Discutir el procesamiento de datos sísmicos marinos a partir del efecto visual de las secciones.

Acerca del primer autor: Zhang Baojin, nacido en 1973, Ph.D., se dedica principalmente al procesamiento de datos sísmicos y a la investigación sobre métodos directos e inversos de la teoría de ondas.

(1. Servicio Geológico Marino de Guangzhou, Guangzhou 510760; 2. Departamento de Ciencias de la Tierra, Universidad Sun Yat-sen, Guangzhou 510275)

Los efectos visuales son uno de los criterios importantes para juzgar la calidad del procesamiento de datos sísmicos. Este artículo analiza varios aspectos que afectan los efectos visuales del procesamiento de datos sísmicos desde tres aspectos: procesamiento de señales, calidad del enfoque y relación señal-ruido. Un buen procesamiento de la señal se refleja en el pequeño número de ciclos de ondas en el perfil, la pequeña amplitud de los lóbulos laterales, las frecuencias ricas y las relaciones de energía coordinadas entre los componentes de frecuencia. Una buena calidad de enfoque equivale a obtener una imagen de cerca de la formación. La clave es el método de imagen adecuado y la calidad del análisis de velocidad correspondiente. Este artículo analiza los principios básicos del análisis de velocidad. Para mejorar la relación señal-ruido y garantizar la confiabilidad de las imágenes, la clave es captar el equilibrio entre la señal efectiva y el ruido durante el proceso de atenuación del ruido y prestar atención a la pertinencia de la eliminación de ruido.

Procesamiento de datos sísmicos; procesamiento de ondas; deconvolución; análisis de velocidad; eliminación de ruido

1 Introducción

A veces resulta confuso cómo evaluar la calidad de los perfiles sísmicos. Los geólogos, cuando se enfrentan a un perfil sísmico, pueden tener un conocimiento profundo de si el perfil es bueno o no. Si sienten que el perfil sísmico no es bueno, naturalmente pensarán en el enlace de procesamiento de datos, pero puede que no esté muy claro dónde exactamente hay un problema en el procesamiento. Analizar las deficiencias de los módulos y parámetros a partir del efecto del procesamiento de perfiles puede ser una de las habilidades básicas del procesador, pero es posible que el intérprete no comprenda completamente el contenido clave del enlace de procesamiento. Al examinar el efecto de procesamiento de los datos sísmicos, lo primero a lo que se debe prestar atención es a su efecto visual. Los geólogos también se basan en imágenes para realizar primero un análisis geológico en profundidad, por lo que es muy necesario garantizar buenos efectos visuales de la sección. El autor de este artículo resume preliminarmente algunas experiencias y conocimientos acumulados en la práctica y analiza varias tecnologías clave en el procesamiento de datos desde la perspectiva de los efectos visuales de los datos sísmicos, que pueden tener cierta importancia de referencia para que el personal de procesamiento e interpretación analice y juzgue la calidad. de perfiles.

Podemos examinar el efecto visual de la sección transversal desde tres aspectos. La primera es la calidad del procesamiento de la señal, la segunda es la calidad de enfoque de la información reflejada y la tercera es la relación señal-ruido de los datos.

2. Varios aspectos técnicos principales para evaluar los efectos visuales del procesamiento de perfiles

2.1 Calidad del procesamiento de la señal

Desde la perspectiva de la calidad del procesamiento de la señal, es importante examinar terremoto La forma de onda del canal. Generalmente considerado desde la perspectiva de los componentes de frecuencia y los estados de fase. Dado que se supone que la traza sísmica es la convolución de la wavelet y el coeficiente de reflexión, y se puede suponer que el coeficiente de reflexión es ruido blanco con las características de ancho de banda infinito y espectro de amplitud plana, la señal de la traza sísmica se refleja básicamente en la wavelet. señal. Generalmente, el procesamiento de señales de trazas sísmicas se considera procesamiento de ondas.

