Способ обработки данных

Способ обработки данных

Иллюстрации

Показать все

Реферат

Настоящее изобретение относится к способу обработки данных, в частности к обработке сейсмических данных, собранных с использованием отдельного датчика сейсмических данных.

Известный способ сбора сейсмических данных схематически иллюстрируется на фиг.1. В известном способе сейсмические данные собираются матрицей 1, содержащей множество датчиков 2, 2'. Датчики 2, 2' на фиг.1 скомпонованы в линейной матрице, но они могли бы быть альтернативно скомпонованы, например, в двумерной матрице. В линейной матрице 1 датчиков, показанной на фиг.1, каждый датчик разнесен от смежных датчиков по существу на постоянное расстояние. Расстояние d между центром одного датчика и центром смежного датчика составляет, например, приблизительно 3,125 м, хотя известные варианты систем сбора сейсмических данных имеют широко варьирующееся расстояние разнесения датчиков.

Типичная матрица сейсмических датчиков содержит большое число датчиков. Известная практика состоит в том, что датчики в матрице "жестко закреплены" в группы ближайших датчиков, где каждый датчик в группе принимает по существу одинаковую составляющую сигнала из подповерхностной мишени, которая должна быть визуализирована. Группирование предназначено для улучшения отношения сигнал/шум посредством электрического слияния аналоговых сигналов из каждого датчика в один сигнал. Этот один сигнал представляет оценку сигнала, который является общим для всех датчиков в группе, и является известным в основном как "общий сигнал".

Групповая длина (то есть длина группы датчиков) выбирается такой, что когерентный шум, который должен подавляться путем аналогового слияния, имеет пространственные длины волн, лежащие между двойным разнесением датчиков и групповой длиной. Предполагается, что случайный шум является некоррелированным от датчика к датчику, и поэтому ослабляется процессом слияния. Групповая длина и разнесения датчиков являются большей частью фиксированными на протяжении геологоразведки. Жесткое закрепление датчиков в группы выполняется перед тем, как сгруппированный выходной сигнал преобразуется в цифровую форму для передачи в систему записи.

В примере, показанном на фиг.1, датчики жестко закрепляются в группы, причем каждая группа содержит девять смежных датчиков. Следовательно, протяженность каждой группы составляет приблизительно 25 м. В матрице фиг.1 смежные группы "перекрываются" друг с другом, поскольку датчик 2' является самым крайним справа датчиком j-ой группы и самым крайним слева датчиком k-ой группы. В различных системах сбора данных может использоваться различная величина перекрывания, чтобы гарантировать, что поле сейсмических волн, отраженное от подповерхностной мишени, адекватно дискретизируется в пространстве, чтобы улавливать пространственные вариации мишени, которая должна быть визуализирована, и гарантировать, что нет никакой утечки пространственно наложенной энергии. Последнее, вообще говоря, приводит к групповой длине, равной удвоенному групповому интервалу (50% перекрывание), а принцип перекрывания в достаточной степени иллюстрируется простым перекрыванием одного датчика на фиг.1.

Выходные сигналы индивидуальных датчиков в каждой группе объединяются заданным способом, и объединенный выходной сигнал каждой группы используется для дальнейшей обработки сигнала. Таким образом, выходной сигнал установки сбора сейсмических данных фиг.1 состоит из последовательности объединенных выходных сигналов, по одному объединенному выходному сигналу для каждой группы. Фиг.1 изображает объединенные выходные сигналы из j-ой группы как и объединенные выходные сигналы из k-ой группы как . Известный процесс объединения индивидуальных выходных сигналов датчиков в каждой группе в основном представляет собой процесс усреднения совокупности, который дает взвешенное среднее значение выходных сигналов индивидуальных датчиков, представляющее оценку сигнала, общего для всех датчиков в группе.

