G - Physics – 01 – V
Patent
G - Physics
01
V
G01V 1/38 (2006.01) G01P 3/42 (2006.01) G01V 1/36 (2006.01) G06F 17/00 (2006.01) G10K 11/178 (2006.01)
Patent
CA 2145281
A method for reducing the effects of reverberation noisy seismic wavefields recorded from within a moisture-laden environment. The wavefield manifests itself as a pressure signature and a velocity signature that contains an embedded noise signature. The pressure signature is adaptively filtered and subtractively combined with the velocity signature to isolate a nearly pure noise signature. The nearly pure noise signature is added back to the original velocity signature with opposite sign to clear away the embedded noise, leaving a refined velocity signature. The refined velocity signature iteratively is scaled and summed with the pressure signature, incrementing the scale factor at each iteration and autocorrelating the sum. A coefficient of convergence is calculated after each summation. The coefficient of convergence that most closely approaches unity identifies the preferred scale factor.
Méthode permettant de réduire les effets de champs d'ondes séismiques bruyants à réverbération enregistrés de l'intérieur d'un milieu chargé d'humidité. Le champ d'ondes se manifeste comme une signature de pression et une signature de vitesse contenant une signature de bruit intégrée. La signature de pression est soumise à un filtrage adaptatif et combinée par soustraction à la signature de vitesse afin d'isoler une signature de bruit quasi-pure. Celle-ci est rajoutée à la signature de vitesse initiale, de signe opposé, afin d'éliminer le bruit intégré et de produire ainsi une signature de vitesse épurée. Celle-ci est itérativement proportionnée et mise en sommation avec la signature de pression, le facteur de proportionnalité étant ainsi incrémenté à chaque itération et la somme, autocorrélée. Un coefficient de convergence est calculé après chaque sommation. Le coefficient de convergence qui se rapproche le plus de l'unité indique le facteur de proportionnalité préféré.
Cassan Maclean
Western Atlas International Inc.
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