Inversión de la Forma de Onda Completa (FWI)

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FWI, brindando modelos de alta resolución

La inversión pre-apilamiento del campo de onda (FWI – Full Waveform Inversion) usa la ecuación de la onda completa para estimar los parámetros elásticos de subsuperficie, dando imágenes de alta resolución. Ella va más allá de las técnicas de tomografía de refracción y reflexión, que utilizan apenas la cinemática del tiempo de tránsito de los datos sísmicos y usa las informaciones complementares dadas por la amplitud y fase de la onda sísmica.

Dado un modelo de parámetros de entrada, la FWI tiene como objetivo minimizar la diferencia entre el dato adquirido y el dato observado utilizando la norma L2, pero otras normas también pueden ser utilizadas. Para él éxito de la aplicación de la FWI, las bajas frecuencias del dato y un buen modelo de velocidades de entrada tiene papel fundamental. La regularización y pre-acondicionamiento de datos son necesarios para manejar datos con ruidos.

La FWI calcula iterativamente el gradiente para actualizar el modelo de velocidad actual en un proceso muy similar a la Migración de Tiempo Inverso (RTM – Reverse Time Migration). El modelo de velocidades dado por la FWI puede ser utilizado para la caracterización de reservatorios o para mejorar el resultado de la RTM. La FWI puede ser incluida en un flujo de trabajo para generación de imágenes en profundidad proveyendo mejores modelos de entrada para la RTM, en consecuencia, mejorando los resultados del proceso de generación de imágenes.

Nosotros podemos desarrollar la FWI en el dominio de la frecuencia o del tiempo, explotando los beneficios de cada modelo matemático. Estos pueden ser isotrópicos, anisotrópico con eje de simetría vertical (VTI – Vertically Transversely Isotropic), o  anisotrópico con eje de simetría inclinada (TTI – Tilted Transversely Isotropic).

Técnicas de cálculos altamente intensivos y técnicas de computación de alto desempeño (HPC – High Performance Computing) son utilizados para hacer el proceso de FWI más rápido y reducir el costo computacional. La utilización de algoritmos con alta tasa de convergencia también puede ayudar disminuir el tiempo de procesamiento de la FWI. Sim embargo, la estimación de la matriz Hessiana puede consumir muchos recursos computacionales debido a la gran cantidad de parámetros, como en el caso de la FWI.

Características:

  • Estimación de la fuente sísmica a partir de un dato sísmico.
  • Regularización y pre-acondicionamiento para dato ruidoso.
  • Técnicas Multiescala.
  • Proceso de minimización altamente eficiente (QUASI-NEWTON, GAUSS- NEWTON, y otros)
  • Estimación de la Pseudo-Hessiana para procesos de minimización.
  • Criterio de parada eficiente para el proceso de minimización.
  • Baja demanda de memoria.
  • Ecuación de la onda completa.
  • Operadores de propagación de altas ordenes optimizados.
  • Malla computacional optimizada.
  • Ambiente de computación de alto desempeño.
  • Soluciones isotrópicas y anisotrópicas (VTI, TTI), 2D y 3D.
  • Bordes de absorción altamente eficientes (CPML).
  • Paralelización de tareas y de dominio de alto nivel.