Diseño de un algoritmo que simule la adquisición de imágenes sísmicas 3d usando la estrategia de censado comprimido

Actualmente la adquisición de trazas sísmicas en tres dimensiones se basa en el clásico teorema de muestreo propuesto por Shannon y Nyquist, el cual genera millones de datos que representan la información del subsuelo. En este trabajo se presenta la simulación de una nueva estrategia de adquisición conocida como muestreo comprimido, específicamente para aplicación de sísmica 3D. Esta técnica se fundamenta en el hecho de que un pequeño número de proyecciones lineales aleatorias de una señal compresible (poco densa), contiene información suficiente para reconstruir la imagen 3D completamente. Esta técnica requiere que la señal a ser adquirida sea poco densa en algún dominio y que la matriz de muestreo sea incoherente con la base de representación de la señal de interés. Convencionalmente, durante la adquisición de datos en diferentes aplicaciones, se realizan dos etapas: muestreo y compresión. Estas dos etapas se realizan en forma separada y tradicionalmente requieren circuitería analógica o digital separada para ser ejecutadas. Por otro lado la teoría de Muestreo Comprimido (CS por las siglas en inglés Compressive Sampling) indica que es posible realizar estos dos procesos de forma simultánea. En particular, en este trabajo se analizan dos bases en las cuales las trazas sísmicas son poco densas: wavelet y curvelet. Además se proponen 3 diferentes tipos de matrices de medición para la adquisición de las trazas sísmicas en 3D. 1

• Autores: González Duarte, Raul Herney; Yancy Avendaño, Jose Ricardo
• Tipo de recurso: http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
• Fecha de publicación: 2012
• Institución: Universidad Industrial de Santander
• Repositorio: Repositorio UIS
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/26559
• Acceso en línea: https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/26559; https://noesis.uis.edu.co
• Palabra clave: Curvelet; Muestreo Comprimido; Poca Densidad; Matriz Aleatoria; Wavelet.; Curvelet; Compressed sampling; Sparsity; Random matrix; Wavelet.
• License: Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)