En general, las ondas después del procesamiento de la señal deben tener pocos períodos, amplitudes de lóbulos laterales pequeñas, frecuencias ricas, relaciones de energía coordinadas entre los componentes de frecuencia y formas de onda nítidas. Por ejemplo, el ejemplo típico es Yu Xiaobo (Yu Shoupeng, 1996). En términos generales, cuanto más amplia sea la banda de frecuencia, más nítida será la forma de onda de la onda. Si la información de baja frecuencia del perfil es relativamente escasa, el perfil carecerá de sentido de jerarquía y no podrá reflejar bien un gran conjunto de estratos, y el contraste jerárquico de los grupos de ondas no será lo suficientemente claro. Las ondas de reflexión profunda y las ondas de perfil son sensibles a las bajas frecuencias. Si faltan relativamente componentes de alta frecuencia, los detalles del perfil no son lo suficientemente ricos. La coordinación de las relaciones energéticas también es muy importante. Por ejemplo, si los componentes de frecuencia individuales son prominentes (las reverberaciones como las ondas múltiples de período corto producirán este fenómeno), la fase del eje del evento será mayor, lo que equivale a la dominancia. de componentes armónicos, similar a una banda de frecuencia estrecha. Hay dos razones para la larga duración de la wavelet. Una es el desequilibrio de la energía del espectro de amplitud y la otra es la complejidad del espectro de fase. Puede entenderse por analogía, por ejemplo, cuando el espectro de amplitud está desequilibrado, incluso si se convierte en una señal de fase cero (equivalente a su autocorrelación), su duración será larga; La ondícula sísmica y la traza sísmica son iguales, pero el espectro de fase es diferente, la duración de la traza sísmica es menor que la sublongitud de onda.

Las expectativas del procesamiento de señales determinan el propósito principal y el contenido del procesamiento de señales:

(1) Procesamiento unificado Wavelet. Corrija los cambios de espectro y energía causados ​​por cambios en los parámetros de adquisición de campo (como los cambios de ondas de fuente causados ​​por un mal funcionamiento de una pistola de aire) para que la relación de energía del espectro de ondas entre diferentes pistolas sea consistente. En el procesamiento rutinario de datos extraterritoriales, este efecto a veces puede ignorarse.

(2) Ampliar la banda de frecuencia y resaltar la banda de frecuencia ventajosa (banda de frecuencia con alta relación señal-ruido). Esto en sí mismo es una contradicción.

Ampliar la banda de frecuencia requiere que la energía de los diferentes componentes de frecuencia sea lo más consistente posible (la relación energética está relativamente equilibrada), mientras que suprimir el ruido y resaltar la banda de frecuencia dominante debilitará la energía de la banda de baja relación señal-ruido. haciendo que la banda de alta relación señal-ruido sea relativamente prominente. Los componentes de alta y baja frecuencia de los datos sin procesar suelen tener una relación señal-ruido baja y energía débil. Existe una contradicción entre garantizar una determinada relación señal-ruido y mejorar su energía hasta cierto punto. Habitualmente se busca un equilibrio entre ellos mediante la atenuación del ruido.

(3) Fase de procesamiento. Hay tres aspectos del procesamiento de fase: uno es transformar la wavelet a la fase mínima para cumplir con los supuestos de varios procesos de deconvolución y prepararse para el procesamiento posterior; el otro es hacer que la wavelet sea de fase cero para obtener una mayor resolución; el tercero es Reducir; el número de fases de ondas.

Lo anterior se puede procesar individualmente, como filtrado de fase pura o filtrado de amplitud, pero más comúnmente se utiliza un efecto combinado. En términos de procesamiento, varios métodos de procesamiento de señales, incluida la deconvolución, se utilizan principalmente para el procesamiento de wavelets (algunas personas también usan la característica "determinista" para clasificar aún más la deconvolución y clasificarla como procesamiento de señales). Debido a que el procesamiento de deconvolución generalmente no es determinista, el procesamiento inadecuado a menudo causará más efectos negativos.

