descrito diversos ejemplos antes, con cada ejemplo teniendo ciertas características, se debiera entender que no es necesario que una característica particular de un ejemplo sea utilizada exclusivamente con ese ejemplo. Más bien, cualquiera de las características antes descritas y/o mostradas en los dibujos se puede combinar con cualquiera de los ejemplos, además de o en sustitución de cualquiera de las otras características de esos ejemplos. Las características de un ejemplo no son mutuamente exclusivas para las características de otro ejemplo. Más bien, el alcance de esta divulgación abarca cualquier combinación de cualquiera de las características .

Aunque cada ejemplo antes descrito incluye una cierta combinación de características, se debiera entender que no es necesario que todas las características de un ejemplo sean utilizadas. Más bien, se puede utilizar cualquiera de las características antes descritas, sin que también se utilice cualquier otra característica o características particulares. Las modalidades simplemente se describen como ejemplos de aplicaciones útiles de los principios de la divulgación, la cual no se limita a algún detalle específico de estas modalidades. Los términos "incluyendo", "incluye", "comprendiendo", "comprende" y términos similares se utilizan en un sentido no limitativo en esta especificación. Por ejemplo, si un sistema, método, aparato, dispositivo, etcétera se describe como "incluyendo" una cierta característica o elemento, el sistema, método, aparato, dispositivo, etcétera, puede incluir esa característica o elemento, y también puede incluir otras características o elementos. De manera similar, el término "comprende" se considera para significar "comprende, pero no se limita a".

Por supuesto un experto en la técnica, al momento de una consideración cuidadosa de la descripción anterior de las modalidades representativas de la divulgación, fácilmente apreciará que se pueden realizar muchas modificaciones, adiciones, sustituciones, eliminaciones y otros cambios a las modalidades especificas, y dichos cambios son contemplados por los principios de esta divulgación. Por consiguiente, la descripción detallada anterior se entenderá claramente como siendo proporcionada a manera de ilustración y ejemplos solamente, el espíritu y alcance de la invención queda limitado únicamente por las reivindicaciones anexas y sus equivalentes .

Tabla de símbolos matemáticos Convenciones - Escalares utilizan texto normal - Matrices y vectores utilizan letra en negrilla Símbolos r Vector de posición de receptor s Vector de posición de fuente óptica x Vector de posición de punto de imagen t Tiempo r Tiempo de origen de la fuente frecuencia angular Datos sísmicos registrados en el componente, i, y posición del receptor, r y tiempo t Componente de fuerza de punto en la posición s y tiempo t Función de Green que transforma el componente de fuerza de punto j en s en el componente de receptor i en r.

Derivado espacial de la función de Green con respecto a la dirección k en s .

Elemento de tensor momento Función de Geen no envuelta Transformada de Hilbert de función x Transformada de Hilbert inversa de función x Parte de campo de ondas correspondiente al modo de propagación m en el componente i .

Velocidad de onda P Velocidad de onda S Densidad Distancia radial entre fuente y receptor Amplitud de rayo para el desplazamiento del rayo entre la fuente y el receptor, con la fase de propagación M Tiempos de desplazamiento a lo largo del rayo con la fase de propagación M Dispersión geométrica en medio heterogéneo. La proporción del área de ángulo sólido en la fuente al área de frente de onda en el receptor Matrices que proyectan el vector de movimiento en la fuente sobre los componentes en el receptor para la fase de propagación M.

