NO851020L - Behandling av data, spesielt for fjerning av stoey fra seismiske data - Google Patents

Description

Den foreliggende oppfinnelse vedrører en fremgangsmåte for fjerning av støy fra data. En side av oppfinnelsen ved-rører en fremgangsmåte for fjerning av støy fra seismiske data hvor der foreligger traser av sinusform.

Den foreliggende oppfinnelse finner anvendelse i forbindelse med fjerning av støy fra hvilke som helst passende data. Generelt vil passende data være lineære, logaritmiske eller sinusformede av natur. Eksempler på slike data er seismiske data, soniske loggedata, dens itet-loggedata og lignende geofysiske data. Imidlertid, for anskuelighetens skyld vil oppfinnelsen heretter bli beskrevet i relasjon til seismiske data.

Den seismiske metode til å nedtegne geologiske dypere lag av kloden innbefatter bruken av en kilde med seismisk energi og mottagelse av den seismiske energi ved hjelp av en gruppe seismiske detektorer generelt betegnet som geofoner. • Når kilden for seismisk energi blir brukt på land, omfatter den generelt en høyeksplosiv ladning som detoneres elektrisk i et borehull som befinner seg ved et valgt nettpunkt i et terreng, eller omfatter en energikilde som muliggjør frem-skaffelse av en flerhet av slag mot jordoverflaten, f.eks. som brukt i "Vibroseis"-systemer. De akustiske bølger som fremskaffes i jordbunnen ved eksplosjonene eller slagene, blir reflektert fra fremtredende laggrenser og når jordoverflaten med varierende amplitude etter varierende tidsinter-valler, avhengig av avstanden og de underjordiske lag som bølgene har forløpt gjennom. Disse akustiske returbølger i form av sinusbølger blir detektert ved hjelp av geofoner som tjener til å omforme de akustiske bølger til representative elektriske signaler (generelt omtalt som "seismic wiggle traces"). Flesteparten av geofonene er anordnet i grupper på en forhåndsvalgt måte for mest effektivt å detektere de returnerte akustiske bølger og fremskaffer elektriske signaler som representerer bølgene. Fra disse elektriske signaler

kan der avledes informasjon vedrørende de geologiske underjordiske skikt i jordskorpen.

I tillegg til å inneholde informasjoner av interesse

vil slike seismiske bølgeformede traser også kunne inneholde støy. Støy kan beskrives som et signal med stor amplitude eller et signal med høy amplitude og høy frekvens som er pålagret en bølgeformet trase ("wiggle trace"). Denne støy kan være forårsaket av en flerhet av fenomener, f.eks. plutse-lige endringer i nettspenning, endringer i omgivelser eller generell drift av det seismiske utforskningssystem. Videre kan støy med høy amplitude som betegnes som jordrulling ("ground roll"), rørbølger eller vannbunn-multipler forekomme i de seismiske data. Det at støy forekommer, spesielt høy-amplitude-støy, er en ulempe for tolkere, fordi støyen vil forstyrre eller maskere de ønskede data, hvilket gjør data-maskinbehandlingen og tolkningen av de seismiske bølgeformede traser vanskelig.

Der er tidligere gjort mange forsøk på å utvikle fremgangsmåter til å fjerne støy fra seismiske bølgeformede traser. Fremgangsmåtene må kunne tilpasses datamaskinbehandling,

fordi hovedvolumet av dataene krever en slik behandling. Videre bør fremgangsmåten fortrinnsvis være enkel å utføre.

En kort omtale av noen av de tidligere utviklede fremgangsmåter følger: En fremgangsmåte er generelt omtalt som et medianfilter. Medianfilteret vil beordre unormale amplituder (støy) til endene av hvert datasortert vindu og vil ikke returnere en støyverdi når mediandatapunktet i hvert vindu blir valgt. Ulempen opptrer når datavinduer ikke inneholder støy, hvilket er tilfellet mesteparten av tiden. Medianverdien av et støy-fritt vindu er ikke nødvendigvis den opprinnelige dataverdi.