Отдельный сейсмический датчик (SSS, ОСД) представляет собой новую концепцию в сборе сейсмических данных и воплощен в Q-системе Schlumberger, которая описана J.Martin и соавт. в публикации: "Acquisition of marine point receiver seismic data with a towed streamer", Expanded Abstract ACQ 3.3, 60th Annual International Meeting of the Society of Exploration Geophysicists, Calgary (2000), G.Baeten и соавт. в публикации: "Acquisition and processing of point receiver measurements in land seismic", Expanded Abstract ACQ 3.4,60th Annual International Meeting of the Society of Exploration Geophysicists, Calgary (2000) и G.Baeten и соавт. в публикации: "Acquisition and processing of point source measurements in land seismic", Expanded Abstract ACQ 3.5, 60th Annual International Meeting of the Society of Exploration Geophysicists, Calgary (2000). Сбор данных ОСД отличается от известного сбора сейсмических данных тем, что индивидуальный выходной сигнал каждого датчика является доступным для операций обработки сигнала. В ОСД сборе данных поле сейсмических волн дискретизируется датчиками, каждый из которых производит индивидуальный цифровой выходной сигнал. Цифровой выходной сигнал для каждого датчика является доступным для дальнейших операций обработки сигнала. ОСД сбор данных может быть использован с сейсмическими датчиками, расположенными на земле, на поверхности моря или вблизи нее, внутри водяного столба, внутри буровой скважины, на ложе моря, или же датчики могут быть погружены в ложе моря. Датчики могут быть датчиками с одним или многими компонентами, датчики могут производить выборку давления, смещения, скорости, ускорения или градиента давления, или их комбинации.

Настоящее изобретение обеспечивает способ обработки данных, содержащий этапы: определения, из первой последовательности данных, собранных на первом датчике посредством дискретизации сигнала, имеющего ассоциированную неопределенность, и из второй последовательности данных, собранных посредством дискретизации по существу такого же сигнала, имеющего ассоциированную неопределенность, на втором датчике, пространственно разделенном от первого датчика, последовательности, индикативной по мере разброса первой и второй последовательностей данных, обеспечивая тем самым оценку исходной неопределенности сигнала.

Было предложено использовать измерения, выполненные на смежных датчиках, для оценки пространственных производных волнового фронта. Пространственная производная, оцененная таким способом, будет включать пространственное разнесение датчиков, тогда как мера разброса настоящего изобретения либо сохранит первоначальную размерность сейсмических сигналов (например, если в качестве меры разброса используется стандартное отклонение), либо будет иметь квадрат первоначальной размерности сейсмических сигналов (например, если в качестве меры разброса используется дисперсия), либо будет безразмерной (для нормализованной меры разброса).

Известный способ сбора данных общего типа, показанный на фиг.1, обеспечивает только оценку общего сигнала, зарегистрированного на датчиках. Настоящее изобретение, наоборот, способно обеспечить меру разброса сигналов, зарегистрированных на датчиках внутри группы. Изобретение может обеспечить меру разброса сигнала либо до, либо после обработки сигнала, чтобы удалить шум. Указанная мера разброса может использоваться (i) для того, чтобы направлять и оценивать характеристики процесса ослабления шума, и/или (ii) в качестве индикатора неопределенности сейсмических сигналов, в частности, индикатора шумового содержания сейсмического сигнала. Полученная информация может быть перенесена в последующие шаги обработки для того, чтобы дать результаты сейсмических исследований, такие как изображение подповерхности, атрибуты сейсмического изображения или оценки параметров земли на основе инвертированных амплитуд сейсмических данных, а также оценки достоверности таких сейсмических продуктов. Знание исходной неопределенности сигнала, дискретизированного на датчиках, позволяет управлять шагами обработки так, чтобы обработанные данные имели сниженную неопределенность.

Требуется, чтобы первый и второй датчики были достаточно близки друг к другу так, чтобы сейсмический волновой фронт на первом датчике был по существу равен волновому фронту на втором датчике (обычно два датчика должны быть разнесены по меньшей мере на 25 м). При условии, что последнее имеет место, первый и второй датчики будут достаточно близки между собой, чтобы дискретизировать по существу один и тот же сигнал, и разности между данными, собранными на двух датчиках, будут приписаны в первую очередь локальному шуму. Таким образом, мера разброса обеспечивает оценку шума в сигнале, собранном на датчиках. Может быть полезным сравнить меру разброса с абсолютным порогом. Например, уровень шума на приемниках в установке сейсморазведки может быть измерен в отсутствие сейсмического источника, чтобы определить, может ли быть продолжен сбор данных.

