WO2004097455A2 - Procede de traitement de cubes sismiques correspondant a des acquisitions realisees pour une meme zone a des moments differents - Google Patents

Procede de traitement de cubes sismiques correspondant a des acquisitions realisees pour une meme zone a des moments differents Download PDF

Info

Publication number
WO2004097455A2
WO2004097455A2 PCT/FR2004/001026 FR2004001026W WO2004097455A2 WO 2004097455 A2 WO2004097455 A2 WO 2004097455A2 FR 2004001026 W FR2004001026 W FR 2004001026W WO 2004097455 A2 WO2004097455 A2 WO 2004097455A2
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
cubes
cube
common
seismic
estimate
Prior art date
Application number
PCT/FR2004/001026
Other languages
English (en)
Other versions
WO2004097455A3 (fr
Inventor
Didier Lecerf
Original Assignee
Compagnie Generale De Geophysique
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Compagnie Generale De Geophysique filed Critical Compagnie Generale De Geophysique
Priority to GB0523050A priority Critical patent/GB2416591B/en
Priority to US10/554,849 priority patent/US7337070B2/en
Priority to MXPA05011566A priority patent/MXPA05011566A/es
Priority to CA2523797A priority patent/CA2523797C/fr
Priority to BRPI0409925-7A priority patent/BRPI0409925A/pt
Publication of WO2004097455A2 publication Critical patent/WO2004097455A2/fr
Publication of WO2004097455A3 publication Critical patent/WO2004097455A3/fr
Priority to NO20055618A priority patent/NO20055618L/no

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
    • G01V1/28—Processing seismic data, e.g. for interpretation or for event detection
    • G01V1/36—Effecting static or dynamic corrections on records, e.g. correcting spread; Correlating seismic signals; Eliminating effects of unwanted energy
    • G01V1/364—Seismic filtering
    • G01V1/366—Seismic filtering by correlation of seismic signals
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
    • G01V1/28—Processing seismic data, e.g. for interpretation or for event detection
    • G01V1/36—Effecting static or dynamic corrections on records, e.g. correcting spread; Correlating seismic signals; Eliminating effects of unwanted energy
    • G01V1/364—Seismic filtering
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V2210/00—Details of seismic processing or analysis
    • G01V2210/30—Noise handling
    • G01V2210/32—Noise reduction
    • G01V2210/324—Filtering

