scholarly journals USING SVD FILTERS FOR VELOCITY ANALYSIS AND GROUND-ROLL ATTENUATION

2013 ◽  
Vol 31 (1) ◽  
pp. 75
Author(s):  
Oscar F. Mojica ◽  
Milton J. Porsani ◽  
Michelangelo G. da Silva

This study investigates the adaptive filtering approach based on the Singular Value Decomposition (SVD) method to improve velocity analysis and ground-roll attenuation. The SVD filtering is an adaptive multichannel filtering method where each filtered seismic trace keeps a degree of coherence with the immediate neighboring traces. Before applying the adaptive filtering, in order to flatten the primary reflections the seismogram is corrected using the Normal Move Out (NMO) method. The SVD filtering helps to strengthen the spatial coherence of reflectors. It works as multichannel and can be applied by selecting a set of seismic traces taken from around the target trace. Thus traces from different shots can be represented by a five-point areal operator, which we call five-point cross operator. In this paper we run this operator along the coverage map of the seismic survey. At each operator position, the filtered trace (center of the operator) is obtained by taking the firstor adding the first eigenimages. Thereby we enhance the coherence corresponding to the primary reflections in detriment of the remaining events (ground-roll, multiples, and other non-correlated events) remained in the other eigenimages. The method was tested on a seismic line of the Tacutu, Brazil. The obtained results show the velocity spectra with better definition, as well as better post-stacked section exhibiting better continuity of seismic reflections and lower noise, compared with the raw processing results (without SVD filtering). RESUMO. No presente trabalho aplicamos o método de filtragem adaptativa baseada no método SVD (Singular Value Decomposition) para a melhoria da análise de velocidades e atenuação do ruído coerente associado à fonte sísmica (ground-roll). A filtragem SVD pode ser vista como um método de filtragem adaptativa multicanal onde cada traço filtrado guarda certo grau de coerência com os traços imediatamente vizinhos. Antes da aplicação do método é feita a correção de decalagem normal (normal move out – NMO) dos sismogramas, tendo como finalidade deixar as reflexões de interesse aproximadamente horizontais. A filtragem SVD permite reforçar a coerência espacial dos refletores. Ela trabalha na forma multicanal e pode ser aplicada seguindo um procedimento padrão que consiste na seleção de um conjunto de traços tomados ao redor do traço-alvo da filtragem. Desta forma traços de diferentes tiros podem ser utilizados na filtragem SVD. A coleta de traços pertencentes a diferentes tiros, no mapa de cobertura, pode ser representada por um operador espacial de cinco pontos que denominamos de operador em cruz. No presente trabalho utilizamos um operador de cinco pontos que opera sobre todos os traços do mapa de cobertura do levantamento sísmico. A cada posição do operador, o traço filtrado (centro do operador) é obtido tomando-se a primeira ou somando-se a(s) primeira(s) autoimagem(ns) do painel de 5 traços selecionados. Desta forma, reforçamos a coerência correspondente às reflexões primárias, em detrimento dos eventos restantes (ground-roll, múltiplas e demais eventos não correlacionados), localizado nas demais autoimagens. O método foi testado sobre uma linha sísmica terrestre da Bacia do Tacutu, Brasil. Os resultados obtidos mostram espectros de velocidades com melhor definição, como também seções empilhadas exibindo melhor continuidade das reflexões e menor ruído ground-roll, comparado com os resultados do processamento bruto (sem a filtragem SVD).Palavras-chave: empilhamento CMP; processamento sísmico; filtragem SVD, atenuação do ground-roll; análise de velocidade

2015 ◽  
Vol 33 (3) ◽  
pp. 421
Author(s):  
Danilo S. Cruz ◽  
Milton J. Porsani

