OFSET BAĞIMLI ÖNKESTİRİM DEKONVOLÜSYONU Offset

Jeofizik, 2012, 17, 3-12
doi: 11.b06/jeofizik-0911-09
OFSET BAĞIMLI ÖNKESTİRİM DEKONVOLÜSYONU
Offset-Dependent Predictive Deconvolution
GÜNEY, R.1*, KARSLI, H.2, DONDURUR, D.3
Karadeniz Teknik Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Jeofizik Müh., TRABZON, TÜRKİYE • rguney@ktu.edu.tr
1
2
Karadeniz Teknik Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Jeofizik Müh., TRABZON, TÜRKİYE • hkarsli@ktu.edu.tr
3
Dokuz Eylül Üniversitesi, Deniz Bilimleri ve Teknoloji Enstitüsü, Bakü Bulvarı No:100, İnciraltı
İZMİR,TÜRKİYE • 3derman.dondurur@deu.edu.tr
ÖZET
ABSTRACT
Sismik veri-işlem akışının değişmez bir aşaması olan
dekonvolüsyon işlemi matematiksel olarak bir ters çözüm
işlemidir ve yaygın olarak sismik verilerin zamansal
ayrımlılığını arttırmak için kullanılır. Önkestirim
dekonvolüsyonu sismik sinyaldeki yankılanmaları,
salınımları, kısa yollu ve hatta uzun yollu tekrarlıları
sönümlemek için yaygın olarak kullanılan istatistiksel bir
dekonvolüsyon türüdür. Önkestirim dekonvolüsyonunun
uygulanabilirliği ve performansı iki önemli parametre
olan kestirim uzaklığı ve operatör uzunluğuna bağlıdır.
Her iki parametre de sismik sinyalin özilişkisi analiz
edilerek belirlenir. Genel olarak kestirim uzaklığı
çıkış sinyalinin zamansal ayrımlılığını kontrol eden
parametredir. Küçük seçilirse zamansal ayrımlılık artar,
ancak bu durumda birincil yansımalara zarar verebilir
ve dolayısıyla Sinyal/Gürültü oranı azalır. Operatör
uzunluğu ise önkestirim dekonvolüsyonu ile süzülecek
kısmı ve performansı kontrol eden parametredir. Bununla
birlikte, geleneksel ofset boyunca sabit parametre
yaklaşımı ile istenilen süzgeçleme sağlanamaz. Bu
çalışmada önkestirim dekonvolüsyonun iki önemli
parametresinin belirlenmesinde karşılaşılan problemlerin
çözümüne yönelik yeni yaklaşım geliştirilmiştir.
Yaklaşımın dayandığı temel düşünceyi, ön veri işlem
aşamalarından geçmiş bir atış kaydının özilişkisi
üzerinde birincil yansıma olayları arasındaki zaman
farklarının uzak alıcılara doğru azalması ve kaynak
dalgacığın periyodunun genişlemesi oluşturmaktadır.
Bu yaklaşımın detaylı analizleri yapay ve gerçek
veriler üzerinde yapılmış ve neden-sonuç ilişkilerine
göre önkestirim dekonvolüsyonun uygulanabilirliği
ve performansı tartışılmıştır. Buna göre, uygulamada
operatör boyu uzak ofsetlere doğru kısaltılırken,
kestirim uzaklığı ise artırılmıştır. Sonuç olarak, uzaklık
bağımlı değişken parametrelerin kullanımının sabit
parametrelere göre performansı arttırdığı gözlenmiştir.
Deconvolution a fundamental stage of seismic data
processing is an inverse process as a mathematical
inverse process and it is generally used to improve
temporal resolution of seismic section. Predictive
deconvolution is a statistical type of the deconvolution
which is commonly used to attenuate reverberation,
short path and also long path multiples in seismic data.
The applicability and the performance of predictive
deconvolution are based on two significant parameters,
prediction distance and operator length. Both parameters
are determined by analyzing the autocorrelation of
seismic signal. Prediction distance is the parameter
which controls the temporal resolution of input signal. If
it is shorter, temporal resolution increases. However, it
might damage primary reflections and therefore, Signal/
Noise (S/N) ratio can decrease. Operator length is the
parameter which controls the performance and part to
be filtered with predictive deconvolution. On the other
hand, the traditional approach which is the acceptance
of these parameters as constant cannot provide desired
filtering. A new approach has been developed to solve
the problems encountered in the determination of the two
significant parameters of predictive deconvolution in this
study. The basic concept arises from the observations
that time differences between the primaries decrease and
the period of source waveform increases along offset.
Detailed analysis of this approach was done on synthetic
and real data and the applicability and the performance
of predictive deconvolution were discussed in terms of
cause and effect relations. Therefore, prediction distance
was increased, while the operator length was shortened
towards the far offsets. It was observed that the use of the
offset dependent parameters increased the performance
of the deconvolution process with respect to those
obtained from constant parameter deconvolution.
Anahtar Sözcükler: Kestirim uzaklığı, operatör
uzunluğu, Sinyal/Gürültü oranı, ayrımlılık.
Keywords: Prediction distance, operator length, S/N
ratio, resolution.
© 2012 TMMOB Jeofizik Mühendisleri Odası
4
Güney, R., Karslı, H., Dondurur, D.
GİRİŞ
bilgileri de sönümleyebilir. Önkestirim dekonvolüsyonu
kaydın öz ilişkisinden kestirilen parametreler (kestirim
Dekonvolüsyon kavramı yansıma uzaklığı ve operatör uzunluğu) ile tasarlanan süzgeç
sismolojisinde eski bir kavramdır. yardımıyla gerçekleştirilmektedir. Ayrıca özilişki
1950 yılında Massachusetts Institute fonksiyonundan belirlenen en yakın ikinci olay
of Technology (MIT)’ de lisansüstü özilişki analizinde çok önemlidir. Bu nedenle özilişki
öğrencisi olan Enders ROBINSON, yine MIT fonksiyonunun iyi analiz edilebilmesi adına atış kayıtları
çalışanları olan Nobert WIENER, Norman olabildiğince gürültülerden arındırılması gerekir.
LEVINSON ve iktisatçı Paul SAMUELSON bir Birtakım ön veri-işlem adımları (istenmeyen izlerin
yansıma kaydının ‘konvolüsyon modeli’ ve alanların atılması, bant geçişli ve/veya f-k süzgeci)
olduğunu keşfederek dekonvolüsyon uygulanan bir atış kaydının öz ilişkisinden belirlenen
çalışmalarını başlatmışlardır.
bu parametreler çıkışın ayrımlılığını ve dekonvolüsyon
İlk yıllardan günümüze dekonvolüsyonla ilgili farklı işleminin performansını etkilemektedir.
disiplinleri içine alan birçok alanda sayısız makale
Bu çalışma ön kestirim dekonvolüsyonunda
yayınlanmıştır. Çoğu çalışma, kaynak dalgacığın kullanılan kestirim uzaklığı ve operatör uzunluğu
karışık fazlı ve/veya yansıma katsayısı fonksiyonunun parametrelerinin belirlenmesi üzerine odaklanmıştır.
spektrumunun düz olduğu (bütün frekanslarda eş genlik Geleneksel uygulamalarda bu iki parametre atış
seviyesi) varsayımına dayanan basit konvolüsyon kayıtlarının öz ilişki fonksiyonları üzerinde sabit değerler
modellerini esas almıştır. Düz olmayan yansıma katsayısı olarak belirlenmektedir. Ancak çok iyi bilinmektedir ki,
fonksiyonunun spektrumu ise halen daha gelişigüzeldir, birincil yansıma ve tekrarlıların özilişki fonksiyonları
fakat yüksek frekans bakımından zengindir ve düşük uzaklığa bağlı olarak değişkenlik göstermektedir.