Definitions

  • the present invention relates to the processing of seismic traces corresponding to acquisitions made for the same area at different times.
  • seismic cube is meant here and throughout this text, any collection of seismic traces in which each seismic trace is an amplitude signal as a function of time and is associated with a given position on the ground area on which the acquisition has been completed. Generally, as illustrated in FIG. 1, the highlighting of the variations is done by subtracting two cubes of seismic data corresponding to the two acquisition moments.
  • An object of the invention is to propose a new technique which overcomes the drawbacks of the prior techniques.
  • the invention proposes to take as a reference cube not one of the existing cubes, that is to say the cube recorded initially in time for 4D seismics, but the common part of the two cubes (or more) which by definition is invariant.
  • the invention proposes a method for processing a set of seismic cubes, each seismic cube corresponding to a collection of seismic traces in which each seismic trace is an amplitude signal as a function of time and is associated with a given position.
  • the different seismic cubes corresponding to the same acquisition area and at different acquisition times, characterized in that at least one seismic cube is determined which is an estimate of the common component to at least two seismic cubes corresponding to different acquisition moments and this estimate of common component is subtracted from at least one of the two initial cubes.
  • FIG. 1 is a schematic representation which illustrates the highlighting of the evolution of a volume of hydrocarbon by subtraction of the seismic cubes recorded at different stages of production; on the cubes, the horizontal zone separating the two cubes symbolizes the contact between the hydrocarbon (upper part) and water (lower part);
  • - Figure 2 is a schematic representation which illustrates the fact that the subtraction of the noisy cubes only increases the noise level compared to the variations that are highlighted;
  • - Figure 3 is a schematic representation which illustrates the determination of a common cube and the determination, from this common cube, cubes of differences;
  • FIG. 4 illustrates a possible implementation for the determination of an estimate of the part common to two seismic cubes
  • FIG. 9 illustrates another possible implementation for calculating two cubes with a common phase.
  • this estimate can be calculated by co-kriging, or by cross-correlation or by calculation of average values.
  • This estimated common part represents the geology which has not changed over time.
  • Diff A data A - estimated common part
  • Diff B estimated common part - data B
  • Figure 3 illustrates the common component cube and the partial difference cubes (differential cubes) thus obtained.
  • Diff B - noise B - (1- ⁇ ) ⁇
  • Diff B - noise B - (1- ⁇ ) ⁇
  • a deterministic filtering treatment is then implemented on the partial differences thus obtained, which is possible thanks to to the fact that the statistical spatial organizations are preserved and in particular have not been suppressed by the superposition of noises and that the noise of each dataset retains its initial intrinsic properties, like its statistical spatial coherence.
  • the independent filtering for each partial difference can be implemented for example by a deterministic spatial filter in the KxKy domain or a statistical filter by factor kriging or even a smoothing function along a particular axis making it possible to attenuate the noises of the acquisition .
  • the spatial orientation of the noise is all the easier to determine by statistical measurements (2D / 3D variograms) when the common part containing the majority of the seismic signal of the geology has been subtracted.
  • the information on the evolution of the geology or geophysics of the subsoil will be more apparent on a cube corresponding to a partial difference than on the cube corresponding to the total difference.
  • FIG. 4 illustrates an example of calculation of the common part using the automatic spatial factorial co-kriging (or automatic multivariate kriging analysis) in the frequency domain.
  • the initial temporal data are transformed by FFT into cubes of real parts and imaginary parts in the frequency domain (Fourier domain).
  • each real and imaginary frequency plane is calculated by the method called "automatic factorial co-kriging" with a 2D operator in the plane (x, y).
  • a time window is selected to define the time interval taken into consideration for the processing on the seismic traces. If necessary, the portions of traces thus selected are completed with zero values to obtain for each trace a number of samples corresponding to a power of 2, 3, 5, etc. to, depending on the FFT functions used, enable FFT.
  • a rapid Fourier transform is applied to the succession of samples corresponding to each of the traces and to the selected time window.
  • FFT rapid Fourier transform
  • 2D two maps
  • an automatic factorial co-kriging treatment is applied in order to deduce therefrom a card common to the two initial cards.
  • This processing comprises for example, in each of these two fields, the following steps: - As a function of a given variogram radius, calculation of a 2D variogram for the card corresponding to data A and for the card corresponding to data B; calculation of a cross-variogram,.
  • FIGS 5 and 6 illustrate the results obtained with this treatment. Data A and B were recorded several years apart.
  • Figure 5 shows that the common part appears with a better signal to noise ratio than the initial data A and B. It represents the invariant geology in time, this is taken as a reference.
  • the total difference of the two datasets A and B is decoupled into two partial differences compared to their common part.
  • Note 6 the variations in the seismic response of geological events over time (4D signature) are clearly more apparent in the partial difference of the data A than in the total difference ( Figure 6). This is due to the fact that the noise visible on the total difference is transferred to the partial difference of the data B.
  • the operator's calculation can be limited to specific regions corresponding to valid data.
  • the variograms and cross-variograms are thus calculated on the regions defined by the mask.
  • the mask can for example hide an area without data due to a drilling platform or very noisy data by edge effects.
  • the use of a mask will improve the quality of the operator and therefore of noise filtering.
  • the mask is defined with valid values in white (1) and invalid values in black (0).
  • the first iteration consists in calculating a common spectrum of amplitude. .
  • an amplitude mapping as well as a phase mapping, is determined from the maps of real and imaginary parts.
  • a common map of spectral amplitude is determined. This mapping is appropriately determined by automatic factor co-kriging.
  • the second iteration calculates the real and imaginary common part of A 'and B'. In fact, it will fix the common phase of the two seismic cubes A 'and B' since the amplitude spectrum is already common after the first iteration.
  • FIG. 9 Another still possible variant of implementation is illustrated in FIG. 9.
  • cubes of amplitude associated with cube A and cube B are extracted respectively.
  • This common phase cube is combined with the two amplitude cubes initially extracted from cubes A and B to deduce filtered cubes A 'and B'.
  • each frequency plane has been calculated by a geostatistical method called automatic factorial co-kriging (or automatic multivariate kriging analysis).
  • the part common to the two maps corresponding to this instant is then determined by implementing an automatic factorial co-kriging processing.
  • the processing can use 3D operators instead of 2D operators.
  • the factorial automatic co-yeareage processing is generalized in effect with a three-dimensional co-variance matrix. It should be noted that the use of 2D operators (x, y) (or 3D if necessary) makes the method very efficient for filtering spatially organized noises.
  • 2D operators x, y
  • 3D 3D if necessary
  • Z1 and Z2 denote the two functions corresponding to these two maps.
  • ⁇ and ⁇ are two silent indices designating the points considered around the point x for which one seeks to determine an estimate of said function, Z and Z 2 ⁇ being the value at said point x, N being the number of these points and where ⁇ l ⁇ and ⁇ ⁇ 2 are weighting coefficients.
  • weighting coefficients X and ⁇ 2 ⁇ are determined by inversion of the co-kriging equation:
  • X corresponds to the point designated by x previously.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Geology (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Geophysics (AREA)
  • Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
  • Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
  • Organic Low-Molecular-Weight Compounds And Preparation Thereof (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

Procédé de traitement d'un ensemble de cubes sismiques correspondant à une même zone d'acquisition et à différents moments d'acquisition, caractérisé en ce qu'on détermine au moins un cube sismique qui est une estimation de la composante commune à au moins deux cubes sismiques correspondant à des moments d'acquisition différents et on soustrait cette estimation de composante commune d'au moins l'un des deux cubes initiaux.