Existen muchos módulos para el procesamiento de señales. Los métodos que pueden ampliar el ancho de banda incluyen: filtrado de amplitud de fase cero, deconvolución de pulso, deconvolución predictiva (tamaño de paso de predicción pequeño), ecualización de espectro, conformación de ondas, filtrado Q inverso, blanqueamiento de espectro variable en el tiempo, etc. El módulo de filtro es el módulo de procesamiento de señal más utilizado, que puede eliminar componentes de frecuencia con una relación señal-ruido baja y hacer que las ondas efectivas sean más prominentes, pero debe garantizar un ancho de banda suficiente (el ancho de banda de frecuencia principal es superior a 2,5 octavas, Zhou , 2003). La deconvolución predictiva es el módulo de deconvolución más utilizado. Se basa principalmente en la deconvolución predictiva para reducir el número de fases de ondículas (eliminar la reverberación entre capas, la energía de múltiples olas en aguas poco profundas, etc.). La deconvolución predictiva no necesita necesariamente ampliarse en el ancho de banda (cuando). el tamaño del paso de predicción es mayor), pero ajusta la relación de energía entre los componentes de frecuencia. Cuando los componentes de frecuencia están desequilibrados, la resolución no será muy alta. Cuestiones a las que se debe prestar atención en la predicción de deconvolución (autor Irmas, traducido por Huang Xude, 1993): procesamiento de amplitud (primero se debe realizar la compensación de amplitud), estimación de la posición de la ventana de tiempo del operador (seleccionando un intervalo con mejores ondas efectivas, y su longitud es al menos 5 veces el operador), tamaño del paso de predicción (la longitud del primer o segundo bit cero usando autocorrelación), longitud del operador (correspondiente a la longitud antes de la compresión wavelet). Además de analizar el espectro y observar la forma de onda, la autocorrelación es un medio eficaz para evaluar el efecto de la deconvolución. La deconvolución predictiva en realidad resta la energía después del paso de predicción de autocorrelación, de modo que el espectro wavelet retiene algunas características antes del paso de predicción de autocorrelación. Cuando el tamaño del paso de predicción de la deconvolución de predicción es un punto de muestreo, se trata de deconvolución de pulso. Debido a sus diferentes "objetivos óptimos esperados", tienen diferentes énfasis en eliminar la multienergía de corto plazo y ampliar el espectro.

2.2 Calidad de enfoque

Acerca de la calidad de enfoque de la energía de las olas reflejada. Dirigido principalmente a métodos de imágenes y la calidad del análisis de velocidad correspondiente. La consideración de la estructura estratigráfica se refleja principalmente en la etapa de análisis de velocidad, y una comprensión geológica clara ayudará al análisis de velocidad en el proceso.

Los métodos de procesamiento de imágenes convencionales (procesamiento en el dominio del tiempo) incluyen apilamiento horizontal, DMO (también llamado migración parcial previa al apilamiento, adecuado para capas inclinadas, cuanto menor sea la velocidad, más obvio será el efecto de mejora en comparación con el apilamiento horizontal) y Migración en tiempo previo al apilamiento (aplicable a áreas con pequeños cambios de velocidad lateral pero estructuras complejas). Los principios básicos del análisis de velocidad de procesamiento convencional: la velocidad cuadrática media no puede cambiar demasiado rápido en el tiempo y debe ser lo más suave posible en la dirección horizontal (si hay un cambio repentino, se deben analizar las razones, Zhou, 2003); la forma del campo de velocidad está relacionada con el perfil sísmico. La forma es básicamente la misma. Los puntos de velocidad deben ser densos, ni demasiado densos ni demasiado pocos, y es mejor apuntar a la capa marcada. En términos generales, el método de análisis de velocidad debe ser coherente con el método de obtención de imágenes, porque diferentes métodos de obtención de imágenes requieren diferentes velocidades. Por ejemplo, cuando la formación está inclinada, la velocidad del DMO es menor que la velocidad de superposición. Si se utiliza la velocidad de apilamiento para el apilamiento DMO, es posible que el eje de eventos en el estrato inclinado no se corrija lo suficiente, lo que resultará en una disminución en la calidad de la imagen. A veces, el eje de eventos no es lo suficientemente suave y los detalles no son lo suficientemente ricos. Para la migración en el tiempo previo a la pila, no solo la velocidad requerida para inclinar el evento es menor que la velocidad de la pila, sino que también se cambia la posición espacial. En áreas estructurales complejas, la aplicación de la migración del tiempo previo al apilamiento mejorará significativamente la calidad del análisis de velocidad y las imágenes.

El análisis de velocidad es el eslabón del procesamiento que requiere más carga de trabajo y también es uno de los eslabones que refleja la experiencia y el conocimiento del procesador. Si la precisión del análisis de velocidad no es lo suficientemente alta y detallada, el perfil final será "mixto" y la información de alta frecuencia quedará gravemente atenuada.

Así como existe una gran diferencia entre una cámara de enfoque y una cámara de apuntar y disparar, un buen análisis de velocidad equivale a obtener una imagen de "primer plano" de la capa objetivo con una pequeña "profundidad de campo". Cuando se trata de atenuación de ruido dependiente de la velocidad (como la atenuación múltiple), si la precisión del análisis de velocidad es deficiente, se producirá una pérdida de onda efectiva grave.

