No presente artigo apresentamos uma aplicação da filtragem SVD (Singular Value Decomposition) para o mapeamento automático de horizontes sísmicos. A filtragem SVD pode ser vista como um método de filtragem multicanal onde cada traço filtrado guarda certo grau de coerência com os traços imediatamente vizinhos. Esta filtragem preserva as relações de amplitude, fase e correlação espacial dos eventos sísmicos, ao tempo em que permite eliminar o ruído incoerente, normalmente associado aos últimos autovalores. A decomposição SVD é realizada sobre o subconjunto de traços vizinhos a cada traço da linha sísmica 2D ou de um volume 3D. O traço filtrado é obtido utilizando apenas alguns dos autovetores e autovalores associados. Ilustramos a aplicação do método sobre dados sísmicos terrestres. A melhoria da coerência dos eventos sísmicos permitiu maior robustez ao autotracking no mapeamento e interpretação automática dos horizontes sísmicos. A filtragem SVD é computacionalmente eficiente e tem o mérito de melhorar significativamente a coerência, a consistência e a continuidade dos eventos de reflexão facilitando muito o "trabalho", do tracker na busca de padrões no processo de autotracking.

We present an application of a singular value decomposition (SVD) filtering approach to the automatic detection of seismic horizons. The SVD filtering approach may be seen as a multichannel filtering method where each filtered seismic trace retains the coherence of the neighbouring seismic traces. The SVD filtering preserves the amplitude and phase relations and reinforces the spacial correlation between seismic events, and at the same time it reduces the incoherent noise in data, which normally is associated to the last eigenvalues. The SVD decomposition is performed on each subset of traces around each trace of the original 2D or 3D seismic data. The filtered trace is obtained from the most important eigenvalues and eigenvectors. We illustrate the application of the new approach on 3D post-stack land seismic data. The improvement of the resultant coherence in the seismic reflected events allows for greater autotracking robustness during the automatic interpretation of the seismic horizons. The SVD filtering approach is computationally efficient and improves significantly the coherence, the consistency and the spacial continuity of the seismic events making easier the automatic detection of the commercial software in the search for patterns along the autotracking process.

Na década de 80 a PETROBRAS realizou uma campanha exploratória de hidrocarbonetos na Bacia sedimentar do Tacutu, que compreendeu a aquisição de várias linhas sísmicas além da perfuração de dois poços pioneiros. A aquisição foi conduzida com baixa multiplicidade sísmica CMP (12). Adicionalmente, a qualidade dos dados sísmicos é ruim devido a forte presença do groundroll. A baixa razão sinal/ruído e a baixa multiplicidade comprometem seriamente a qualidade das imagens de subsuperfície, geradas como resultado final do processamento sísmico. No presente trabalho investigamos o desempenho de várias técnicas de filtragem para melhorar a qualidade das imagens sísmicas. O fluxograma de processamento convencional utilizado seguiu os passos básicos: geometria, correção de amplitude, análise de velocidades, correção de NMO e DMO, e empilhamento. Com o objetivo de atenuar o groundroll utilizamos a técnica de balanceamento espectral, que se mostrou bastante eficaz, comparada com o método tradicional FK. Os resultados obtidos sobre a linha sísmica 50-RL-90, nos permitem sugerir um procedimento para melhorar a qualidade das seções sísmicas empilhadas, associadas a dados de baixa qualidade e pequena cobertura sísmica.

In the 80s, in sedimentary area of the Tacutu Basin a large exploratory expedition of hydrocarbons was undertaken for PETROBRAS, including a series of seismic reflection and refraction surveys, and the drilling of two pioneers wells. The seismic acquisition was performed with low coverage (12). Additionally, the seismic data was largely affected by the groundroll. The low S/N ratio was responsible for the poor quality of the subsurface imaging, generated as final result of the seismic data processing. In this work we investigate the performance of some filtering techniques to improve the quality of the seismic image. The processing was carried out using the basic steps: geometry, amplitude correction, velocity analysis, NMO and DMO correction and stacking. Aiming the groundroll attenuation, we have used a spectral balancing technique, that proves to be much effective, compared to the FK filtering approach. Results obtained with the seismic line 50-RL-90, combining different filtering techniques, allows us to suggest a processing flow, to improve the quality of the stacked seismic section associated with data of poor S/N ratio acquired with low coverage.