DETERMINATION OF THE STACKING VELOCITY FIELD VIA OPTIMIZATION METHODS

Danian Steinkirch de Oliveira, Milton José Porsani, Paulo Eduardo Miranda Cunha

Abstract


ABSTRACT. We developed a strategy for automatic Semblance panels pick, that uses Genetic Algorithm optimization method. In conjunction with restrictions and penalties set from a priori information it"™s obtained as a result a nonlinear fit of time interval velocities, that when converted at root mean square (RMS) velocity, better maximizes the sum of the Common Mid Point (CMP) group, corrected with normal moveout (NMO). Currently, a good imaging of deep reflectors, especially in Brazilian basins, below the salt layer, has proved to be a major challenge. Obtaining a seismic velocity field corresponding to the subsurface geology and resulting in a focused seismic image is the main target of seismic processing. In the last decade, the reflection tomography has established itself as one of the main methods of velocity model construction for seismic data migration. On the other hand the full waveform inversion (FWI), taken forward due to recent advances in computing, become feasible in inversion of 2D and 3D velocity models. Despite the stacking velocity analysis be, among these, the less accurate method for generating velocity fields, it is still used on a large scale by the oil and seismic processing companies, because of its low cost and can provide a good initial velocity field for tomography and FWI.

Keywords: Genetic Algorithm, velocity analysis, Semblance.


RESUMO. Foi desenvolvida uma estratégia de pick automático dos painéis de Semblance , que usa o método de otimização Algoritmo Genético. Em conjunto com restrições e sanções estabelecidas a partir de uma informação a priori, foi obtido como resultado um ajuste não-linear de velocidades intervalares em tempo, que quando convertidas em velocidade RMS, melhor maximiza a soma do grupo CMP, corrigida de NMO. Atualmente, provou ser um grande desafio a geração de uma boa imagem de refletores profundos, especialmente em bacias brasileiras abaixo da camada de sal. A obtenção de um campo de velocidades sísmica correspondente à geologia do subsolo, resultando em uma imagem sísmica focada é o principal alvo de processamento sísmico. Na última década, a tomografia de reflexão estabeleceu-se como um dos principais métodos de construção de modelo de velocidade de migração de dados sísmicos. Por outro lado, a inversão de onda completa (FWI) tomou a frente, devido aos seus excelentes resultados de inversão de modelos de velocidade 2D e 3D, que se tornaram viáveis somente pelos recentes avanços na computação. Apesar da análise de velocidade de empilhamento ser, entre estes, o método menos preciso para gerar campos de velocidade, ainda é utilizada em larga escala pelas companhias de petróleo e processamento sísmico, por causa do seu baixo custo e por poder proporcionar um bom campo de velocidade inicial para tomografia e FWI.

Palavras-chave: Algoritmo Genético, análise de velocidade, Semblance.


Keywords


Genetic Algorithm, velocity analysis, Semblance.



DOI: http://dx.doi.org/10.22564/rbgf.v33i3.951










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