INVERSIÓN DE AMPLITUDES SÍSMICAS A OFFSET VARIABLE MEDIANTE TÉCNICAS DE MONTE CARLO / INVERSION OF VARIABLE OFFSET SEISMIC AMPLITUDES USING MONTE CARLO TECHNIQUES

Autores/as

  • LUIS CARA Universidad Central de Venezuela, Facultad de Ingeniería
  • MIGUEL BOSCH Universidad Central de Venezuela, Facultad de Ingeniería

Palabras clave:

Inversión elástica, Datos sísmicos, Apertura variable, Estadística, Velocidad sísmica, Densidad.

Resumen

Se presenta una metodología de inversión a partir de grupos de trazas sísmicas a apertura fuente-receptor variable paraestimar las propiedades elásticas del medio: lentitud P, lentitud S y densidad, utilizando la técnica de Monte Carlo. Losdatos observados son las amplitudes de ondas sísmicas de reflexión en el dominio del tiempo como función de la separaciónemisor-receptor. Para obtener sismogramas sintéticos multicomponentes a apertura variable utilizamos el método de trazadode rayos y resolvemos las ecuaciones de Zoeppritz de forma exacta. También se utiliza información estadística previa sobrelos parámetros elásticos del medio, incluyendo sus correlaciones. Con este método se produce una descripción completade las incertidumbres de los parámetros del modelo.

ABSTRACT

We describe a method for the estimation of the elastic parameters (slowness P, slowness S and mass density) in a stratifiedmedium by inverting variable offset seismic amplitudes with Monte Carlo techniques. The observed data are the seismicamplitudes in time for different source-receiver offsets. For the simulation of the seismic data we convolve a source waveletwith the reflectivity series obtained with ray tracing and the exact solution of the Zoeppritz equations; we also include inthe inversion scheme prior information of the statistics of the elastic medium parameters. We invert the seismic data usinga sampling Markov Chain Monte Carlo technique that generates a long chain of the stratified model realizations, allprobable in terms of the geophysical and prior statistical information, and convergent to the posterior probability density.In this technique we combine the Gibbs and the Metropolis algorithms. We validate the method with numerical tests, usingelastic models simulated on the basis of the statistics of real well-logged data, including mean property values, standarddeviations and correlation across the elastic properties. With this method we produce a complete description of theuncertainties of the model parameters.

Keywords: Elastic inversion, Seismic data, Variable offset, Statistics, Seismic velocity, Density.

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Biografía del autor/a

LUIS CARA, Universidad Central de Venezuela, Facultad de Ingeniería

Laboratorio de Simulación e Inversión Geofísica.

MIGUEL BOSCH, Universidad Central de Venezuela, Facultad de Ingeniería

Laboratorio de Simulación e Inversión Geofísica.

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Número

Sección

Geología, Minas y Geofísica