Modelado y procesamiento de dispersión sísmica cercana a la superficie en datos multicomponente: Un enfoque basado en el modelado de ondas elásticas y filtrado de polarización

Esta tesis presenta un conjunto de estrategias para modelar y procesar el ruido causado por la dispersión sísmica cercana a la superficie (NSS, Near-surface Seismic Scattering) en datos sísmicos multicomponente. Para lograr esto, se implementó un enfoque sistemático que incluyó el modelado numérico...

Full description

Autores:
Sánchez Galvis, Iván Javier
Tipo de recurso:
Doctoral thesis
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad Industrial de Santander
Repositorio:
Repositorio UIS
Idioma:
eng
OAI Identifier:
oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/15740
Acceso en línea:
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/15740
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Palabra clave:
Cercano a la super cie
Modelado de ondas elásticas
Dispersión sísmica
Datos multi- componentes
Filtro de polarización
Autoencoder
Near-Surface
Elastic Wave Modeling
Seismic Scattering
Multicomponent Data
Polarization Filter
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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)
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Socco, Laura Valentina
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description Esta tesis presenta un conjunto de estrategias para modelar y procesar el ruido causado por la dispersión sísmica cercana a la superficie (NSS, Near-surface Seismic Scattering) en datos sísmicos multicomponente. Para lograr esto, se implementó un enfoque sistemático que incluyó el modelado numérico de la propagación de ondas elásticas 3D en medios heterogéneos cercanos a la superficie con topografías irregulares que emulan escenarios del mundo real. Para mitigar las complejidades computacionales y mejorar la precisión del modelado, se desarrolló un solucionador de ondas elásticas 3D acelerado por GPU. Utilizando dicho solucionador, se introdujo una estrategia para simular la separación NSS y comprender mejor el ruido sísmico terrestre y contribuir al avance de tal ruido. Se creó un filtro de polarización multiestación para la separación de tipos de ondas, mejorando la calidad de los datos sísmicos de tres componentes (3C) submuestreados, especialmente en presencia del ruido NSS. Finalmente, se aplicaron técnicas de aprendizaje automático para la atenuación automática de NSS, lo que mejoró la calidad de los datos sísmicos. El rendimiento de estas estrategias se probó a través de varios experimentos con datos reales y sintéticos, conduciendo a un progreso significativo en la atenuación del ruido NSS en datos sísmicos terrestres.
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Para lograr esto, se implementó un enfoque sistemático que incluyó el modelado numérico de la propagación de ondas elásticas 3D en medios heterogéneos cercanos a la superficie con topografías irregulares que emulan escenarios del mundo real. Para mitigar las complejidades computacionales y mejorar la precisión del modelado, se desarrolló un solucionador de ondas elásticas 3D acelerado por GPU. Utilizando dicho solucionador, se introdujo una estrategia para simular la separación NSS y comprender mejor el ruido sísmico terrestre y contribuir al avance de tal ruido. Se creó un filtro de polarización multiestación para la separación de tipos de ondas, mejorando la calidad de los datos sísmicos de tres componentes (3C) submuestreados, especialmente en presencia del ruido NSS. Finalmente, se aplicaron técnicas de aprendizaje automático para la atenuación automática de NSS, lo que mejoró la calidad de los datos sísmicos. El rendimiento de estas estrategias se probó a través de varios experimentos con datos reales y sintéticos, conduciendo a un progreso significativo en la atenuación del ruido NSS en datos sísmicos terrestres.DoctoradoDoctor en IngenieríaThis thesis presents a set of strategies for modeling and processing noise caused by near-surface seismic scattering (NSS) in multicomponent seismic data. To achieve this, a systematic approach was implemented which included numerical modeling of 3D elastic wave propagation in heterogeneous near-surface media with irregular topographies emulating real-world settings. To address computational complexities and improve modeling accuracy, a GPU-accelerated 3D elastic wave solver was developed. Using such solver, a strategy for simulating NSS separation was introduced, leading to a better understanding of land seismic noise which contributes to the advancement of near-surface noise attenuation techniques. A multi-station polarization filter was created to improve wave type separation, enhancing undersampled three-component (3C) seismic data quality, especially in the presence of NSS noise. Finally, machine learning techniques were applied for automatic NSS attenuation leading to significant noise reduction and seismic data quality enhancement. The performance of these strategies was tested through various experiments with real and synthetic data, conducting to significant progress in attenuating NSS noise in land seismic data.https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001543750https://orcid.org/0000-0001-9972-9827https://scholar.google.com/citations?user=ARxemoEAAAAJ&hl=esapplication/pdfengUniversidad Industrial de SantanderFacultad de Ingeníerias FisicomecánicasDoctorado en Ingeniería: Área Ingeniería ElectrónicaEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y TelecomunicacionesCercano a la super cieModelado de ondas elásticasDispersión sísmicaDatos multi- componentesFiltro de polarizaciónAutoencoderNear-SurfaceElastic Wave ModelingSeismic ScatteringMulticomponent DataPolarization FilterAutoencoderModelado y procesamiento de dispersión sísmica cercana a la superficie en datos multicomponente: Un enfoque basado en el modelado de ondas elásticas y filtrado de polarizaciónModeling and Processing Near-Surface Seismic Scattering in Multicomponent Data: An Approach Based on Elastic Wave Modeling and Polarization FilteringTesis/Trabajo de grado - Monografía - Doctoradohttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bccehttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06ORIGINALDocumento.pdfDocumento.pdfapplication/pdf122886143https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/883b4f87-465c-4844-9c27-84f1b5d5d68d/download742a8ee7958abd529610112f445b211fMD53Carta de autorización.pdfCarta de autorización.pdfapplication/pdf89874https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/d83cdbf1-2b64-4b46-af41-946c203fa5db/downloadf978aed966e1c110e128e1605955564cMD54Nota de proyecto.pdfNota de proyecto.pdfapplication/pdf390099https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/cf678e74-41c3-4242-92f9-0550e12bb1ac/download4051e1a56e3732c814fa7542dfb10398MD55LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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