Gather Conditioning

Данный модуль представляет собой целый набор инструментов внутри HampsonRussell, предназначенных для повышения качества сейсмических данных: процедуры для увеличения соотношения сигнал-помеха и различные техники выравнивания осей синфазности на сейсмограммах. Эти инструменты позволят подготовить сейсмограммы к дальнейшему использованию в любых процессах анализа данных до суммирования, таких как, например, AVO-анализ или синхронная инверсия.

Улучшение сейсмограмм для дальнейшего анализа

В модуль Gather Conditioning включены такие инструменты как удаление шума, обеспечение постоянной кратности, выравнивание сейсмических отражений по времени. Всё это может быть использовано для учета и коррекции затухания амплитуд. При этом доступна корректировка на синтетические сейсмограммы, полученные по данным ГИС. Наш многолетний опыт показывает, что использование правильно подготовленных входных данных значительно повышает качество и точность результатов инверсии и AVO-анализа.

Программное обеспечение HampsonRussell по умолчанию содержит готовый граф, состоящий из наиболее часто используемых процессов подготовки сейсмограмм к их дальнейшему анализу. Пользователь имеет полный контроль над каждым этапом графа и его параметрами, а также может добавлять дополнительные процессы или исключать имеющиеся.

Возможности модуля Gather Conditioning

• Полосовая фильтрация.
• Мьютинг.
• Формирование супер сейсмограмм.
• Параболическое преобразование Радона.
• Коррекция остаточных кинематических сдвигов.

Преимущества использования модуля Gather Conditioning

• Повышение качества сейсмограмм позволяет получить более точные результаты AVO-анализа и синхронной инверсии.
• Возможность выполнения оперативного контроля качества полученного результата.
• Интуитивно понятный интерфейс.
• Возможность использования полученных сейсмограмм в других программных обеспечениях.

Ценность модуля Gather Conditioning

• Геофизик имеет полный контроль и лучшее понимание применяемых процессов дообработки сейсмограмм и, следовательно, большую уверенность в результатах последующего описания свойств резервуара.
• Повышение качества входных данных приводит к получению более точного прогноза и увеличивает его разрешение, что повышает вероятность успешного бурения.