Der er også utviklet amplitudeanalyse-teknikker. Slike teknikker varierer, men arbeider vanligvis ut ifra det prinsipp å sammenligne amplituden for hver prøvetagning med en foregående prøvetagning eller med gjennomsnittet av tilstøtende

.,prøvetagninger. Dersom amplituden for en prøvetagning skiller seg mer enn en forhåndsbestemt faktor fra den prøvetagning som det sammenlignes med, blir den testede prøvetagning revaluert for å bli lik den tidligere prøvetagning eller gjennom-

snittet av tilstøtende vinduprøvetagninger. Denne fremgangsmåte funksjonerer bra for høyamplitude-støy, men kan svikte dersom støyen har lav eller moderat amplitude.

Der er også utviklet derivasjonsteknikker. Typisk blir helningen eller den deriverte av en prøvetagning eller sampling bestemt og testet mot en foreliggende maksimal verdi. Resul-tatene er gode i forbindelse med enkle samplings-støyspisser, men kan svikte dersom støyutbrudd blir ampiitudeklippet og helningen blir null for utvidede samplinger.

Således er det en hensikt med den foreliggende oppfinnelse å skaffe en fremgangsmåte for fjerning av støy og spesielt høyamplitudestøy fra data, f.eks. seismiske bølgelignende traser som rydder av veien mange av de problemer som man støter på ifølge kjent teknikk.

I henhold til den foreliggende oppfinnelse blir seismiske bølgeformede traser omformet til en ampiitude-derivativ kryssplotting. Det er funnet at aktuelle seismiske data vil gruppere seg innen et sentralt område på en slik plotting, men at

støy og spesielt støyspisser med høy amplitude vil foreligge utenfor et slikt sentralt område. Der er således skaffet en fremgangsmåte for identifisering av datapunkter på en seismisk bølgelignende trase som blir påvirket av støy. Når den først er identifisert, kan databehandling bli benyttet for fjerning av støyvirkningen.

Andre hensikter og fordeler med oppfinnelsen vil frem-komme av den ovenstående korte omtale av oppfinnelsen såvel som fra den følgende detaljerte beskrivelse tatt i forbindelse med tegningen, såvel som fra kravene. Fig. 1 er en illustrasjon på seismiske data som viser 1500 millisekunder av seismiske data med et 500 millisekund normaliseringsvindu som begynner ved varierende tidspunkt. Fig. 2 viser en datamaskingenerert sinusformet data trase. Fig. 3 viser datafrasen på fig. 2 med tilfeldige støy-topper tilføyd. Fig. 4 viser et normalisert derivativ i forhold til normalisert ampi itudekryssplotting av datatrasen vist på

fig. 3.

Fig. 5 viser trasen på fig. 3 rekonstruert i henhold

til den foreliggende oppfinnelse.

Fig. 6 viser en lineært dempet 20 Hertz cos inusbølge. Fig. 7 viser cos inusbølgen på fig. 6 med støy tilføyd.

Fig. 8 viser en kryssplotting av den absolutte verdi

av derivativ i forhold til amplitude for den bølgeform som er vist på fig. 7.

Fig. 9 viser virkningen av kryssplotting av data som

ikke er normalisert.

Fig. 10 viser en kryssplotting av dataene på fig. 9

hvor data er normalisert.

Fig. 11 og 12 viser aktuelle utskrifter av de datamaskinprogrammer som vil bli beskrevet senere. Fig. 13, 14 og 15 viser virkningen av bruken av forhold mellom normalisert gjennomsnittlig derivat og normalisert gjennomsnittsamplitude forskjellig fra 1,0, og

fig. 16 illustrerer multiple overganger på seismiske data inneholdende støy i henhold til den foreliggende oppfinnelse .

Støyfjerningsfremgangsmåten ifølge den foreliggende oppfinnelse vil i det følgende bli beskrevet som et sett av sekvensielle trinn. Rekkefølgen av disse trinn kan selvsagt etter ønske varieres. Imidlertid er den foretrukne sekvens som følger: Den foretrukne sekvens blir benyttet til generelt å beskrive oppfinnelsen. Eksemplene blir brukt for en mer detaljert beskrivelse.