frekans içeriği zayıftır. Marschall ve Knecth (1986) Bu nedenle bu çalışmada ilk olarak önkestirim
yansıtıcı düzeltilmiş dekonvolüsyon (reflectivity- dekonvolüsyon uygulamasında kullanılan iki önemli
corrected deconvolution) önermişler ve ters çözüm parametrenin belirlenmesindeki geleneksel yaklaşımlar
işlemlerine eklemişlerdir. Carrion (1986) tekrarlıların değerlendirilmiş ve ortaya çıkan sorunlar irdelenmiştir.
bastırılması için tabaka silme tekniğini ortaya atmış ve Daha sonra bu iki parametrenin uzaklığa bağlı olarak
Carrion ve Braga (1990) ardışık iz dekonvolüsyonunu değişkenliği göz önüne alınarak yapılan parametre
geliştirmişlerdir. Jensen ve diğ. (1988) yansıma katsayıları kestirimlerinin sonuçlar üzerinde nasıl etkidiği detaylı
serisinin düz olmadığı durumları gidermişlerdir. Ulrych olarak incelenmiştir.
ve Matsouka (1991) önkestirim dekonvolüsyon çıkışının
karakterini vermişlerdir. Porsani ve Ursin (1998) karışık
faz dekonvolüsyonu tasarlamışlardır.
YÖNTEM
Çeşitli amaçlarla kullanılan birçok dekonvolüsyon
Dekonvolüsyon sismik dalgacığı sıkıştırır, hayalet
türü mevcuttur. Önkestirim dekonvolüsyonu bunlardan yansımaları ve tekrarlı yansımaları yok eder (Dondurur,
sadece biridir. Robinson (1966) tarafından tanımlanan 2009). Önkestirim dekonvolüsyonu istatistiksel bir
önkestirim
dekonvolüsyonunun,
tekrarlıların yöntemdir. Yani, yansıma katsayısı serisinin gelişigüzel
sönümlenmesi için kullanışlı bir araç olduğunu ifade olduğu varsayılarak, sismik sinyalin özilişkisinin
etmiş ve daha sonra bu düşünce Peacock ve Treitel başlangıç kısmının kaynak dalgacığının özilişkisine
(1969) çalışmaları tarafından desteklenmiştir. Önkestirim eşit olduğu kabul edilir. Böylece özilişki fonksiyonu
dekonvolüsyonu istenilen çıkış dalgacığının kontrolünü kullanılarak kaynak dalgacığı ve sismik sinyalin hata
sağlar ve böylece ayrımlılık derecesini belirler. Bu bileşenleri (yankılanma, salınım ve tekrarlılar) kestirilir.
nedenle uygulamada tekrarlı yansımalar gibi periyodik
Özilişkiden kestirilen ve kaynak dalgacığı ile hata
olayların sönümlenmesinde yaygın olarak kullanılır.
bileşenini
içeren (Şekil.1a) özilişki noktaları ile konvole
Gibson ve Larner (1984) önkestirim dekonvolüsyonunun
edildiğinde kestirilen hatayı (Şekil.1b) verecek bir
karışık fazlı kaynak dalgacıklarına çözüm olabileceğini
kestirim süzgeci ( a , a , a ,L , a ) tasarlanır
göstermiştir. Ulrych ve Matsuoka (1991) minimum
0
1
2
n �1
(Denklem 1).
fazlı olmayan kaynak dalgacıklarının yinelemeli bir
yöntemle faz düzeltmesi (phase correction) yöntemi ile
karşılaştırarak kestirim uzaklığı parametresinin dalgacığın
r2 L rn−1 ⎤ ⎡ a0 ⎤ ⎡ rα ⎤
⎡ βr0 r1
periyoduna eşit olması gerektiğini belirtmiştir. Porsani
⎥⎢ a ⎥ ⎢ r ⎥
⎢r
β
r
r
L
r
ve Ursin (2007) çok kanallı önkestirim dekonvolüsyonu
−
1
0
1
2
n
⎥ ⎢ 1 ⎥ ⎢ α +1 ⎥
⎢
yöntemini kullanarak tekrarlı yansımaların daha iyi
⎢ r2
r1 βr0 L rn−3 ⎥ ⎢ a 2 ⎥ = ⎢ rα + 2 ⎥
bastırılabileceğini göstermişlerdir.
Yansıma sismolojisinde etkin olarak kullanılan
önkestirim dekonvolüsyonu zamanda ayrımlılığı
arttırarak daha kolay yorumlanabilir sismik kesitler
üretmektedir. Ancak yanlış uygulanacak bir önkestirim
dekonvolüsyonu işlemi sismik veride yansımalara ait
⎢
⎢ M M M O
⎢⎣ rn−1 rn−2 rn−3 L
⎥⎢ ⎥
M⎥⎢ M ⎥
βr0 ⎥⎦ ⎢⎣a n−1 ⎥⎦
⎥
⎢
⎢ M⎥
⎢⎣rα + n−1 ⎥⎦
(1)
© 2012 TMMOB Jeofizik Mühendisleri Odası, Jeofizik, 2012, 17, 3-12
$
!$
!
$
!
(1)
! $
!$ ! $
!
! ! $ ! ! $ ! ! % rn'1 rn'2 rn'3 " ) r0 " $%an'1 !" $%r( + n'1 !"
önbeyazlatma katsayısı ( " = 1 + ! ), ai :
)r0 !" $%an'1 !" $%r( +n'1 !"Burada, ri : sismik sinyalin özili"ki noktaları, ! : yüzdeOfset
Bağımlı Önkestirim Dekonvolüsyonu 5
li"ki noktaları, ! : yüzde önbeyazlatma katsayısı ( " = 1 + ! ), ai :
süzgeç katsayılarını temsil etmektedir.
çıkışıönbeyazlatma
(Güney ve diğ., katsayısı
2010). Özilişki
sinyalin özili"ki noktaları, ! :: yüzde
( " =(a),
), ai : hata
1 + !Kestirilen
Burada,ri :rsismik
ektedir. Burada,
i : sismik sinyalin özilişki noktaları,
n '3
( +2
2
oktaları, !yüzde
: yüzdeönbeyazlatma
önbeyazlatma katsayısı
katsayısı ( " = 1 + ! ), ai : süzgeç (b) ve istenen önkestirim dekonvolüsyon çıkışı.
süzgeç katsayılarını
temsil etmektedir.
katsayılarını
temsil etmektedir.
Figure 1.tekrarlı
Prediction filter
design with verirken,
using
Kestirilen
bilgi
sismik
verideki
yansımaları
r.
autocorelation
function
and
predictive
deconvolution
Kestirilen
bilgi
sismik
verideki
tekrarlı
yansımaları
mik
verideki
tekrarlı
yansımaları
verirken,
output
(Güney etkestirim
al., 2010).
(a),
düzenlenen
hataAutocorrelation
süzgeci ise birincil
verirken, ( f i = 1, 0,!,0 ,!a0 ,!a1 ,!a 2 ,!,!a n !1 ) "eklinde
$#
"
prediction
error
(b)
and
desired
predictive
deconvolution
"eklinde
düzenlenen
kestirim
hata
süzgeci
ise
birincil
)
Kestirilen
bilgi
sismik
verideki
tekrarlı
yansımaları
verirken,
n !1
ADET
verideki
tekrarlı " !1 yansımaları
verirken,
output.
"eklinde
düzenlenenoperatörüdür.
kestirim hata süzgeci ise birincil
(
f
=
1
,
0
,
!