En términos generales, el análisis de velocidad es un proceso de análisis y juicio integral, y también es un proceso de intentos graduales. Para realizar un buen análisis de velocidad, preste atención a lo siguiente: (1) La calidad del procesamiento de la señal es buena (el procesamiento de la señal es bueno, el grupo de energía del espectro de velocidad está más concentrado (esta es la base para ello); análisis y juicio de velocidad, incluido corte, filtrado y ecualización), una pequeña cantidad de rastros de pila, eliminación adecuada de ondas de interferencia, etc., considerar de manera integral diversa información (que incluye: recopilaciones, perfiles de pila, escaneos de velocidad de pila pequeños y campos de velocidad); ); elija un buen método de obtención de imágenes (preferiblemente la migración de tiempo previa a la pila).

2.3 Relación señal-ruido

El equilibrio entre ruido y señal efectiva es el principal factor que afecta al efecto visual. Lo más importante para la atenuación del ruido es tener un objetivo específico; de lo contrario, fácilmente conducirá a una eliminación excesiva del ruido, lo que no solo desdibujará la relación de contacto entre los estratos, sino que también reducirá la credibilidad.

El ruido coherente de los datos sísmicos marinos tiene el mayor impacto y también es el más difícil de atenuar. El ruido coherente de los datos oceánicos incluye principalmente: interferencia activa, como la interferencia de barcos; múltiples ondas (en aguas poco profundas, las ondas múltiples pueden atenuarse hasta cierto punto en el procesamiento de ondas en el agua (generalmente este tipo de interferencia está más desarrollado); otro ruido coherente.

FK se puede utilizar para atenuar el ruido lineal, pero generalmente no es necesario retener solo información válida, sino eliminar el ruido y realizar una atenuación específica, y la intensidad de la atenuación debe ser moderada. FK es un método de procesamiento global. El ruido se atenuará si se mantienen los reflejos dentro del rango de velocidad efectivo. Muestra que el ruido aleatorio produce coherencia y también provoca la pérdida de información local efectiva. Reconoce y elimina mejor el ruido coherente y con mayor fidelidad. Para el ruido coherente no lineal, como la interferencia de los barcos, el ruido coherente se puede convertir en ruido coherente lineal identificándolo primero y luego corrigiéndolo estáticamente, y atenuando el ruido lineal atenuándolo. Para ondas múltiples, existen muchos métodos, como la transformada de radón de alta precisión para separar ondas parabólicas efectivas de ondas múltiples. La precisión del análisis de velocidad se vuelve clave.

El ruido aleatorio en el mar es generalmente fuerte en frecuencias bajas, especialmente cuando las condiciones del mar son malas. Relativamente hablando, la confiabilidad de eliminar el ruido de la parte de baja frecuencia es mejor que la de la parte de alta frecuencia. Para imágenes de profundidad, deberíamos prestar más atención a los componentes de baja frecuencia. El ruido previo a la pila se puede reducir mediante la división de frecuencia, solo para componentes con ruido fuerte, y para componentes de frecuencia con ruido débil, la intensidad es pequeña o incluso no se realiza ninguna atenuación de ruido. En la eliminación de ruido posterior a la pila, se deben considerar métodos de eliminación de ruido con alta eficiencia de eliminación de ruido, y la intensidad de eliminación de ruido generalmente se puede ajustar de acuerdo con la credibilidad (Zhang Baojin et al., 2002).

3 Algunos ejemplos

A continuación se muestran algunos ejemplos para ilustrar la discusión anterior. Debido al amplio alcance y muchos detalles, y al espacio limitado, sólo se pueden seleccionar unos pocos casos típicos para una breve descripción.

La Figura 1 es una comparación de la deconvolución predictiva y la deconvolución no predictiva. Estos datos son datos de un solo disparo de sísmica de reflexión en el mar poco profundo, y la profundidad del agua es de aproximadamente 50 m. Dado que hay una gran cantidad de múltiplos de período corto en los datos del fondo marino poco profundo, la energía del lóbulo no principal de la wavelet se atenúa y la reverberación se reduce después de la deconvolución. La Figura 2 es un espectro correspondiente a los datos de la Figura 1. Debido a la influencia de múltiplos de período corto, la energía del espectro está desequilibrada. Después de la deconvolución, la energía del espectro se equilibra y el ancho de banda básicamente no cambia. Dado que la autocorrelación de las trazas sísmicas es básicamente equivalente a la autocorrelación de las wavelets, los parámetros de deconvolución se diseñan basándose en la autocorrelación para evaluar el efecto de la deconvolución en la eliminación de los lóbulos laterales de las wavelets. La Figura 3 es la autocorrelación correspondiente a los datos 5438+0 en la Figura 6. Se puede ver que la energía del lóbulo lateral sub-wavelet se atenúa efectivamente después de la deconvolución predicha. La Figura 4 es una comparación del impacto de la deconvolución estadística de wavelets en la conformación de wavelets y la ampliación de la banda de frecuencia. Al ampliar la banda de frecuencia, las ondas serán más claras y más capaces de reflejar grandes cantidades de formaciones y detalles.

