Pre-procesamiento Sísmico: Perfeccionando la Imagen del Subsuelo

¡Saludos cordiales, querido lector, estés donde estés!

Hoy nos adentraremos en el complejo y crucial proceso del pre-procesamiento sísmico, abordando aspectos fundamentales que son esenciales para obtener una imagen precisa del subsuelo. Exploraremos en profundidad las correcciones estáticas, esos ajustes imprescindibles que compensan las variaciones superficiales y garantizan que los datos reflejen con exactitud las estructuras subterráneas.

Además, desglosaremos los diferentes tipos de filtros utilizados para limpiar y optimizar los datos, permitiendo una visualización más clara y detallada de las formaciones geológicas. Discutiremos también cómo la ganancia se aplica para realzar las señales deseadas, mejorando la interpretación de los datos sísmicos.

No podemos olvidar los tipos de ruido que, si no se manejan adecuadamente, pueden distorsionar la información y llevar a interpretaciones erróneas. Aprenderemos cómo identificar y mitigar estos ruidos, asegurando que los resultados finales sean lo más fieles posible a la realidad del subsuelo.

Nuestro objetivo es ofrecerte una comprensión profunda de cómo cada una de estas etapas del procesamiento sísmico, cuando se maneja con precisión, juega un papel crucial en la calidad y fiabilidad de los datos. ¡Acompáñanos en este viaje y descubre cómo optimizar la información sísmica para obtener imágenes subterráneas más claras y precisas!

Fig. 1 Expertos procesando información sísmica. Fuente: Servicios Sísmicos de Exploración (SSE)

Corrección Estática en la Sísmica

La corrección estática es un proceso crucial en el procesamiento de datos sísmicos, que tiene como objetivo corregir las variaciones en los tiempos de viaje de las ondas sísmicas provocadas por las diferencias en la topografía y las propiedades de las capas someras (cerca de la superficie). Estas diferencias, si no se corrigen, pueden distorsionar la imagen sísmica y llevar a interpretaciones erróneas.

Esencialmente, una corrección estática implica un ajuste en el tiempo de la traza sísmica durante el procesamiento sísmico. Un ejemplo típico es la corrección de la capa de intemperismo, que compensa la presencia de materiales con baja velocidad sísmica cercanos a la superficie terrestre. 

¿Por qué es importante?

Imagínate que estás tratando de interpretar una imagen borrosa. Si la base de la imagen está desalineada, todo lo demás encima se verá mal. Es lo mismo con los datos sísmicos: si no alineamos correctamente los tiempos de llegada de las ondas, los reflejos de las estructuras profundas parecerán estar en lugares incorrectos. La corrección estática es como ajustar el enfoque de una cámara, haciendo que todo sea más claro y preciso.

¿Cuáles son los factores?

Las desviaciones estáticas pueden estar asociadas a:

• Topografía variable: 

Las diferencias en la altura del terreno, como colinas, valles o cualquier irregularidad en la superficie, pueden hacer que las ondas sísmicas tarden más o menos en llegar a su destino. 

Imagina que las ondas sísmicas son como una pelota rodando por un camino: si el camino es plano, la pelota llegará rápido; pero si hay subidas y bajadas, la pelota tardará más en recorrer la misma distancia. Esto es lo que pasa con las ondas sísmicas cuando viajan a través de un terreno con topografía variable.

• Capa de intemperismo: 

Justo debajo de nuestros pies hay una capa superficial de tierra que está más suelta y menos compacta porque ha sido alterada por factores como el clima, la erosión y la vegetación. Esta capa, llamada capa de intemperismo, es como una esponja blanda en comparación con las capas más profundas y compactas de la Tierra. 

Debido a su naturaleza más suave y menos densa, las ondas sísmicas se mueven mucho más lento a través de esta capa en comparación con las capas más profundas y sólidas, lo que puede distorsionar los tiempos de viaje de las ondas.

• Variaciones litológicas: 

Las capas superficiales de la Tierra no son uniformes; están compuestas por diferentes tipos de rocas y sedimentos, cada uno con su propia "personalidad" en cuanto a cómo permiten que las ondas sísmicas se muevan a través de ellos. Por ejemplo, algunas rocas pueden ser muy duras y compactas, permitiendo que las ondas viajen rápido, mientras que otras pueden ser más blandas y porosas, ralentizando las ondas. 

Estas diferencias en la composición y la densidad de las rocas superficiales son lo que llamamos variaciones litológicas, y pueden hacer que las ondas sísmicas se comporten de maneras diferentes a medida que pasan de una capa a otra.

Fig. 2 Modelo en Profundidad con Capa de Baja Velocidad (Intemperizada) antes y después de correcciones estáticas.

