In de vorige opmerking hebben we de verwerkingsstappen tot aan de nabewerking besproken, waarbij we de migratieprocedure hebben overgeslagen. In deze notitie kijken we specifiek naar migratie en hoe moderne en intuïtieve software dit tot een eenvoudig proces maakt.
3D-migratie
Migratie is het proces waarbij hyperbolische anomalieën in punten worden samengevouwen met behulp van een bekende snelheid en een wiskundig algoritme. Tegenwoordig wordt het niet uitgebreid gebruikt bij 2D-profilering, omdat operators snel de hyperbolische vormen leren herkennen die gewoonlijk worden gevormd door nutsleidingen en andere doelen.
Naar onze mening is de waarde van migratie het meest uitgesproken in bovenaanzichten (C-scans) van gegevens, waar lineaire doelen en randen zich lateraal verspreiden in niet-gemigreerde gegevens. Het proces heeft ook het potentieel om de asymptoten op te ruimen van de zijkanten van sloten of andere begraven doelen, die niet noodzakelijkerwijs lineair zijn. Het is vermeldenswaard dat het in het verleden vrij gebruikelijk was om 2D-profielen te migreren en vervolgens interpolatie toe te passen op de gemigreerde secties, maar dit is niet wat we bedoelen met echte 3D-verwerking.
Om een stringente migratie uit te voeren, moet men de golfsnelheid over het gehele onderzochte gebied kennen. In 2D-data is het mogelijk om vóór de migratie een gelaagd snelheidsmodel toe te passen, terwijl dit in een grote 3D-dataset erg moeilijk, zo niet onmogelijk wordt. Voeg daarbij dat migratie een behoorlijk tijdrovend proces is en dat we geen software kennen die variabele snelheden over grote gebieden effectief kan verwerken. We moeten dus over een aantal hulpmiddelen en strategieën beschikken om dit proces soepel en effectief te laten verlopen.
Het is gebruikelijk om hyperboolaanpassing toe te passen op 2D-secties om de lokale snelheid te schatten. Hoewel dit in veel gevallen goed kan werken, stellen we een robuustere methode voor, via testmigratie van geselecteerde 2D-secties.
Met moderne en interactieve software kan de gebruiker elke 2D-snede vanuit het bovenaanzicht selecteren en visualiseren. Zoals geïllustreerd in figuur 1 zien we twee lijnen die vier lineaire doelen kruisen en de bijbehorende radargrammen die de hyperbolen tonen. Hoewel de eerste drie doelen gemakkelijk met hyperbolen kunnen worden geschat, hoewel een scherp oog de variaties in de diameters zal opmerken, ziet het vierde er helemaal niet zo schoon uit. Het kan het dak van een duiker zijn in plaats van een pijp.
Methode
Omdat 2D-migratie snel genoeg is om interactieve tools mogelijk te maken, bieden we een schuifregelaar voor het variëren van de snelheden in de radargrammen die worden weergegeven in Figuur 1. Vervolgens stemmen we de snelheid nauwkeurig af om de instelling te vinden die de afwijkingen het meest comprimeert. We beschouwen dit niet als het op een strikte manier vinden van de ware snelheid, maar eerder om de hyperbolen het meest te comprimeren.
Figuur 2 toont een resultaat bij het scherpstellen op doelen A en D, waarbij de resulterende snelheden respectievelijk 75 m/μs en 84 m/μs zijn. Dus, welke moet je gebruiken? Een variatie van bijna 10 m/μs is behoorlijk significant, en een snelheid van 75 m/μs wordt in een geval als dit als laag beschouwd. Nu kun je daar gemakkelijk achter komen door de schuifregelaar te gebruiken om de snelheid aan te passen tot 84 m/μs, wat het resultaat oplevert dat wordt weergegeven in figuur 3. Doel A toont nu de typische 'glimlach' die kenmerkend is voor een te hoge snelheid, terwijl de andere doelen worden beter gecomprimeerd.
Het is mogelijk om in veel details te duiken over de juiste snelheidsaanpassing. Het profiel kruist bijvoorbeeld niet elk doel loodrecht. Er moet echter vaak een compromis worden gesloten, wat in werkelijkheid niet cruciaal is, zolang de migratiesnelheid maar afzonderlijk wordt behandeld van de snelheid die wordt gebruikt voor diepteberekeningen en het bewustzijn van het compromis behouden blijft.
Figuur 4 toont het resultaat van 3D-migratie met een snelheid ingesteld op 80 m/μs en de doelen worden mooi samengedrukt, ongeacht hun richting. Dit laatste is de kracht van echte 3D-migratie, gebaseerd op de juiste kanaalafstand, goede positionering en praktische software die de gegevens in een 3D-volume kan samenvoegen/binnen.
Conclusie
In 3D-toepassingen schittert de migratieprocedure als het gaat om het visualiseren van doelen in het bovenaanzicht, omdat dit bij het werken met interpretatie de meest gebruikte weergave is. Er is geen diepgaande expertise nodig om het correct toe te passen wanneer moderne, interactieve software het proces snel en intuïtief maakt. In dit voorbeeld hebben we niet de volledige kracht ervan laten zien, en dat zal duidelijker worden als we het hebben over AVI-exports en deep-slice-verwerking, en deze discussies zullen in volgende notities volgen.
