UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA

INSTITUTO DE GEOCIÊNCIAS

CURSO DE GRADUAÇÃO EM GEOFÍSICA

GEO213 – TRABALHO DE GRADUAÇÃO

ATENUAÇÃO DO GROUND ROLLUTILIZANDO O BALANCEAMENTO

ESPECTRAL E SVD COM OS

SOFTWARES SEISSPACE E SEISMICUNIX

JULIANA ARAÚJO GONÇALVES SOUZA

SALVADOR – BAHIA

Julho – 2017

Atenuação do Ground roll Utilizando o Balanceamento Espectral e SVD com

os Softwares SeisSpace e Seismic Unix

por

Juliana Araújo Gonçalves Souza

Prof. Dr. Milton José Porsani

GEO213 – TRABALHO DE GRADUAÇÃO

Departamento de Geofísica

do

Instituto de Geociências

da

Universidade Federal da Bahia

Comissão Examinadora

Orientador Dr. Milton José Porsani

Dr. Michelângelo Gomes da Silva

Mc. Wilker Eduardo Souza

Data da aprovação: 04/07/2017

A todos que participaram destepercurso.

Resumo

No estudo de bacias sedimentares através do método sísmico de reflexão, existem algunsfatores, como a presença de ruídos, perda de amplitude do sinal, e difrações, que impedema obtenção de um sinal ideal logo na aquisição dos dados.

O processamento de dados sísmicos é uma etapa necessária na rotina realizada porgeofísicos para que as informações da subsuperfície, uma vez adquirida, possa resultar emuma imagem mais fidedigna dos substratos terrestres através da manipulação computacionaldo sinal sísmico.

O objetivo do presente trabalho foi o processamento da linha sísmica 0254-RL-0034 daBacia do Solimões cedida pela ANP (Agência Nacional do Petróleo) nos softwares SeisSpace,desenvolvido pela Landmark Graphics Corporation e software livre de processamento SU-CWP criado pela Colorado School of Mines utilizando duas técnicas diferentes de filtragempara a atenuação do ground roll que se aproveitam de princípios físicos distintos. Enquantoo balanceamento espectral utiliza a transformada de Fourier que interfere nas característicasdo sinal quanto ao conteúdo de frequência do dado, o SVD decompõe o dado em matrizesproporcionando resultados diferentes.

3

Abstract

In the study of sedimentary basin through the seismic method of reflection, some factors,such as noises, loss of signal’s amplitude and diffractions, which prevent a perfect signal atthe data acquisition.

Seismic data processing is a required step in the routine performed by geophysicistsso the subsurface information once acquired, can result in a more reliable image of groundsubstrates through the computational manipulation of the seismic signal.

The objective of the present work was the processing of the seismic line 0254-RL-0034from the Solimões Basin provided by the National Petroleum Agency (ANP) in the softwaresSeisSpace, developed by Landmark Graphics Corporation and SU-CWP processing free soft-ware, created by the Colorado School of Mines using two different filtering techniques forground roll attenuation that use distinct physical principles. While the spectral balancinguses the Fourier transform that interferes in the characteristics of the signal as to the fre-quency content of the data, the SVD decomposes the data into matrices providing differentresults.

4

Sumário

Resumo 3

Abstract 4

Introdução 9

1 Informações Gerais Sobre a Linha Sísmica 10

1.1 Geologia da Bacia do Solimões . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101.2 Histórico Exploratório . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101.3 Importância Petrolífera . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111.4 Dados da Aquisição da Linha Sísmica 0254-RL-0034 . . . . . . . . . . . . . . 12

2 Fluxograma Usual de Processamento 13

2.1 Geometria . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132.1.1 Família CMP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

2.2 Edição de Traços . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152.3 Correção Estática . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

2.3.1 Zona de Baixa Velocidade . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162.3.2 Correção Estática de Campo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

2.4 Ganho . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172.5 Deconvolução . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

2.5.1 Deconvolução F-X . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192.6 Filtros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20

2.6.1 Ground Roll . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202.7 Passa-banda . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212.8 Análise de Velocidade . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222.9 Correção NMO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23

2.9.1 Mute-Stretching . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242.10 Empilhamento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

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6

2.11 Correção Estática Residual . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 252.12 Migração . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

3 Filtros 27

3.1 Balanceamento Espectral . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 273.1.1 Time-Variant Spectal Whitening . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 283.1.2 Módulo do T-V Spectral Whitening . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

3.2 SVD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 293.2.1 Filtragem SVD recursiva iterativa no domínio t− τ . . . . . . . . . . 30

4 Resultados 33

4.1 Fluxogramas Adotados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 334.1.1 Balanceamento espectral . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 334.1.2 Singular Value Decomposition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

Conclusões 52

Agradecimentos 53

Referências Bibliográficas 54

Lista de Figuras

1.1 Localização da Bacia do Solimões, com destaque para a Bacia Efetiva, blocose campos concedidos. Elaboração: MME, a partir de dados do ZoneamentoNacional de Recursos de Óleo e Gás (Fonte: EPE, 2015). . . . . . . . . . . . 11

1.2 Representação da chegada da energia sísmica em um refletor utilizando oarranjo do tipo split-spread de 4 tiros e 8 receptores. . . . . . . . . . . . . . . 12

2.1 Representação da chegada da energia sísmica em um refletor utilizando oarranjo do tipo split-spread de 3 tiros e 3 receptores. . . . . . . . . . . . . . . 14

2.2 Cobertura CDP do dado 0254-RL-0034. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142.3 Tiro 428 antes e depois da edição de traços. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152.4 Efeito da variação da geometria da ZBV sobre um refletor plano. Cunha, 2010

(modificado). (a) ZBV com espessura constante: na seção sísmica o refletorsofre apenas um deslocamento vertical não alterando sua forma geométrica,(b) ZBV com variação de espessura: na seção sísmica a imagem do refletor so-fre distorções, para espessuras maiores haverá um atraso maior nos tempos dechegada provocando um deslocamento para baixo e para espessuras menoresda ZBV teremos a situação inversa. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

2.5 Resultado do uso do ganho no tiro 9 da linha 0254-RL-0344. . . . . . . . . . 192.6 Espectro de fequência referente ao ground roll plotado em um gráfico Ampli-

tude versus Frequência . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212.7 Espectro de frequência referente às reflexões plotado em um gráfico Amplitude

versus Frequência . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222.8 Representação gráfica do filtro passa-banda em que 1 simboliza a faixa de

rejeição, 2 a faixa de atenuação e 3 a banda de passagem. . . . . . . . . . . . 222.9 (a) família CMP antes da correção NMO, (b) após a correção NMO, (c) após

o mute stretching de 100% (Yilmaz, 1987). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242.10 Exemplo de empilhamento de dados sísmicos. Modificado de Ávila, 2010. . . 252.11 Traços pilotos usados para correção residual. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

7

8

3.1 Representação de espectros de frequência em função da amplitude. . . . . . . 273.2 Traço sísmico (a) que origina as decomposições em (b) baixa frequência, (c)

média frequência e (d) alta frequência . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 293.3 Representação do traço sísmico original (a); soma dos componentes de altas e

baixas frequências da decomposição do traço (a); (c) a (g) decomposições de(a) Modificado de Silva, 2015 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

3.4 Espectros de frequência de dados filtrados representando o conteúdo originalde frequência (a), (b) a porção filtrada de baixa e (c) alta frequência, modifi-cado de Silva, 2015 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

4.1 Fluxograma do processamento realizado no software SeisSpace . . . . . . . . 344.2 Resultado da aplicação da Deconvolução F-X. . . . . . . . . . . . . . . . . . 364.3 Espectro de amplitude-frequência do tiro 7 (a) antes da aplicação de filtros;

(b) após a aplicação do filtro passa-banda; (c) após o balanceamento espectral. 374.4 Espectro de amplitude-frequência do tiro 7 (a) antes da aplicação de filtros;