Однако, во многих прикладных задачах полезно рассматривать отношение сигнал/шум, а не абсолютный уровень шума. Поэтому в предпочтительном варианте воплощения способ также содержит этап определения последовательности данных, указывающей на общий сигнал в пределах первой и второй последовательностей данных. Это позволяет определять отношение сигнал/шум. Как отмечалось выше, при условии, что первый и второй датчики достаточно близки между собой, чтобы дискретизировать по существу один и тот же сигнал, разности между данными, собранными на двух датчиках, относятся в первую очередь к локальному шуму. Группирование датчиков ослабляет и случайный шум, и когерентный шум с пространственной длиной волны, которая находится между удвоенным разнесением датчиков и групповой длиной. Упомянутый когерентный шум включает медленные волны, которые распространяются в пределах стримера, сейсмическую энергию, проходящую через воду непосредственно от источника до приемника, и наведенный волнами шум. Поскольку группирование датчиков таким способом ослабляет шум, общая последовательность сигналов будет иметь большее отношение сигнал/шум, чем каждая индивидуальная последовательность данных.

Дополнительное преимущество настоящего изобретения состоит в том, что снова, в противоположность известной системе сбора данных фиг.1, настоящее изобретение позволяет оценивать разброс в пределах группы (и также оценивать общий сигнал, если он определяется) в любой момент в последовательности обработки, при этом сохраняя полный доступ к цифровым записям отдельных датчиков. В известном формировании группы процесс оценки общего сигнала путем объединения аналоговых сигналов безвозвратно устраняет доступ к индивидуальным сигналам.

Хотя генерация меры разброса сигнала известна, до настоящего времени было невозможно применять ее к сейсмическим данным. Как отмечалось выше, известный процесс жесткого закрепления датчиков в группы устраняет доступ к индивидуальным сигналам. Более того, до появления Q системы Schlumberger системы сбора сейсмических данных не имели достаточной ширины полосы сбора данных.

Причина необходимости наличия массивов данных состояла в ослаблении нежелательного шума, как когерентного, так и некогерентного. Ослабление шума требует дискретизации на более коротких интервалах, чем необходимо просто для дискретизации сигнала. Настоящее изобретение использует необходимость избыточной дискретизации сигнала, вместе с доступом к индивидуальным сигналам, обеспеченным ОСД системами сбора данных, как средством вычисления меры достоверности этого сигнала.

Шаг определения последовательности данных общего сигнала может содержать определение для каждого значения в первой последовательности данных, значения, индикативного об общности значения в первой последовательности данных и соответствующего значения во второй последовательности данных. Может использоваться любая подходящая мера общности, как, например, среднее арифметическое значение в первой последовательности данных и соответствующее значение во второй последовательности данных.

В предпочтительном варианте осуществления последовательность, указывающая на меру разброса, нормализуется абсолютным значением последовательности данных общего сигнала. Предпочтительно предпринимаются соответствующие меры предосторожности, чтобы избежать деления на ноль, в случае, если бы мгновенное абсолютное значение общей последовательности данных было бы равно нулю. Последовательность меры разброса может представлять собой, например, последовательность стандартного отклонения значения в первой последовательности данных и соответствующего значения во второй последовательности данных. Альтернативно, могут быть использованы другие меры разброса.

Настоящее изобретение также обеспечивает устройство для обработки данных. Устройство может содержать программируемый процессор данных.

Изобретение также обеспечивает носитель данных, содержащий программу для процессора данных устройства, определенного выше.

Другие существенные признаки изобретения сформулированы в зависимых пунктах формулы изобретения.