1. SELEKTERING AV ET NORMALISERINGSVINDU

I forbindelse med analyse av store mengder data av varierende verdi er det høyst ønskelig at dataene kan sammenlignes i relasjon til en standard eller felles verdi. Denne referanse til en standard er kjent som normalisering. I tilfellet av

seismiske data er en stor mengde data inneholdt i en eneste trase. Trasene blir derfor oppdelt i vinduer av to grunner: (1) det gir datamaskinen en endelig datamengde for en rekke

operasjoner og (2) mest viktig vil det ha en tendens til å klynge sammen data med lignende amplituder. Seismiske data er meget dynamiske med ansamlinger av signaler med høy og

lav amplitude. Dersom normaliseringen som beskrevet blir utført over hele trasen, vil de høyere amplituder ha en tendens til å forspenne normaliseringsfaktoren. Når normalisering ikke er krevet, er således det foretrukket. I lys av denne preferanse blir oppfinnelsen beskrevet i relasjon til det å bruke normal iseringstrinnet.

Der kan selekteres et hvilket som helst ønsket normali-ser ingsvindu . Normaliseringsvinduet blir generelt innstilt i området fra ca. 500 millisekunder til ca. 1000 millisekunder. Det er funnet at for de beste resultater bør minst 100 datapunkter være inneholdt i et vindu. For en samplingshastighet på 4 millisekunder som er typisk, vil et 500 millisekund vindu omfatte 125 datapunkter. Kortere norma 1 iseringsvinduer har en tendens til å redusere mengden av støy som kan identifi-seres, fordi støy i vinduet vil påvirke den normaliserende multiplikasjonsfaktor.

Når vinduet først er selektert, blir de seismiske bølge-lignende traser oppdelt i selekterte intervaller som begynner på tidspunkt null. Hvert vindu blir behandlet separat, men en flerhet av traser fra forskjellige geofoner kan behandles samtidig.

Et eksempel på seismiske data som viser 1500 millisekunder av et 500 millisekund normaliseringsvindu med start ved tidspunkt null, er vist på fig. 1. Slik det fremgår av fig. 1

så skal det noteres at starten av mottagningen av data ved de forskjellige geofoner (hver bølgelignende trase blir tilført fra et forskjellig geofonsett) på forskjellige tidspunkter. Dersom det første normaliseringsvindu starter på et fastsatt tidspunkt, f.eks. tidspunkt null, så vil det ses at der ikke foreligger noen gyldig informasjon (nuller dominerer) på

de øvre bølgeformede traser. Det har en ugunstig virkning på normaliseringsprosedyren, noe som vil bli omtalt i det følgende, og det første vindu vil således bli gitt en lengde ~lik null til det første avbruddstidsinterva11. Starten for det første normaliseringsvindu blir fortrinnsvis innstilt som vist på fig. 1. Det skal erindres at 500 ms vinduet skal måles med referanse nå til vindusstarttidspunktet og ikke

til tidspunkt null for den bølgeformede trase. Første avbruddstidspunkt er definert som det tidspunkt hvor data først blir mottatt av geofonen.

2. BESTEMMELSE AV GJENNOMSNITTLIG AMPLITUDE FOR VINDU

Seismiske bølgeformede traser, f.eks. som vist på fig.

1, foreligger hensiktsmessig i digital format. På dette trinn blir amplituden for hvert digitalformatvindu bestemt.

3. NORMALISERING AV AMPLITUDEN

Ved dette trinn blir der selektert et normaliseringsvindu av tolkeren (denne verdi vil heretter bli omtalt som "normaliseringskonstanten"). En hvilken som helst ønsket normaliseringskonstant kan benyttes basert på størrelsen av det ønskede resulterende normaliserte datanummer. En typisk normaliseringskonstant er 10. Det gjennomsnitt som bestemmes i trinn 2, blir deretter dividert med den normaliseringskonstant som er bestemt av tolkeren i trinn 3, for bestemmelse av en multiplikasjonsfaktor. Alle amplitudene for de seismiske bølgeformede traser i vinduet blir deretter multiplisert ved hjelp av en slik multiplikasjonsfaktor for normalisering av hver amplitude. Disse utgjør dataverdiene som benyttes 1 kryssplottingen.