Métodos de Correcciones Estáticas

En la sísmica, es crucial ajustar las diferencias en la topografía y las variaciones en las elevaciones donde se colocan las fuentes y los receptores. Aquí explicamos algunos métodos para hacer estas correcciones:

• Método de elevación: 

Cada estación sísmica tiene una elevación específica. Cuando hay diferencias en estas elevaciones, un reflector que debería verse horizontal puede aparecer curvado. Para corregir esto, movemos todos los datos hacia arriba o hacia abajo para que coincidan con un nivel de referencia (datum).

• Método de boca de pozo: 

Este método nos ayuda a entender mejor la capa de intemperismo (la capa más superficial que ha sido afectada por la intemperie). Aquí, perforamos un hoyo de hasta 100 metros en esa capa, colocamos un geófono cerca del hoyo y usamos una fuente sísmica (como dinamita) dentro del mismo. El geófono graba las ondas sísmicas en diferentes profundidades, permitiéndonos estimar el grosor y la velocidad de la capa de intemperismo

• Método de refracción: 

Las estáticas de refracción se utilizan para calcular las correcciones necesarias en la capa de meteorización. Lo hacemos usando el tiempo de viaje de las ondas sísmicas que se refractan críticamente (los primeros arribos) al procesar los datos sísmicos de reflexión.

Fig. 3 Corrección estática por elevación para onda. (a). Condiciones iniciales durante el experimento sísmico. (b). Reposicionamiento virtual de las fuentes y receptores hasta un datum de referencia. 

Fig. 4 Ejemplo de la Aplicación de Correcciones Estáticas 

Fig. 5 Ejemplo de la Aplicación de Correcciones Estáticas 

Proceso de Correcciones Estáticas

Ahora, veamos los pasos clave para aplicar esta corrección:

    a. Recolección de Datos de Superficie: 

Primero, se recopilan datos detallados sobre la topografía (la forma del terreno) y la geología cerca de la superficie. Esto se hace mediante levantamientos topográficos y registros de pozo, entre otras técnicas. Con esta información, podemos estimar cómo varía la velocidad de las ondas sísmicas en la superficie.

    b. Estimación de las Estáticas de la Superficie: 

Luego, calculamos las correcciones estáticas de la superficie. Esto se refiere a las diferencias en el tiempo de viaje de las ondas sísmicas causadas por la variabilidad en la velocidad de la capa superficial. Se aplican estas correcciones para “nivelar” los tiempos de llegada, asegurando que todos los puntos se alineen como si estuvieran en la misma condición de superficie.

    c. Corrección de Estáticas Residuales: 

Después de aplicar las primeras correcciones, siempre quedan pequeñas variaciones no corregidas. Aquí entra la corrección de estáticas residuales. Se trata de un ajuste adicional que se hace para afinar la alineación de los eventos sísmicos, asegurando que todo encaje perfectamente. Este paso es crucial para eliminar cualquier desfase pequeño que podría afectar la calidad de la imagen final.

    d. Uso de Modelos de Velocidad: 

En ocasiones, es necesario utilizar modelos de velocidad más detallados para mejorar la precisión de las correcciones estáticas. Estos modelos se construyen utilizando datos de pozo, datos de refacción sísmica o métodos de inversión. El objetivo es entender mejor cómo las velocidades varían en diferentes partes del área de estudio y ajustar las correcciones en consecuencia. Los rectángulos blancos muestran las áreas con grandes mejoras después de aplicar las correcciones estáticas.

Figura 6. Comparación de la aplicación de corrección estática y su mejoria con respecto a la visualización del información sísmica.

Figura 7. Antes y Después de la Corrección Estática

Impacto y Consideraciones en la Interpretación

Una vez aplicadas las correcciones estáticas correctamente, los datos sísmicos muestran una imagen mucho más coherente y precisa de las estructuras subterráneas. Los reflejos sísmicos estarán alineados, y podrás interpretar con mayor confianza las capas geológicas, fallas y otras características en el subsuelo, como se explico en el tema de "¿Qué se interpreta en la información sísmica y qué se obtiene?"

Por otro lado, una corrección estática bien realizada puede mejorar significativamente la calidad de la imagen sísmica, facilitando la identificación de estructuras geológicas clave y reduciendo el riesgo de errores en la toma de decisiones exploratorias.

Figura 8. Aplicación de las Correcciones Estáticas: Antes y Después

Para profundizar en el tema, te sugerimos que veas los siguientes videos en YouTube:

• Statics Correction (1/2)

• Statics Correction (2/2)

Filtros en el Procesamiento Sísmico

Cuando trabajamos con datos sísmicos, uno de los mayores retos es lidiar con el ruido que puede distorsionar nuestra información. Aquí es donde entran los filtros, esos héroes invisibles que nos ayudan a limpiar nuestros datos y a hacer que la información relevante brille. Vamos a desglosar cómo funcionan y qué tipos de filtros utilizamos en el procesamiento sísmico.