В дальнейшем изобретение поясняется описанием конкретных вариантов его осуществления со ссылками на сопровождающие чертежи, на которых:

фиг.1 изображает схематическую иллюстрацию известного способа сбора сейсмических данных,

фиг.2 изображает схематический вид системы сбора данных с отдельными сейсмическими датчиками, подходящей для использования со способом обработки согласно варианту осуществления настоящего изобретения,

фиг.3 изображает схематическую иллюстрацию способа обработки данных согласно другому варианту осуществления настоящего изобретения,

фиг.4 изображает блок-схему, иллюстрирующую способы обработки данных вариантов осуществления фиг.2 и 3, и

фиг.5 изображает блок-схему устройства для обработки данных.

Принципы настоящего изобретения можно легко понять со ссылкой на простую установку сбора сейсмических данных, состоящую из двух датчиков. В данном примере для удобства объяснения будет предполагаться, что каждый датчик измеряет единственный сейсмический параметр S сейсмического сигнала и производит выходной сигнал, который представляет собой последовательность значений параметра S. Таким образом, первый датчик дискретизирует сейсмический сигнал и выводит следующую последовательность: S₁(t₀), S₁(t₀₊δt₀), S₁(t₀₊2δt₀)..., и второй датчик дискретизирует сейсмический сигнал и выводит следующую последовательность: S₂(t₀), S₂(t₀₊δt₀), S₂(t₀₊2δt₀).... Однако следует отметить, что изобретение также может применяться к многокомпонентным датчикам, как будет обсуждаться позже.

В указанных последовательностях t₀ обозначает время первой операции дискретизации, а δt обозначает интервал между последовательными операциями дискретизации. В этом примере, опять для простоты описания, предполагается, что сигнал дискретизируется одновременно на первом и втором датчиках, но изобретение не требует, чтобы первый и второй датчики дискретизировались одновременно. Как обсуждается ниже, при условии, что записи дискретизируются правильно (например, что оцифрованные записи не являются наложенными), и что каждая запись обеспечивается с общим опорным временем (например, время GPS), будет возможно предварительно обрабатывать записи, чтобы компенсировать известную задержку между записями. Таким образом, способ изобретения можно применять, даже если операции дискретизации на первом датчике не являются одновременными с соответственными операциями дискретизации на втором датчике, при том условии, что сейсмические события, представляющие интерес для анализа, были зафиксированы в пределах полных окон регистрации обеих записей.

Согласно изобретению оценивается последовательность, показывающая разброс между сигналом, воспринятым на первом датчике, и сигналом, воспринятым на втором датчике. Последовательность будет иметь вид: Θ₁(t₀), Θ₁(t₀ +δt₀), Θ₁(t₀ +2δt₀), где Θ(t) обозначает меру разброса между сигналом, воспринятым на первом датчике в момент времени t, и сигналом, воспринятым на втором датчике в момент времени t. Например, Θ(t) может быть стандартным отклонением S₁(t)и S₂(t), хотя можно использовать другие меры.

В предпочтительном варианте осуществления настоящего изобретения также оценивается последовательность, индикативная об общем сигнале между сигналом, воспринятым на первом датчике, и сигналом, воспринятым на втором датчике. Указанная последовательность будет иметь вид: С(t₀), С(t₀ +δt₀), С(t₀ +2δt₀)..., где С(t) обозначает меру общего сигнала между сигналом, воспринятым на первом датчике в момент времени t, и сигналом, воспринятым на втором датчике в момент времени t. Например, С(t) может быть средним арифметическим значений S₁(t)и S₂(t), хотя можно использовать другие меры.

При условии, что первый и второй датчики достаточно близки между собой, чтобы дискретизировать по существу один и тот же сигнал, разности между данными S₁, собранными на первом датчике и данными S₂, собранными на втором датчике, относятся в первую очередь к локальному шуму. Разности будут оцениваться или снижаться в последовательности общего сигнала так, что последовательность С общего сигнала будет иметь большее отношение сигнал/шум, чем каждая индивидуальная последовательность данных.