(b) após a aplicação do filtro passa-banda; (c) após o balanceamento espectral. 394.5 Semblance para pickagem do SeisSpace. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 404.6 Campo de velocidade final do dado 0254-rl-0034. . . . . . . . . . . . . . . . . 414.7 Resultado da aplicação da correção estática residual. . . . . . . . . . . . . . 414.8 Seção sísmica da linha 0254-rl-0034 empilhada bruta. . . . . . . . . . . . . . 444.9 Seção sísmica da linha 0254-rl-0034 empilhada após processamento. . . . . . 454.10 Seção sísmica da linha 0254-rl-0034 migrada utilizando o balanceamento es-

pectral. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 464.11 Fluxograma do processamento realizado em ambos softwares para a aplicação

do SVD. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 474.12 Espectro de amplitude-frequência do tiro 7 (a) antes da aplicação de filtros;

(b) após a aplicação do filtro balanceamento espectral; (c) após o svd. . . . . 484.13 Diferença do tiro 7 com balanceamento espectral e SVD. . . . . . . . . . . . 484.14 Seção empilhada da linha 0254-rl-0034 utilizando o filtro SVD. . . . . . . . . 494.15 Seção empilhada migrada da linha 0254-rl-0034 utilizando o filtro SVD. . . . 504.16 Seção empilhada da linha 0254-rl-0034 utilizando ambos os filtros, SVD e

balanceamento espectral . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

Introdução

De todos os métodos sísmicos, o método de reflexão é um dos mais utilizados pela geofísicana caracterização de bacias sedimentares, principalmente devido à sua capacidade de inves-tigação da subsuperfície com resolução e profundidade adequada para o estudo geológicodestas. Esse método permite o mapeamento de feições, identificação de litologias e estru-turas associadas à acumulação de hidrocarbonetos, prospecto de fundamental importânciapara a indústria mundial.

Para que a imagem da subsuperfície obtida pelo método sísmico de reflexão seja a maisfiel possível à geologia, os dados sísmicos são submetidos a um fluxo de processamento quepode ser subdividido em duas fases: o pré-processamento e o processamento avançado. Naprimeira parcela, encontra-se técnicas simples e etapas básicas de preparação dos dados,na segunda, são aplicadas técnicas mais sofisticadas, que influenciam significativamente noaumento da resolução sísmica dos dados (Souza, 2014).

O processamento possuirá quantas etapas forem necessárias para a obtenção da seçãoempilhada de melhor qualidade levando em conta as características do próprio dado e os re-cursos oferecidos pelo software utilizado. O objetivo deste trabalho foi avaliar os resultadosda atenuação do ruído ground roll com o balanceamento espectral e com o SVD através de flu-xogramas obtidos pelos softwares SeisSpace, desenvolvido pela empresa Landmark GraphicsCorporation e pelo Seismic Unix (SU) da Colorado School of Mines. Cada técnica utilizaprincípios físicos diferentes resultando em seções empilhadas distintas.

O texto do presente trabalho está estruturado da seguinte forma: o capítulo 1 trazinformações sobre a bacia sedimentar e o dado utilizado; no capítulo 2 são apresentadasas etapas gerais do processamento de um dado sísmico; o capítulo 3 abrange a teoria dosmétodos de filtragem balanceamento espectral e SVD explorados nos softwares SeisSpace e noSU respectivamente e por fim, o capítulo 4 mostra os resultados obtidos com os fluxogramasutilizados.

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Capítulo 1

Informações Gerais Sobre a Linha

Sísmica

1.1 Geologia da Bacia do Solimões

A bacia do Solimões, de idade paleozóica, está inteiramente localizada no estado do Ama-zonas como mostrado na figura 1.1. Sua seção paleozóica ocupa área de aproximadamente440.000 km2, coberta pelos sedimentos cretáceos das formações Alter do Chão e Solimões.De acordo com o Zoneamento Nacional de Recursos de Óleo e Gás (EPE, 2015), a área dabacia sedimentar do Solimões é de 961.441 km2, sendo 300.000 km2 a área efetiva da baciaonde estão concentrados recursos convencionais e não convencionais, como o shale gas.

Como resultado dessa atividade desenvolvida de campanhas exploratórias, foram desco-bertos volumes de petróleo e gás significativos. Atualmente, a bacia possui 17 blocos ativose possui 35.809 km de linhas sísmicas 2D (ANP/BDEP, 2015).

1.2 Histórico Exploratório

A exploração de petróleo na bacia se iniciou com o Serviço Geológico e Mineralógico doBrasil (SGMB), prosseguindo com o Departamento Nacional de Produção Mineral (DNPM)e com o Conselho Nacional do Petróleo (CNP). Contudo, só a partir da criação da Petrobras,em 1953, é que a bacia passou a ser mais intensamente explorada.

Duas campanhas guiaram as pesquisas, a primeira ocorreu entre os anos 1958 e 1963,quando foram perfurados 18 poços locados nas margens dos principais rios da região e ba-seados nos dados gravimétricos já levantados. A segunda campanha foi iniciada em 1976,que resultou na descoberta de gás no trend1 de Juruá, que representa a primeira descobertacomercial de HC na bacia , em 1978, e de óleo no trend de Rio Urucu, em 1986.

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11

Figura 1.1: Localização da Bacia do Solimões, com destaque para a Bacia Efetiva, blocos

e campos concedidos. Elaboração: MME, a partir de dados do Zoneamento Nacional

de Recursos de Óleo e Gás (Fonte: EPE, 2015).

Como resultado da atividade exploratória desenvolvida na bacia foram descobertossignificativos volumes de petróleo e gás. Atualmente, a bacia possui 17 blocos ativos, jáconta com 35.809 km de linhas sísmicas 2D e 48.783 km2 de sísmica 3D, além de coberturagravimétrica e magnetométrica. Até o presente, já foram perfurados 206 poços exploratóriose 156 poços de desenvolvimento e produção na bacia (ANP/BDEP, 2015).

Ainda foram realizados levantamentos pela Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural eBiocombustíveis (ANP), que consta de: - Aerolevantamento gravimétrico e magnetométricoem 2007 onde foram adquiridos 130.000 km de dados potenciais e concluído em 2010; -Processamento de cerca de 10.000 km dados sísmicos antigos adquiridos anterior à criaçãoda ANP que não dispunham de nenhum tipo de processamento, sendo o projeto concluídoem dez/2014.

1.3 Importância Petrolífera

As reservas provadas de hidrocarbonetos na Bacia de Solimões são da ordem de 80,60 milhõesde barris de óleo e 52,38 bilhões de metros cúbicos de gás natural. Já as reservas totaisperfazem cerca de 88,18 milhões de barris de óleo e de 68,94 bilhões de metros cúbicos de

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gás natural.

1.4 Dados da Aquisição da Linha Sísmica 0254-RL-0034

Junto com o dado de registro sísmico no formato SEG-Y, é comum e recomendável a entregado relatório do observador correspondente ao documento em que estão as informações sobrea aquisição do dado sísmico. Segundo tal relatório, a linha sísmica 0254-RL-0034 possui nototal 1122 tiros e 240 geofones dispostos em um arranjo do tipo split-spread simétrico, emque o ponto de tiro está no centro deste, com afastamento mínimo (2dG) de 50 metros e osreceptores possuem 25 metros (dG) de afastamento entre si. A Figura 1.2 ilustra o arranjodescrito acima com os respectivos afastamentos.

Figura 1.2: Representação da chegada da energia sísmica em um refletor utilizando o

arranjo do tipo split-spread de 4 tiros e 8 receptores.

Capítulo 2

Fluxograma Usual de Processamento

O processamento sísmico consiste na aplicação de operações matemáticas que procuram re-mover ruídos coerentes e aleatórios para construir uma seção sísmica para promover uma in-terpretação o mais fiel possível da realidade geológica (Loureiro, 2013). A seguir, encontram-se listadas as etapas existentes em um processamento convencional aplicado à dados referen-tes a bacias terrestres.

2.1 Geometria

A geometria é responsável por assinalar em cada traço sísmico as coordenadas de tiro ereceptor, bem como as posições de ponto médio comum e offset correspondente. As coor-denadas a serem utilizadas podem ser geométricas, a qual o processador escolhe um métodode referenciar de acordo com o arranjo utilizado na aquisição, ou podem ser UTM (Univer-sal Transversa de Mercator) que confere ao dado maior exatidão na localização dos canaispermitindo então a correlação entre linhas que eventualmente se cruzem.

