I den föregående anteckningen täckte vi bearbetningsstegen upp till efterbearbetning och hoppade över migreringsproceduren. I den här anteckningen kommer vi att titta specifikt på migrering och hur modern och intuitiv programvara gör detta till en enkel process.
3D-migrering
Migration är den process genom vilken hyperboliska anomalier kollapsar till punkter med hjälp av en känd hastighet och en matematisk algoritm. Nuförtiden används det inte flitigt i 2D-profilering, eftersom operatörer snabbt lär sig att känna igen de hyperboliska former som vanligtvis bildas av verktygslinjer och andra mål.
Enligt vår uppfattning är värdet av migrering mest uttalat i toppvyer (C-skanningar) av data, där linjära mål och kanter sprids ut i sidled i icke-migrerade data. Processen har också potential att rensa upp asymptoter från sidorna av diken eller andra nedgrävda mål, som inte nödvändigtvis är linjära. Det är värt att notera att det tidigare var ganska vanligt att migrera 2D-profiler och sedan tillämpa interpolation på de migrerade sektionerna, men det är inte vad vi menar med äkta 3D-bearbetning.
För att göra en stringent migration måste man känna till våghastigheten över hela den undersökta platsen. I 2D-data är det möjligt att tillämpa en skiktad hastighetsmodell före migrering, medan i en stor 3D-datauppsättning blir detta mycket svårt, för att inte säga omöjligt. Lägg till detta att migrering är en ganska tidskrävande process och att vi inte känner till någon programvara som kan hantera variabla hastigheter över stora ytor effektivt. Så vi borde ha några verktyg och strategier för att göra denna process smidig och effektiv.
Det är vanligt att använda hyperbelanpassning på 2D-sektioner för att uppskatta lokal hastighet. Även om detta kan fungera bra i många fall, föreslår vi en mer robust metod, via testmigrering av utvalda 2D-sektioner.
Modern och interaktiv programvara gör det möjligt för användaren att välja och visualisera alla 2D-snitt från ovansidan. Som illustreras i figur 1 ser vi två linjer som korsar fyra linjära mål och motsvarande radargram som visar hyperbolerna. Även om de tre första målen lätt kan uppskattas med hyperboler, även om ett skarpt öga kommer att notera variationerna i diametrarna, ser det fjärde inte alls så rent ut. Det kan vara taket på en kulvert snarare än rör.
Metod
Eftersom 2D-migrering är tillräckligt snabb för att göra interaktiva verktyg möjliga tillhandahåller vi ett reglage för att variera hastigheterna i radargrammen som visas i figur 1. Sedan finjusterar vi hastigheten för att hitta den inställning som komprimerar anomalierna mest. Vi tänker inte på detta som att hitta den sanna hastigheten på ett stringent sätt, utan snarare för att komprimera hyperbolerna mest.
Figur 2 visar ett resultat vid fokusering på mål A och D, där de resulterande hastigheterna är 75 m/μs respektive 84 m/μs. Så vilken ska man använda? En variation på nästan 10 m/μs är ganska betydande, och en hastighet på 75 m/μs anses vara låg, i ett fall som detta. Nu är det lätt att ta reda på det genom att använda reglaget för att justera hastigheten upp till 84 m/ μs, vilket ger resultatet som visas i figur 3. Nu visar mål A det typiska "leendet"-karakteristiken för för hög hastighet, medan det andra mål komprimeras bättre.
Det är möjligt att fördjupa sig i mycket detaljer om rätt hastighetsjustering. Till exempel korsar profilen inte varje mål vinkelrätt. Men det finns ofta en kompromiss att göra, vilket i verkligheten inte är avgörande, så länge migrationshastigheten behandlas separat för den hastighet som används för djupberäkningar och medvetenheten om kompromissen hålls.
Figur 4 visar resultatet av 3D-migrering med hastighet inställd på 80 m/μs och målen komprimeras fint, oavsett deras riktning. Det sistnämnda är styrkan i äkta 3D-migrering baserad på rätt kanalavstånd, bra positionering och praktisk programvara som kan sammanfoga/koppla data till en 3D-volym.
Ta bort
I 3D-applikationer lyser migreringsproceduren när det gäller att visualisera mål i toppvyn eftersom det är den vy som används mest när man arbetar med tolkning. Det behövs ingen djup expertis för att tillämpa den korrekt när modern, interaktiv programvara gör processen snabb och intuitiv. I det här exemplet visade vi inte den fulla styrkan av det, och det kommer att bli mer uppenbart när vi kommer till AVI-export och djupgående bearbetning, och de diskussionerna kommer att följa i efterföljande anteckningar.
