Recently the velocity stack inversion is having many attentions as an useful way to perform various seismic data processing. In order to be used in various seismic data processing, the inversion method used should have properties such as robustness to noise and parsimony of the velocity stack result. The IRLS (Iteratively Reweighted Least-Squares) method that minimizes ${L_1}-norm$ is the one used mostly. This paper introduce another method, CGG (Conjugate Guided Gradient) method, which can be used to achieve the same goal as the IRLS method does. The CGG method is a modified CG (Conjugate Gradient) method that minimizes ${L_1}-norm$. This paper explains the CGG method and compares the result of it with the one of IRSL methods. Testing on synthetic and real data demonstrates that CGG method can be used as an inversion method f3r minimizing various residual/model norms like IRLS methods.
Park Jung-Jae;Ko Seung-Won;Shin Chang-Soo;Suh Jung-Hee
Geophysics and Geophysical Exploration
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v.5
no.3
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pp.178-184
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2002
For economy and convenience, seismic refraction survey is widely used in surveying for large civil engineering work. The purpose of this study is to obtain the numerical responses of various models using Kirchhoff migration, and to analyze its application to the real data processing. Synthetic traveltime curve was calculated by vidale's algorithm, and various models such as 2 or 3 layer model and irregular topography model are tested to simulate the response of real structure. In order to compare the effect of initial velocity model, true velocity models, inversion results by tomography, smooth velocity models are used as an initial guess. The responses of model data show that the algorithm of this study is more sensitive to initial velocity model than the reflection survey, so choosing a suitable initial velocity model will be the most important thing in real data processing.
Two representative residual static methods of traveltime decomposition and stack-power maximization are discussed in terms of application to land seismic data. For the model data with synthetic shot/receiver statics (time shift) applied and random noises added, continuities of reflection event are much improved by stack-power maximization method, resulting the derived time-shifts approximately equal to the synthetic statics. Optimal parameters (maximum allowable shift, correlation window, iteration number) for residual statics are effectively chosen with diagnostic displays of CSP (common shot point) stack and CRP (common receiver point) stack as well as CMP gather. In addition to removal of long-wavelength time shift by refraction statics, prior to residual statics, processing steps of f-k filter, predictive deconvolution and time variant spectral whitening are employed to attenuate noises and thereby to minimize the error during the correlation process. The reflectors including horizontal layer of reservoir are more clearly shown in the variable-density section through repicking the velocities after residual statics and inverse NMO correction.
In this paper a numerical experiment is conducted to determine the low acoustic impedance of a thin oil or gas reservoir from a seismogram by using the generalized linear inversion method. The seismograms used are normal incident synthetic seismograms containing p-wave primary reflections, multiples, and peg-leg multiples on the layers consisting of oil-, gas-, water-filled sandstone incased in shales. In this experiment the acoustic impedance, the location of reservoir boundary, thickness, and source wavelet are assumed initially and revised iteratively by the least-squares-error technique until the difference between the seismogram and calculated one is very small. This experiment shows that the acoustic impedance and thickness, about 10 m thick, can be determined by the inversion.
Recently seismic tomography has been widely used to visualize subsurface structure for resource explorations and construction site evaluation. We studied a way to include fresnel zone concept in the conventional ray-based traveltime tomography. The algorithm developed uses the same order of computing time as the conventional traveltime to mography but incorporates the rigorous wavepath concept of wave-equation tomography. Some experiments to synthetic and real data show reasonable results compared to conventional ray-based traveltime tomography.
Kim, Ji-Soo;Kim, Won-Ki;Ha, Hee-Sang;Kim, Sung-Soo
Geophysics and Geophysical Exploration
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v.14
no.1
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pp.25-41
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2011
AVO analysis was conducted on hydrocarbon-bearing structures by applying the crossplot and offset-coordinate amplitude polynomial techniques. To evaluate the applicability of the AVO analysis, it was conducted on synthetic data that were generated with an anticline model, and field data from the hydrocarbon-bearing Colony Sand bed in Canada. Analysis of synthetic data from the anticline model demonstrates that the crossplot method yields zero-offset reflection amplitude and amplitude variation with negative values for the upper interface of the hydrocarbon-bearing layer. The crossplot values are clustered in the third quadrant. The results of AVO analysis based on the coefficients of the amplitude polynomial are similar to those from the crossplots. These well correlated results of AVO analysis on field and synthetic data suggest that both methods successfully investigate the characteristics of the reflections from the upper interface of a hydrocarbon-bearing layer. Analysis based on the incident-angle equation facilitates the application of various interpretation methods. However, it requires the conversion of seismic data to an incident angle gather. By contrast, analysis using coefficients of the amplitude polynomial is cost-effective because it allows examining amplitude variation with offset without involving the conversion process. However, it warrants further investigation into versatile application. The two different techniques can be complement each other effectively as AVO-analysis tools for the detection of hydrocarbon reservoirs.
