Desenvolvimento das representações integrais para as equações unidirecionais de onda acopladas e estratégias para a estimativa de parâmetros baseadas na migração e inversão conjuntas
Orientador: Joerg Dietrich Wilhelm SchleicherTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica e Instituto de GeociênciasResumo: Neste trabalho, nós investigamos as equações de onda unidirecionais acopladas e estratégias para a estimativa de parâmetros da subsuperfície a partir de dados sísmicos de reflexão medidos próximo à superfície terrestre. Na primeira parte, desenvolvemos em detalhe as equações de onda unidirecionais a partir da equação de movimento e da derivada temporal da lei de Hooke. Então, definimos as funções de Green unidirecionais de maneira consistente com a função equivalente para o caso completo. Na sequência, deduzimos originalmente as representações integrais das equações de onda unidirecionais. As expressões integrais formam a base conceitual do algoritmo de modelagem direta adotado. Na segunda parte, desenvolvemos e discutimos em detalhe formas de obter uma estimativa da imagem sísmica e o aprimoramento de um modelo de velocidades inicial, sempre aplicando o método de quadrados mínimos não-linear para o ajuste de dados. Considerando que o modelo de velocidades tem precisão suficiente para o imageamento, revisitamos a parametrização deste problema em função dos coeficientes de reflexão e obtemos uma expressão para o gradiente da função objetivo que sugere a modificação da condição de imagem convencional. Além disso, ainda neste contexto de modelo de velocidades suficiente para imagear, propomos a parametrização do problema de imageamento em profundidade em função da impedância. Então, a partir de uma seção de impedância homogênea inicial, estimamos as variações de impedância. Finalmente, incluímos atualizações do modelo de velocidades no procedimento de inversão, o que caracteriza o método de migração e inversão conjuntas que inspirou este trabalho. Propomos duas regularizações baseadas na imagem de forma que as atualizações do modelo de velocidades possam se beneficiar da informação de alta-frequência espacial da imagem. Os testes numéricos indicam que as metodologias investigadas são promissorasAbstract: We investigate the coupled one-way wave equations and develop strategies for the estimation of model parameters of the subsurface from seismic reflection data acquired near the Earth's surface. In the first part, we develop in detail the one-way wave equations from the movement and temporal derivative of Hooke's law. Then, we define one-way Green's functions consistently with the two-way counterpart. Next, we derive in an originally the integral representations of the one-way wave equations. These representations form the conceptual basis of the adopted modeling algorithm. In the second part, we develop approaches to estimate the seismic image and to improve an initial velocity model. All the methodologies for parameter estimation are built upon the nonlinear least-squares method for data fitting. Considering that the known velocity model is sufficiently precise for imaging, we revisit this problem parameterization as a function of the reflection coefficients. The expression obtained for the misfit-function gradient suggests a new imaging condition. Still in the context of a known precise velocity model, we propose the impedance parameterization of the imaging problem. Then, given an initial homogeneous impedance section, we estimate the relative acoustic impedance. Finally, we include updates of the velocity model in the inversion procedure, which characterizes the joint migration inversion methodology that inspired this work. We propose two regularizing functions based on the image such that the updates of the velocity model can benefit from the high spatial-frequency content in the image. The numerical tests indicate that the investigated methodologies are promisingDoutoradoReservatórios e GestãoDoutor em Ciências e Engenharia de Petróleo88887.161391/2017-0088887.161391/2017-00CAPESDAA