,
0
,
!
a
,
!
a
,
!
a
,
!
,
!
a
)
şeklinde
düzenlenen
kestirim
hata
süzgeci
ise
birincil
yansıma
serisinin
elde
edilece#i
dekonvolüsyon
"eklinde düzenlenen
kestirim
hata
süzgeci
ise
birincil
i
0
1
2
n
!
1
$#"
i dekonvolüsyon
yansıma" !operatörüdür.
serisinin elde edileceği dekonvolüsyon
1 ADET
Dekonvolüsyon işlemi genellikle yığmadan önce
operatörüdür.
onvolüsyonyansıma
operatörüdür.
serisinin
elde
edilece#i
dekonvolüsyon
operatörüdür.
atış
veya Ortak Derinlik Noktası (ODN) gruplarına
Denklem
(1)’e bakıldı#ında
Denklem
(1)’e bakıldığında
sağlıklı birsa#lıklı
sonucunbir sonucun elde edilebilmesi için özili"ki matrisinin
uygulanırken
yığma sonrasında da uygulamak
a#lıklı bir
eldeiçin
edilebilmesi
için özili"ki
matrisinin
eldesonucun
edilebilmesi
özilişki matrisinin
bozuk yapılı
mümkündür.
Ancak
yığmadan
bozuk
yapılı
olmaması
gerekir.
Bu
durumu
ortadan
kaldırmak
için önce
giri"in uygulanan
özili"kisine
olmaması
gerekir. Bu için
durumu
ortadan
kaldırmak
ı bir Bu
sonucun
elde
edilebilmesi
özili"ki
matrisinin
dekonvolüsyon
işlemi
daha
sağlıklı
bir
hız
kir.
durumu
ortadan
kaldırmak
için
giri"in
özili"kisine
Denklem
bakıldı#ında
sa#lıklı biruygulanır.
sonucun elde edilebilmesi için özili"ki matrisininanalizi
için
girişin(1)’e
özilişkisine
önbeyazlatma
önbeyazlatma
uygulanır.
Önbeyazlatma
sadece
dekonvolüsyon
operatörü
çözümündeki
sayısal
yapılmasını
sağlayacaktır.
Ayrıca dekonvolüsyon
sonrası
Bu
durumuÖnbeyazlatma
ortadan
kaldırmak
giri"in özili"kisine
sadeceiçinoperatörü
dekonvolüsyon
operatörü
yazlatma
sadece
dekonvolüsyon
çözümündeki
sayısal
bozuk
yapılı
olmaması
gerekir.
Bu
durumu
ortadan
kaldırmak
için
giri"in
özili"kisine
oluşan
gürültülerin
de
yığma
işlemi
ile
sönümlendiği
çözümündeki
sayısal kararsızlığın
önüne geçmek
için
kararsızlı#ın
geçmek
için kullanılır.
Pratikte yığma
%0.1% !öncesi
%%1 önbeyazlatma
ma sadece dekonvolüsyon
operatörüönüne
çözümündeki
sayısal
düşünülürse,
dekonvolüsyonunstandarttır
daha
kullanılır.
Pratikte
%0.1≤
≤%1
önbeyazlatma
standarttır
çin kullanılır.
Pratikte uygulanır.
%0.1% ! %%1
önbeyazlatma
standarttır
önbeyazlatma
Önbeyazlatma
sadece
dekonvolüsyon
operatörü
çözümündeki
sayısal da bu
avantajlı
olduğu
açıktır.
Yapılan
uygulamalar
(Yılmaz,%0.1%
2001)
Bu 2001)
çalışmadaki
dekonvolüsyon
(Yılmaz,
. Bu tüm
çalı"madaki
tüm dekonvolüsyon uygulamalarında %0.1 önbeyazlatma
ullanılır. Pratikte
önbeyazlatma
standarttır
! .%%1
görüşü
destekleyecek
niteliktedir.
daki tüm uygulamalarında
dekonvolüsyon
uygulamalarında
önbeyazlatma
%0.1
önbeyazlatma
uygulanmıştır.
kararsızlı#ın
önüne
geçmek
için %0.1
kullanılır.
Pratikte
%0.1%
standarttır
! %%1 önbeyazlatma
üm dekonvolüsyon
uygulamalarında
%0.1
önbeyazlatma
uygulanmı"tır.
Buna
göre,
önkestirim
dekonvolüsyon
i"lemi
a"a#ıdaki
gibi gerçekle"tirilir.
Buna göre, önkestirim dekonvolüsyon işlemi aşağıdaki
estirim dekonvolüsyon
i"lemi
a"a#ıdaki
gibi gerçekle"tirilir.
(Yılmaz,
2001)
. Bu
çalı"madaki
tüm dekonvolüsyon uygulamalarında %0.1 önbeyazlatma
gibi
gerçekleştirilir.
m dekonvolüsyon
i"lemi a"a#ıdaki gibi gerçekle"tirilir.
Kestirim Uzaklığı (α)
uygulanmı"tır. Buna göre, önkestirim dekonvolüsyon i"lemi
a"a#ıdaki gibi gerçekle"tirilir.
Önkestirim dekonvolüsyonunda ayrımlılığı kontrol
(2)
g i = xi * f i g
i = xi * f i
(2) eden kestirim uzaklığı; özilişkide kaynak dalgacığını
(2)
(2)
temsil eden ve minimum salınıma sahip olması istenen
uzaklık parametresidir. Kestirim uzaklığı
(2)ne kadar
küçük
seçilirse
ayrımlılık
o kadar katsayılarını
yüksek olacaktır.
g
f
Burada,
:
çıkı"ı,
:
giri"
sinyalini
ve
:
kestirim
hata
süzgeci
temsil
i
i
i
süzgeci hata
katsayılarını
temsil
etmektedir.
Denklem Bununla
birlikte, yüksek frekanslı gürültü içeriği de
lini
ve fhata
kestirim
süzgeci
katsayılarını
temsil
f
sinyalini
:
kestirim
hata
süzgeci
katsayılarını
temsil
i :ve
i
(2) ye göre
süzgeç, giriş sinyali ile konvole edilerek artabilir ve birincil yansımalara ait en büyük genlikli
etmektedir.
Denklem
(2)
ye göre
süzgeç, giri" sinyali ile konvole edilerek gerçekte istenen
gerçekte
istenen
çıkış (Şekil
eldesinyalini
edilmeye
çalışılır.
üzgeç,
giri"
sinyali
ile
konvole
gerçekte
olaylar sönümlenebilir.
S/G oranı
azalabilir.
x i : 1c)
Burada,
giri"
ve f i istenen
: kestirim
hata süzgeci Böylece
katsayılarını
temsil
öre süzgeç,
giri" gsinyali
ile edilerek
konvole
edilerekistenen
gerçekte
i : çıkı"ı,
Bu
nedenle
kestirim
uzaklığı
belirlenirken
ayrımlılık
ile
($ekil
1c) elde
edilmeye
çalı"ılır.
Şekil 1açıkı"
özilişki
fonksiyonu
ve Şekil
1b kestirilen
hata
r.
birlikte
S/G
oranı
da
göz
önünde
bulundurulmalıdır.
çalı"ılır. bileşenini
veya
süzgeç tasarımında
istenen
çıkışıgiri"
yanisinyali ile konvole edilerek gerçekte istenen
etmektedir.
