How robust is Rayleigh-Marchenko imaging?

Resumen Técnico: Robustez de la Imagenología Rayleigh-Marchenko en Datos Elásticos

Planteamiento del Problema
Los métodos tradicionales de imagenología sísmica, como la migración de Kirchhoff, la migración de tiempo inverso (RTM) y la migición de mínimos cuadrados, requieren típicamente datos de entrada que consisten únicamente en reflexiones primarias. Los múltiples (eventos con más de un punto de reflexión) deben eliminarse antes de la imagenología, un proceso que suele ser complejo, particularmente para los múltiples internos. Si bien existen métodos para eliminar los múltiples de superficie en datos marinos, la eliminación de múltiples internos depende frecuentemente de modelos de velocidad precisos o de la identificación manual de las primarias. Además, muchas técnicas de imagen avanzada que utilizan múltiples o enfoques basados en datos aún exigen modelos de velocidad detallados y un conocimiento preciso de la wavelet de la fuente.

La redatuming de Rayleigh-Marchenko ofrece una alternativa basada en datos para obtener funciones de Green enfocadas y libres de múltiples a partir de datos de reflexión superficial y un modelo de velocidad suave, sin requerir conocimiento previo de la wavelet de la fuente. Sin embargo, la redatuming de Rayleigh-Marchenko estándar asume fuentes y receptores co-localizados y se basa en una aproximación acústica. En medios elásticos, la presencia de ondas de conversión de modo (por ejemplo, conversiones de P a S) y "múltiples rápidos" crea una coda de transmisión compleja que las formulaciones acústicas no pueden resolver completamente. El problema central abordado en este estudio es la robustez de la aplicación de la redatuming Rayleigh-Marchenko acústica a datos sísmicos elásticos (específicamente datos de Cable de Fondo Oceánico o OBC) donde se espera la presencia de ondas de conversión de modo e interferencia con el proceso de imagen.

Metodología
Los autores evaluaron la robustez de la redatuming Rayleigh-Marchenko y la posterior imagenología utilizando una combinación de datos sintéticos y de campo:

1. Generación de Datos Sintéticos:

   • Modelos: Se construyó un modelo sintético 2D utilizando modelos de velocidad de onda P, velocidad de onda S (derivada empíricamente como aproximadamente la mitad de la velocidad de la onda P) y de densidad.
   • Adquisición: Se dispararon 376 fuentes a 10 m de profundidad con intervalos de 8 m. 376 receptores se colocaron en el fondo marino a 50 m de profundidad con intervalos de 8 m.
   • Tipos de Datos: Se generaron dos conjuntos de datos utilizando un programa de modelado de diferencias finitas (fdelmodc):
     • Datos Acústicos: Sirviendo como referencia donde se cumplen los supuestos teóricos.
     • Datos Elásticos: Incluyendo tanto ondas P como S para simular conversiones de modo realistas y múltiples más fuertes.
   • Procesamiento de Entrada: Los datos de entrada (presión superficial y velocidad de partícula vertical) se separaron en componentes ascendentes y descendentes en el dominio de frecuencia-número de onda. Se utilizó un modelo de velocidad suave para estimar las llegadas directas, simulando un escenario realista donde el modelo real es desconocido.

2. Aplicación de Datos de Campo:

   • El método se aplicó a una línea 2D de datos OBC del Mar del Norte.
   • La zona de imagen se definió dentro del rectángulo rojo de la geometría de adquisición (Fig. 7).
   • Los resultados se compararon contra un resultado de imagen de dispersión simple derivado de la componente ascendente de los datos de velocidad de partícula.

3. Flujo de Trabajo de Imagenología:

   • Se utilizó el enfoque de Rayleigh-Marchenko para estimar las funciones de enfoque y las funciones de Green ($G^{\pm}$) para fuentes virtuales en diversas profundidades del subsuelo.
   • Estas funciones se utilizaron para generar imágenes orientadas al objetivo y secciones comunes de imagen (CIGs) de amplitud verdadera.
   • El estudio probó específicamente la formulación "acústica" de Rayleigh-Marchenko contra datos de entrada "elásticos" para observar el impacto de ignorar las conversiones de modo.

Contribuciones Clave y Resultados

• Estimación de la Función de Green:

  • En el caso acústico, las estimaciones de las funciones de Green de Rayleigh-Marchenko coincidieron con las funciones reales de modelado directo con alta precisión.
  • En el caso elástico, donde los datos de entrada contenían ondas de conversión de modo pero el algoritmo de redatuming permaneció acústico, las funciones de Green estimadas aún mostraron una "coincidencia satisfactoria" con las funciones de Green reales, a pesar del desajuste teórico.

• Desempeño de la Imagenología:

  • Datos Acústicos: La imagen de los datos acústicos resultó en una cancelación "perfecta" de los múltiples y una imagen clara de los eventos primarios.
  • Datos Elásticos: Al aplicarse a datos elásticos, el método Rayleigh-Marchenko acústico logró imaginar exitosamente todos los reflectores primarios. Sin embargo, la presencia de ondas de cizalla introdujo artefactos específicos:
    • Aparecieron artefactos tenues en profundidades específicas (aprox. 1050 m, 1110 m, 1520 m y 1590 m), atribuidos a remanentes de múltiples de cizalla o eventos fuertes de ondas de cizalla.
    • Las secciones comunes de imagen (CIGs) mostraron efectos visibles de los eventos de ondas de cizalla, lo que podría influir en el análisis de Amplitud Versus Offset (AVO).
  • Datos de Campo: La aplicación a datos OBC del Mar del Norte demostró que la imagen de Rayleigh-Marchenko redujo los artefactos relacionados con el manejo inadecuado de los múltiples en comparación con la imagen de dispersión simple.

• Ventajas Operativas:

  • El método no requiere preprocesamiento de eliminación de múltiples.
  • No requiere conocimiento de la wavelet de la fuente.
  • Depende únicamente de un modelo de velocidad suave y datos de doble sensor de banda limitada (presión y velocidad de partícula vertical).

Significancia y Reclamaciones
El artículo afirma que la redatuming Rayleigh-Marchenko acústica es lo suficientemente robusta como para proporcionar imágenes sísmicas del subsuelo interpretables, incluso cuando se aplica a datos elásticos que contienen ondas de conversión de modo.

Aunque los autores reconocen que los eventos significativos de ondas de cizalla influyen en las CIGs resultantes y en el análisis de amplitud (limitando potencialmente la interpretación cuantitativa de AVO), concluyen que la imagen sísmica resultante es "adecuada para una interpretación sísmica razonable". El estudio destaca que el método ofrece un ahorro de costos significativo en el procesamiento sísmico al eliminar la necesidad de pasos complejos de eliminación de múltiples o deconvolución precisa de la wavelet de la fuente. El enfoque se identifica como particularmente adecuado para datos de fondo oceánico, de sismica de streamer de fuente sobre extendida y de pozos horizontales donde hay disponibles mediciones de doble sensor.