Dirección de rayo en el receptor de rayo y dos vectores que forman un conjunto ortogonal >? ' Dirección de rayo en la fuente y otros dos vectores que forman un conjunto ortogonal W° (r) Atributo de forma de onda observado rf"(r,x) Atributo de forma de onda modelado ??,t) Función de imagen/apilado en el punto de imagen y tiempo de origen w(r;x, t ) Peso de datos en migración mediante apilado por difracción X(ra,rb,t) Correlación cruzada de trazos en los sensores ra y rb utilizando ra como la referencia w(ra,rbfx, t) Peso para suma de correlación cruzada a Constante de proporcionalidad real de la aproximación de generación de imagen Elemento del tensor de tensión observado en x debido a la fuente de puntos dirigida en la mava dirección en r. También referido como función de Green de tensión en el texto Operador que describe el patrón de radiación desde la fuente del punto en el componente, i, para el tipo de onda m Matriz de proyección no dimensional para el tipo de onda M observado en el receptor, r, y componente, n, sobre los componentes de tensor momento ij Factor de equilibrio de generación de imagen en aproximación solo de ángulos de rayo. Se puede considerar como la compensación para la pérdida de energía debido a que la propagación de la onda asegura los puntos de imagen en diferentes posiciones con la misma magnitud de la fuente produciendo la misma magnitud de la fuente en la solución Escalar no cero utilizado en la aproximación del ángulo del rayo Componente de tensor momento proyectado hacia atrás desde un solo receptor ra Correlación cruzada del dominio de frecuencia del tensor momento proyectado hacia atrás desde el receptor ra, con este desde el receptor rb Señal correlacionada cruzada del dominio de tiempo entre el receptor ra componente k y el receptor rb componente m Operadores

Claims (49)

NOVEDAD DE LA INVENCION Habiendo descrito la presente invención, se considera como una novedad y, por lo tanto, se reclama como propiedad lo contenido en las siguientes: REIVINDICACIONES

1. - Un método para generar una imagen de una región subterránea, el método comprende: registrar datos sísmicos reales emitidos desde receptores sísmicos de posición conocida; ingresar los datos sísmicos a un sistema de procesamiento; y el sistema de procesamiento ejecuta instrucciones que proyectan una muestra de datos seleccionada a partir de los datos sísmicos sobre un componente de tensor momento.

2. - El método de conformidad con la reivindicación 1, que además comprende que el sistema de procesamiento calcule cantidades deseadas para determinar pesos de datos en una migración de generación de imagen de tensor momento basada en rayo, las cantidades son cualquier medición derivada del trazado de uno o más rayos sísmicos.

3. - El método de conformidad con la reivindicación 2, caracterizado porque las cantidades deseadas incluyen amplitud de rayo compleja, factor de dispersión geométrica, cosenos o ángulos de dirección de la fuente, cosenos de dirección del receptor, e índice KMAH del rayo para cada fase de propagación de interés.

4. - El método de conformidad con la reivindicación 2, que además comprende, para cada receptor y componente, seleccionar una muestra de datos para un punto de imagen y tiempo de origen seleccionados.

5. - El método de conformidad con la reivindicación 4, caracterizado porque la ejecución del sistema de procesamiento además comprende proyectar la muestra de datos seleccionada sobre el componente de tensor momento i,j formando un vector a partir de las cantidades calculadas previas en las tablas de tiempo de desplazamiento.

6. - El método de conformidad con la reivindicación 1, que además comprende sumar los datos proyectados de acuerdo con los pesos deseados, produciendo así un resultado acumulable para un componente de tensor momento seleccionado utilizando una fase de propagación seleccionada en un punto de imagen y tiempo de origen seleccionados.

7. - El método de conformidad con la reivindicación 6, caracterizado porque la suma comprende al menos uno de suma y promedio .

8. - El método de conformidad con la reivindicación 6, que además comprende repetir la suma para cualesquiera otros componentes de tensor momento, produciendo así un resultado acumulable para todos los componentes de tensor momento utilizando la fase de propagación seleccionada en el punto de imagen y tiempo de origen seleccionados.

9.- El método de conformidad con la reivindicación 8, que además comprende repetir la suma para cualesquiera fases de propagación adicionales, produciendo asi un resultado acumulable para cada componente de tensor momento en el punto de imagen y tiempo de origen seleccionados.