Description

PROCEDE DE TRAITEMENT DE CUBES SISMIQUES CORRESPONDANT A DES ACQUISITIONS REALISEES POUR UNE MEME ZONE A DES MOMENTS DIFFERENTS.
DOMAINE GENERAL ET ETAT DE LA TECHNIQUE
La présente invention est relative au traitement de traces sismiques correspondant à des acquisitions réalisées pour une même zone à moments différents.
Il est commun, dans le domaine de la sismique, de mettre en évidence des évolutions de caractéristiques géologiques ou géophysiques d'une zone donnée de la croûte terrestre, en comparant des cubes sismiques correspondant à des acquisitions réalisées à deux moments différents (sismique 4D ou Time-lapse).
Par « cube sismique », on entend ici et dans tout le présent texte, toute collection de traces sismiques dans laquelle chaque trace sismique est un signal d'amplitude en fonction du temps et est associée à une position donnée sur la zone au sol sur laquelle l'acquisition a été réalisée. Généralement, ainsi que l'illustre la figure 1 , la mise en évidence des variations est faite en soustrayant deux cubes de données sismiques correspondant aux deux moments d'acquisition.
C'est notamment cette méthode qui est utilisée pour mettre en évidence des évolutions dans les gisements d'hydrocarbures en production. Toutefois, lorsque la différence en terme de signal sismique est de faible amplitude, les propriétés physiques que l'on cherche à mettre en évidence peuvent être facilement masquées par des artefacts comme par exemple le bruit dû à la géométrie imparfaite de l'acquisition des données sismiques. Le caractère aléatoire et non répétable du bruit de chaque acquisition fait que, comme l'illustre la figure 2, la simple soustraction des données sismiques augmente le niveau de bruit par rapport au signal recherché. Sur cette figure 2, le bruit est schématisé par des traits horizontaux (cube A) et des traits verticaux (cube B) qui se superposent sur le cube soustrait (cube A-B). De plus la superposition des bruits respectifs détruit leurs organisations spatiales statistiques (si elles existent) et donc rend plus difficile leurs filtrages.
PRESENTATION DE L'INVENTION
Un but de l'invention est de proposer une nouvelle technique qui permet de pallier les inconvénients des techniques antérieures. A la différence de la simple soustraction, l'invention propose de prendre comme cube de référence non pas un des cubes existant, c'est-à- dire le cube enregistré initialement dans le temps pour la sismique 4D, mais la partie commune des deux cubes (ou plus) qui par définition est invariante. Ainsi, l'invention propose un procédé de traitement d'un ensemble de cubes sismiques, chaque cube sismique correspondant à une collection de traces sismiques dans laquelle chaque trace sismique est un signal d'amplitude en fonction du temps et est associée à une position donnée sur la zone au sol sur laquelle l'acquisition a été réalisée, les différents cubes sismiques correspondant à une même zone d'acquisition et à différents moments d'acquisition, caractérisé en ce qu'on détermine au moins un cube sismique qui est une estimation de la composante commune à au moins deux cubes sismiques correspondant à des moments d'acquisition différents et on soustrait cette estimation de composante commune d'au moins l'un des deux cubes initiaux.
De cette façon, on dispose de cubes différentiels qui ont été déterminés sans que les bruits des deux cubes initiaux ne s'y retrouvent superposés.
Et ces cubes différentiels peuvent être facilement filtrés, puisque l'organisation spatiale statistique n' y a pas été détruite par la superposition de bruits.
DESCRIPTION DES DESSINS - la figure 1 est une représentation schématique qui illustre la mise en évidence de l'évolution d'un volume d'hydrocarbure par soustraction des cubes sismiques enregistrés à différentes étapes de production ; sur les cubes, la zone horizontale séparant les deux cubes symbolise le contact entre l'hydrocarbure (partie haute) et l'eau (partie basse) ;
- la figure 2 est une représentation schématique qui illustre le fait que la soustraction des cubes bruités ne fait qu'augmenter le niveau de bruit par rapport aux variations que l'on met en évidence ; - la figure 3 est une représentation schématique qui illustre la détermination d'un cube commun et la détermination, à partir de ce cube commun, de cubes de différences ;
- la figure 4 illustre un mode de mise en oeuvre possible pour la détermination d'une estimation de la partie commune à deux cubes sismiques;
- les figures 5 et 6 illustrent pour un instant d'échantillonnage dans le temps donné, des exemples de cubes commun et différentiels obtenus en mettant en œuvre le procédé illustré sur les figures 3 et 4 ; - la figure 7 illustre un exemple de masque appliqué aux cartographies
2D ;
- la figure 8 illustre un autre mode de mise en oeuvre possible avec plusieurs itérations.
- la figure 9 illustre un autre mode de mise en œuvre possible pour calculer deux cubes avec une phase commune.
DESCRIPTION D'UN OU PLUSIEURS EXEMPLES DE MISE EN OEUVRE
Exemple général
On considère deux cubes sismiques (données A et données B) correspondant à deux acquisitions réalisées, pour une même zone au sol, à deux moments différents. Les données peuvent être décomposées ainsi: données A = partie commune + bruit A données B = partie commune + bruit B + Δ où Δ représente les variations des données sismiques et où la partie commune se définit comme la partie cohérente ou invariante des données A et B.
Dans une première étape, on détermine une estimation de cette partie commune.
Différentes méthodes peuvent être utilisées à cet effet. Notamment, cette estimation peut être calculée par co-krigeage, ou encore par cross-corrélation ou par calcul de valeurs moyennes.
Cette partie commune estimée représente la géologie qui n'a pas changée avec le temps.
Elle a l'avantage de présenter un meilleur rapport signal à bruit que les données initiales.
Dans un deuxième temps on détermine les deux différences partielles suivantes :
Diff A = données A - partie commune estimée Diff B = partie commune estimée - données B La figure 3 illustre le cube de composante commune et les cubes de différences partielles (cubes différentiels) ainsi obtenus.
Les deux différences partielles permettent de mettre en évidence les évolutions de la géologie. Elles vérifient : Diff A = bruit A - α.Δ
Diff B = - bruit B - (1-α)Δ Où est le rapport de répartition du signal résiduel, lequel est souvent proche de 0.5 mais peut varier spatialement.
Le rapport Signal/Bruit de ces deux différences partielles est alors α.Δ / bruit A pour Diff A et (1 -α)Δ / bruit B pour Diff B.