Denklem
(2) ye göre
süzgeç,
denklem 1’ in sağ tarafını temsil etmektedir, önkestirim
çıkı" ($ekil 1c)sonucunda
elde edilmeye
çalı"ılır.
dekonvolüsyon
çıkış
(Şekil 1c) elde
kil 1b kestirilen
hata$ekil
bile"enini
veyamevcut
süzgeç
tasarımında
1a özili"ki
fonksiyonu
ve $ekil 1b kestirilen hata bile"enini veya süzgeç tasarımında
edilir.
Kestirilen
hata
bileşeni
içerisinde
yaklaşıktasarımında
20ms
ve $ekil 1b kestirilen hata bile"enini veya süzgeç
kadaretmektedir,
kaynak
salınımı
devam1’
etmektedir
a# tarafınıyetemsil
önkestirim
dekonvolüsyon
istenendalgacığın
çıkı"ı
yani
denklem
in sa# tarafını temsil etmektedir, önkestirim dekonvolüsyon
25-60ms
aralığında
tekrarlıönkestirim
yansıma
’ in sa# ve
tarafını
etmektedir,
dekonvolüsyon
$ekil
1atemsil
özili"ki
fonksiyonu
ve $ekilkestirilmiştir.
1b kestirilen hata bile"enini veya süzgeç tasarımında
'"
Bu durumda düzenlenen kestirim hata süzgeci ile hem
'"
kaynak
salınımları
tekrarlıtemsil etmektedir, önkestirim dekonvolüsyon
istenen'"dalgacığın
çıkı"ı yanifazla
denklem
1’ inhem
sa# de
tarafını
genlikleri soğrulabilir.
"
'"
g = xi * f i x : giriş sinyalini ve f : kestirim
Burada,i g i : çıkışı,
i
i
x
"
Şekil 2. Temsili özilişki fonksiyonu.
Figure 2. Representative autocorrelation function.
Şekil 1. Özilişki fonksiyonu kullanılarak kestirim
süzgecinin tasarlanması ve önkestirim dekonvolüsyon
Bazı araştırmacılar kestirim uzaklığını özilişki
fonksiyonunun 1. veya 2. sıfır kesim noktası olarak
tanımlamışlardır. Fakat özilişki fonksiyonu, büyük
genlikli ve küçük periyotlu sığ yansımaların etkisi
altındadır. Bu nedenle ön veri işlem ve genlik kazancı
uygulanmış verinin özilişkisinden kestirim yapmak en
doğru olanıdır. Uzak alıcılara doğru genlik ve frekans
soğrulması da göz önüne alınmalıdır. Böylelikle atış
kaydı boyunca 1. veya 2. kesim noktası uzak alıcılara
doğru artacaktır.
© 2012 TMMOB Jeofizik Mühendisleri Odası, Jeofizik, 2012, 17, 3-12
6
Güney, R., Karslı, H., Dondurur, D.
Operatör Uzunluğu (n)
uzunluğu bundan küçük seçilemez (T1). Fakat süzgecin
etkinliği arttırılmak istenirse operatör uzunluğu daha
Operatör uzunluğu süzgecin performansını (kestirim
uzaklığına bağlı olarak) kontrol eder ve özilişkiden büyük seçilebilir (T2). Eğer özilişki fonksiyonundan
kestirilen hata bileşeninden daha büyük seçildiğinde belirlenen tekrarlı yansıma (a) varsa, bu tekrarlı yansıma
performansı artmaktadır. Bir seviyeden sonra süzgeç da kaynak dalgacığın salınımı olarak düşünülerek
performansında bir iyileşme olmamakla beraber işlem operatör uzunluğunun içine dâhil edilir (T3). Eğer birden
operatör Fakat
uzunlu#unun
içine
dâhil edilir
(T3). E#er
birden
fazla yansıma
tekrarlı yansıma
b)
hacmi de artmaktadır.
gerçekte
özilişkinin
tahmin
fazla
tekrarlı
(a ve (ab) vebelirlenirse
bunlar da
edilebilen kısmının,
ilk
geçiş
bölgesinden
sonraki
en
yakın
belirlenirse bunlar da sönümlenebilir (T4). Kısaca özili"ki
fonksiyonundan
sismik fonksiyonundan
sönümlenebilir
(T4).kestirilen
Kısacaveözilişki
birincil yansıma nedeniyle sınırlı olduğu düşünüldüğünde kestirilen ve sismik sinyalde istenmeyen bütün olaylar
sinyalde istenmeyen bütün olaylar önkestirim dekonvolüsyonu ile süzülür. Burada dikkat
kestirilebilecek olan operatör uzunluğu da sınırlıdır.
önkestirim dekonvolüsyonu ile süzülür. Burada dikkat
edilmesi gereken husus, kestirilen olayın birincil yansıma olmaması gerekir.
Şekil 3’ de ilk geçici bölge (sıfıra yakınsayan ilk edilmesi gereken husus, kestirilen olayın birincil yansıma
geçiş bölgesi) kaynak dalgacığı temsil eder ve operatör olmaması gerekir.
Şekil 3. Özilişki fonksiyonu
ve operatör uzunluğu (Güney, 2011).
#ekil 3. Özili"ki fonksiyonu ve operatör uzunlu#u (Güney, 2011).
Figure 3. Autocorrelation function and operator length (Güney, 2011).
Figure 3. Autocorrelation function and operator length (Güney, 2011).
Özilişki Analizi ve Parametre Seçimi
zaman farkı azalan bir karakter sergileyecektir (Şekil 5).
Çünkü derinlikle hızın arttığı varsayımı kabul ediliyorsa
Kabul edilenÖzili%ki
varsayımlara
göre,
kendiniSeçimi
birden fazla
Analizi ve
Parametre
iki birincil yansıma arasındaki zaman farkı uzak alıcılara
tekrarlayan kaynak dalgacığın bulunduğu bir sinyalin
doğru azalacaktır. Böylelikle atış kaydının özilişkisinden
Kabul
edilendalgacığın
varsayımlara
göre, kendini
birden fazla tekrarlayan kaynak dalgacı#ın bulundu#u
özilişkisinde, bu
kaynak
birden
fazla temsili
ikinci en yakın olayın karakteri belirlenir ve önkestirim
vardır. Bunlar birbirleri
arasındaki
zaman
farklarına
göre birden fazla temsili vardır. Bunlar birbirleri
bir sinyalin
özili"kisinde,
bu kaynak
dalgacı#ın
dekonvolüsyonu işlemi ile sönümlenebilir.
özilişki fonksiyonunda sıralanırlar (Şekil 4).
arasındaki zaman farklarına göre özili"ki fonksiyonundaBu
sıralanırlar
($ekilönkestirim
4).
çalışmada;
dekonvolüsyonunda daha
Özilişki fonksiyonunun sıfıra yakınsayan ilk geçiş
etkin şekilde parametre seçimi yapılabilmesi için;
bölgesi kaynak dalgacığın minimum faz eşdeğeridir.
fonksiyonunun
sıfıra
yakınsayan
ilk tüm
geçi" izler
bölgesi
kaynak
minimum
1)Özili"ki
Geleneksel
dekonvolüsyon
i"leminde
sabitdalgacı#ın
parametre
seçimi faz
uzak
Sonraki ilk olay
ise
sinyaldeki
en yakın
iki olay
arasındaki
1) için
Geleneksel
dekonvolüsyon
işleminde tüm izler
zaman farkı hakkında
bilgi
vermektedir
(Şekil
4).
En
için
sabit
parametre
seçimi
uzak
alıcılara
göre mi yoksa
e"de#eridir.