Мера разброса может быть нормализована, например, чтобы позволить выполнять сравнение между сейсмическими данными, собранными в различных видах разведки, или чтобы обеспечить возможность естественного затухания амплитуды сигнала со временем после генерации сейсмической энергии источником. Мера разброса может быть нормализована относительно к абсолютному значению последовательности данных общего сигнала, в случае чего нормализованная мера разброса выражалась бы

Θ(t)/|C(t)|.

Как отмечалось выше, предпочтительно используется процедура, предназначенная для того, чтобы избежать деления на ноль на индивидуальной выборке. Для этого может быть использована любая подходящая процедура. Например, абсолютное значение общего сигнала может усредняться по короткому временному окну, или к C(t) может быть прибавлено постоянное малое число (так, чтобы знаменатель был всегда отличным от нуля. Следующее описание изобретения будет подразумевать, что использовалась такая процедура.

Способы обработки, известные из существующего уровня техники не могут обеспечить меру разброса сигналов, воспринятых различными датчиками, поскольку процесс жесткого закрепления выходов датчиков в группы ликвидирует доступ к выходам индивидуальных датчиков.

Практическая сейсморазведка, конечно же, будет содержать более двух датчиков. Однако описанные выше принципы изобретения могут применяться к обработке данных, собранных установкой сейсморазведки, имеющей более двух датчиков. Например, могут быть выбраны две или несколько последовательностей данных, каждая из которых собрана на своем датчике, и последовательности являются индикативными, во-первых, об общем сигнале в пределах выбранных последовательностей данных, и, во-вторых, может оцениваться разброс (и/или нормализованный разброс) выбранных последовательностей данных.

Последовательности данных могут быть выбраны путем подбора последовательностей данных, выводимых индивидуальными датчиками, в две или несколько совокупностей, и путем выбора одной из совокупностей. Группирование выходных сигналов датчиков является воображаемым группированием, которое задается во время обработки данных, и группирование может быть, при желании, изменено.

Теперь вариант воплощения изобретения будет подробно описан со ссылкой на фиг.2 и 4.

Фиг.2 изображает матрицу сейсмических датчиков, подходящих для использования с обоими вариантами воплощения настоящего изобретения. Как и в случае известной матрицы датчиков фиг.1, матрица 1 фиг.2 содержит множество сейсмических датчиков 2. На фиг.2 сейсмические датчики 2 показаны расположенными в линейной матрице 1 с разнесением между центрами смежных датчиков, которое в данном варианте воплощения составляет приблизительно 3,125 м, но изобретение не ограничивается использованием линейной матрицы или конкретным разнесением между датчиками.

Датчики 2 в матрице 1 фиг.2 представляют собой датчики с отдельными сейсмическими датчиками (ОСД). Одним из примеров подходящего датчика является датчик, который используется в морской Q-системе сбора данных, произведенной Schlumberger, хотя изобретение не ограничивается морской системой сбора сейсмических данных. В матрице датчиков фиг.2 датчики 2 не жестко закреплены в группы. Вместо этого, для цели обработки данных, собранных матрицей датчиков, датчики символически делятся на группы или совокупности для того, чтобы улучшить отношение сигнал/шум сейсмических измерений. То есть вместо того, чтобы жестко закреплять датчики в группы, как в известной системе сбора данных, распределение датчиков по совокупностям может определяться или переопределяться во время стадий процесса обработки. Выходные сигналы с каждого индивидуального датчика в совокупности повторно обрабатываются вместе. На фиг.2 заданы две совокупности датчиков в матрице, с каждой совокупностью, содержащей девять смежных датчиков, но изобретение не ограничивается данным конкретным группированием датчиков.

Фиг.4 изображает блок-схему, иллюстрирующую принципиальные шаги способа обработки согласно первому варианту воплощения настоящего изобретения. В указанном варианте воплощения оцениваются как мера разброса, так и общий сигнал.