10.- El método de conformidad con la reivindicación 9, que además comprende calcular una intensidad de la fuente utilizando el resultado acumulable para cada componente de tensor momento en el punto de imagen y tiempo de origen seleccionados .

11.- El método de conformidad con la reivindicación 10, que además comprende repetir los pasos de suma y cálculo para cada punto de imagen y tiempo de origen en un volumen de interés .

12. - El método de conformidad con la reivindicación 11, que además comprende seleccionar las ubicaciones de fuente de puntos a partir de una función de intensidad de la fuente.

13. - El método de conformidad con la reivindicación 10, caracterizado porque el cálculo de la intensidad de la fuente comprende calcular la intensidad de la fuente como la suma de los cuadrados del resultado acumulable para cada uno de los componentes de tensor momento.

14. - El método de conformidad con la reivindicación 10, caracterizado porque el cálculo de la intensidad de la fuente comprende calcular una medición escalar de una magnitud combinada del resultado acumulable para cada uno de los componentes de tensor momento en cada punto de imagen.

15. - El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque la pluralidad de receptores sísmicos consiste de uno o más componentes sensibles a la vibración o sensibles a la presión.

16. - El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque cada uno de la pluralidad de receptores sísmicos es sensible a la vibración únicamente en una dirección específica.

17. - El método de conformidad con la reivindicación 1, que además comprende seleccionar las ubicaciones de la fuente de puntos a partir de una función de intensidad de la fuente.

18. - Un sistema para uso en la generación de imagen de una región subterránea de interés, el sistema comprende: instrucciones que operan en datos sísmicos reales registrados emitidos desde los receptores sísmicos que tienen posiciones conocidas; y al menos un procesador, en donde las instrucciones ocasionan que el procesador proyecte una muestra de datos seleccionada a partir de los datos sísmicos sobre un componente de tensor momento.

19. - El sistema de conformidad con la reivindicación 18, caracterizado porque las instrucciones ocasionan que el procesador calcule cantidades deseadas para determinar pesos de datos en una migración de generación de imagen de tensor momento basada en rayo, las cantidades calculadas son cualquier medición derivada del trazado de uno o más rayos sísmicos.

20. - El sistema de conformidad con la reivindicación 19, caracterizado porque las cantidades deseadas incluyen amplitud de rayo compleja, factor de dispersión geométrica, cosenos o ángulos de dirección de la fuente, cosenos de dirección del receptor, e índice KMAH de rayo para cada fase de propagación de interés.

21. - El sistema de conformidad con la reivindicación 19, caracterizado porque las instrucciones ocasionan que el procesador, para cada receptor y componente, n, seleccione una muestra de datos para un punto de imagen y tiempo de origen seleccionados.

22. - El sistema de conformidad con la reivindicación 21, caracterizado porque las instrucciones ocasionan que el procesador además proyecte la muestra de datos seleccionada sobre el componente de tensor momento i,j, formando un vector a partir de las cantidades previas calculadas en las tablas de tiempo de desplazamiento.

23. - El sistema de conformidad con la reivindicación 18, caracterizado porque las instrucciones ocasionan que el procesador sume los datos proyectados de acuerdo con los pesos deseados, produciendo asi un resultado acumulable para un componente de tensor momento seleccionado utilizando una fase de propagación seleccionada en un punto de imagen y tiempo de origen seleccionados.

24. - El sistema de conformidad con la reivindicación 23, caracterizado porque los datos proyectados son sumados por al menos uno de suma y promedio.

25. - El sistema de conformidad con la reivindicación 23, caracterizado porque las instrucciones ocasionan que el procesador repita la suma para cualesquiera otros componentes de tensor momento, produciendo así un resultado acumulable para todos los componentes de tensor momento utilizando la fase de propagación seleccionada en el punto de imagen y tiempo de origen seleccionados.

26. - El sistema de conformidad con la reivindicación 25, caracterizado porque las instrucciones ocasionan que el procesador repita la suma para cualesquiera fases de propagación adicionales, produciendo así un resultado acumulable para cada componente de tensor momento en el punto de imagen y tiempo de origen seleccionados.