Sonraki
ilk olayyakın
ise sinyaldeki
en yakın
iki olay arasındaki zaman farkı hakkında
alıcılara göre
mi yoksa
alıcılara göre
mi seçilmelidir?
yakın ikinci olayın karakteri ise atış kaydının özilişki yakın alıcılara göre mi seçilmelidir?
vermektedir
($ekil
4).veya
En 2.
yakın
ikinci
olayın
karakteri
iseyansımaların
atı" kaydınıngenliklerini
özili"ki
2)bilgi
Kestirim
uzaklı#ı
için 1.
kesim
noktası
özellikle
derin
fonksiyonu incelenerek
belirlenebilir.
Eğer
en
yakın
2)
Kestirim
uzaklığı
için
1. veya 2. kesim noktası
incelenerek
belirlenebilir.
E#er en yakın olay bir tekrarlı yansıma ise atı" kaydının
olay bir tekrarlıfonksiyonu
yansıma
ise atış
kaydının
korumak için
yeterli
midir? özilişkisinde özellikle derin yansımaların genliklerini korumak için
uzak alıcılara özili"kisinde
doğru düz uzak
bir alıcılara
karakterdo#ru
sergileyecektir,
düz bir karakter sergileyecektir,
yeterli midir? çünkü tekrarlı yansımaların
sorularına
cevap aranmaktadır.
çünkü tekrarlı
yansımaların
hızları aynıdır. Eğer en
hızları aynıdır. E#er en yakın olay birincil yansıma ise uzak alıcılara do#ru zaman farkı azalan
yakın olay birincil
yansıma ise uzak alıcılara doğru
sorularına cevap aranmaktadır.
bir karakter sergileyecektir ($ekil 5). Çünkü derinlikle hızın arttı#ı varsayımı kabul ediliyorsa
iki birincil yansıma arasındaki zaman farkı uzak alıcılara do#ru azalacaktır. Böylelikle atı"
kaydının özili"kisinden ikinci en yakın olayın karakteri belirlenir ve önkestirim
dekonvolüsyonu i"lemi ile sönümlenebilir.
Bu çalı"mada; önkestirim dekonvolüsyonunda daha etkin "ekilde parametre seçimi
yapılabilmesi için;
*"
"
Şekil 4. (a) İki #ekil
yansımalı
(b) üç yansımalı
(c) iki yansımalı
sinyalin
özilişkisi,
4. (a)sinyal,
!ki yansımalı
sinyal, (b)sinyal
üç yansımalı
sinyal (c) iki
yansımalı
sinyalin(d) üç yansımalı
sinyalin özilişkisi (Güney, 2011).özili"kisi, (d) üç yansımalı sinyalin özili"kisi (Güney, 2011).
Figure 4. (a) Signal
with
(b) two
signal
with three
(c) three
autocorrelation
of signal with two
Figure
4. two
(a)reflection,
Signal with
reflection,
(b)reflection,
signal with
reflection, (c)
reflection, (a) autocorrelation of signal
with three reflection
(Güney,
2011).
autocorrelation
of signal with
two reflection,
(a) autocorrelation of
signal with three reflection (Güney, 2011).
© 2012 TMMOB Jeofizik Mühendisleri Odası, Jeofizik, 2012, 17, 3-12
$ekil 5 gerçek bir atı" kaydının özil"kisini göstermektedir. Özili"ki fonksiyonunda yakla"ık
Ofset Bağımlı Önkestirim Dekonvolüsyonu
Şekil 5 gerçek bir atış kaydının özilşkisini
göstermektedir. Özilişki fonksiyonunda yaklaşık 30ms
civarında düz bir olay ve yaklaşık 65ms civarında
uzak alıcılara doğru zaman farkı azalan bir olay
gözlenmektedir. İlk olay tekrarlı yansıma ikinci olay
birincil yansıma olarak değerlendirilirse; birincil
yansımaya zarar vermemek için operatör uzunluğunu en
uzak alıcılara göre değerlendirmek gerekir. Bu durumda
kestirim uzaklığı ve operatör uzunluğu (N+α) toplamı
20ms den küçük olmak zorundadır (Şekil 6). Eğer
yakın alıcılar temel alınarak daha büyük seçilirse uzak
alıcılardaki birincil yansıma genlikleri sönümlenecektir
(Şekil 7). Bunun yanında toplam operatör uzunluğu
(N+α)<T1 olarak ayarlanmalıdır ki birincil yansımalar
zarar görmesin.
7
parametre seçiminde ise yakın alıcılardaki süzgeç
performansı arttırılarak birincil yansımalara zarar
verilmemiştir (Şekil 8).
HY
HY
#ekilŞekil
6. Hayalet
yansıma içeren
bir atı"içeren
verisi vebir
uzaklardaki
kanallar temel
6. Hayalet
yansıma
atış verisi
alınarak belirlenen
parametreler
ile önkestirim
dekonvolüsyon
ve
kanallar
temel
alınarak
belirlenen
#ekiluzaklardaki
6. Hayalet yansıma
içeren bir
atı" verisi
ve uzaklardaki
kanallar temel
uygulaması (HY: Hayalet Yansıma).
alınarakilebelirlenen
parametreler
ile önkestirim
dekonvolüsyon
parametreler
önkestirim
dekonvolüsyon
uygulaması
uygulaması
(HY:
Yansıma).
Figure
6.
A shot
gatherHayalet
including
ghost and predictive deconvolution
(HY: Hayalet
Yansıma).
with determined
parameters
based on far
ofsets (HY:
Figure 6. application
A shot gather
including ghost
and predictive
deconvolution
Figure Ghost).
6.
A
shot
gather
including
ghost
and
predictive
application with determined parameters based on far ofsets (HY:
deconvolution
application with determined parameters
Ghost).
based on far ofsets (HY: Ghost).
HY
HY
Şekil 5. Gerçek bir atış kaydının özilişki fonksiyonu ve
#ekil 5. Gerçek bir atı" kaydının özili"ki fonksiyonu ve ofset boyunca kestirim
ofset boyunca
kestirim
uzaklığı
(α)(n)veparametrelerinin
operatör uzunluğu
uzaklı#ı (�)
ve operatör
uzunlu#u
belirlenmesi.
(n)
parametrelerinin
belirlenmesi.
Figure 5. Autocorrelation function of a real shot record and determining of #ekil
prediction
distance (�) and operator
lengthof
(n) a
parameters.
Figure
5. Autocorrelation
function
real shot
record and determining of prediction distance (α) and
operator
length
(n) parameters.
Yapay ve Gerçek
Verilere
Uygulamalar
7. Hayalet yansıma içeren bir atı" verisi ve yakınlardaki kanallar temel
belirlenen
parametreler
önkestirim dekonvolüsyon
#ekil
7. alınarak
Hayalet
yansıma
içeren
bir atı"içeren
verisiilevebir
yakınlardaki
kanallar temel
Şekil
7. Hayalet
yansıma
atış verisi
uygulaması.
alınarak belirlenen parametreler ile önkestirim dekonvolüsyon
ve yakınlardaki
kanallar
temel
alınarak
belirlenen
Figure 7.uygulaması.
A shot gather including ghost and predictive deconvolution
parametreler ile önkestirim dekonvolüsyon uygulaması.
with determined
on neardeconvolution
ofsets.
Figure 7. application
A shot gather
including parameters
ghost and based
predictive
application
with determined
parameters
basedpredictive
on near ofsets.