На этапе 10, из фиг.4, данные собираются датчиками 2 матрицы 1 датчиков фиг.2. Для простоты описания будет предполагаться, что каждый датчик 2 измеряет единственный физический параметр S, который мог бы представлять собой, например, давление или составляющую поля упругой волны, такую как смещение, скорость, ускорение, градиент давления или их комбинацию. Каждый датчик 2 обеспечивает цифровой выходной сигнал на каждом предварительно определенном интервале дискретизации, δt, то есть выходной сигнал m-ого датчика представляет собой последовательность данных, имеющую следующую форму:

Или, формально,

В указанной последовательности S_m обозначает последовательность значений параметра S, измеренных m-ым датчиком, t_1m обозначает время, на котором первое измерение S_m(t_1m) параметра S выполняется m-ым датчиком, и δt обозначает временной интервал между последовательными измерениями. Произвольное дискретное время t_qm находится в диапазоне от времени первой выборки, t_1m, до времени N-ой выборки, t_Nm, с временными шагами δt. Аналогично, выходной сигнал n-ого датчика представляет собой следующую последовательность данных:

формально,

В этой последовательности S_n обозначает последовательность значений параметра S, измеренных n-ым датчиком, и t_1n обозначает время, на котором первое измерение S_n(t_1n) параметра S выполняется n-ым датчиком. Предполагается, что измерения, выполненные n-ым датчиком, являются по существу одновременными с измерениями, выполненными m-ым датчиком. То есть будет предполагаться, без потери общности, что t_1m=t_1n=t₁, t_Nm=t_Nn=t_N, и t_qm=t_qn=t_q для всех датчиков. (Как отмечалось выше, известная временная задержка между записями может быть компенсирована предварительной обработкой записей).

Следует отметить, что настоящее изобретение можно применять к ранее собранным ОСД сейсмическим данным. В этом случае шаг 10 опускается и обеспечиваются ранее существующие сейсмические данные, например, путем извлечения из запоминающего устройства.

На этапе 11, фиг.4, задается воображаемое группирование и перекрывание выходов датчиков. То есть выходные сигналы индивидуальных датчиков компонуются в воображаемые группы или совокупности, как показано на фиг.2, для обработки, предназначенной для увеличения отношения сигнал/шум. Длина совокупности выбирается достаточно короткой, чтобы сейсмический сигнал был по существу одинаковым по датчикам в совокупности, тогда как разнесение датчиков выбирается так, чтобы дискретизировать, без наложения, коротковолновый когерентный шум. Таким образом, обработка данных предназначена для того, чтобы улучшить общий сигнал в пределах совокупности, при этом минимизируя случайный и коротковолновый шум. Поскольку размер и перекрывание совокупности задаются во время обработки данных, вместо жесткого закрепления выходов датчиков, как в уровне техники, можно заново задавать указанные размеры во время обработки данных, если это необходимо или желательно.

В этот момент последовательность данных, воспринятая каждым датчиком, также может подвергаться предварительной обработке. Например, к данным могут применяться коррекции калибровки амплитуды и фазы датчика, наряду со статическими временными сдвигами для известных отклонений позиционирования от сейсмического опорного репера, а также другие детерминистические коррекции.

На этапе 12 оценивается исходная мера разброса амплитуд, зарегистрированных каждым датчиком на каждой по существу одновременной временной выборке в пределах совокупности. Упомянутая мера может быть стандартным отклонением, дисперсией, простой разностью между максимальными и минимальными амплитудами в пределах совокупности, или другой статистической мерой разброса.

Также, на этапе 12, оценивается общность амплитуд, зарегистрированных каждым датчиком на каждой по существу одновременной временной выборке в пределах совокупности. Упомянутая мера может быть, например, арифметическим средним значением амплитуд, зарегистрированных каждым датчиком на каждой по существу одновременной временной выборке, хотя можно использовать другие меры.

Мера разброса предпочтительно нормализуется, например, относительно некоторой оценки абсолютного значения общего сигнала в пределах совокупности. Например, мера разброса может быть нормализована относительно абсолютного значения среднего значения, если среднее значение используется для оценки общего сигнала в пределах совокупности, хотя можно использовать другие нормализующие множители. В данном варианте воплощения за меру разброса может быть принято стандартное отклонение, и оно будет нормализовано относительно абсолютного значения среднего.