27. - El sistema de conformidad con la reivindicación 26, caracterizado porque las instrucciones ocasionan que el procesador calcule una intensidad de la fuente utilizando el resultado acumulable para cada componente de tensor momento en el punto de imagen y tiempo de origen seleccionados.

28. - El sistema de conformidad con la reivindicación 27, caracterizado porque las instrucciones ocasionan que el procesador repita la suma y cálculo para cada punto de imagen y tiempo de origen en un volumen de interés.

29. - El sistema de conformidad con la reivindicación 28, caracterizado porque las instrucciones ocasionan que el procesador seleccione ubicaciones de la fuente de puntos a partir de una función de intensidad de la fuente.

30. - El sistema de conformidad con la reivindicación 27, caracterizado porque las instrucciones ocasionan que el procesador calcule la intensidad de la fuente como una suma de cuadrados del resultado acumulable para cada uno de los componentes de tensor momento.

31. - El sistema de conformidad con la reivindicación 27, caracterizado porque las instrucciones ocasionan que el procesador calcule la intensidad de la fuente como una medición escalar de una magnitud combinada del resultado acumulable para cada uno de los componentes del tensor momento en cada punto de imagen.

32. - El sistema de conformidad con la reivindicación 18, caracterizado porque la pluralidad de receptores sísmicos consiste de uno o más componentes sensibles a la vibración o sensibles a la presión.

33. - El sistema de conformidad con la reivindicación 18, caracterizado porque cada uno de la pluralidad de receptores sísmicos es sensible a la vibración únicamente en una dirección específica.

34. - El sistema de conformidad con la reivindicación 18, caracterizado porque las instrucciones ocasionan que el procesador preprocese los datos sísmicos mediante filtración de frecuencia.

35. - Un método para generar una imagen de una región subterránea, el método comprende: (1) registrar datos sísmicos en receptores sísmicos de posición conocida, y pasar los datos a un sistema de procesamiento; (2) filtrar y preprocesar los datos sísmicos; (3) calcular cantidades deseadas necesarias para determinar los pesos de los datos en una migración de generación de imagen de tensor momento basada en rayo, las cantidades siendo cualquier medición derivada del trazado de un o más rayos sísmicos; (4) para cada receptor y componente, seleccionar una muestra de datos para un punto de imagen y tiempo de origen determinados; (5) proyectar la muestra de datos seleccionada sobre un componente de tensor momento i,j, formando un vector a partir de las cantidades calculadas previas en las tablas de tiempo de desplazamiento; (6) sumar los datos proyectados de acuerdo con los pesos deseados, produciendo así un resultado acumulable para el componente de tensor momento elegido utilizando la fase de propagación elegida en el punto de imagen y tiempo de origen elegidos ; (7) repetir el paso (6) para cualesquiera otros componentes de tensor momento, (8) repetir los pasos (4) a (7) para cualesquiera fases de propagación adicionales para producir un resultado acumulable para cada componente de tensor momento en el punto de imagen y tiempo de origen elegidos; (9) calcular una intensidad de la fuente utilizando los componentes de tensor momento para el punto de imagen y tiempo de origen del paso (8); (10) Repetir los pasos (4) a (9) para cada punto de imagen y tiempo de origen en el volumen de interés; y (11) seleccionar las ubicaciones de la fuente de puntos a partir de una función de intensidad de la fuente.

36. - El método de conformidad con la reivindicación 35, caracterizado porque la pluralidad de receptores sísmicos consiste de uno o más componentes sensibles a la vibración o sensibles a la presión.

37. - El método de conformidad con la reivindicación 35, caracterizado porque cada uno de la pluralidad de los receptores sísmicos es sensible a la vibración en una dirección específica.

38. - El método de conformidad con la reivindicación 35, caracterizado porque el paso de filtración y preprocesamiento de los datos sísmicos incluye filtración de frecuencia.