Figura 1 Predicción de datos previos al apilamiento antes y después de la deconvolución

Figura 1 Predicción de datos antes y después de la deconvolución

La Figura 2 corresponde a 438+ en la Figura 6 0 espectro de datos.

Figura 2 El espectro correspondiente a los datos de la Figura 1

La Figura 3 corresponde a la autocorrelación de los datos 438+0 de la Figura 6.

Figura 3 Autocorrelación de los datos en la Figura 1

La Figura 5 muestra diversa información de un análisis de velocidad integral, incluido el espectro de velocidad, recolección, pila pequeña, perfil de pila, velocidad, etc. línea, etc. La información de referencia es rica y confiable, lo que puede comprender mejor los principios del análisis de velocidad y obtener un campo de velocidad más adecuado.

Las figuras 6 y 7 son ejemplos de eliminación de ruido coherente y ruido aleatorio respectivamente. El método FK es adecuado para atenuar el ruido coherente sin mejorar la coherencia del ruido aleatorio, siempre que el ruido coherente sea más débil que la onda efectiva; de lo contrario, pueden producirse artefactos. En los datos de la Figura 7, hay mucho ruido de baja frecuencia, pero esta frecuencia se superpone con la banda de frecuencia de los datos. Al aplicar un filtrado de corte bajo, se puede eliminar el componente de baja frecuencia de la onda efectiva. Si el ruido aleatorio se atenúa en toda la banda de frecuencia, causará un gran daño a la onda efectiva. Si el ruido de baja frecuencia se elimina mediante división de frecuencia, se puede introducir el menor impacto negativo posible.

Figura 4 Espectro de datos antes y después de la deconvolución estadística de wavelets

Figura 4 Espectro antes y después de la deconvolución de características estadísticas

4 Discusión y conclusión

Básicamente, el efecto visual del procesamiento del perfil es consistente con la calidad del procesamiento. En comparación con el procesamiento de dominio de profundidad y el procesamiento de litología, el procesamiento convencional es el requisito más básico para obtener buenos efectos visuales. El procesamiento de datos sísmicos debe ser fiel a los datos originales y realizar mejoras manteniendo al máximo las características de los datos originales con menos daños. Un procesador sin experiencia probablemente provocará pequeñas mejoras pero grandes daños, o incluso perderá las características de los datos originales. Normalmente, la elaboración de perfiles sísmicos tiene algunas desventajas, principalmente debido a un procesamiento no dirigido, lo que genera impactos más negativos. Se puede decir que cualquier método de tratamiento tiene ciertos efectos secundarios. Como dice el refrán, "tres venenos no pueden invadir", la "medicación" razonable y precisa es la clave para lograr buenos resultados. A veces puede que no sea difícil saber qué hacer, pero sí es difícil saber qué no hacer, lo que requiere un conocimiento profundo, una rica experiencia y un análisis preciso del problema. Para lograr una buena pertinencia, primero debemos tener una comprensión clara de la calidad y las características de los materiales, lo que requiere una investigación, análisis y evaluación detallada de los materiales. Este es el primer paso para lograr la pertinencia. En segundo lugar, el flujo de procesamiento debe diseñarse en función de las características de los datos y objetivos geológicos específicos. Al igual que el diagnóstico de la antigua medicina china, uno debe "prescribir" después de escuchar, escuchar y preguntar, es decir, seleccionar módulos específicos y sus combinaciones para el tratamiento. En este momento, se requiere que el procesador tenga una comprensión más profunda de las características de muchos módulos. Cuanto más profunda sea la comprensión, más módulos específicos se pueden seleccionar entre muchos módulos. El tercero es realizar pruebas de parámetros para módulos y combinaciones de módulos específicos. Debido a que existen muchos parámetros, para evitar la ceguera y el desperdicio en el experimento, es necesario comprender los parámetros clave y los criterios de evaluación en este momento. Hay mucha literatura sobre tecnología de procesamiento (Li, 1994; Xiong Yong, 1993, 1995, 2002; Yu Shoupeng, 1993; Zhou, 2003), y estas discusiones sistemáticas reflejan la rica experiencia de los autores y su profundo conocimiento de la tecnología de procesamiento.