4. BESTEMMELSE AV GJENNOMSNITTLIG DERIVATIV

Her blir derivativ for den seismiske bølgeformede trase for hvert datapunkt bestemt. Deretter blir et gjennomsnittlig derivativ for vinduet bestemt. For en samplingshastighet på 4 ms vil dette gjennomsnitt typisk være ca. halvparten av det gjennomsnitt som er bestemt ved trinn 2 ovenfor, og selv ved forskjellige samplingshastigheter vil det alltid være mindre enn det gjennomsnitt som er bestemt ved trinn 2 ovenfor.

En hvilken som helst fremgangsmåte kan benyttes for

å bestemme derivativet. Fremgangsmåter som går ut på bakoverforskjell, foroverforskjell, midtre forskjell eller Hilbert-omformingen, kan passe. En 2 punkt foroverforskjell eller bakoverforskjell-beregning er foretrukket, fordi den innebærer

fordelen ved å tillate en støytopp å påvirke helnings-(derivativ)-beregningen ved toppverdien og ved bare en til-støtende sampling. En slik beregning er dessuten forholds-vis enkel og blir raskere utført enn metoder som går på midtre forskjell eller andre der ivativteknikker. Den resulterende helning er helningen for et punkt mellom de to datapunkter og ikke datapunktet.

I virekligheten refererer bakoverforskjellen seg til helningen mellom det foregående datapunkt og det datapunkt som blir analysert. I motsetning til dette refererer foroverforskjellen seg til helningen mellom det datapunkt som blir analysert og det neste datapunkt i tid. En midtre forskjell refererer seg til gjennomsnittet av bakoverforskjellen og foroverforskjellen og utgjør helningen av selve datapunktet.

5. NORMALISERT DERIVATIV

Det gjennomsnitt som blir bestemt ved trinn 4 ovenfor, blir oppdelt i den normaliseringskonstant som er selektert i trinn 3 for bestemmelse av en multiplikasjonsfaktor nummer to. Alle derivativverdier i vinduet blir deretter multiplisert med denne annen multiplikasjonsfaktor for normalisering av derivativet til den samme referanseverdi som amplituden. Disse utgjør de data som benyttes i kryssplottingen.

6. KRYSSPLOTTING AV NORMALISERTE DATA

Den normaliserte amplitude (ordinat) og normaliserte derivativ (abscisse) blir kryssplottet. Slik det tidligere er fremhevet og slik det vil bli ytterligere anskueliggjort i eksemplene, vil aktuelle seismiske data ha en tendens til å klynge seg sammen ved midtpunktet av kryssplottingen. Dersom de absolutte verdier av de normaliserte data blir benyttet, vil alle plottingene falle i den første kvadrant av kryssplottingen. Under denne omstendighet vil de seismiske data ha en tendens til å klynge seg sammen rundt origo slik det

- fremgår av fig. 11.

7. DEFINERING AV TILBAKEVISNINGSRADIUS

På grunn av den ovenfor omtalte normal iseringsprose-dyre kan der benyttes en sirkel for tilbakevisning av støy. En hvilken som helst ønsket sirkelradius (omtalt som "rejection radius" - tilbakevisningsradius) kan benyttes. Denne tilbakevisningsradius vil typisk ligge i området fra ca. 3 ganger normal iseringskonstanten til ca. 6 ganger norma 1 i ser ingskon-stanten. En tilbakevisningsradius i området fra ca. 4 ganger normaliseringskonstanten til ca. 4,5 ganger normal iseringskonstanten er generelt et effektivt valg.