Velocity model building is an essential procedure in seismic data processing. Conventional techniques, such as traveltime tomography or velocity analysis take longer computational time to predict a single velocity model and the quality of the inversion results is highly dependent on human expertise. Full-waveform inversions also depend on an accurate initial model. Recently, deep neural network techniques are gaining widespread acceptance due to an increase in their integration to solving complex and nonlinear problems. This study investigated cases of seismic velocity model building using deep neural network techniques by classifying items according to the neural networks used in each study. We also included cases of generating training synthetic velocity models. Deep neural networks automatically optimize model parameters by training neural networks from large amounts of data. Thus, less human interaction is involved in the quality of the inversion results compared to that of conventional techniques and the computational cost of predicting a single velocity model after training is negligible. Additionally, unlike full-waveform inversions, the initial velocity model is not required. Several studies have demonstrated that deep neural network techniques achieve outstanding performance not only in computational cost but also in inversion results. Based on the research results, we analyzed and discussed the characteristics of deep neural network techniques for building velocity models.
The data acquired from seismic exploration can be used to detect the existence of oil and gas resources through appropriate processing and interpretation. The seismic attributes indicating the existence of resources are extracted from amplitude information, where the Q-factor representing intrinsic attenuation plays an useful role of hydrocarbon indicator. So, the accuracy of Q-factor estimation is very important to investigate the existence of resources. In this study, we calculated the Q-factor and analyzed the error rate through a numerical example. To mimic real data, random noise was added to the synthetic data. With the noise-added data, the Q-factor was estimated and the error rate was analyzed by using the spectral ratio method (SRM) and peak frequency shift method (PFSM). Both methods provided a relatively accurate Q-factor when the signal-to-noise ratio was 90 dB. However, the peak frequency shift method (PFSM) produced better results than the spectral ratio method (SRM) as the level of random noise increased.
The analysis of wide-angle seismic reflection and refraction data plays an important role in lithospheric-scale crustal structure study. However, it is extremely difficult to develop an appropriate velocity structure model directly from the observed data, and we have to improve the structure model step by step, because the crustal structure analysis is an intrinsically non-linear problem. There are several subjective processes in wide-angle crustal structure modelling, such as phase identification and trial-and-error forward modelling. Because these subjective processes in wide-angle data analysis reduce the uniqueness and credibility of the resultant models, it is important to reduce subjectivity in the analysis procedure. From this point of view, we describe two software tools, PASTEUP and MODELING, to be used for developing crustal structure models. PASTEUP is an interactive application that facilitates the plotting of record sections, analysis of wide-angle seismic data, and picking of phases. PASTEUP is equipped with various filters and analysis functions to enhance signal-to-noise ratio and to help phase identification. MODELING is an interactive application for editing velocity models, and ray-tracing. Synthetic traveltimes computed by the MODELING application can be directly compared with the observed waveforms in the PASTEUP application. This reduces subjectivity in crustal structure modelling because traveltime picking, which is one of the most subjective process in the crustal structure analysis, is not required. MODELING can convert an editable layered structure model into two-way traveltimes which can be compared with time-sections of Multi Channel Seismic (MCS) reflection data. Direct comparison between the structure model of wide-angle data with the reflection data will give the model more credibility. In addition, both PASTEUP and MODELING are efficient tools for handling a large dataset. These software tools help us develop more plausible lithospheric-scale structure models using wide-angle seismic data.
Marine controlled source electromagnetics (CSEM) or sea bed logging (SBL) is an emerging technology which can provide quantitative information on hydrocarbon reservoir embedded in marine sediment. Electromagnetic responses to the resistive formation saturated with a certain amount of hydrocarbon can be characterized by less attenuated profile otherwise exponentially attenuated fields in conductive sea water or through sediments, and thus can be regarded as a direct indicator of hydrocarbon. In this paper, we introduce the technology of marine CSEM in terms of its physical characteristics and in comparison of typical three-dimensional (3-D) seismic method. History and evolution of commercial marine CSEM are also briefly summarized. We then introduce a representative case history showing how marine CSEM works in reality. Outlook of future applications and technical advances to be made are discussed. Finally, we demonstrate a test example of 2.5-D inversion of synthetic data as the groundwork of 3-D inversion of field data that is to be the ultimate goal of technical development.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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