On met ensuite en œuvre sur les différences partielles ainsi obtenues un traitement de filtrage déterministe, ce qui est possible grâce au fait que les organisations spatiales statistiques sont conservées et en particulier n'ont pas été supprimées par la superposition de bruits et que le bruit de chaque jeux de données conserve ses propriétés intrinsèques initiales, comme sa cohérence spatiale statistique. Le filtrage indepedant pour chaque différence partielle peut être mis en œuvre par exemple par un filtre spatial deterministique dans le domain KxKy ou un filtre statistique par krigeage factoriel ou même une fonction de lissage suivant un axe particulier permettant d'atténuer les bruits de l'acquisition. L'orientation spatial du bruit est d'autant plus facile a déterminer par des mesures statistiques (variogrammes 2D/3D) que la partie commune contenant la majorité du signal sismique de la géologie a ete soustraite. Après filtrage, il est possible de reconstituer la différence totale à partir des deux différences partielles filtrées ainsi obtenues : données A - données B = Diff A + Diff B On comprend que la sommation des différences partielles après filtrage de celles-ci permet un meilleur rapport signal à bruit que ce qui est obtenu en calculant la différence totale par soustraction des données A et des données B.
On notera qu'il n'y a pas de perte d'information, puisque la somme des différences partielles est égale à la différence totale.
Egalement, on notera que, si le niveau de bruit est différent entre les données A et B initiales, une des deux différences partielles présente un meilleur rapport signal sur bruit que la différence totale.
Dans certains cas, l'information sur l'évolution de la géologie ou géophysique du sous-sol sera plus apparente sur un cube correspondant à une différence partielle que sur le cube correspondant à la différence totale.
Exemple de calcul de partie commune
Principe La figure 4 illustre un exemple de calcul de la partie commune utilisant le Co-krigeage factoriel automatique spatial (ou analyse krigeante multi-variables automatique) dans le domaine des fréquences.
Les données temporelles initiales sont transformées par FFT en cubes de parties réelles et de parties imaginaires dans le domaine fréquentiel (domaine de Fourier).
La partie commune de chaque plan fréquentiel réel et imaginaire est calculée par la méthode dite « co-krigeage factoriel automatique » avec un opérateur 2D dans le plan (x, y). Par le processus de transformée de Fourier inverse du cube commun des parties réelles et du cube commun des parties imaginaires, on obtient alors le cube commun temporel des données sismiques.
Exemple détaillé Un exemple plus détaillé de traitement est donné ci-dessous :
1) Dans une première étape, on lit les données qui correspondent aux deux collections de traces (cube A et cube B) à traiter. Ces données sont enregistrées dans un fichier où chaque trace est identifiée par un numéro de ligne et un numéro de colonne qui correspondent à une position au sol.
2) Dans une deuxième étape, on sélectionne une fenêtre de temps pour définir sur les traces sismiques l'intervalle de temps pris en considération pour le traitement.. On complète le cas échéant les portions de traces ainsi sélectionnées par des valeurs nulles pour obtenir pour chaque trace un nombre d'échantillons correspondant à une puissance de 2, 3, 5, etc. pour, selon les fonctions de FFT utilisées, permettre la FFT.
3) Dans une troisième étape, on applique à la succession d'échantillons correspondant à chacune des traces et à la fenêtre temporelle sélectionnée une transformée de Fourier rapide (FFT). On obtient alors au total quatre cubes en fréquence correspondant à la partie réelle et la partie imaginaire de chaque sélection des cubes A et B. 4) Pour chaque plan de fréquence, on construit alors, dans le domaine réel d'une part et dans le domaine imaginaire d'autre part, deux cartes (2D) correspondant l'une aux données du cube A et l'autre aux données du cube B. Puis on applique sur les cartes ainsi obtenues pour les cubes de données A et B un traitement de co-krigeage factoriel automatique afin d'en déduire une carte commune aux deux cartes initiales.
Des rappels sur le cokrigeage factoriel sont donnés en Annexe I à la fin de la description. Le traitement de co-krigeage factoriel est réalisé de faço indépendante d'une part avec les partiesréelles et d'autre part avec les parties imaginaires.
Ce traitement comporte par exemple, dans chacun de ces deux domaines, les étapes suivantes : - En fonction d'un rayon de variogramme donné, calcul d'un variogramme 2D pour la carte correspondant aux données A et pour la carte correspondant aux données B ; calcul d'un cross-variogramme, .
- Construction des matrices de covariances et cross-covariance à partir des 3 variogrammes ainsi obtenus. - Résolution du système de co-krigeage factoriel qui correspond à ces matrices, afin d'en déduire un opérateur spatial, c'est à dire fonction de la position en ligne et en colonne de l'échantillon considéré sur la cartographie. Pour stabiliser l'inversion de la matrice du système, on rajoute sur la diagonale des matrices de covariance une constante qui correspond à un très petit pourcentage de la racine carrée du produit des deux variances.
- On convolue alors l'opérateur spatial ainsi obtenu avec les cartes initiales pour obtenir la partie commune des deux cartes. 5) Le traitement qui vient d'être décrit est répété pour chaque plan fréquence des parties réelles et imaginaires. On obtient deux cubes, un pour les parties réelles communes et l'autre pour les parties imaginaires communes. 6) Une fois tous les plans fréquences calculés, on met en œuvre une transformée de Fourier inverse des cubes complexes communs pour obtenir un cube en temps de sismique commune.
Exemple de résultats
Les figures 5 et 6 illustrent des résultats obtenus avec ce traitement. Les données A et B ont été enregistrées à plusieurs années d'intervalle.
La figure 5 montre que la partie commune apparaît avec un meilleur rapport signal sur bruit que les données initiales A et B. Elle représente la géologie invariante dans le temps, celle-ci est prise comme référence. La différence totale des deux jeux de données A et B est découplée en deux différences partielles par rapport à leur partie commune. On observe que les variations de la réponse sismique des événements géologiques dans le temps (signature 4D) ressortent nettement plus sur la différence partielle des données A que sur la différence totale (Figure 6). Ceci est du au fait que le bruit visible sur la différence totale est reporté sur la différence partielle des données B.
Exemples de variantes de mise en œuyre
D'autres variantes de réalisation sont bien entendu envisageables.