8. FJERNING AV STØY FRA DATA

Hvert datapunkt blir eksaminert i henhold til ligning 1

(1) Dersom A2 + D2 > R2, så er A = A

new hvor A = normalisert amplitudeverdi

B = normalisert derivativverdi

R = tilbakevisningsradius, og

A = ny amplitude,

new1 c

2 2 2

Dersom A + D er større enn R , sa er det nødvendig

å tillegge en ny amplitude til datapunktet, fordi den gamle amplitude er et resultat av støy. En hvilken som helst ønsket metode kan benyttes for å tillegge en slik ny verdi. Generelt blir slike datapunkter enten bragt til null eller reinter-polert. En foretrukken fremgangsmåte til pånytt å tillegge verdier på datapunkter som blir tilbakevist under ligning 1, går ut på følgende:

(a) Kontroller hvorvidt amplituden av det siste gode datapunkt og det neste datapunkt som er godt, begge har samme polaritet (+ eller -). Hvis så er tilfellet, så kan en rett-linjet interpolering benyttes mellom det siste gode og første gode datapunkt. (b) Dersom antallet av påfølgende dårlige datapunkter overskrider et vilkårlig antall eller dersom en polaritets-reversering finner sted mellom det siste gode og det første gode datapunkt, så blir amplituden for datapunktene innstilt på null.

Trinnene 1-8 eller en ønsket del av trinnene 1-8 kan gjentas flere ganger for de samme data om ønsket. Slike multippel-gjennomganger eller -omganger resulterer i en for-bedret fjerning av støy. Følgende eksempler fremlegges for ytterligere anskueliggjørelse av oppfinnelsen.

EKSEMPEL 1

Fig. 2 anskueliggjør en datamaskingenerert sinusformet datatrase. På fig. 3 er der tilføyet tilfeldige støyspisser til trasen vist på fig. 2. Fig. 4 viser et normalisert derivativ i forhold til en normalisert ampi itudekryssplotting av den trase som er vist på fig. 3. Samplingstakten var 4 ms.

Datapunkter som ligger utenfor tilbakevisningssirkelen

1 vist på fig. 4, representerer støy. Disse datapunkter ble

behandlet i henhold til den prosedyre som er beskrevet i forbindelse med trinn 8. Etter slik behandling ble trasen regenerert og er vist på fig. 5. Det vil ses at de rekonstru-erte data på fig. 5 kan sammenlignes meget fordelaktig med de opprinnelige data på fig. 2.

EKSEMPEL 2

Ved dette eksempel vil effektiviteten av den foreliggende oppfinnelse med hensyn til fremgangsmåter basert på bare amplitude eller bare derivativ bli illustrert.

Fig. 6 viser en lineært dempet cosinusbølge på 20 Hertz.

På fig. 7 er fire uregelmessige, svake spisser tilføyet ved punktene A, B, C og D. En kryssplotting av absoluttverdien av derivativet i forhold til amplitude for den bølgeform som er vist på fig. 7, er anskueliggjort på fig. 8. Alle data befinner seg i første kvadrant.

Slik det fremgår av fig. 8, vil maksimalverdien for trasen være 1, idet der tillates noe variasjon, samtidig som akseptabel maksimalverdi er antatt å være 1,05. Maksimal derivativ for trasen vil være 0,5, og idet der tillates noe variasjon, vil det akseptable maksimale derivativ være antatt å være 0,55. Disse aksepterbare verdier er indikert ved verdier

-under og/eller til venstre for linjene 3 henholdsvis 5. Punkt A blir tilbakevist enten ved amplitude eller derivativ, fordi det ligger over 1,05 horisontallinjen 3 og til høyre for 0,55 vertikallinjen 5. Punkt B blir tilbakevist på grunn

av ampiitudekriterier men ikke ved derivativkriteriet. På

den annen side blir punkt C tilbakevist kun ved derivativkriterier. Punkt D er marginalt og blir ikke tilbakevist hverken ved amplitude- eller helningskriterier alene eller i kombinasjon. Ved bruk av fremgangsmåten ifølge oppfinnelsen tillater tilbakevisningsradien 7 på fig.' 8 større variasjons-grenser for aksepterbare verdier (1,1 for amplitude og 0,6 for derivativ).