A shot gather
including
ghost and
Yukarıdaki soruların cevaplanabilmesi için, sabit parametre seçimi anlayı"ından uzakla"ılarakFigure 7.
deconvolution
uzaklık ba#ımlı Yapay
parametreve
seçimi
geli"tirilmi"tir.
kapsamda her bir sinyal için de#i"ken
Gerçek
VerilereBuUygulamalar
application with determined parameters
based on near ofsets.
kestirim uzaklı#ı ve operatör uzunlu#u belirlenmi"tir. Kestirim uzaklı#ı uzak alıcılara do#ru
Yukarıdaki soruların cevaplanabilmesi için, sabit
artmakta ve operatör
uzunlu#u
da uzakanlayışından
alıcılara do#ru azalmaktadır
($ekil 5 ve
$ekil 8).
parametre
seçimi
uzaklaşılarak
uzaklık
bağımlı parametre seçimi geliştirilmiştir. Bu kapsamda
her bir sinyal için değişken kestirim uzaklığı ve operatör
Ön veri i"lem adımları yapılmı" ve iki adet birincil yansıma ile hayalet yansıma içeren bir atı"
"
uzunluğu belirlenmiştir. Kestirim uzaklığı uzak alıcılara
"
verisi için uzak
alıcılara
göre ($ekil
yakın alıcılara
göre ($ekil
ve de#i"ken
parametreler
doğru
artmakta
ve6),operatör
uzunluğu
da7)uzak
alıcılara
($ekil 8) ile doğru
önkestirim
dekonvolüsyonu
uygulanmı"tır.
Yakın
azalmaktadır
(Şekil
5 ve Şekil
8).alıcılara göre parametre seçimi
yapıldı#ında uzak alıcılardaki birincil yansıma genlikleri sönümlenmi"tir ($ekil 7). Uzak
!!"
!!"
HY
Ön veri işlem adımları yapılmış ve iki adet birincil
alıcılara göreyansıma
parametre seçimi
yapıldı#ında
birinciliçeren
yansımalar
fakat yakın
ile hayalet
yansıma
birzarar
atışgörmemi"tir
verisi için
uzak performansı
alıcılara göre
(Şekil
6),6).yakın
alıcılara
göre
(Şekilise yakın
alıcılardaki süzgeç
dü"mü"tür
($ekil
De#i"ken
parametre
seçiminde
7) veperformansı
değişkenarttırılarak
parametreler
(Şekil 8)
önkestirim
alıcılardaki süzgeç
birincil yansımalara
zararile
verilmemi"tir
($ekil 8).
dekonvolüsyonu uygulanmıştır. Yakın alıcılara göre #ekil 8. Hayalet yansıma içeren bir atı" verisi ve de#i"ken parametreler ile
Şekil 8. Hayalet yansıma içeren bir atış verisi ve
parametre seçimi yapıldığında uzak alıcılardaki birincil
önkestirim dekonvolüsyon
uygulaması. dekonvolüsyon
değişken
ile önkestirim
!,"
yansıma genlikleri sönümlenmiştir (Şekil 7). Uzak Figure 8. parametreler
A
shot
gather
including
ghost and predictive deconvolution
alıcılara göre parametre seçimi yapıldığında birincil uygulaması.
"
application with variable parameters.
yansımalar zarar görmemiştir fakat yakın alıcılardaki
Figuredekonvolüsyonunun
8. A shot gather etkisini
including
ghost
predictive
Ofset ba#ımlı önkestirim
görmek
için and
yı#ma
kesitlerini incelemek
süzgeç performansı düşmüştür (Şekil 6). Değişken deconvolution application with variable parameters.
gerekir. Bu kapsamda Dokuz Eylül üniversitesi Deniz Bilimleri ve Teknolojisi Enstitüsü
Sismik Ekibi
tarafından
Seferihisar açıklarında 2 hat üzerinde toplanan sismik verilerden 1. hat
© 2012 TMMOB Jeofizik Mühendisleri Odası, Jeofizik,
2012,
17, 3-12
için 4 farklı önkestirim dekonvolüsyonu 2. hat için ise 2 farklı önkestirim dekonvolüsyonu
uygulanmı"tır. Her iki hat için de ProMAX veri i"lem programı üzerinden, aynı parametreler
8
Güney, R., Karslı, H., Dondurur, D.
Ofset bağımlı önkestirim dekonvolüsyonunun etkisini
görmek için yığma kesitlerini incelemek gerekir. Bu
kapsamda Dokuz Eylül üniversitesi Deniz Bilimleri ve
Teknolojisi Enstitüsü Sismik Ekibi tarafından Seferihisar
açıklarında 2 hat üzerinde toplanan sismik verilerden 1.
hat için 4 farklı önkestirim dekonvolüsyonu 2. hat için ise
2 farklı önkestirim dekonvolüsyonu uygulanmıştır. Her
iki hat için de ProMAX veri işlem programı üzerinden,
aynı parametreler kullanılarak yığma kesitleri elde
edilmiştir. Değişken parametre seçimi ile önkestirim
dekonvolüsyon uygulaması için ayrıca Matlab’ da
yazılan program kullanılmıştır.
Şekil 9’da 1. hattın herhangi bir atışı için ofset
bağımlı önkestirim dekonvolüsyonunu göstermektedir.
Çıkışın özilişkisine bakıldığında, kestirilen en yakın
yansıma olayına kadar olan salınımlar ve tekrarlılar
sönümlenmiştir.
Şekil 9. Hat
1 den
verisi
için verisi
ofset bağımlı
dekonvolüsyonu.
#ekil
9. bir
Hatatış
1 den
bir atı"
için ofsetönkestirim
ba#ımlı önkestirim
dekonvolüsyonu.
Figure 9. Offset dependent predictive deconvolution for a shot gather from line 1.
Figure 9. Offset dependent predictive deconvolution for a shot gather from line 1.
1. hattın atış verilerine sırasıyla 7ms, 10ms, 12ms söylenebilir. İkinci kesim noktası olan 7ms (Şekil 11)
kestirim uzaklıkları ve 43ms, 40ms, 38ms operatör ve 10ms (Şekil 12) kestirim uzaklıkları ile uygulanan
uzunlukları ile toplam operatör boyu 50ms olan önkestirim dekonvolüsyon sonuçları hem S/G oranı hem
1. hattın atı" verilerine sırasıyla 7ms, 10ms, 12ms kestirim uzaklıkları ve 43ms, 40ms, 38ms
önkestirim dekonvolüsyonları uygulanmıştır ve bir de de ayrımlılık bakımından 12ms lik kestirim uzaklığına
hatta olan
dekonvolüsyonsuz
yığma kesitine (Şekil 10)
dekonvolüsyon
uygulanmadan
yığma
kesitleri
eldeboyuve 50ms
operatör
uzunlukları ile
toplam
operatör
önkestirim dekonvolüsyonları
edilmiştir. Sabit parametre sonuçları karşılaştırıldığında göre daha kötü sonuçlar vermiştir. Buna ek olarak
uygulanmı"tır
bir deyansımalar
dekonvolüsyon
yı#ma önkestirim
kesitleri eldedekonvolüsyonu
edilmi"tir. Sabit(Şekil 14)
1200-1500ms
arasında ve
kalan
12ms uygulanmadan
lik ofset bağımlı
sonucunun
da
12ms
kestirim
uzaklığına
kestirim uzaklığına
sahip önkestirim
dekonvolüsyon
parametre sonuçları
kar"ıla"tırıldı#ında
1200-1500ms arasında kalan yansımalar
12ms göre
lik daha iyi
sonucunda (Şekil 13) daha iyi seçilebilmektedir. sonuç verdiği görülmektedir.
uzaklı#ına
sahip daha
önkestirim
dekonvolüsyon sonucunda ($ekil 13) daha iyi
Ayrıca sığkestirim
birimlerdeki
ayrımlılığında
iyi olduğu
seçilebilmektedir. Ayrıca sı# birimlerdeki ayrımlılı#ında daha iyi oldu#u söylenebilir. !kinci
kesim noktası olan 7ms ($ekil 11) ve 10ms ($ekil 12) kestirim uzaklıkları ile uygulanan
önkestirim dekonvolüsyon sonuçları hem S/G oranı hem de ayrımlılık bakımından 12ms lik
kestirim uzaklı#ına ve hatta dekonvolüsyonsuz yı#ma kesitine ($ekil 10) göre daha kötü
sonuçlar vermi"tir. Buna ek olarak ofset ba#ımlı önkestirim dekonvolüsyonu ($ekil 14)
sonucunun da 12ms kestirim uzaklı#ına göre daha iyi sonuç verdi#i görülmektedir.