Um dado com geometria poderá ser organizado em diferentes domínios como o dotiro, família de ponto médio comum como representado na figura 2.1, etc. Essa manipulaçãopoderá ser necessária de acordo com a etapa do processamento e a necessidade de visualizaçãodo operador. Essa etapa requer certa atenção, uma vez que qualquer erro durante essa fasepoderá resultar em perda parcial ou total das atividades já desenvolvidas.

2.1.1 Família CMP

Dentre as possibilidades de organização do dado sísmico, a família de ponto médio comum(CMP) se destaca devido à sua importância para etapas que levam em conta a redundânciados traços referentes à mesma informação. A figura 2.1 mostra uma representação de diversospares tiros-receptor em que todos estão a “iluminar” o mesmo ponto em subsuperfície. Isso

13

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é válido apenas para um refletor plano como na figura. Não existe correspondência entre afamília de ponto médio comum em superfície e em profundidade para um refletor inclinado.

Figura 2.1: Representação da chegada da energia sísmica em um refletor utilizando o

arranjo do tipo split-spread de 3 tiros e 3 receptores.

Um conceito importante que irá revelar a qualidade do dado adquirido é a máxima co-bertura CMP. Em dados terrestres esse valor será geralmente metade do número de geofonesutilizado no levantamento e representará a quantidade de traços que iluminam o ponto emsubsuperfície.

Quanto maior esse valor, mais confiável a informação sobre aquele ponto gerando umúnico traço posteriormente no empilhamento. Pode-se observar na figura 2.2 que coberturamáxima da linha 0254-RL-0034 não apresenta muita variação indicando que houveram poucosproblemas relacionados a mau funcionamento de tiros e receptores.

Figura 2.2: Cobertura CDP do dado 0254-RL-0034.

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2.2 Edição de Traços

Alguns traços apresentam frequências e amplitudes anômalas, devido ao desligamento degeofones, o mau acoplamento deles e ruídos transientes. Esses traços ruidosos precisam seridentificados e removidos parcial ou totalmente através da ferramenta que o software oferece.Deve-se levar em conta que a eliminação de traços implica na diminuição da cobertura.Assim, o processador deve ter o máximo cuidado para que não haja perda excessiva deinformação por causa de eliminações equivocadas (Souza, 2014).

Figura 2.3: Tiro 428 antes e depois da edição de traços.

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2.3 Correção Estática

2.3.1 Zona de Baixa Velocidade

A Zona da Baixa Velocidade (ZBV), também chamada de Camada de baixa velocidade ouZona de Intemperismo, representa o pacote litológico localizado imediatamente abaixo dasuperfície terrestre, composto por uma ou mais camadas de material intemperizado e comespessura total variando de poucos até centenas de metros (Cunha, 2010).

A ZBV corresponde a parte mais rasa da crosta terrestre na qual a velocidade depropagação das ondas sísmicas é muito baixa. As rochas dessa porção terrestre são resultadode alterações físico-químicas que tornam o material inconsolidado, com alta porosidade epermeabilidade permitindo a saturação por fluidos. As ondas sísmicas ao se propagarempor essa zona possem velocidades mais baixas do que o comum e sofre bastante atenuação.

Os valores de velocidade são alterados por causa das diferentes espessuras da camadade intemperismo fazendo com que representação dos refletores não seja verdadeira comorepresentado na figura 2.4. Faz-se então necessária a correção destes valores a fim de buscaro posicionamento mais real das informações da subsuperfície.

Figura 2.4: Efeito da variação da geometria da ZBV sobre um refletor plano. Cunha,

2010 (modificado). (a) ZBV com espessura constante: na seção sísmica o refletor sofre

apenas um deslocamento vertical não alterando sua forma geométrica, (b) ZBV com

variação de espessura: na seção sísmica a imagem do refletor sofre distorções, para

espessuras maiores haverá um atraso maior nos tempos de chegada provocando um

deslocamento para baixo e para espessuras menores da ZBV teremos a situação inversa.

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2.3.2 Correção Estática de Campo

As correções estáticas são deslocamentos fixos de tempo em um traço sísmico e são divididasem correções de campo e residuais. As correções de campo são mais severas enquanto que asresiduais tendem a ser uma forma de refinamento da primeira, sendo ela aplicada na seçãosísmica já empilhada e será discutida mais à frente.

Existem diversos métodos para calcular a correção a ser aplicada em dados afetadospela presença da ZBV, entre eles estão a refração rasa que exige um levantamento maiscomplicado e caro uma vez envolve um levantamento sísmico específico, o uphole que é omais preciso, porém o mais dispendioso economicamente e o qual foi utilizado no presentetrabalho, as primeiras quebras de um sismograma.

As primeiras quebras são definidas como a primeira energia registrada nos receptoresde um levantamento de reflexão. Elas podem corresponder a uma onda direta ou umaonda refratada, dependendo do offset. As correções estáticas deste trabalho foram feitasexclusivamente no SeisSpace e consta de três etapas:

• Marcação dos picks de primeira quebra (manual ou automaticamente);

• Cálculo da correção a ser aplicada;

• Aplicação da correção calculada.

Os picks de primeira quebra serão o dado de entrada para o cálculo da velocidade do primeirorefrator (subZBV), o tempo de atraso do refrator, a profundidade do modelo e os tempos decorreção estática das fontes e dos receptores realizados pelo software.

A aplicação da correção estática de refração no SeisSpace é feita pelo módulo ApplyUser Static que calcula o datum flutuante que irá minimizar os erros estáticos aumentandoa confiabilidade das informações obtidas da seção sísmica. É imprescindível a realização dacorreção estática de campo para a posterior aplicação da correção estática residual.

2.4 Ganho

O mecanismo de atenuação ainda é um objeto de pesquisa extensiva, no entanto um meca-nismo plausível para a atenuação é relacionado ao fluidos presentes dos poros. Enquanto afrente de onda passa pelas rochas, os fluidos que estão presentes nos poros são perturbados.Esse distúrbio é maior em rochas parcialmente saturadas do que em rochas totalmente sa-turadas. Os fluidos dos poros consomem parte da energia da propagação do campo de ondaque causa um decaimento dependente da frequência (Yilmaz, 1987).

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A amplitude da onda decai com 1/r, onde r é o raio da frente de onda esférica. Isso éverdade para um meio homogêneo sem atenuação. Para uma terra com camadas, o decai-mento da amplitude pode ser descrito aproximadamente por:

1

v2(t) t, (2.1)

onde t é o tempo duplo de trânsito da onda e v(t) é a velocidade RMS da reflexão primária.Assim, a função de ganho para a correção do espalhamento geométrico é dado por:

g(t) =

[v(t)

v(0)

]2t

t(0), (2.2)

onde v(0) é o valor da velocidade no tempo t(0).Devemos ter cuidado quanto ao uso do Automatic Gain Control, pois janelas de tempo

com comprimento muito pequeno podem ocasionar a perda da característica do sinal, sur-gindo áreas ruidosas de baixa amplitude, por outro lado, se o comprimento for muito grandeo resultado mostra pouca ou nenhuma alteração das amplitudes do traço (Silva, 2004).

2.5 Deconvolução

Deconvolução é o processo que melhora a resolução temporal do dado sísmico através da com-pressão do pulso. Ela pode ser aplicada antes ou depois do empilhamento, porém recomenda-se fortemente o uso da deconvolução antes do stack para melhor definição das reflexões naanálise de velocidade.

As reflexões encontradas nos sismogramas são representações de um contraste de im-pedância entre duas camadas da estratificação terrestre. Assim, o sismograma pode sermodelado como a convolução da resposta impulsiva da terra com a fonte sísmica, isto é,o filtro inverso convolvido com a wavelet, a converte em um pico recuperando a respostaimpulsiva (função refletividade) da Terra. Nessa etapa, o intuito é a estimativa desse filtroinverso. O traço sísmico pode ser representado matematicamente por (Yilmaz, 1987):

S(t) = p(t) ∗ r(t) + n(t), (2.3)

onde S(t) é o traço sísmico, p(t) representa o pulso sísmico básico, r(t) é a função refletivi-dade, n(t) é um ruído aleatório e ∗ corresponde à convolução.