Последовательность усредненных значений из датчиков j совокупности дается , где

или формально,

где угловые скобки в уравнении 5 обозначают оператор математического ожидания по P последовательностям , содержащим выходные сигналы из P датчиков из j-ой совокупности. В уравнении 6 каждая последовательность дается с равным взвешиванием в определении среднего, но, альтернативно, в вычислении среднего может применяться схема неравномерного взвешивания. На произвольной временной выборке t_q совокупность значений датчиков 1≤i≤P, в уравнении 6, усредняется, и процесс усреднения совокупности повторяется для всех значений t_q в диапазоне t₁≤t_q≤t_N. Например, если j-ая совокупность содержит только две последовательности S_m и S_n, то вторые два члена средней последовательности совокупности будут:

Процесс усреднения повторяется для выходных сигналов датчиков, полученных на каждой последовательной дискретной временной выборке, и таким образом строится последовательность данных , представляющая усредненный выходной сигнал датчика из j-ой совокупности. Последовательность используется в качестве исходной оценки сигнала, общего для датчиков j-ой совокупности. Аналогично, процесс повторяется параллельно или последовательно для всех совокупностей, составляющих принимающую матрицу датчиков. Заметим, что такой набор усредненных последовательностей (с соответствующим взвешиванием) является эквивалентным выходу данных из известной сгруппированной аналоговой системы, в которой датчики жестко закрепляются в такую же конфигурацию датчиков.

Аналогично последовательность стандартных отклонений выборки j-ой совокупности, σ^j, дается выражением:

или формально,

где, как при вычислении среднего, стандартное отклонение выборки вычисляется для значений выходных сигналов датчиков j-ой совокупности для каждой временной выборки t_q. Способность вычислять указанные оценки является уникальной для ОСД сбора данных из-за способности получать доступ к избыточно дискретизированному полю волны, перед тем как группировать и сохранять индивидуальные записи после оценки общего сигнала в пределах совокупности (фиг.2).

Без потери общности, можно задавать последовательность, содержащую нормализованную оценку разброса амплитуд, NES^j, где значение последовательности NES^j(t_q) на временной выборке t_q задается как последовательность нормализованных значений меры разброса. В указанном варианте осуществления NES^j представляет собой последовательность значений отношения стандартного отклонения совокупности к соответствующему абсолютному значению среднего значения совокупности. То есть

О последовательности NES^j можно думать как о предварительной мере отношения сигнал/шум, локального к j-ой совокупности, подчиненной допущениям модели, что шум включает случайный и когерентный шум с длинами волн короче, чем апертура совокупности. Тогда локальный сигнал будет включать длинноволновый когерентный шум, такой как многократные отражения, который будет ослабляться на более поздних шагах обработки.

При желании, одна или несколько последовательностей нормализованной меры разброса, мера разброса и общий сигнал могут выводиться для отображения оператору. Таким образом, в данном варианте воплощения, после определения на этапе 12 одна или несколько последовательностей нормализованной меры разброса, NES^j, среднее и стандартное отклонение σ^j выходов датчиков в каждой совокупности могут выводиться в форме визуальных записей. Это может быть сделано, например, если оператор желает отслеживать последовательности по мере сбора данных. Дополнительно или альтернативно, одна или несколько последовательностей могут сохраняться для более позднего использования, например, на этапе 15, описанном ниже, используя любой удобный носитель данных, такой как, например, магнитная лента, диски или компьютерная память.

Таким образом, изобретение в своей самой широкой форме представлено этапами 11 и 12 фиг.4, позволяющими делать оценки неопределенности необработанных сейсмических данных на стадии предварительного группирования. Теперь будут обсуждаться применения такой неопределенности данных.