Masque de traitement ainsi que l'illustre la figure 7, le calcul de l'opérateur peut être limité à des régions précises correspondant à des données valides. Les variogrammes et cross-variogramme sont ainsi calculés sur les régions définies par le masque. Le masque peut par exemple cacher une zone sans données due à une plate-forme de forage ou des données très bruitées par des effets de bords. L'utilisation d'un masque va améliorer la qualité de l'opérateur et donc du filtrage de bruit. Le masque est défini avec des valeurs valides en blanc (1) et des valeurs non valides en noir (0).
Double itération il est parfois avantageux de faire le calcul du cube commun en deux itérations : (Figure 8)
La première itération consiste à calculer un spectre commun d'amplitude. . A cet effet, pour chaque plan de fréquence, on détermine à partir des cartes de parties réelles et imaginaires, une cartographie d'amplitude, ainsi qu'une cartographie de phase. Puis, à partir des cartographies d'amplitude ainsi déterminées pour les données A et les données B pour chaque fréquence, on détermine une cartographie commune d'amplitude spectrale. Cette cartographie est de façon appropriée déterminée par co- krigeage factoriel automatique.
La partie réelle et imaginaire de A et B est ensuite reformulée avec l'amplitude commune ainsi obtenue et la phase initiale de A et B. Après un traitement de FFT inverse des cubes, on obtient deux cubes de sismique A' et B' ayant le même contenu fréquentiel.
Ces deux cubes sont ensuite traités avec une seconde itération. La seconde itération calcule la partie commune réelle et imaginaire de A' et B'. En fait, elle va fixer la phase commune des deux cubes sismiques A' et B' puisque le spectre d'amplitude est déjà commun après la première itération.
On détermine ensuite la partie commune, de la même façon que ce qui a été précédemment décrit en référence à la figure 6.
Une autre variante encore possible de mise en œuvre est illustrée sur la figure 9. Dans cette variante de mise en œuvre, on extrait des cubes d'amplitude associés respectivement au cube A et au cube B.
En parallèle ou dans une deuxième étape, on sort des parties réelles et imaginaires des cubes A et B, des cubes correspondant au cosinus et au sinus de la phase des données. On détermine ensuite des cubes correspondant l'un à la partie commune des cubes de cosinus, l'autre à la partie commune des cubes de sinus. Puis on détermine un cube dont les données sont le ratio dès données du cube de sinus et du cube de cosinus ainsi obtenus : on dispose alors d'un cube donnant la partie commune de la phase.
Ce cube de phase commune est combiné avec les deux cubes d'amplitude initialement extraits des cubes A et B pour en déduire des cubes filtrés A' et B'.
Ces deux cubes de données filtrées peuvent eux-mêmes faire l'objet de la seconde itération décrite en référence à la figure 5.
En variante encore, il est possible de calculer le cube commun aux cubes de données A et B en combinant d'une part le cube de partie commune de phase et d'autre part le cube de partie commune d'amplitude.
On notera que dans les exemples qui précèdent, on a calculé la partie commune de chaque plan fréquentiel par une méthode géostatistique appelée co-krigeage factoriel automatique (ou analyse krigeante multi- variables automatique).
Autres traitements que le co-krigeage factoriel 2D
D'autres traitements d'estimation de partie commune, et notamment de traitements mettant en' œuvre un co-krigeage factoriel, sont envisageables.
On peut notamment déterminer une partie commune directement dans le domaine temps sur une succession de cartes (x,y) d'amplitude sismique (ou d'autres données).
Pour chaque instant considéré, on détermine alors la partie commune aux deux cartographies qui correspondent à cet instant en mettant en œuvre un traitement de co-krigeage automatique factoriel.
Egalement, le traitement peut utiliser des opérateurs 3D au lieu d'opérateurs 2D. Le traitement de co-kriegeage automatique factoriel se généralise en effet avec une matrice de co-variance à trois dimensions. II est à noter que l'utilisation d'opérateurs 2D (x,y) (ou 3D le cas échéant) rend la méthode très performante pour filtrer des bruits spatialement organisés. Bien entendu, également, il est possible de déterminer des parties communes à plus de deux cubes, en calculant par exemple des parties communes de parties communes. De cette façon, le procédé proposé peut être étendu à un nombre de cubes supérieurs à deux.
Annexe I - Rappel sur le co-krigeage factoriel
On décrit ci-dessous un exemple d'obtention d'une cartographie commune par co-krigeage factoriel. On désigne par Z1 et Z2 les deux fonctions correspondant à ces deux cartographies.
Dans un premier temps on calcule le variogramme croisé de ces deux fonctions, dont les valeurs sont :
Y12 (h)= ^ ∑ (Z1 (x) - Z1 (x+h))(Z2(x) - Z2(x+h))
où x et x+h désignent les couples de points pris en considération selon la direction et pour la distance h pour lesquels on détermine la valeur du variogramme, et où N est le nombre de ces couples de points pour cette direction et cette distance. Connaissant ce variogramme croisé, on détermine ensuite une estimation de la fonction qui lui correspond, laquelle vérifie :
Figure imgf000014_0001
où α et β sont deux indices muets désignant les points considérés autour du point x pour lequel on cherche à déterminer une estimation de ladite fonction, Z et Z2 β étant la valeur audit point x, N étant le nombre de ces points et où λl α et λβ 2 sont des coefficients de pondération.
Ces coefficients de pondération X et λ2 β se déterminent par inversion de l'équation de co-krigeage :
cπιι ... cum cI2n c12n
CπlN ... CnNN C12l l ... C12NN
C '21il C '21M C 22i ' l C22J
C211N ... C21NN Ça 11 ... C22NN
Figure imgf000014_0002
où les coefficients C12αβ et C21αβ sont les valeurs de variance croisée des fonctions Z1 et Z2 aux points correspondants aux indices α et β où les coefficients C11αβ et C22αβ sont les valeurs de covariance respectivement de la fonction Z1 et de la fonction Z2 auxdits points. L'indice
X correspond au point désigné par x précédemment.
On notera que la matrice qui apparaît dans cette équation a l'avantage d'être inversible sous certaines conditions de calcul.
De cette façon, en utilisant les covariances expérimentales, on décompose de façon automatique les deux variables correspondant aux deux séries de données initiales en une composante commune et deux composantes résiduelles orthogonales. La régularité des données fait que la covariance expérimentale est connue pour toutes les distances utilisées, aucune interpolation n'est nécessaire et la matrice est définie positive La fonction alors obtenue est une estimation de la composante commune aux deux séries de données que constituent les deux cartographies.