Em ambos fluxogramas aplicados, a deconvolução utilizada foi a Wiener-Levinson. Paraque o método apresente bons resultados, o dado deve possuir algumas características listadasa seguir (Silva, 2004):

• A Terra é um sistema linear invariante;

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Figura 2.5: Resultado do uso do ganho no tiro 9 da linha 0254-RL-0344.

• A refletividade é aleatória;

• O ruído pode ser desprezado;

• O pulso sísmico é de fase mínima.

2.5.1 Deconvolução F-X

O módulo utilizado no SeisSpace para realizar a deconvolução foi o F-X Decon que consistena aplicação da transformada de Fourier para cada traço sísmico ou uma seção empilhada.Ele aplica um filtro de predição em distância para cada frequência em uma determinadafaixa e retoma o dado para o domínio do tempo novamente.

Quando o dado é transformado do domínio do tempo e espaço para o domínio dafrequência e espaço, cada amostra no dado transformado possui componente real e imagi-nário. Eventos com mergulhos semelhantes aparecem como um sinal complexo senoidal ao

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longo de uma faixa de frequência. Isto é, eles podem ser descritos como: cos(wt) + isin(wt).Portanto o sinal pode ser predito.

No processo de deconvolução F-X, um filtro complexo é usado para predizer o sinal umtraço a frente através da banda de frequência. Qualquer diferença entre a forma de ondapredita e a atual, pode ser classificada como ruído e então removido. Na prática o filtro“corre” em ambas as direções e com o mesmo design e janela de aplicação. As prediçõesresultantes serão a média afim de diminuir o erro de predição. Para que se possa assumirum mergulho constante e linear, as seções de tempo são divididas em pequenos segmentos.

É importante que o dado não possua spikes expressivos pois pode ocorrer a instabilidadedo operador causando irregularidades para os traços dentro da janela que continha o spike.

2.6 Filtros

Em um sismograma, as informações constam de sinal e ruído. Sinal é toda informação que oprocessador julga interessante para uma interpretação, enquanto que os ruídos são elementosque atrapalham a identificação do sinal. Para dados sísmicos terrestres, o que é de nossointeresse são as reflexões e os ruídos, tudo o que atrapalha a visualização dos refletores. Elespossuem diversas origens, como ruído de cabos, ruído transiente, ondas aéreas, e mesmo nãosendo comum, múltiplas.

2.6.1 Ground Roll

O ruído de rolamento superficial, (ground roll) merece atenção pois ele se destaca dentre asperturbações existentes. Ele propaga-se nas camadas de baixa velocidade, correspondenteao manto de intemperismo e suas características são alta amplitude, baixa frequência, emtorno de 10 Hz e baixa velocidade (entre 100 a 1000 m/s) que constitui uma figura anômalade forte inclinação no centro do sismograma similar a um cone. A presença do ground rollmascara as reflexões, tornando necessária a sua remoção para avançar no processamento.

Devido ao fato de existirem aspectos conhecidos sobre este ruído, o seu comportamentoé previsível, o que torna sua atenuação mais eficiente. Geralmente o método utilizado parareduzir os efeitos do ground roll é a filtragem. Usa-se filtros para limitar a banda de frequênciade um dado e preservar então apenas o que for conveniente através de diversos métodos.Pode-se observar o espectro de frequência referente ao ground roll na figura 2.6.

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Figura 2.6: Espectro de fequência referente ao ground roll plotado em um gráfico Am-

plitude versus Frequência

2.7 Passa-banda

Um método de filtragem utilizado amplamente na atenuação do ground roll é o filtro pas-sabanda. Geralmente a manipulação de dados que utiliza o conceito de frequência exigea transformação do sinal para outro domínio. Neste trabalho utilizou-se a Transformadade Fourier para passagem dos dados do domínio tempo para o domínio da frequência e atransformada inversa para restituir o sinal para o domínio do tempo e assim prosseguir como processamento.

Com o filtro passa-banda podemos limitar a banda de frequência do sinal que deve serpreservada e rejeitada. Como observado na figuras 2.6 e 2.7, a energia sísmica referente àenergia relacionada ao ground roll ocupa a faixa de 5 a 12 Hz aproximadamente e a referenteàs reflexões concentra-se entre 10 e 50 Hz.

O filtro escolhido deve atuar na rejeição das frequências baixas referidas ao ground rollrespeitando a faixa de frequência em que as reflexões estão contidas como demonstrado nafigura 2.8. Outro fator importante a ser considerado é a relação frequência-resolução. Devidoà dispersão da energia sísmica, as frequências mais altas se concentram na parte mais rasa dodado, enquanto que as frequências mais baixas são as que conseguem atravessar as camadassubterrâneas e atingir as partes mais profunda do registro sísmico. Então, conclui-se quese deve ter cuidado para que nos testes de atenuação de ruídos, informações importantesnão sejam perdidas, e no caso do ground roll, principalmente a parte mais profunda dosismograma já que se possuem faixas de frequências próximas.

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Figura 2.7: Espectro de frequência referente às reflexões plotado em um gráfico Ampli-

tude versus Frequência

Figura 2.8: Representação gráfica do filtro passa-banda em que 1 simboliza a faixa de

rejeição, 2 a faixa de atenuação e 3 a banda de passagem.

2.8 Análise de Velocidade

Um registro sônico representa medidas diretas da velocidade com que a onda sísmica viajana terra como função da profundidade. Por outro lado, o dado sísmico fornece uma me-dida indireta de velocidade. Baseado nesses dois tipos de informação, a exploração sísmicaderiva um grande número de diferentes tipos de velocidade, como a intervalar, aparente,média, root-mean-square (RMS), instantânea, de fase, de grupo, normal moveout (NMO),de empilhamento e migração (Yilmaz, 1987).

O objetivo da análise de velocidade é encontrar a velocidade que melhor horizontalizahipérboles de reflexão das famílias CMP, para que o empilhamento seja eficiente. A qualidadeda estimativa da velocidade pode ser afetada por fatores como:

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• Conhecimento da geologia;

• Offset máximo e mínimo;

• Cobertura;

• Traços ruidosos;

• Tamanho dos supergathers para análise;

• O tipo de coerência empregada;

• Faixa de frequência dos dados.

2.9 Correção NMO

Diferente das correções estáticas de campo e residuais, a correção de sobretempo normalnão é fixa, e sim dinâmica, ou seja, essa correção varia em função do tempo. Essa etapa éfeita após a análise de velocidade e tem por finalidade corrigir os deslocamentos dos dadoscausados pelo offset existente. Considerando que numa camada horizontal com velocidadeconstante o refletor em função do afastamento tem um formato hiperbólico, a correção iráresultar em um traço zero-offset, ou seja, como se o ponto de tiro e a estação de geofonesocupassem a mesma posição (Rosa, 2010).

O tempo de correção NMO é dado por:

∆tnmo = t(0)

[

1 +

(x

vnmot(0)

)2]1/2

− 1

. (2.4)

Já que a equação de tempo de trânsito em função do offset é dado por:

t2(x) = t2(0) +x2

v2, (2.5)

em que x é a distância fonte-receptor, v é a velocidade média sobre a interface dereflexão, e t(0) é o tempo duplo de trânsito de um raio perpendicular.

A diferença entre o tempo duplo de trânsito de um dado offset t(x) e o tempo duplozero-offset, isto é, t(0) é chamado de normal moveout. Uma vez que a velocidade NMO éestimada, os tempos de trânsito podem ser corrigidos removendo-se a influência do offset.Somente após a correção NMO, o dado estará pronto para passar para o empilhamento.

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2.9.1 Mute-Stretching

Um efeito indesejado do normal moveout é o estiramento dos traços sísmicos. Eventos sãodeslocados para frequências mais baixas devido à correção NMO. Isso ocorre principalmenteem eventos rasos devido à maior velocidade de propagação da onda que resulta em hipérbolesde menor excentricidade e em longos offsets devido ao fato da hipérbole de reflexão não serperfeita, acarretando em uma correção NMO mais severa e menos confiável por causa dessaaproximação.