Selv ved disse høyere akseptverdier blir punktene A,

B, C og D alle eliminert ved den tilbakevisningsradius som

er definert ved en bue som forbinder det maksimale akseptable derivativ 0,6 og den maksimale aksepterbare amplitude 1,1.

Det skal noteres at den bue som er vist på fig. 8, resul-terte i elimineringen av punkt E som er et godt datapunkt. Eventuelt kan en slik eliminasjon unngås dersom helnings-kalkulasjonen ved punkt E er basert på en passende revaluert amplitude, slik det er definert i trinn 8 ved punkt A (dvs. fiksere hver spiss når den blir møtt). Deretter burde punkt E falle innenfor tilbakevisningsradiusområdet.

EKSEMPEL 3

Slik det ble angitt ved omtalen av ovennevnte trinn

1, blir normalisering foretrukket, men er ikke påkrevet.

Fig. 9 og 10 anskueliggjør virkningen av normalisering. På fig. 9 ble de kryssplottede data ikke normalisert. På fig.

10 ble de samme data som var plottet på fig. 9, normalisert

og deretter kryssplottet. Den ellipse som ble dannet av dataene på fig. 9, ér blitt tilnærmet sirkulær på fig. 10. Ellipsen og sirkelen på figurene er ikke egentlige tilbakevisnings-radier, men bare sammenstilninger eller klyser av datapunkter.

Der foreligger to oppfinnelser hva angår normalisering,

hvilke er som følger:

(a) Tilbakevisningslinjen kan være sirkulær i form,

noe som gir en enklere ligning enn en ellips som er påkrevet"ved kryssplottingen på fig. 9.

(b) Normalisering kan utføres over diskrete vinduer slik at de gyldige høye amplituder ved en del av trasen blir

proporsjonalt sammenlignet med svake amplituder ved andre deler av trasen.

Det skal noteres at på fig. 9 og 10 er dataene vist

som sammenstillinger langs en ellipse eller en sirkel. I forbindelse med virkelig seismisk data vil dette generelt ikke være tilfellet. Den brede variasjon av amplituder og sekvenser gjør at de kryssplottede punkter stimler sammen i et midtre område istedenfor som plottinger langs en ellipse eller en sirkel. Imidlertid vil støyverdier fremdeles forflytte seg utenfor det sentrale område.

EKSEMPEL 4

Fig. 11 og 12 er aktuelle utskrifter som representerer

de absolutte verdier av normaliserte amplitude- og absoluttverdier av normalisert derivativ av en trase fremskaffet ved datamaskinprogrammer som vil bli beskrevet i det følgende. Disse figurer illustrerer virkningen av normalisering av vinduslengden. De data som er kryssplottet i hvert tilfelle, er identisk med de antall som representerer antall av datapunkter ved den rnatr iselokasjon. F.eks. vil 0 bety 10 eller flere datapunktplottinger på nevnte lokasjon. Det vil ses

at jo større vinduslengde, vil prosenten av de data som til-bakevises for en hvilken som helst gitt tilbakevisningsradius, være større.

På fig. 11 (500 ms vindu) og 12 (1000 ms vindu) vil

M på hver akse referere seg til den normaliserende konstantverdi beskrevet i ovennevnte trinn 3. 3 X refererer seg til 3 ganger M (den normaliserende konstantverdi selektert i ovennevnte trinn 3). Tilbakevisningsradiusen blir deretter selektert mellom 3 til 6 ganger M.

Bare den første kvadrant inneholder data på fig. 11

og 12, fordi der benyttes absoluttverdier.

EKSEMPEL 5

Slik det ble angitt i forbindelse med trinn 5 omtalt ovenfor, blir derivativ og amplitude fortrinnsvis normalisert til den samme normaliserende konstant slik at det normaliserte gjennomsnittlige derivativ i forhold til normalisert gjennomsnittsamplitude utgjør et forhold lik 1,0. Virkningen av å bruke forskjellige forhold er illustrert på fig. 13,

14 og 15 som er lik fig. 11 og 12. Det vil ses at ved dobling

av forholdet, noe som er vist på fig. 14, resulterer det i en større tilbakevisning av data. Datasammenstillingene beveger seg langs derivativaksen og bevirker således mer tilbakevisning på grunn av derivativkriterier.