#ekil 10. Dekonvolüsyonsuz
yı#ma
kesiti
Şekil 10. Dekonvolüsyonsuz
yığma kesiti
(hat
1). (hat 1).
Figuresection
10. Stack
sectiondeconvolution
without deconvolution
Figure 10. Stack
without
(line 1).(line 1).
© 2012 TMMOB Jeofizik Mühendisleri Odası, Jeofizik, 2012, 17, 3-12
!%"
#ekil 10. Dekonvolüsyonsuz yı#ma kesiti (hat 1).
Figure 10. Stack section without deconvolution (line 1).
Ofset Bağımlı Önkestirim Dekonvolüsyonu
9
Şekil 11. Kestirim
α=7ms,
operatör
uzunluğu
uygulanan
önkestirim
dekonvolüsyonu sonucu
#ekil uzaklığı
11. Kestirim
uzaklı#ı
�=7ms,
operatörn=43ms
uzunlu#uilen=43ms
ile uygulanan
önkestirim
dekonvolüsyonu
sonucu elde edilen yı#ma kesiti (hat 1).
elde edilen yığma kesiti (hat
1).
Figure 11.deconvolution
Predictive deconvolution
output
with prediction
distance
�=7ms,
operator
length
Figure 11. Predictive
output with
prediction
distance
α=7ms,
operator
length
n=43ms (line 1).
n=43ms (line 1).
!&"
"
#ekil 12. Kestirim uzaklı#ı �=10ms, operatör uzunlu#u n=40ms ile uygulanan önkestirim
#ekil 12.
Kestirimα=10ms,
uzaklı#ı �=10ms,
operatör
uzunlu#u n=40ms
ile uygulanan önkestirim
Şekil 12. Kestirim
uzaklığı
operatör
uzunluğu
dekonvolüsyonu sonucu
elde edilen
yı#man=40ms
kesiti (hat ile
1). uygulanan önkestirim dekonvolüsyonu
dekonvolüsyonu sonucu elde edilen yı#ma kesiti (hat 1).
sonucu elde edilen
yığma
kesiti
(hat
1).
Figure 12. Predictive deconvolution output with prediction distance �=10ms, operator length
Figure 12. Predictive deconvolution output with prediction distance �=10ms, operator length
n=40ms (line 1).
Figure 12. Predictive deconvolution
n=40ms (line 1).output with prediction distance α=10ms, operator length n=40ms (line 1).
#ekil 13. Kestirim uzaklı#ı �=12ms, operatör uzunlu#u n=38ms ile uygulanan önkestirim
#ekil 13.
Kestirim
uzaklı#ı sonucu
�=12ms,
uzunlu#u
ile uygulananönkestirim
önkestirim dekonvolüsyonu
Şekil 13. Kestirim
uzaklığı
α=12ms,
operatör
uzunluğu
n=38ms
dekonvolüsyonu
eldeoperatör
edilen
yı#ma
kesiti n=38ms
(hat ile
1). uygulanan
dekonvolüsyonu
sonucu
elde
edilen
yı#ma
kesiti
(hat
1).
sonucu elde edilen yığma kesiti (hat 1).
Figure 13. Predictive deconvolution output with prediction distance �=12ms, operator length
Figure 13. Predictive deconvolution output with prediction distance �=12ms, operator length
n=38ms (line 1).
Figure 13. Predictive deconvolution
output with prediction distance α=12ms, operator length n=38ms (line 1).
n=38ms (line 1).
© 2012 TMMOB Jeofizik Mühendisleri Odası, Jeofizik, 2012, 17, 3-12
10
Güney, R., Karslı, H., Dondurur, D.
#ekil 14. Kestirim uzaklı#ı ve Operatör uzunlu#unun de#i"ken seçilerek uygulanan önkestirim
Şekil 14. Kestirim uzaklığı
ve Operatör uzunluğunun değişken seçilerek uygulanan önkestirim dekonvolüsyonu
dekonvolüsyonu sonucu elde edilen yı#ma kesiti (Hat 1).
sonucu elde edilen yığma kesiti (Hat 1).
Figure 14. Predictive deconvolution output with prediction distance and operator length are
variable. output with prediction distance and operator length are variable.
Figure 14. Predictive deconvolution
Şekil 15’ de tüm sonuçların
daha
karşılaştırılması
2. için
hatyı#ma
için kesitlerinin
yalnızca1220-1500ms
ikinci kesim noktası olan 7ms
$ekil 15’ de
tüm iyi
sonuçların
daha iyi kar"ıla"tırılması
için
yığma
kesitlerinin
1220-1500ms
arası
uzaklığı
ve 43ms
arası gösterilmektedir. Açıkça görülmektedir ki,kestirim
kestirim uzaklı#ı
arttıkça
(7,10 operatör
ve 12ms) uzunluğu kullanılarak
gösterilmektedir. Açıkça görülmektedir ki, kestirim sabit parametreli önkestirim dekonvolüsyonu (Şekil 16)
genlikler daha iyi korunabilmektedir. 7ms ve 10ms kestirim uzaklı#ı ile uygulanan önkestirim
uzaklığı arttıkça (7,10 ve 12ms) genlikler daha iyi ve ofset bağımlı önkestirim dekonvolüsyonu (Şekil 17)
özellikle, derin yansımaların ayrımlılı#ını arttıramadı#ı gibi genlik kaybına
korunabilmektedir. 7msdekonvolüsyonu,
ve 10ms kestirim
uzaklığı ile uygulanmıştır. Ofset bağımlı önkestirim dekonvolüsyon
neden
olmu"tur.
Bununözellikle,
yanında ofset
ba#ımlı parametre seçimi ile en iyi S/G oranının
uygulanan önkestirim dekonvolüsyonu,
derin
sonucunda özellikle derin yansımalara ait genliklerin
sa#landı#ı
görülmektedir.
yansımaların ayrımlılığını arttıramadığı gibi genlik daha iyi korunduğu ve bunun yanında sığ yansımalardaki
kaybına neden olmuştur. Bunun yanında ofset bağımlı ayrımlılığın arttığı da söylenebilir.
parametre seçimi ile en
2. hatiyi
için S/G
yalnızcaoranının
ikinci kesimsağlandığı
noktası olan 7ms kestirim uzaklı#ı ve 43ms operatör uzunlu#u
görülmektedir.
kullanılarak sabit parametreli önkestirim dekonvolüsyonu ($ekil 16) ve ofset ba#ımlı
(a)
önkestirim dekonvolüsyonu ($ekil 17) uygulanmı"tır. Ofset ba#ımlı önkestirim dekonvolüsyon
sonucunda özellikle derin yansımalara ait genliklerin daha iyi korundu#u ve bunun yanında sı#
yansımalardaki ayrımlılı#ın arttı#ı da söylenebilir.