Buchholtz (1972) mostrou que a aplicação da correção NMO gera um estiramento queaumenta com o afastamento e diminui com o tempo normal. Devido à essa distorção, oempilhamento poderá ser comprometido. Este problema é contornado pelo silenciamentodas zonas afetadas. O mute poderá ser feito automaticamente através da escolha de umaporcentagem de silenciamento ou pela “pickagem” manual diretamente no display.

Figura 2.9: (a) família CMP antes da correção NMO, (b) após a correção NMO, (c)

após o mute stretching de 100% (Yilmaz, 1987).

2.10 Empilhamento

Nessa etapa é feita a soma dos traços pertencentes a uma família CMP já corrigidos de NMO.A Figura 2.10 mostra como funciona o empilhamento dos traços. O resultado do stack será aobtenção de uma imagem da subsuperfície em tempo. O empilhamento de dados implica noaumento da razão sinal-ruído já que a soma dos traços leva em conta a redundância CMP,e conta com o caráter não linear dos ruídos preservando o que é coerente horizontalmente.

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O empilhamento pode ser feito em qualquer momento durante o processamento desde queexista um campo de velocidades já estimado. Muitos testes são feitos já na seção empilhadae por isso a importância dessa etapa.

Figura 2.10: Exemplo de empilhamento de dados sísmicos. Modificado de Ávila, 2010.

2.11 Correção Estática Residual

Correções estáticas residuais são deslocamentos de tempo uniformes, assim como a correçãoestática pré-stack, são aplicados aos traços sísmicos para compensar os tempos de atraso de-vido à ZBV. As anomalias distorcem a estratigrafia e estruturas aparentes na seção sísmicacausando o desalinhamento e por isso, o objetivo dessa correção é obter o alinhamento desinais primários em traços CDP preservando ao máximo o caráter de wavelet nos empilha-mentos, e assim, as feições reais em subsuperfície.

Para a estática residual apenas os tempos relativos entre traços são importantes e elessão obtidos a partir de correlações cruzadas entre os traços feitas a partir de janelas de tempoem que a razão sinal-ruído é grande definidas pelo processador.

A função de correlação φGH entre traços é dada por:

φGH(t) =

∑t2t=t1

G(t)H(t+ τ)dt[∑t2t=t1

G2(t)dt∑t2

t=t1H2(t)dt

]1/2 , (2.6)

em que G e H são os traços a serem correlacionados; τ é o tempo de atraso; t1 e t2

são os tempos inicial e final do dado.Para representar matematicamente a correção estática residual utiliza-se a seguinte

função:

ti,k,j = Si +Rj +Gkh +MkhX2ij, (2.7)

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onde ti,k,j é a estática residual observada no CDP em um horizonte h; Si e Rj são ascontribuições relativas às pequenas variações nas posições da fonte e receptores respecti-vamente; Gkh é o fator de desempenho da subsuperfície na posição k em superfície, sendok = 1

2(i + j) e MkhX

2ij, o fator de performance no offset x = j − i um moveout residual

devido a erros de velocidades e aproximação hiperbólica do NMO.No software, a escolha do horizonte em que essa correlação será calculada é feita de

forma interativa na própria seção empilhada por meio de picks de um traço piloto comomostrado na Figura 2.11.

Figura 2.11: Traços pilotos usados para correção residual.

2.12 Migração

Seções empilhadas apresentam erros no posicionamento e no mergulho de refletores incli-nados. A migração é um modelagem inversa, cujo objetivo, é gerar uma imagem maissemelhante da seção geológica em profundidade a partir de uma seção sísmica em tempo e oseu campo de velocidade. A migração é capaz de promover o reposicionamento de refletoresinclinados para suas verdadeiras posições e ainda colapsar difrações existentes no dado au-mentando a resolução espacial. Neste trabalho foi utilizada a migração Kirchhoff em tempopós-empilhamento para ambos os fluxogramas.

A apresentação da seção migrada é indispensável para a interpretação pois o mape-amento das estruturas geológicas como falhas e sinclinais se torna mais preciso e estudossobre as amplitudes dispostas na seção pode trazer informações importantes e até mesmo aestimar o potencial gerador de uma determinada área.

Capítulo 3

Filtros

3.1 Balanceamento Espectral

Suponhamos um espectro de amplitude como representado na curva (a) da figura 3.1. Oobjetivo do balanceamento espectral é promover o equilíbrio de frequências de um dado afim de obter uma melhor resolução. O resultado ideal seria uma determinada amplitudeapresentar todas as frequências como mostrado em (b). Porém mesmo que este espectropudesse ser obtido na prática, provavelmente os ruídos de baixas e altas frequências seriamressaltados. O mais interessante é equalizar as frequências dentro da própria largura de bandacomo mostrado esquematicamente pela curva (c). O balanceamento espectral é um tipo de

Figura 3.1: Representação de espectros de frequência em função da amplitude.

filtro, ou seja, atenua ou ressalta as frequências de acordo com o interesse do processador.Este ainda pode ser comparado à deconvolução de fase-zero por proporcionar mudançasexpressivas apenas no espectro do sinal não alterando a sua fase.

Existem vários métodos para a obtenção desse equilíbrio de frequências. Alguns méto-dos utilizam a transformada de Fourier como é o caso do Time-Variant Spectral Whiteningpara levar o dado ao domínio da frequência e aplicar ganhos de diferentes intensidade nas

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diferentes bandas do dado. Outro método bastante eficiente usa do Singular DecompositionValue (SVD) para promover a decomposição do dado em matrizes e através da manipulaçãoalgébrica delas, promover o aumento da resolução do dado sísmico.

A atuação do balanceamento espectral se aproxima de uma deconvolução de fase zero etende a ser mais eficaz do que os processos de deconvolução convencionais (spike e predictivedeconvolution) quando aplicado a sinais com amplas larguras de faixas e ampla faixa dinâmica(Yilmaz, 1987)

3.1.1 Time-Variant Spectal Whitening

Este foi o método aplicado no software SeisSpace e consta da aplicação de uma série de filtrospassa-banda em um traço. No sismograma da figura 3.2 tem-se um traço original que foidecomposto em bandas de alta, baixa e média frequência. Percebe-se que existe uma relaçãoentre a frequência que a banda apresenta e atenuação sofrida por ela.

Assim bandas com maiores frequências associadas sofrem maior atenuação que os com-ponentes de média frequência que por sua vez sofrem maior atenuação do que os componen-tes de baixa frequência. Então se diferentes funções ganho forem aplicadas a essas faixasde frequência, quando o dado for restituído terá sido preservado os eventos de interesse eatenuado o que foi menos favorecido pelo ganho aplicado, no caso, a faixa de frequênciareferente ao ruído. O fluxograma abaixo mostra as etapas realizadas em um balanceamentoespectral usual:

• O dado x(t) é convertido para o domínio da frequência X(w) pela Transformada deFourier Direta;

• O dado é separado em bandas de frequência selecionadas ∆X(w)

• Cada banda é levada ao domínio do tempo pela Transformada de Fourier Inversa∆x(t);

• Um ganho automático é aplicado a cada banda ∆xit(w);

• As bandas com ganho são somadas restituindo o tamanho original do dado xi(t).

3.1.2 Módulo do T-V Spectral Whitening

O algoritmo do balanceamento espectral opera no domínio da frequência. O operador deve es-pecificar uma ou mais bandas de filtragem definindo no mínimo quatro frequências: F1=0%,F2=100%, F3=100% e F4=0%. Esse método se comporta como um filtro passa-banda co-mum, porém aplicado a diferentes bandas de frequência pré-determinadas.

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Figura 3.2: Traço sísmico (a) que origina as decomposições em (b) baixa frequência, (c)

média frequência e (d) alta frequência

Cada traço será transformado para o domínio da frequência, multiplicado pelo filtropassa-banda e transformado inversamente para o domínio do tempo, então um ganho au-tomático escalar será aplicado a cada traço filtrado. Ambos traços, sem e com AGC serãosomados para formar uma saída balanceada. A saída é dividida por um traço com AGCescalar médio para restituir as amplitudes.