Claims

REVENDICATIONS
1. Procédé de traitement d'un ensemble de cubes sismiques, chaque cube sismique correspondant à une collection de traces sismiques dans laquelle chaque trace sismique est un signal d'amplitude en fonction du temps et est associée à une position donnée sur la zone au sol sur laquelle l'acquisition a été réalisée, les différents cubes sismiques correspondant à une même zone d'acquisition et à différents moments d'acquisition, caractérisé en ce qu'on détermine au moins un cube sismique qui est une estimation de la composante commune à au moins deux cubes sismiques correspondant à des moments d'acquisition différents et on soustrait cette estimation de composante commune d'au moins l'un des deux cubes initiaux.
2. Procédé selon la revendication 1 , caractérisé en ce qu'on met en œuvre un traitement de filtrage sur un cube différentiel ainsi obtenu.
3. Procédé selon les revendications 1 ou 2, caractérisé en ce qu'on soustrait à l'un et à l'autre des deux cubes initiaux le cube qui correspond à l'estimation de leur composante commune, en ce qu'on met en œuvre un traitement de filtrage sur l'un et l'autre des deux cubes différentiels ainsi obtenus et en ce qu'on soustrait ou somme ces cubes différentiels filtrés pour reconstituer une estimation de la différence entre les deux cubes initiaux.
4. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que pour déterminer un cube qui est une estimation d'une composante commune à au moins deux cubes sismiques : on convertit chacun de ces deux cubes sismiques dans le domaine fréquentiel pour obtenir pour chacun d'eux un cube réel et un cube imaginaire, on calcule un cube sismique qui est une estimation de la composante commune aux cubes réels ainsi obtenus et un cube qui est une estimation de la composante commune aux deux cubes imaginaires ainsi obtenus, et on convertit dans le domaine temporel les deux cubes, l'un réel, l'autre imaginaire, ainsi obtenus.
Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que, pour déterminer un cube qui est une estimation d'une composante commune à au moins deux cubes :
- on convertit chacun de ces cubes dans le domaine fréquentiel pour en déduire pour chacun d'eux un cube d'amplitude et un cube de phase,
- on calcule une estimation de la partie commune aux cubes d'amplitude ainsi obtenus.
6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que
- on convertit dans le domaine temporel le cube d'amplitude ainsi obtenu en l'associant respectivement aux différents cubes de phase, - on convertit dans le domaine fréquentiel chacun des cubes ainsi obtenus dans le domaine temporel pour obtenir pour chacun de ces cubes un cube réel et un cube imaginaire,
- on calcule un cube qui est une estimation de la composante commune aux cubes réels et un cube qui est une estimation de la composante commune aux cubes imaginaires, et
- on convertit dans le domaine temporel les deux cubes, l'un réel, l'autre imaginaire, ainsi obtenus.
7. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que pour déterminer un cube qui est une estimation d'une composante commune à au moins deux cubes :
- on convertit chacun de ces cubes dans le domaine fréquentiel pour en déduire pour chacun d'eux un cube d'amplitude, ainsi qu'un cube correspondant à sa partie réelle et un cube correspondant à sa partie imaginaire, - on extrait des cubes correspondant à la partie réelle et des cubes correspondant à la partie imaginaire des cubes cosinus et sinus,
- on calcule une estimation de la partie commune aux cubes de cosinus et une estimation des cubes de sinus,
- on déduit des cubes de parties communes ainsi calculés un cube de données de phase communes,
8. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que : - on convertit dans le domaine fréquentiel chacun des cubes ainsi obtenus dans le domaine temporel pour obtenir pour chacun de ces cubes un cube réel et un cube imaginaire,
- on calcule un cube qui est une estimation de la composante commune aux cubes réels et un cube qui est une estimation de la composante commune aux cubes imaginaires, et
- on convertit dans le domaine temporel les deux cubes, l'un réel, l'autre imaginaire, ainsi obtenus
9. Procédé selon l'une des revendications 4 à 8, caractérisé en ce que pour calculer un cube qui est une estimation d'une composante commune à au moins deux cubes sismiques, on met en œuvre un traitement de co-krigeage factoriel.
10. Procédé selon la revendication 9, caractérisé en ce que pour calculer un cube qui est une estimation d'une composante commune à au moins deux cubes sismiques : on échantillonne chacune de ces cubes sissmiques pour en déduire pour chacune d'eux une succession de cartographie 2D on détermine pour chaque couple de cartographies 2D ainsi obtenu des matrices de co-variance , correspondant aux variogrammes de l'une et l'autre de ces deux cartographies, ainsi qu'à leur variogramme croisé, on résout un système de co-krigeage factoriel qui correspond à ces matrices pour en déduire un opérateur spatial à appliquer aux deux cartographies 2D qui leur correspondent, afin d'en déduire une cartographie 2D qui correspond à leur composante commune, l'ensemble des cartographies 2D ainsi obtenues . permettant de reconstituer le cube sismique commun.
11. Procédé selon la revendication 10, caractérisé en ce que pour déterminer le système de co-krigeage à résoudre pour déduire l'opérateur spatial à appliquer à deux cartographies 2D, on applique aux données d'au moins l'une des deux cartographies, préalablement à la détermination des co-variances et des cross-variances, un masque destinée à annuler les données de ladite cartographie sur une certaine zone.
12. Procédé pour la mise en évidence d'évolutions de caractéristiques géologiques ou géophysiques sur des réservoirs d'hydrocarbure, dans lequel on met en œuvre des acquisitions sismiques à plusieurs moments différents et on traite des cubes sismiques correspondant à ces acquisitions pour mettre en évidence les éventuelles évolutions, caractérisé en ce qu'on met en œuvre à cet effet un procédé de traitement selon l'une des revendications précédentes.
PCT/FR2004/001026 2003-04-28 2004-04-28 Procede de traitement de cubes sismiques correspondant a des acquisitions realisees pour une meme zone a des moments differents WO2004097455A2 (fr)