På fig. 15 vil en halvering av forholdet også resultere

i en høyere tilbakevisning av data på grunn av sammenklumpingen av data langs ampiitudeaksen (ampi itudekriterium). Bruken av ikke-enhetlige forhold vil bevirke at tilbakevisnings-kriteriet vil være mer ampi itudeavhengig for forhold mindre enn 1,0 eller mer derivativavhengig for forhold større enn 1,0.

EKSEMPEL 6

Slik det er angitt tidligere kan det være ønsket med multippelomganger eller -gjennomkjøringer. Dersom der blir innlemmet spisser i den normaliserende beregning, kan slike spisser bevirke at gjennomsnittet blir overskytende.

Et eksempel på en multippelgjennomgang er vist på fig. 16. Virkningen av multippelgjennomgangen er spesielt fremhevet for den seismiske bølgelignende trase til venstre.

SAMMENFATNING

Sammenfattet er det funnet at en kryssplotting av amplitude i forhold til derivativ kan benyttes for lokalisering av datapunkter som blir påvirket av støy. Når den først er lokalisert, kan virkningen av støy på slike datapunkter fjernes. Fordelene med å fjerne støy fra de seismiske data før databehandlingen er meget betydelig, slik det er omtalt ovenfor.

Det foretrukne datamaskinprogram for å utføre trinnene 1-8 som kryssplotter de seismiske data og deretter fjerner støy fra de seismiske data, fremgår av Appendix 1. Datapro-grammet er skrevet for en IBM 4341 datamaskin produsert av IBM og er selvforklarende for en som er dyktig i bruken av

en IBM 4341 datamaskin. De inngangssignaler som kreves for datamaskinprogrammet, er seismiske data i digital form,

vinduslengde, startpunkt for vinduet, samplingshastigheten og derivativ/amplitude-forholdet.

Oppfinnelsen er beskrevet i lys av en foretrukken ut-førelsesform. Det skal forstås at der foreligger mulighet

for variasjoner, spesielt med hensyn til de nøyaktige trinn som benyttes for utførelse av kryssplottingen. Slike variasjoner ligger innenfor den foreliggende oppfinnelses omfang.

APPENDIX I

Claims (14)

1. Fremgangsmåte til fjerning av støy fra data, omfattende følgende trinn: (a) å selektere en flerhet av datapunkter i nevnte data, (b) å bestemme amplituden av nevnte data ved nevnte flerhet av datapunkter, (c) å bestemme nevnte datas derivativ ved nevnte flerhet av datapunkter, (d) å kryssplotte derivativverdiene bestemt ved trinn (c) som en funksjon av ampi itudeverdiene bestemt ved trinn (d) , (e) å selektere en tilbakevisningslinje på kryssplottingen av trinn (d) hvor alle datapunkter som blir plottet utenfor tilbakevisningslinjen, blir behandlet som støy, og (f) å tillegge en ny amplitudeverdi for hvert datapunkt som blir plottet utenfor tilbakevisningslinjen for derved å fjerne støy ved nevnte datapunkt fra nevnte data.