A técnica do controle do ganho automático instantâneo - AGC, envolve a definição docomprimento de uma janela móvel de tempo, o cálculo e a aplicação de um escalar em cadaamostra do traço sísmico. Apesar de sua simplicidade, o uso do AGC deve ser cuidadoso, poisjanelas de tempo com o comprimento muito pequeno pode ocasionar a perda da amplituderelativa do sinal, por outro lado, se o comprimento for muito grande, o resultado apresentaalterações mínimas no traço (Serpa, 2006)

3.2 SVD

A decomposição em valores singulares (SVD) consiste na decomposição de uma matriz D deordem mxn em três outras matrizes, da seguinte forma (Freire, 1986):

D = UΣV T . (3.1)

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As matrizes U de ordem mxm e V de ordem nxn são ortonormais quadradas. A matriz Ué composta pelos autovetores da matriz XXT , enquanto que a matriz V é composta pelosautovetores da matriz XTX. Já a matriz Σ de ordem mxn possui os valores singulares damatriz D. Ela é definida como uma matriz diagonal retangular como a matriz D, e os valoresabsolutos de σi são organizados de forma decrescente (Manenti, 2013).

A expressão 3.1 ainda pode ser reescrita com a matriz D como a soma de matrizes deposto unitário ponderadas pelos valores singulares. Ou seja:

D =r∑i=1

σiuivTi , (3.2)

em que r é o posto da matriz D, σi é o i-ésimo valor singular de D, ui é o i-ésimo autovetorde XXT e vi é o i-ésimo autovetor de XTX.

Andrews e Hunt (1977) definem o produto escalar externo uivTi como a i-ésima autoi-magem de D. Então a soma de todas as autoimagens ponderadas pelos respectivos valoressingulares irá reconstituir a matriz D.

O método SVD é capaz de determinar o posto de uma matriz, conceito este que estádiretamente ligado ao grau de correlação entre os traços sísmicos. Os primeiros autovalorespossuem os maiores valores singulares fazendo com que as primeiras autoimagens preservemas estruturas de maior correlação espacial, isto é, quanto menor for o posto da matriz, maioro grau de correlação entre os traços do registro.

Assim, nos primeiros autovetores estarão as informações responsáveis pela reconsti-tuição dos eventos horizontais ou sub-horizontais de maior amplitude, ou seja, eventos deinteresse para camadas planas e paralelas. Já para valores maiores de i, nas últimas autoi-magens, irá predominar a parte que não possui muita coerência horizontal do dado, ruídoscomo o ground roll que possui inclinação considerável (Porsani et al., 2009).

3.2.1 Filtragem SVD recursiva iterativa no domínio t− τ

A decomposição SVD no domínio t−τ é utilizada nesse trabalho para realizar a decomposiçãoe filtragem de componentes de baixa e alta frequência presentes em um traço sísmico. Consi-derando uma matriz DN formada pelo traço sísmico representado pelo vetor d = (d1, ...dm)T

deslocado como representado na expressão 3.3:

DN =

d 0 · · · 0

0 d · · · 0...

......

0 0. . . 0

0 0 · · · d

. (3.3)

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Este método de filtragem faz a decomposição em valores singulares no domínio t-τ , sendo avariável −τ associada ao deslocamento do traço (τ = 0, · · · , N − 1), e a matriz DN possuidimensões, (M+N−1)×N . Utilizando a decomposição SVD, podemos representar a matrizdos dados em termos de autoimagens no domínio tτ (Silva, 2015)

DN =N−1∑τ=0

στuτvTτ =

N−1∑τ=0

D̃Nτ , (3.4)

onde στuτvTτ representa a autoimagem de índice τ associadas ao domínio t-τ .A Figura 3.3 ilustra a decomposição de um traço sísmico no domínio t-τ , utilizando

N = 5. O traço representado em (a) representa o traço sísmico original, em (b) tem-se asoma das componentes de (c) a (g). O algoritmo desenvolvido por Silva, (2015) tem por

Figura 3.3: Representação do traço sísmico original (a); soma dos componentes de altas

e baixas frequências da decomposição do traço (a); (c) a (g) decomposições de (a)

Modificado de Silva, 2015

.

objetivo utilizar a decomposição SVD em um procedimento recursivo para retirar do sinalsísmico a componente mais determinística d̃kj . Os termos d̃kN e d̃k0 para j = N representam

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as componentes de mais baixa e alta frequência respectivamente como observado na figura3.4.

Figura 3.4: Espectros de frequência de dados filtrados representando o conteúdo original

de frequência (a), (b) a porção filtrada de baixa e (c) alta frequência, modificado de

Silva, 2015

.

O processo além de recursivo, pode ser implementado de forma iterativa mudando oconteúdo de frequência das bandas resultantes da seguinte maneira:

• Quanto maior o número de iterações, a componente de baixa frequência aumenta suaimportância.

• Quanto maior o número de recursões, menos frequências baixas estarão na banda refe-rente à alta frequência, (a) da 3.4 resultando na perda de resolução temporal do dadofinal.

• Quanto menor o número de recursões, mais baixas frequências estarão contidas nabanda de interesse e por conseguinte, menos o ground roll será atenuado.

Capítulo 4

Resultados

4.1 Fluxogramas Adotados

Como explicitado anteriormente, o presente trabalho é constituído dos fluxogramas obtidosdo processamento da linha 0254-RL-0034 comparando os dois métodos de filtragem, SVD ebalanceamento espectral. Cada método exige ambientes diferentes de processamento. En-quanto que para o balanceamento o processamento é integralmente no SeisSpace, o SVDexige que parte do fluxograma seja feito no Seismic Unix. Este capítulo traz os fluxogramasutilizados para cada método e os resultados obtidos com ambos.

4.1.1 Balanceamento espectral

Para a aplicação do TV-Spectral Whitening foi realizado um fluxograma inteiramente nosoftware SeisSpace, o qual possui uma interface interativa e de fácil compreensão. A variedadede aplicações para dados terrestres, marinhos, 2D e 3D é grande, entretanto existem algunsmódulos no programa cujo o funcionamento não é claro, sendo considerado então, uma “caixapreta” que não permite muita interferência do processador.

A respeito dos módulos presentes apenas no SeisSpace, ganha destaque neste trabalhoo balanceamento espectral variante no tempo, a deconvolução F-X e as correções estáticasde campo e residual. O fluxograma resultante do processamento feito no SeisSpace estárepresentado na figura 4.1.

Deconvolução

Dentre os parâmetros que foram selecionados, alguns que merecem destaque estão listados aseguir e os valores que apresentaram melhor resultado, organizados na tabela 4.1:

• Type of filter : Deve-se selecionar o tipo de filtro aplicado ao dado. As opções são o

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Figura 4.1: Fluxograma do processamento realizado no software SeisSpace

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filtro de predição de Wiener-Levinson e L2 norma adaptativa. O filtro que apresentoumelhor resultado no presente trabalho foi o Wiener-Levinson, e portanto foi o escolhido.

• Percentage of white noise: Um valor em porcentagem é selecionado a fim de definir aquantidade de luz branca que deve ser adicionada ao método para a estabilização dele.Quanto maior o valor de white noise adicionado, mais o ruído será atenuado, porémmais confuso será o resultado ocasionando a criação de falsos eventos.

• Horizontal window lenght : Deverá ser definido qual o número de traços que participarãoda janela de predição. Esse valor deve ser maior do que o número de amostras do filtro.Vale ressaltar que esse número deve ser escolhido cautelosamente pois quanto maior onúmero de traços contidos na janela de predição, maior a correlação espacial obtida,porém se o mergulho do refletor muda, essa informação pode ser perdida, afetando ométodo.

• Number of filter samples : O número de amostras do filtro deve ser maior caso hajamergulhos distintos ao longo dos refletores, porém esse valor deve ser menor que otamanho da janela horizontal de predição já que o filtro trabalhará dentro desta.

• Time window length: É necessária a definição do tamanho da janela de tempo depredição. Caso o dado apresente eventos de curvatura e mergulhos conflitantes, essevalor deve ser por volta de 300 ms. No entanto se isso não ocorrer, é permitido umtamanho maior da janela de tempo.