Espectros de velocidad, conjuntos, pilas pequeñas, perfiles apilados y contornos de velocidad para un análisis completo de la velocidad.

Figura 5 Espectro de velocidad, recopilación de datos, pila pequeña, perfil de pila y mapa de contorno de velocidad

Este artículo analiza los tres aspectos del procesamiento de señales, la calidad de las imágenes y la relación señal-ruido. Los principales factores que afectan el efecto visual del procesamiento de datos sísmicos marinos. En general, el procesamiento de señales tiene menos períodos de ondas y formas de onda más nítidas. El análisis de velocidad tiene alta precisión y el método de obtención de imágenes es adecuado; mejorar la relación señal-ruido y la pertinencia del procesamiento puede mejorar el efecto visual del perfil.

Figura 6 Datos previos a la pila antes y después de la atenuación del ruido coherente

Figura 6 ¿Pre? Datos superpuestos antes y después de la atenuación de ruido correlacionada

Figura 7 Diferencias antes y después de la atenuación de ruido aleatorio

Figura 7 Antes y después de la atenuación de ruido aleatorio y sus diferencias

Referencia

Li Zhongqing. 1994. El camino hacia una exploración precisa: análisis de ingeniería de sistemas de exploración de alta resolución. Beijing: Prensa de la industria petrolera.

Xiong Zhu. 1993. Tecnología de aplicación de procesamiento digital de datos sísmicos. Beijing: Prensa de la industria petrolera.

Xiong Zhu. 1995. Pensamiento sistemático sobre métodos de procesamiento de datos sísmicos. Beijing: Prensa de la industria petrolera.

Xiong Zhu. 2002. Reflexiones sobre el procesamiento de datos sísmicos en áreas complejas. Beijing: Prensa de la industria petrolera.

Yu Shoupeng. 1993. Exploración sísmica de alta resolución. Beijing: Prensa de la industria petrolera.

Yu Shoupeng. 1996. Wavelets de Ricton de banda ancha. Exploración geofísica del petróleo, volumen 31 (1): 606 ~ 615.

Zhang Baojin, Cheng Gu, Wang Yunjuan et al. Fuerza de eliminación de ruido, eficiencia de eliminación de ruido y fidelidad de amplitud. Exploración geofísica del petróleo, volumen 37 (1): 1 ~ 6.

Zhou, Xiong Yong. 2003. Procesamiento refinado de datos sísmicos. Beijing: Prensa de la industria petrolera.

Yil maz, traducido por Huang Xude. 1993. Procesamiento de datos sísmicos. Beijing: Prensa de la industria petrolera.

Discutir el procesamiento de datos sísmicos desde la perspectiva de los efectos visuales

Zhang Baojin 1 Cheng Gu 2 Feng Zhenyu 1 Wen Pengfei 1 Chen Cheng 1

(1. Guangzhou Marine Geological Survey, Guangzhou, 510760; 2. Departamento de Ciencias de la Tierra, Universidad Sun Yat-sen, Guangzhou, 510275)

Resumen: Los efectos visuales son uno de los criterios para evaluar la calidad del procesamiento de datos sísmicos. Con este fin, este artículo analiza tres aspectos que afectan la calidad visual de los perfiles sísmicos, a saber, el procesamiento de señales, la calidad del enfoque y el procesamiento de señales. ¿A dónde ir? relación de ruido. Un procesamiento de señales más sofisticado dará como resultado ondas con menos períodos y amplitudes más pequeñas. veta, componentes de frecuencia más completos y una relación energética más armoniosa entre los diferentes componentes de frecuencia. ¿Cuanto mejor sea la calidad del enfoque, más cerca estará? La obtención de imágenes de formaciones, los métodos de obtención de imágenes apropiados y la calidad del análisis de velocidad son clave, y este artículo analiza los principios básicos del análisis de velocidad. Además, ¿cómo garantizar la confiabilidad de las imágenes y al mismo tiempo mejorar la señal? ¿A dónde ir? Relación de ruido, en el proceso de atenuación de ruido, debemos enfatizar la pertinencia y mantener una relación equilibrada entre ruido y señal.

Palabras clave: procesamiento de datos sísmicos, procesamiento de wavelets, deconvolución, análisis de velocidad, atenuación de ruido