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Enhancing 3D Migration Deconvolution: Insights from Real-World Examples

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glyn
28 diapositives · 420 Views · Aug 20, 2014

This presentation explores the advanced techniques of 3-D Migration Deconvolution (MD), showcasing real-world examples from the 2002 winter and 2003 summer data collected by Unocal in Alaska. We investigate the effectiveness of MD in both time and depth migration, demonstrate its capability to suppress migration noise, and improve spatial resolution. Concluding with insights into the implementation steps and the importance of acquisition geometry, this session highlights contributions from Aramco, Unocal, and Chevron-Texaco, offering practical applications of this technology in geophysical data analysis.

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  1. 3-D Migration Deconvolution: Real Examples Jianhua Yu University of UtahBob Estill Unocal

  2. Outline Motivation 3-D Migration Deconvolution (MD) Examples Conclusions

  3. Outline Motivation 3-D Migration Deconvolution (MD) Examples Conclusions

  4. Unocal 3-D data from Alaska 2002 Winter: 3-D prestack time migration data

  5. Mig in Inline (Courtesy of Unocal) MD 1.2 Times (s) 3.0

  6. 2003 Summer: 2003 Summer: 3-D prestack depth migration data 3-D prestack depth migration data Does MD work equally well for both time and depth migration? Unocal 3-D data from Alaska 2002 Winter: 3-D prestack time migration data

  7. Apply 3-D migration deconvolution in depth domain Suppress migration noise and artifacts Improve spatial resolution Enhance illumination Objectives :

  8. Outline Motivation 3-D Migration Deconvolution (MD) Examples Conclusions

  9. T -1 R = (L L ) m MD efficiently eliminates the blurring influence in the migration image Migration Deconvolution Theory Migration Green’s function (Schuster and Hu, 2000)

  10. Migration Green’s function (Schuster and Hu, 2000) Migration Deconvolution Theory

  11. Velocity Acquisition geometry information Step 2: Calculate the migration Green’s function at the depth Zi MD Implementation Steps: Step 1: Prepare traveltime table

  12. Migrated data True Reflectivity FFT of For the discrete MD equation:

  13. Step 5: Repeat Steps 2-4 until the maximum depth is finished Step 6: IFFT of MD image from wavenumber domain to space domain Step 4: Obtain MD image at the depth Zi by solving following equation

  14. Outline Motivation 3-D Migration Deconvolution (MD) Examples Conclusions

  15. : source : Receiver 3-D Land Field Data

  16. MD Mig (Courtesy of Unocal) Inline Number Inline Number 1 90 1 90 1 Crossline Number 300 (2 kft)

  17. Crossline Number (Inline =50) 310 1 1.1 Depth (kft) Fault Fault 8

  18. Mig MD Inline Number Inline Number 1 90 1 90 1 Crossline Number 265 (3.08 kft)

  19. MD Inline Number Inline Number 1 90 1 90 1 Crossline Number 265 Mig (3.6 kft)

  20. Mig (courtesy of Unocal) MD Inline Number 1 90 1 Inline Number 90 1.1 Depth (kft) 7.0 (Crossline=50)

  21. Mig (courtesy of Unocal) MD Inline Number 1 90 1 Inline Number 90 1.1 Depth (kft) 7.0 (Crossline=50)

  22. Mig in Inline (Courtesy of Unocal) MD 1.8 Times (s) 2.5

  23. Mig (courtesy of Unocal) MD Inline Number Inline Number 1 90 1 90 1.1 Depth (kft) 8.0 (crossline 200)

  24. Mig (courtesy of Unocal) MD Inline Number Inline Number 1 90 1 90 1.1 Depth (kft) 8.0 (crossline 200)

  25. Y (kft) (X=11.2 kft) 15.5 1 1.1 Mig Depth (kft) MD 8.0

  26. Outline Motivation Migration Deconvolution (MD) Implementation of MD Examples Conclusions

  27. Little improvement in the deeper part of migration image MD cost is related to acquisition geometry Conclusions Improve resolution and suppress migration artifacts

  28. Thanks To • Aramco, Unocal, and Chevron-Texaco for providing the field data • Alan Leeds (ChevronTexaco), and George Yao (Unocal) • 2003 UTAM sponsors • CHPC