• F-X filter start frequency : Deve ser definido o valor mínimo de frequência contida nodado. Valores menores que o definido aqui, serão atenuados.

• F-X filter end frequency : Da mesma forma, o valor máximo de frequência desejávelpara o dado deve ser determinado.

• Number of times to apply F-X filter to each trace: O módulo permite que se especifiquea quantidade de vezes que o filtro é aplicado no dado.

Na figura 4.2 podemos observar o efeito do uso da deconvolução. Além das reflexõesadquirirem um aspecto mais delgado, esse método proporciona melhor diferenciação entreeventos muito próximos através do aumento da resolução vertical, que é o objetivo primordialda deconvolução de um dado sísmico.

Filtros

Como explicado no capítulo 2, o filtro passa-banda tem por função a limitação de frequênciaadmitida no dado de saída. A forma trapezoidal como da figura 2.8 é chamada de Ormsby.

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F-X DeconParâmetros Resultados

Type of filter Wiener-LevinsonPercentage of white noise 0.1Horizontal window lenght 11Number of filter samples 7Time window length 1000 msF-X filter start frequency 5 HzF-X filter end frequency 60 HzNumber of times to apply F-X filter to each trace 2

Tabela 4.1: Parâmetros da deconvolução.

Figura 4.2: Resultado da aplicação da Deconvolução F-X.

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Para o presente dado, as faixas de rejeição, atenuação e passagem foram em Hz, respecti-vamente: 0-10 e 70-120, 10-15 e 65-70, e 15-65. Na figura 4.3 observamos o espectro defrequências referente ao dado original e o obtido após a aplicação do filtro passa-banda.No uso do balanceamento espectral, algumas opções para a realização do processo estavam

Figura 4.3: Espectro de amplitude-frequência do tiro 7 (a) antes da aplicação de filtros;

(b) após a aplicação do filtro passa-banda; (c) após o balanceamento espectral.

disponíveis no software, tais como:

• Type of filter : O filtro escolhido pode variar em função do tempo caso o dado possuauma discrepância relevante ou pode ser invariante no tempo, como foi o caso do esco-lhido no processamento do presente trabalho. Para o filtro invariante, os coeficientespodem ser determinados usando um design automático ou manual.

• O design automático solicita a entrada de quatro frequências padrão do filtro Ormsby.Esse passa-banda será então dividido num número de painéis pequenos. Cada painelterá largura igual de banda de passagem e rampas lineares de rejeição controlados peloprocessador. A rampa de corta-alta do primeiro painel será a rampa de corta-baixado segundo painel e assim por diante, como por exemplo para quatro painéis e asfrequências: F1=5, F2=10, F3=80 e F4=90 (Hz), tem-se:

– Primeiro filtro para primeiro painel: 5-10-20-30 (Hz)

– Segundo filtro para segundo painel: 20-30-40-50 (Hz)

– Terceiro filtro para terceiro painel: 40-50-60-70 (Hz)

– Quarto filtro para quarto painel: 60-70-80-90 (Hz)

• Percent zero padding for FFTs : Deve-se entrar com a porcentagem do traço de entradaque deve ser preenchido por zero para evitar os efeitos de wrap-around indesejáveis datransformada de Fourier.

• Number of frequency panels : Essa opção aparece caso o design automático tenha sidoselecionado. Como exposto anteriormente, deverá ser determinado o número de painéisem que o dado deve ser decomposto para filtragem. Supondo esse número igual a 1,o balanceamento espectral se comportará como um filtro passa-banda efetivamente,

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conforme esse número aumenta, maior a diferenciação de cada banda filtrada e maisequalizado o dado final restituído.

• Specify spectral balancing frequencies : Aqui devem ser definidas as frequências de re-jeição e passagem.

• Mode for amplitude restoration: É possível selecionar o método utilizado para a restau-ração da amplitude original do dado. A opção utilizada foi o Log average que utilizauma média geométrica robusta insensível à amplitudes largas como as do ground roll.

A tabela 4.2 apresenta os valores escolhidos para cada parâmetro do filtro utilizado.

TV Spectral WhiteningParâmetros Resultados

Type of filter Invariante no tempoDesign AutomáticoPercent zero padding for FFTs 25 (default)Number of frequency panels 5Specify spectral balancing frequencies 8-12-80-90 (Hz)Mode for amplitude restoration Média geométrica

Tabela 4.2: Parâmetros do filtro utilizado.

Também na figura 4.3, pode-se observar o espectro de frequências do tiro 7 após aaplicação do balanceamento espectral e a sua relevância em relação ao passa-banda, uma vezque o ideal seria a obtenção de todas frequências com mesma amplitude, sendo o resultadoda balanceamento o mais próximo do ideal.

O número de painéis escolhido que apresentou melhor resultado do balanceamento foi5 e as frequências, em Hz: 8-12-80-90. O resultado da aplicação dos filtros passa-banda ebalanceamento espectral no SeisSpace pode ser observado na figura 4.4. Pode-se notar queo ground roll foi claramente atenuado por ambos filtros, sendo o balanceamento mais efetivona região central funcionando ainda como uma deconvolução promovendo o adelgamento dasreflexões.

Análise de Velocidade

Depois de atenuar o ground roll, pôde-se então organizar o dado em família CMP e montar ossupergathers para fazer a estimativa de velocidades. O SeisSpace conta com uma plataformamuito interativa para fazer tal análise. Além do painel semblance, onde os pontos de maior

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Figura 4.4: Espectro de amplitude-frequência do tiro 7 (a) antes da aplicação de filtros;

(b) após a aplicação do filtro passa-banda; (c) após o balanceamento espectral.

coerência são plotados em vermelho e os de menor, em azul, existem outras opções como acorreção NMO prévia automática, esses recursos facilitam a determinação das velocidadesescolhidas para posterior correção NMO definitiva.

Observa-se na figura 4.5 a presença de pontos vermelhos, ou seja, maior coerência deenergias em cada família CMP pertencente a um gather muito mais frequente na porçãosuperior do dado, o que sugere a existência de reflexões também nessa região. Como ditono capítulo 2, o resultado da análise de velocidades é um campo de velocidades estimadasque melhor horizontalizam uma reflexão que anteriormente teria o formato hiperbólico. Ocampo de velocidades para o modelo teórico de camadas planas paralelas deve respeitar doisfatores: as cores devem ser na ordem da mais fria (azul) à mais quente (vermelha) indicandoo aumento da velocidade da propagação da onda sísmica com o aumento da profundidade dascamadas no interior da Terra e ainda o padrão retilíneo e paralelo das camadas. À medidaque o dado observado muda suas características, o campo de velocidades deve acompanhartal mudança. Se existe uma grande falha, por exemplo, no campo de velocidades obtido,deve-se observar uma anomalia nos valores de velocidades plotados.

Como o presente dado não possui muitas características de abruptas mudanças, o maislógico seria um painel uniforme de velocidades crescentes. A figura 4.6 mostra o resultadocondizente com o esperado. Outra opção disponível no SeisSpace é a suavização do campode velocidades, porém dentre vários testes com valores diferentes de parâmetros, o campoque apresentou melhor resultado foi o não suavizado.

Correção estática residual

Afim de melhorar a continuidade das reflexões, a correção estática residual, usa do cálculoda correção estática de campo e traços piloto gerados na seção empilhada, para promovero refinamento da correção referente à presença da ZBV e topografia. Na figura 4.7 pode-se observar o efeito de tal correção. Horizontes que antes não poderiam ser demarcados,apresentam maior continuidade. Além disso, feições como falhas e pacotes estratigráficosmais delgados podem ser mais facilmente vistos, uma vez que a correção estática residual

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Figura 4.5: Semblance para pickagem do SeisSpace.

visa o posicionamento correto dos refletores. Assim como qualquer outra manipulação noprocessamento de dados, deve-se atentar para que os traços piloto não sejam escolhidosequivocadamente evitando uma correção severa.