Priority Applications (6)

Application Number Priority Date Filing Date Title
GB0523050A GB2416591B (en) 2003-04-28 2004-04-28 Method for processing seismic cubes corresponding to acquisitions carried out for one and the same zone at different moments
US10/554,849 US7337070B2 (en) 2003-04-28 2004-04-28 Method for treating seismic cubes corresponding to obtained for common zone at different times
MXPA05011566A MXPA05011566A (es) 2003-04-28 2004-04-28 Metodo para tratar cubos sismicos que corresponden a adquisiciones obtenidas para una sola zona comun en diferentes momentos.
CA2523797A CA2523797C (fr) 2003-04-28 2004-04-28 Method for treating seismic cubes corresponding to acquisitions obtained for a common zone at different times
BRPI0409925-7A BRPI0409925A (pt) 2003-04-28 2004-04-28 processo de tratamento de cubos sìsmicos que correspondem a aquisições realizadas para uma mesma zona em momentos diferentes
NO20055618A NO20055618L (no) 2003-04-28 2005-11-28 Fremgangsmate for a prosessere seismiske terninger svarende til innsamlinger utfort for þn og samme sone ved forskjellige oyeblikk

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR0305159A FR2854245B1 (fr) 2003-04-28 2003-04-28 Procede de traitement de cubes sismiques correspondant a des acquisitions realisees pour une meme zone a des moments differents
FR03/05159 2003-04-28

Publications (2)

Publication Number Publication Date
WO2004097455A2 true WO2004097455A2 (fr) 2004-11-11
WO2004097455A3 WO2004097455A3 (fr) 2004-12-23

Family

ID=33104433

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/FR2004/001026 WO2004097455A2 (fr) 2003-04-28 2004-04-28 Procede de traitement de cubes sismiques correspondant a des acquisitions realisees pour une meme zone a des moments differents

Country Status (8)

Country Link
US (1) US7337070B2 (fr)
BR (1) BRPI0409925A (fr)
CA (1) CA2523797C (fr)
FR (1) FR2854245B1 (fr)
GB (1) GB2416591B (fr)
MX (1) MXPA05011566A (fr)
NO (1) NO20055618L (fr)
WO (1) WO2004097455A2 (fr)

Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2854247B1 (fr) * 2003-04-28 2005-07-29 Geophysique Cie Gle Procede de traitement de cubes sismiques correspondant pour une meme zone au sol, a differentes valeurs de deports source/recepteur et/ou d'angles d'incidence
US7523396B2 (en) * 2003-09-29 2009-04-21 Autodesk, Inc. Surface construction audit trail and manipulation
US7561990B2 (en) * 2003-09-29 2009-07-14 Autodesk, Inc. Interactive triangulated irregular network (TIN) surfaces design
US20050091016A1 (en) * 2003-09-29 2005-04-28 Autodesk, Inc. Surface smoothing techniques
CA2640683C (fr) * 2006-01-31 2014-10-21 Canadian Space Agency Procede et systeme permettant d'augmenter le rapport signal sur bruit
US8170288B2 (en) * 2009-05-11 2012-05-01 Saudi Arabian Oil Company Reducing noise in 3D seismic data while preserving structural details
US9772415B2 (en) 2011-08-05 2017-09-26 Saudi Arabian Oil Company Correcting time lapse seismic data for overburden and recording effects
US9354338B1 (en) 2012-02-22 2016-05-31 Westerngeco L.L.C. Generating synthetic seismic traces
US20130253838A1 (en) * 2012-03-26 2013-09-26 Chevron U.S.A. Inc. System and method for processing 4d seismic data
US20160370484A1 (en) * 2014-03-05 2016-12-22 Cgg Services Sa Systems and methods to reduce noise in seismic data using a frequency dependent calendar filter
US10605939B2 (en) 2014-10-27 2020-03-31 Cgg Services Sas Multi-vintage energy mapping
US11474268B2 (en) * 2019-02-20 2022-10-18 Pgs Geophysical As Noise mitigation for time-lapse surveys

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6131071A (en) * 1996-12-06 2000-10-10 Bp Amoco Corporation Spectral decomposition for seismic interpretation

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5586082A (en) * 1995-03-02 1996-12-17 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Method for identifying subsurface fluid migration and drainage pathways in and among oil and gas reservoirs using 3-D and 4-D seismic imaging

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6131071A (en) * 1996-12-06 2000-10-10 Bp Amoco Corporation Spectral decomposition for seismic interpretation