В предпочтительном варианте осуществления, на этапе 13 фиг.4, посредством предварительной обработки данных, для того чтобы ослабить случайный и коротковолновый шум в пределах совокупности, выполняются приготовления для более точной оценки общего сигнала для каждой совокупности. Для того чтобы компенсировать неодновременное прибытие сигнала, к записям данных могут применяться относительно малые временные сдвиги, чтобы тем самым управлять положением диаграммы направленности совокупности по отношению к ожидаемому направлению поступающего сейсмического волнового фронта. Такие временные сдвиги могут быть основаны, например, на смещении центра совокупности от источника. Альтернативно, они могут быть выбраны так, чтобы минимизировать нормализованную оценку разброса по выбранному временному окну. Ослабление шума и оценка общего сигнала могут выполняться методами ослабления адаптивного шума и помех, не ограничиваясь ими, такими как, например методы, описанные в патентах США №2309082, США №5971095 или Великобритании №2337591.

Далее, на этапе 14 фиг.4, можно заново вычислить последовательности общего сигнала и меру разброса, и при желании нормализованную меру разброса, и вывести их для отображения оператору. Таким образом, в данном варианте воплощения заново вычисляются одна или несколько последовательностей, содержащих меру разброса, σ^j, или нормализованную оценку разброса, NES^j, посредством повторного вычисления последовательностей для общего сигнала и для меры разброса для каждой из совокупностей, составляющих матрицу датчиков. Это делается с использованием того же процесса, который описан на этапе 12, за исключением того, что последовательности данных имели вспомогательные процессы управления положением диаграммы направленности и удаления шума, примененные к ним. j-ая совокупность рассматривается как пример, хотя этап 14 повторяется и выполняется параллельно для всех совокупностей, составляющих матрицу датчиков. Если предварительная обработка на этапе 13 была эффективной, то значения повторно вычисленных последовательностей, NES^'j(t_q), должны быть меньше, чем соответствующие значения последовательностей NES^j(t_q) до ослабления шума.

На этапе 15 фиг.14 сравниваются исходная и уточненная нормализованные оценки разброса NES^j(t_q), NES^'j(t_q). Если NES^'j(t_q)>NES^j(t_q) для значительного диапазона выборок, то шаг обработки 13 увеличил бы нормализованный разброс в пределах j-ой совокупности. Указанное условие может использоваться как признак управления уровнем сигнала, и можно было проверять необработанные данные или параметры, используемые в пределах обработки этапа 13.

Если NES^'j(t_q)≈NES^j(t_q) и σ^'j≈σ^j≠0 (где σ^'j представляет собой заново вычисленное стандартное отклонение) для значительного диапазона выборок, то этап 13 обработки был бы относительно неэффективным. В этом случае этап 11 может повторяться, и данные могут быть заново упорядочены в совокупностях с различными размерами и перекрыванием. Дополнительно или альтернативно данные могут быть скорректированы по остаточным временным сдвигам, усилениям или фазовым сдвигам в соответствии с этапом 23. Дополнительно или альтернативно, параметры этапа 13 обработки также могут изменяться, и данные могут заново обрабатываться. В зависимости от регулируемых параметров, возможно, что этот контур обратной связи может быть автоматизирован, чтобы оптимизировать значения параметров, посредством минимизации нормализованной оценки разброса.

Если NES^'j(t_q)<NES^j(t_q) и σ^j(t_q)≠0 для значительного диапазона выборок, это показывает, что предварительная обработка на этапе 13 снизила разброс данных в пределах совокупности. Улучшение отношения сигнал/шум количественно определяет преимущество ослабления адаптивного шума или помех, или другого алгоритма обработки, используемого на этапе 13, над известным группированием для такой же конфигурации датчиков. Опыт определит уровень ожидаемого улучшения, но в случае некоторых типов шума, таких как шум морских волн в морской сейсморазведке, ожидается улучшение на 10-30 дБ или лучше.

При желании, одна или несколько последовательностей заново вычисленной меры разброса, нормализованной меры разброса и общего сигнала могут выводиться для отображения оператору. Таким образом, в этом варианте воплощения одна или