Seções empilhadas

A importância do processamento de dados sísmicos pode ser notada nas figuras 4.8 e 4.9.A etapa que se destaca tanto nesse trabalho como em qualquer outro a respeito de dadosterrestres é a atenuação do ground roll, ruído que mascara as reflexões existentes, impossibi-litando muitas vezes a demarcação de horizontes, rotina de laboratórios de interpretação dedados sísmicos. Além da atenuação de ruídos de rolamento, onda aérea, raras, mas possíveismúltiplas, garantindo-se o aumento da razão sinal-ruído, o processamento ainda se encar-

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Figura 4.6: Campo de velocidade final do dado 0254-rl-0034.

Figura 4.7: Resultado da aplicação da correção estática residual.

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rega de posicionar corretamente amplitudes que devido à diversos fatores estão deslocadas.A migração é um exemplo muito importante disso e está apresentada na figura 4.9.

4.1.2 Singular Value Decomposition

A rotina utilizada para a aplicação do Singular Value Decomposition, SVD, foi feita noFortran e cedida pelo Prof. Dr. Michelângelo Silva. Foi então necessária que uma parcela dofluxograma fosse feita no software SU. Tal ferramenta não possui uma interface tão interativaquanto o SeisSpace, porém permite o manuseio do dado sísmico com poucas limitações. Valeressaltar que é possível ainda a adição de códigos próprios conferindo ao software maiorversatilidade. O fluxograma utilizado está representado na figura 4.11

Filtros

Como explicitado no capítulo 3, para a execução do SVD algumas informações foram ne-cessárias e estão listadas junto com os parâmetros escolhidos. A partir da visualização e

SVDParâmetros Resultados

Nome do arquivo em acesso direto 0254-0034.adAmostras por traço 1001Número total de traços 294000Número de iterações 50Número de recursões 9

Tabela 4.3: Parâmetros do SVD.

correlação dos espectros de amplitude, tempo e frequência pode-se obter informações maisprecisas, visando uma melhor equalização das amplitudes no registro sísmico (Gomes et al.,2010). A figura 4.12 mostra os espectros obtidos com cada filtro utilizado. No primeirográfico (a), pode-se notar um pico por volta de 15 Hz associado ao ground roll e nos es-pectros seguintes como explicitado no capítulo 2, o esperado seria um comportamento maistrapezoidal denotando um aspecto mais uniforme das amplitudes.

Enquanto que o balanceamento mostrado em (b) consegue uma equalização mais evi-dente das amplitudes, o SVD não promove tal caráter, o que não acarretou muitas perdascomo pode ser observado na figura 4.13. O ground roll foi atenuado efetivamente com am-bos os métodos, porém com o balanceamento foi obtido melhor continuidade das reflexões,enquanto que o SVD promoveu maior definição delas pelo aumento da resolução temporal.

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Seções empilhadas

Como já mencionado, o ground roll é um evento inclinado, diferente dos refletores, que secaracterizam, no caso dessa bacia, como eventos horizontais e sub-horizontais. Portanto,métodos que levem em conta a inclinação dos eventos, como o SVD apresentam bons resul-tados. Porsani et al. (2009) utilizaram o método SVD para atenuar os eventos inclinadosressaltando ainda os eventos de menor ângulo de inclinação. A figura 4.14 mostra a seçãoempilhada utilizando o método SVD em que pode-se observar os refletores nitidamente, en-quanto que antes do processamento não era possível. Grande parte do aumento da razãosinal-ruído nessa linha deve-se a atenuação do ground roll já que a sua influência era tãosignificativa.

A figura 4.15 mostra o resultado do uso da migração. Este processo busca corrigir oseventos existentes, deslocando as reflexões primárias para suas verdadeiras posições espaciaise colapsando as difrações, produzindo uma imagem sísmica que possibilite uma melhor in-terpretação do dado já que tal artifício proporciona uma maior similaridade entre a imagemgerada e a geologia (Ferreira, 2009).

Ambas seções migradas, com o SVD e com o balanceamento, foram obtidas atravésdo método Kirchhoff e por isso, as duas respostas são bastante aproximadas. Isso podeser notado analisando a estrutura tem a sua real aparência revelada pela migração entreos CDPs: 1423 e 1543 e no tempo 400 ms e 1000 ms que é bastante similar nas duasseções das figuras 4.10 e 4.15. A figura 4.16 traz, por fim, a seção empilhada em que foiaplicado primeiramente o SVD pré-stack e o balanceamento pós-stack. O resultado mostroucaracterísticas interessantes como a agregação do aumento da resolução temporal promovidapelo SVD e a maior continuidade proporcionada pelo TV-Spectral Whitening.

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Figura 4.8: Seção sísmica da linha 0254-rl-0034 empilhada bruta.

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Figura 4.9: Seção sísmica da linha 0254-rl-0034 empilhada após processamento.

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Figura 4.10: Seção sísmica da linha 0254-rl-0034 migrada utilizando o balanceamento

espectral.

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Figura 4.11: Fluxograma do processamento realizado em ambos softwares para a apli-

cação do SVD.

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Figura 4.12: Espectro de amplitude-frequência do tiro 7 (a) antes da aplicação de filtros;

(b) após a aplicação do filtro balanceamento espectral; (c) após o svd.

Figura 4.13: Diferença do tiro 7 com balanceamento espectral e SVD.

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Figura 4.14: Seção empilhada da linha 0254-rl-0034 utilizando o filtro SVD.

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Figura 4.15: Seção empilhada migrada da linha 0254-rl-0034 utilizando o filtro SVD.

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Figura 4.16: Seção empilhada da linha 0254-rl-0034 utilizando ambos os filtros, SVD e

balanceamento espectral

Conclusões

O objetivo geral deste projeto foi alcançado, uma vez que o ground roll foi efetivamenteatenuado com ambos os métodos de filtragem apresentando resultados satisfatórios, apesardo dado da linha 0254-rl-0034 apresentar qualidade razoável apenas até 2000 ms. Dentrodesta porção foi possível melhorar a razão sinal-ruído de forma a viabilizar a delimitação dosrefletores que adquiriram maior continuidade e definição através do processamento.

Cada método possui sua limitação, bem como contribuições distintas. Enquanto queo balanceamento foi mais efetivo na atenuação do ground roll, o SVD trouxe às reflexõesmaior adelgamento, o que é proveitoso na interpretação de linhas sísmicas. Outro aspectoa ser levado em consideração é o caráter confuso na parte central dos tiros com o SVD,comprovando mais uma vez a maior eficiência do balanceamento na atenuação do groundroll.

O SVD pôde ser utilizado juntamente com o balanceamento espectral devido à vantagemde não utilizar a transformada de Fourier, o que acarretaria mais artefatos criados pelamanipulação do conteúdo de frequência do dado. Tal experimento foi importante, de formaque a seção que apresentou melhor resultado foi a que continha a integração dos dois métodos,tirando proveito dos benefícios promovidos por ambos.

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Agradecimentos

A Deus por sua infinita bondade e paciência comigo.À minha família pelo sustento dos meus sonhos e em especial à minha mãe pelo apoio

incondicional.Ao professor Porsani que me guiou durante toda a minha construção acadêmica quanto

geofísica acreditando antes mesmo dessa possibilidade ter sido atestada.A Michelângelo pela paciência e auxílio desde o início do meu aprendizado sobre pro-

cessamento.Aos grupos de pesquisas NProS e GETA que propiciaram um ambiente de aprendi-

zado familiar em que pude crescer. Em especial a Wilker Souza, Rafael Manenti, PetersonNogueira, Rodrigo Santana e Misael Souza pela orientação imprescindível para a existênciadesse trabalho.

Aos meus amigos Paloma Helena, Jeferson Fonseca, Leonardo Moreira, Priscilla Alvarez,Ingrid Thayane e Arthur Moraes pela ajuda na produção desse trabalho.

E aos amigos que tornaram a jornada tão importante quando o objetivo: Victoria Costa,Daniel Montenegro, Adevilson Alves, Artur Benevides, Dalila Reis, Laila Vergne, ElisandraCunha, Catarina Oliveira, Cainan Costa, Adilson Oliveira e Rafael Rigaud.

Aos professores e funcionários Hédison Sato, Joaquim Lago, Boçal, Fernanda Campos,Camila Nunes, pelo auxílio.

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Referências

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