(b)
(c)
!("
"
(d)
(e)
#ekil 15. (a) Dekonvolüsyonsuz, (b) �=7ms ve n=43ms , (c) �=10ms ve n=40ms, (d)
Şekil 15. (a) Dekonvolüsyonsuz,
(b)n=38ms,
α=7ms(e)veofset
n=43ms
, (c) α=10ms
ve n=40ms,
(d) α=12ms, n=38ms, (e)
�=12ms,
ba#ımlı önkestirim
dekonvolüsyonu
sonucu elde
ofset bağımlı önkestirim dekonvolüsyonu
elde edilen yığma kesitleri (1220-1500ms).
edilen yı#ma sonucu
kesitleri (1220-1500ms).
Figure 15. (a) Without deconvolution, (b) �=7ms ve n=43ms , (c) �=10ms ve n=40ms, (d)
Figure 15. (a) Without
deconvolution,
(b) α=7ms ve n=43ms , (c) α=10ms ve n=40ms, (d) α=12ms, n=38ms,
�=12ms, n=38ms, (e) offset dependent predictive deconvolution outputs
(e) offset dependent predictive deconvolution
(1220-1500ms). outputs (1220-1500ms).
© 2012 TMMOB Jeofizik Mühendisleri Odası, Jeofizik, 2012, 17, 3-12
!)"
Ofset Bağımlı Önkestirim Dekonvolüsyonu
11
#ekil
16.Kestirim
Kestirim
uzaklı#ı
�=7ms,
Operatör
uzunlu#u
n=43ms
uygulanan
önkestirim
16.
�=7ms,
Operatör
uzunlu#u
n=43ms
ileileuygulanan
önkestirim
Şekil#ekil
16.
Kestirim
uzaklığı uzaklı#ı
α=7ms,
Operatör
uzunluğu
n=43ms
ile uygulanan
önkestirim
dekonvolüsyonu
sonucu
dekonvolüsyonu
sonucu
elde
edilen
yı#ma
kesiti
(hat
2).
elde edilen yığma kesiti
(hat
2).
dekonvolüsyonu sonucu elde edilen yı#ma kesiti (hat 2).
Figure
16.Predictive
Predictive
deconvolution
outputwith
with
prediction
distancelength
�=7ms,
operator
Figure
16.
deconvolution
output
prediction
�=7ms,
operator
Figure
16. Predictive
deconvolution
output with prediction
distance
α=7ms, distance
operator
n=43ms
(line 2).
lengthn=43ms
n=43ms(line
(line2).
2).
length
#ekil
17.Kestirim
Kestirim
uzaklı#ıuzunluğunun
Operatör
uzunlu#unun
de#i"kenseçilerek
seçilerekdekonvolüsyonu
uygulanan
#ekil
17.
veveOperatör
uzunlu#unun
uygulanan
Şekil 17.
Kestirim
uzaklığı
ve uzaklı#ı
Operatör
değişken
seçilerek de#i"ken
uygulanan
önkestirim
önkestirim
dekonvolüsyonu
sonucu
elde
edilen
yı#ma
kesiti
(hat
2)
.
sonucu elde edilen yığma
kesiti
(hat
2).
önkestirim dekonvolüsyonu sonucu elde edilen yı#ma kesiti (hat 2).
FigureFigure
17. Predictive
deconvolution
output with variable
prediction
distance
operator length
(line 2).
Figure
17. Predictive
Predictive deconvolution
deconvolution
output
with variable
variableand
prediction
distance
and
17.
output
with
prediction
distance
and
operatorlength
length(line
(line2).
2).
operator
!*"
!*"
© 2012 TMMOB Jeofizik Mühendisleri Odası, Jeofizik, 2012, 17, 3-12
""
12
Güney, R., Karslı, H., Dondurur, D.
SONUÇLAR
Sismik veri işlem sürecinin en önemli adımlarından
biri olan dekonvolüsyon işlemi sismik verinin
ayrımlılığını arttırabildiği gibi, hatalı parametre
seçimine bağlı olarak veri kalitesini de bozabilir.
Önkestirim dekonvolüsyonunda en önemli aşama
parametre seçimidir. Bu aşamada verinin ön veri
işlem aşamalarından geçmiş olması ve derin yansıma
genliklerinin arttırılması daha iyi özilişki analizi sağlar.
Özilişki analizinde uzak ofsetlere doğru zaman farkı
gözlenerek en yakın ikinci olayın karakteri belirlenir.
Yapılan uygulamalarda; kestirim uzaklığı için 1.
veya 2. sıfır kesim noktası özellikle derin yansımaları
korumak için yeterli olmamıştır ve uzak ofsetlere
doğru frekans soğrulmasının da hesaba katılması ile
Kaynaklar
artması gerekmektedir. Operatör uzunluğunun ise yakın
ofsetlerde daha büyük seçildiğinde süzgeç performansını
arttırdığı gözlenmiştir.
Katkı Belirtme
Verileri sağlayan Dokuz Eylül Üniversitesi Deniz
Bilimleri ve Teknolojisi Enstitüsü Sismik Ekibi ve
Koca Piri Reis Gemisi Personeline teşekkür ederiz.
Bu çalışma 19. Uluslararası Jeofizik Kongresi ve
Sergisi’nde ‘Önkestirim Dekonvolüsyonunda Etkin
Parametre Seçimi’ başlığı altında sunulmuştur. Yazarlar,
makalenin hakemliğini yapan sayın Hüseyin TUR ve
sayın Mehmet Zakir KANBUR’ a teşekkür ederiz.
Carrion, P., M., 1986. A Layer-Stripping Technique for the
Suppression of Water-Bottom Multiple Reflections, Geophysical
Prospecting, 34, 330-342.
Jensen, O., G. Ulrych, T., J., Todeschuk, J., P., Leaney, W., S.
ve Walker, C., 1988 Blueness Compensation in Deconvolution for
the Reflectivity Sequences, 58. Annual İnternational Conferance,
SEG, Expended Abstracts, 939-942.
Carrion, P., M. ve Braga, A., P., 1990. Iterative Trace
Deconvolution and Noncausal Transform for Processing BandLimited Data, Geophysics, 55, 1549-1557.
Marschall, R., ve Knecht, M., 1986. Reflectivity-Corrected
Deconvolution and its Influence on Inversion, Presented at the
Research Workshop on Deconvolution and Inversion, EAGE.
Dondurur, D., 2009. Deniz Sismiğinde Veri İşlem, JFMO
Eğitim Yayınları No:11.
Peacock, K. L. ve Treitel, S., 1969. Predictive Deconvolution:
Theory and Practice, Geophysics, 34, 2, 155-169.
Gibson, B. ve Larner, K., 1984. Predictive Deconvolution and
Zero Phase Source, Geophysics, 49,4, 379-397.
Porsani, M., J. ve Ursin, B., 1998. Mixed-Phase Deconvolution,
Geophysics, 63, 2, 637-647.
Güney, R., Karslı, H. ve Dondurur, D., 2010 Önkestirim
Dekonvolüsyonunda Etkin Parametre Seçimi, 19. Uluslararası
Jeofizik Kongresi ve Sergisi.
Porsani, M., J. ve Ursin, B., 2007. Direct multichannel
predictive deconvolution, Geophysics, 72 2 11-27.
Güney, R., 2011. Önkestirim Dekonvolüsyonunda Parametre
Seçimi ve Uygulamaları, KTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek
Lisans Tezi, 391992.
Robinson, E., A., 1966. Multichannel z-transform and
Minimum Delay, Geophysics, 31, 3 482-500.
Yılmaz, O., 2001. Seismic Data Analysis, Investigations in
Geophysics SEG, Volume 1, 159-270.
© 2012 TMMOB Jeofizik Mühendisleri Odası, Jeofizik, 2012, 17, 3-12