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
COLÉOU T ET AL.: "Multivariate Geostatistical filtering of time-lapse seismic data for an improved 4-D signature." SEG INT'L EXPOSITION AND 72ND ANNUAL MEETING, 6 octobre 2002 (2002-10-06), - 11 octobre 2002 (2002-10-11) XP002269218 Salt Lake City, Utah *
HUGHES JOHN K: "Examination of seismic repeatability as a key element of time-lapse seismic monitoring" PROCEEDINGS OF THE 1998 EUROPEAN PETROLEUM CONFERENCE, EUROTEC. PART 1 (OF 2);HAGUE, NETH OCT 20-22 1998, vol. 1, 1998, pages 517-524, XP002269219 Richardson, TX, USA *
LUMLEY D E ET AL: "Meren Field, Nigeria: a 4D seismic case study" 32ND ANNUAL OFFSHORE TECHNOLOGY CONFERENCE - OTC 2000;HOUSTON, TX, USA MAY 1-MAY 4 2000, vol. 1, 2000, pages 495-498, XP008027167 Proc. Annu. Offshore Technol. Conf.;Proceedings of the Annual Offshore Technology Conference 2000 Offshore Technol Conf, USA *

Also Published As

Publication number Publication date
MXPA05011566A (es) 2006-02-17
US7337070B2 (en) 2008-02-26
WO2004097455A3 (fr) 2004-12-23
CA2523797C (fr) 2015-08-11
NO20055618D0 (no) 2005-11-28
GB2416591A (en) 2006-02-01
BRPI0409925A (pt) 2006-04-25
FR2854245A1 (fr) 2004-10-29
NO20055618L (no) 2005-11-28
FR2854245B1 (fr) 2005-12-23
GB2416591B (en) 2007-12-27
GB0523050D0 (en) 2005-12-21
CA2523797A1 (fr) 2004-11-11
US20060235620A1 (en) 2006-10-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Huang et al. Signal extraction using randomized-order multichannel singular spectrum analysis
Huang et al. Mathematical morphological filtering for linear noise attenuation of seismic data
Huang et al. Unveiling the signals from extremely noisy microseismic data for high-resolution hydraulic fracturing monitoring
Gómez et al. A simple method inspired by empirical mode decomposition for denoising seismic data
WO2004097455A2 (fr) Procede de traitement de cubes sismiques correspondant a des acquisitions realisees pour une meme zone a des moments differents
Zhou A POCS method for iterative deblending constrained by a blending mask
CN107179550B (zh) 一种数据驱动的地震信号零相位反褶积方法
Huang et al. Random noise attenuation by planar mathematical morphological filtering
CA2523800C (fr) Procede de traitement de cubes sismiques correspondant pour une meme zone au sol, a differentes valeurs de deports source/recepteur et/ou d'angles d'incidence
Acuña-Uribe et al. Enhanced ant tracking: Using a multispectral seismic attribute workflow to improve 3D fault detection
Wang et al. Adaptive frequency-domain nonlocal means for seismic random noise attenuation
FR2854244A1 (fr) Procede de traitement, et notamment de filtrage, de donnees sismiques correspondant a des acquisitions realisees sur un milieu presentant une anisotropie azimutale
FR2923312A1 (fr) Procede de traitement d'images sismiques du sous-sol
CA2523804C (fr) Procede de traitement de donnees sismiques correspondant a des acquisitions realisees pour une meme zone d'une part au moyen de recepteurs sismiques disposes au fond de l'eau et d'autre part au moyen de recepteurs disposes en surface
Montagne et al. Optimized suppression of coherent noise from seismic data using the Karhunen-Loève transform
Liu et al. Random noise reduction using SVD in the frequency domain
Bahia et al. Regularization by denoising for simultaneous source separation
EP1904873B1 (fr) Procede d'acquisition et de traitement de donnees magnetometriques par des mises a jour locales en temps reel
EP3172596A1 (fr) Procédé de filtrage adaptatif de reflexions sismiques multiples
FR2834797A1 (fr) Procede de filtrage de donnees, notamment de types sismiques, par analyse krigeante
FR2801387A1 (fr) Perfectionnements aux procedes de traitement sismique mettant en oeuvre une determination des corrections dynamiques
Sui et al. Cosine Spectral Association Network for DAS VSP Data High-Precision Recovery
Liu et al. Nonstationary signal and noise separation using adaptive prediction-error filter
Han Empirical mode decomposition for seismic applications
FR2855618A1 (fr) Procede de traitement sismique pour la decomposition d'un champ d'onde en composantes harmoniques et applications a la determination de collections angulaires de reflectivite

Legal Events

Date Code Title Description
AK Designated states

Kind code of ref document: A2

Designated state(s): AE AG AL AM AT AU AZ BA BB BG BR BW BY BZ CA CH CN CO CR CU CZ DE DK DM DZ EC EE EG ES FI GB GD GE GH GM HR HU ID IL IN IS JP KE KG KP KR KZ LC LK LR LS LT LU LV MA MD MG MK MN MW MX MZ NA NI NO NZ OM PG PH PL PT RO RU SC SD SE SG SK SL SY TJ TM TN TR TT TZ UA UG US UZ VC VN YU ZA ZM ZW

AL Designated countries for regional patents

Kind code of ref document: A2

Designated state(s): BW GH GM KE LS MW MZ NA SD SL SZ TZ UG ZM ZW AM AZ BY KG KZ MD RU TJ TM AT BE BG CH CY CZ DE DK EE ES FI FR GB GR HU IE IT LU MC NL PL PT RO SE SI SK TR BF BJ CF CG CI CM GA GN GQ GW ML MR NE SN TD TG

121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application
WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2523797

Country of ref document: CA

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: PA/a/2005/011566

Country of ref document: MX

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2006235620

Country of ref document: US

Ref document number: 10554849

Country of ref document: US

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 0523050.3

Country of ref document: GB

Ref document number: 0523050

Country of ref document: GB

ENP Entry into the national phase

Ref document number: PI0409925

Country of ref document: BR

122 Ep: pct application non-entry in european phase
WWP Wipo information: published in national office

Ref document number: 10554849

Country of ref document: US