Développement d'une nouvelle technique de pointé automatique pour les données de sismique réfraction

Development of a new adaptive algorithm for automatic picking of seismic refraction data

• Auteur / Autrice : Amin Khalaf
• Direction : Christian Camerlynck, Nicolas Florsch
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Géophysique appliquée
• Date : Soutenance le 15/02/2016
• Etablissement(s) : Paris 6
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Géosciences, ressources naturelles et environnement (Paris ; 2000-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Milieux environnementaux, transferts et interactions dans les hydrosystèmes et les sols (Paris ; 1997-....)
• Jury : Président / Présidente : Loïc Labrousse
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Denis Jongmans, Dominique Rousset
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Frédérique Moreau, Ginette Saracco

Mots clés

Mots clés contrôlés

Tomographie sismique

Imagerie sismique

Mots clés libres

Pointé automatique

Algorithme adaptatif

Kurtosis

Akaike Information Criterion

Tomographie des premières arrivées sismiques

Double sommation

Automatic picking

Adaptive algorithm

Akaike Information Criterion

Résumé

Un pointé précis des temps de premières arrivées sismiques joue un rôle important dans de nombreuses études d’imagerie sismique. Un nouvel algorithme adaptif est développé combinant trois approches associant l’utilisation de fenêtres multiples imbriquées, l’estimation des propriétés statistiques d’ordre supérieur et le critère d’information d’Akaike. L’algorithme a l’avantage d’intégrer plusieurs propriétés (l’énergie, la gaussianité, et la stationnarité) dévoilant la présence des premières arrivées. Tandis que les incertitudes de pointés ont, dans certains cas, d’importance équivalente aux pointés eux-mêmes, l’algorithme fournit aussi automatiquement une estimation sur leur incertitudes. La précision et la fiabilité de cet algorithme sont évaluées en comparant les résultats issus de ce dernier avec ceux provenant d’un pointé manuel, ainsi que d’autres pointeurs automatiques. Cet algorithme est simple à mettre en œuvre et ne nécessite pas de grandes performances informatiques. Cependant, la présence de bruit dans les données peut en dégrader la performance. Une double sommation dans le domaine temporel est alors proposée afin d’améliorer la détectabilité des premières arrivées. Ce processus est fondé sur un principe clé : la ressemblance locale entre les traces stackées. Les résultats montrent l’intérêt qu’il y a à appliquer cette sommation avant de réaliser le pointé automatique.

Accurate picking of first arrival times plays an important role in many seismic studies, particularly in seismic tomography and reservoirs or aquifers monitoring. A new adaptive algorithm has been developed based on combining three picking methods (Multi-Nested Windows, Higher Order Statistics and Akaike Information Criterion). It exploits the benefits of integrating three properties (energy, gaussianity, and stationarity), which reveal the presence of first arrivals. Since time uncertainties estimating is of crucial importance for seismic tomography, the developed algorithm provides automatically the associated errors of picked arrival times. The comparison of resulting arrival times with those picked manually, and with other algorithms of automatic picking, demonstrates the reliable performance of this algorithm. It is nearly a parameter-free algorithm, which is straightforward to implement and demands low computational resources. However, high noise level in the seismic records declines the efficiency of the developed algorithm. To improve the signal-to-noise ratio of first arrivals, and thereby to increase their detectability, double stacking in the time domain has been proposed. This approach is based on the key principle of the local similarity of stacked traces. The results demonstrate the feasibility of applying the double stacking before the automatic picking.