ABSTRACT. The land seismic data often have low signal-to-noise ratio due, among other factors, the presence of ground roll. It is a coherent noise present in seismograms that appears as linear events, with low frequencies and high amplitudes, low velocities and, in most cases, overlapping the reflections and harm both the processing and the interpretation of the data. In this work we present a filtering approach to attenuate the ground roll, which is based on the Singular Value Decomposition (SVD) method applied in the frequency (f-k) domain. Before filtering the data we applied the standard pre-processing procedure to the original seismograms: the static corrections, the spherical divergence and a gain to improving the quality of the seismic records. After application of the 2D Fourier transform, the SVD is applied to a small frequency range using a sliding window approach. The f-k filtered spectrum is obtained with the difference between the original spectrum and the predicted ones and the family of filtered traces is obtained by performing a 2D inverse Fourier transform. The method was applied on a land seismic line of Tacutu Basin locatedin northeastern part of Brazil. The results show that the method is effective for mitigating the ground roll and provides better results when compared to conventionalfiltering method f-k.Keywords: ground roll attenuation, seismic processing, SVD filtering, f-k filtering.RESUMO. Os dados sísmicos terrestres geralmente apresentam baixa razão sinal-ruído devido, entre outros fatores, à presença do ground roll . Trata-se de um ruído dominado por altas amplitudes, baixas frequências, baixas velocidades e de caráter dispersivo, representado no domínio x-t como eventos lineares. Este ruído se sobrepõe às reflexões e prejudica tanto o processamento quanto a interpretação dos dados. Para atenuação do ground roll , utilizamos uma técnica de filtragem adaptativa baseada no método Singular Value Decomposition (SVD) e aplicada no domínio f-k. Como parte do pré-processamento dos dados foram aplicadas a correção estática, a correção de divergência esférica além da aplicação de um ganho com intuito de melhorar a qualidade do registro sísmico. Em seguida, as famílias de ponto de tiro comum foram levadas para o domínio da frequência (f-k), através da transformada dupla de Fourier, e a filtragem SVD foi aplicada na forma de janelas deslizantes confinadas à faixa de frequências dominada pelo ground roll. O espectro f-k filtrado foi obtido tomando a diferença entre o espectro original e o espectro SVD predito com a primeira autoimagem. A família de traços filtrada no domínio x-t é obtida através da transformada inversa dupla de Fourier. O método foi aplicado sobre uma linha sísmica terrestre da Bacia do Tacutu, localizada na parte norte do Brasil. Os resultados mostram que o método proposto é eficaz para atenuar o ground roll e fornece resultados melhores quando comparados ao método convencional de filtragem f-k.Palavras-chave: atenuação do ground roll , processamento sísmico, filtragem SVD, filtragem f-k.


2016 ◽  
Vol 34 (2) ◽  
Author(s):  
Washington Oliveira Martins ◽  
Milton José Porsani ◽  
Michelângelo G. da Silva

ABSTRACT. We applied an adaptive seismic data filtering method, based on the singular value decomposition (SVD) to improve the identification of reflectors and geological structures in 3D stacked seismic volumes...Keywords: seismic data processing, SVD filtering, 3D pos-stacked filtering, adaptive filtering. RESUMO. Nós aplicamos um método de filtragem adaptativa de dados sísmicos, baseado na decomposição em valores singulares (SVD), para melhorar a identificação de refletores e estruturas geológicas em volumes sísmicos empilhados 3D...Palavras-chave: processamento sísmico, filtragem SVD, filtragem pós-stack 3D, filtragem adaptativa.


2016 ◽  
Vol 33 (3) ◽  
Author(s):  
Danilo S. Cruz ◽  
Milton J. Porsani

ABSTRACT. The land seismic data often have low signal-to-noise ratio due, among other factors, the presence of ground roll. It is a coherent noise present in seismograms that appears as linear events... RESUMO. Os dados sísmicos terrestres geralmente apresentam baixa razão sinal-ruído devido, entre outros fatores, à presença do ground roll . Trata-se de um ruído dominado por altas amplitudes...


Author(s):  
Yue Yang ◽  
Xiaoxiong Liu ◽  
Weiguo Zhang ◽  
Xuhang Liu ◽  
Yicong Guo

Aiming at the attitude solution accuracy and robustness for small UAVs in complex flight conditions, this paper proposes a dynamic adaptive attitude and heading systems(AHRS) estimator with singular value decomposition Cubature Kalman filter(SVDCKF). Considering the problem of random bias for the low-cost attitude sensor, this paper designs a method that the sensor random bias is used as the state vector to eliminate the effect of the sensor random bias. Due to the non-linearity of small UAVs AHRS model and the non-positive definite phenomenon of the covariance matrix, a nonlinear AHRS filter combined with the Cubature Kalman filter and singular value decomposition is designed to improve the attitude solution accuracy. In addition, when the UAV flies in the different flight conditions, the three-axis acceleration of the attitude sensor will affect the attitude solution. Thus, a dynamic adaptive factor based on adaptive filtering is used to adjust continuously the acceleration noise variance to improve the robustness of the AHRS. The experimental results show that the method and algorithm proposed not only improve the attitude solution accuracy, and satisfy the flight requirements of small UAVs, but also eliminate the influence of the attitude sensor random bias and three-axis acceleration for the attitude solution to improve the proposed algorithm robustness and anti-interference.


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