39. - El método de conformidad con la reivindicación 35, caracterizado porque las cantidades deseadas incluyen la amplitud de rayo compleja, el factor de dispersión geométrica, los cosenos o ángulos de dirección de la fuente, los cosenos de dirección del receptor, y el índice KMAH del rayo, para cada fase de propagación de interés.

40. - El método de conformidad con la reivindicación 39, caracterizado porque la suma comprende incluir, sumar, promediar u otras estadísticas descriptivas, dependiendo de los pesos elegidos.

41. - El método de conformidad con la reivindicación 40, caracterizado porque el paso (9) del cálculo de una intensidad de la fuente comprende calcular como la suma de los cuadrados de los componentes de tensor momento.

42. - El método de conformidad con la reivindicación 40, caracterizado porque el paso (9) del cálculo de una intensidad de la fuente comprende calcular una medición escalar de la magnitud combinada de los componentes de tensor momento en un punto de la imagen.

43. - Un método para generar una imagen de una región subterránea, el método comprende: (1) registrar datos sísmicos en receptores sísmicos de posiciones conocidas, y pasar los datos a un sistema de procesamiento; (2) calcular cantidades para determinar pesos de datos en una migración de generación de imagen de tensor momento, las cantidades son cualquier medición derivada del trazado de uno o más rayos sísmicos; (3) construir un conjunto de señales correlacionadas cruzadas donde una señal de cada componente de receptor es tomada como una señal de referencia, y ejecutar una correlación cruzada con una señal comparativa de otro receptor; (4) para cada receptor y componente, seleccionar una muestra de datos para un punto de imagen y par de receptor determinados; (5) proyectar la muestra de datos seleccionada sobre un componente de tensor momento i,j, formando un vector a partir de las cantidades calculadas previas en las tablas de tiempo de desplazamiento y calcular un producto del vector con las señales correlacionadas cruzadas seleccionadas; (6) sumar los datos proyectados de acuerdo con los pesos deseados, produciendo asi un resultado acumulable para el componente de tensor momento elegido utilizando la fase de propagación elegida en el punto de imagen y tiempo de origen elegidos ; (7) repetir los pasos (5) y (6) para cualquier otro componente de tensor momento; (8) repetir los pasos (4) a (7) para cualesquiera señales de referencia adicionales, y cualesquiera señales comparativas adicionales; (9) repetir los pasos (4) a (8) para cualesquiera fases de propagación adicionales; (10) repetir los pasos (4) a (9) para cada receptor adicional; y (11) repetir los pasos (4) a (10) para cada punto de imagen y tiempo de origen en el volumen de interés.

44.- El método de conformidad con la reivindicación 43, caracterizado porque la pluralidad de receptores sísmicos consiste de uno o más componentes sensibles a la vibración o sensibles a la presión.

45.- El método de conformidad con la reivindicación 43, caracterizado porque cada uno de la pluralidad de receptores sísmicos es sensible a la vibración en una dirección específica .

46.- El método de conformidad con la reivindicación 43, que además comprende filtrar y preprocesar los datos sísmicos .

47. - El método de conformidad con la reivindicación 46, caracterizado porque el paso de filtración y preprocesamiento de los datos sísmicos incluye la filtración de frecuencia.

48. - El método de conformidad con la reivindicación 43, caracterizado porque las cantidades calculadas incluyen la amplitud de rayos compleja, el factor de dispersión geométrica, los cosenos o ángulos de dirección de la fuente, los cosenos de dirección del receptor, y el índice KMAH de rayo, para cada fase de propagación de interés.

49.- El método de conformidad con la reivindicación 43, que además comprende: (12) calcular una intensidad de la fuente utilizando los componentes de tensor momento para un punto de imagen y tiempo de origen de interés; y (13) seleccionar las ubicaciones de la fuente de puntos a partir de una función de la intensidad de la fuente.