2. Fremgangsmåte til fjerning av støy fra data, omfattende følgende trinn: (a) å selektere en flerhet av datapunkter i nevnte data, (b) å selektere et normaliserende vindu med en ønsket tidslengde, idet det normaliserende vindu inneholder i det minste en del av nevnte flerhet av datapunkter, (c) å bestemme amplituden av nevnte data ved alle datapunkter inneholdt i nevnte normaliserende vindu, (d) å bestemme gjennomsnittet av amplituder bestemt ved trinn (c) for å etablere en gjennomsnittsamplitude for nevnte normaliserende vindu, (e) å selektere en normaliserende konstant med en ønsket ~størrelse, (f) å dividere nevnte normaliserende konstant ved nevnte gjennomsnittlige amplitude for etablering av en første multiplikator , (g) å multiplisere amplituden av nevnte data ved hvert av flerheten av datapunkter inneholdt i nevnte normaliserende vindu med nevnte første multiplikator for etablering av en flerhet av normaliserte ampi itudeverdier for dataene ved hvert av datapunktene inneholdt i nevnte normaliserende vindu, (h) å bestemme derivativet av nevnte data ved hvert av flerheten av datapunkter inneholdt i nevnte normaliserende vi ndu, (i) å bestemme gjennomsnittet av derivativene som ble bestemt i trinn (h) for etablering av et gjennomsnittlig derivativ for nevnte normaliserende vindu, (j) å dividere den normaliserende konstant med det gjennomsnittlige derivativ for nevnte normaliserende vindu for etablering av en annen multiplikator, (k) å multiplisere hvert derivativ bestemt i trinn (h) med nevnte annen multiplikator for etablering av en normalisert derivativverdi for data ved hvert datapunkt inneholdt i det normaliserende vindu, (1) å kryssplotte de normaliserte derivativverdier bestemt ved trinn (k) som en funksjon av de normaliserte ampiitudeverdier bestemt ved trinn (g), (m) å selektere en tilbakevisningslinje på kryssplottingen av trinn (1), hvor alle datapunkter som er plottet utenfor nevnte tilbakevisningslinje, blir behandlet som støy, og (n) å tillegge en ny ampiitudeverdi til hvert datapunkt som blir plottet utenfor nevnte tilbakevisningslinje for derved å fjerne støy ved nevnte datapunkt fra nevnte data.

3. Fremgangsmåte som angitt i krav 1 eller 2, karakterisert ved at nevnte data blir selektert fra den gruppe som består av seismiske data, densitets-loggingsdata og soniske loggedata.

4. Fremgangsmåte som angitt i krav 3, karakterisert ved at dataene er seismiske bølgelignende traser.

5. Fremgangsmåte som angitt i krav 1 eller 2, karakterisert ved at derivativet av nevnte data ved nevnte flerhet av datapunkter blir bestemt ved en topunkt foroverforskjell- eller bakoverforskjell-beregning.

6. Fremgangsmåte som angitt i krav 1 eller 2, karakterisert ved at det trinn som går ut på å tillegge en ny ampiitudeverdi, omfatter å nullstille ampi itudeverdien av data ved hvert datapunkt som er plottet på utsiden av tilbakevisningslinjen eller interpolering av en ny amplitude for data ved hvert datapunkt som er plottet utenfor tilbakevisningslinjen basert på gode datapunkter på hver side av det datapunkt som er plottet utenfor tilbake-visningslin jen .

7. Fremgangsmåte som angitt i krav 2, karakterisert ved at det normaliserende vindu inneholder i det minste 1000 datapunkter.

8. Fremgangsmåte som angitt i krav 7, karakterisert ved at datapunktene ligger 4 millisekunder fra hverandre og at lengden av det normaliserende vindu ligger i området fra ca. 500 millisekunder til ca. 1000 millisekunder.

9. Fremgangsmåte som angitt i krav 8, karakterisert ved at dataene er seismiske bølgelignende traser og at det første normaliserende vindu begynner ved det første avbruddstidspunkt.

10. Fremgangsmåte som angitt i krav 2, karakterisert ved at dataene er seismiske bølgeformede traser og at den normaliserende konstant har en størrelse på ca. 10.

11. Fremgangsmåte som angitt i krav 2, karakterisert ved at tilbakevisningslinjen er en sirkel.

12. Fremgangsmåte som angitt i krav 11, karakterisert ved at sirkelradien ligger i området av ca. 3 ganger den normaliserende konstant til ca. 6 ganger den normaliserende konstant.

13. Fremgangsmåte som angitt i krav 12, karakterisert ved at sirkelradien ligger i området fra ca. 4 ganger den normaliserende konstant til ca. 4,5 ganger den normaliserende konstant.

14. Fremgangsmåte som angitt i krav 2, karakterisert ved at trinnene (a)-(n) blir gjentatt for å forbedre fjerningen av støy fra dataene.