¿Qué son?

En términos sencillos, los filtros en sísmica son herramientas matemáticas que aplicamos a los datos para eliminar el ruido no deseado y mejorar la calidad de la señal. Imagina que tienes una grabación de audio con un montón de ruidos de fondo. Usar un filtro sería como ajustar la grabación para que solo se escuche la voz principal claramente. De la misma manera, en sísmica, los filtros nos ayudan a limpiar las señales y a enfocarnos en las reflexiones que realmente importan.

Tipos comúnes en Procesamiento Sísmico

Vamos a explorar algunos de los filtros más comunes que usamos en el procesamiento sísmico:

• Filtros Pasa Bajas (Low-Pass Filters):

Estos filtros dejan pasar las frecuencias bajas (como los sonidos graves) y bloquean las frecuencias altas (como los sonidos agudos). En los datos sísmicos, las frecuencias altas a menudo son ruidos molestos. Así que, al usar un filtro de paso bajo, eliminamos esos ruidos y hacemos que los datos sean más suaves y claros.

Figura 9. Esquema del Filtro Pasa Bajas, Fc - Frecuencia de corte & A - Amplitud

Ejemplo práctico: Si tus datos tienen mucho ruido agudo, un filtro pasa bajas ayudará a suavizar las cosas y a mostrar las características geológicas principales sin esas interferencias molestas.

• Filtros Pasa Altas (High-Pass Filters):

Este filtro hace lo opuesto al filtro de paso bajo: deja pasar las frecuencias altas y bloquea las bajas. A veces, el ruido en los datos sísmicos está en las frecuencias bajas. Un filtro de pasa altas ayuda a deshacerse de esas partes lentas y molestas para resaltar lo que realmente importa.

Fig. 10 Esquema del Filtro Pasa Altas, Fc - Frecuencia de corte & A - Amplitud. Fuente: Clase de Pre-procesado sísmico

Ejemplo práctico: Si tus datos tienen una tendencia general que está ocultando detalles importantes, un filtro de paso alto puede ayudar a revelar las estructuras geológicas al eliminar las variaciones lentas.

• Filtros Pasa Banda (Band-Pass Filters):

Estos filtros dejan pasar solo un rango específico de frecuencias y bloquean tanto las bajas como las altas. A veces, la información que necesitamos está en un rango específico de frecuencias. Usamos este filtro para enfocarnos en ese rango y eliminar lo que no necesitamos.

Fig. 11 Esquema del Filtro Pasa Bandas, Fc - Frecuencia de corte a y b & A - Amplitud. Fuente: Clase de Pre-procesado sísmico

Ejemplo práctico: Si sabemos que las características geológicas de interés están en una frecuencia particular, un filtro de paso banda ayudará a enfocar esos detalles y eliminar el resto.

• Filtros de Rechazo de Banda (Band-Reject Filters):

Estos filtros eliminan un rango específico de frecuencias, mientras dejan pasar las frecuencias fuera de ese rango. Son útiles cuando queremos eliminar un rango de frecuencias lleno de ruido o interferencia, pero mantener el resto de la información sin cambios.

Fig. 12 Esquema del Filtro de Rechazo de Banda, Fc - Frecuencia de corte a y b & A - Amplitud. Fuente: Clase de Pre-procesado sísmico

Ejemplo práctico: Si tienes un rango de frecuencias en tus datos que está especialmente contaminado con ruido, un filtro de rechazo de banda puede eliminar ese rango sin afectar las frecuencias fuera de él.

• Filtro F-K

El filtro F-K es una herramienta poderosa en el procesamiento sísmico, especialmente útil cuando queremos separar la señal que nos interesa del ruido que no nos sirve. Pero, ¿qué es exactamente el filtro F-K y cómo funciona? Vamos a desglosarlo de una manera sencilla.

¿Qué es?

El filtro F-K se llama así porque trabaja en el dominio de la frecuencia (F) y el número de onda (K). Es como si tomáramos nuestros datos sísmicos y los miráramos desde otra perspectiva, una donde podemos ver cómo las ondas viajan a diferentes velocidades y en diferentes direcciones.

¿Cómo Funciona?

Imagina que estás viendo un mapa de velocidad de tráfico. Algunas carreteras están llenas de coches y otras están prácticamente vacías. En este mapa, el filtro F-K nos ayuda a enfocarnos solo en las carreteras que tienen la velocidad y la dirección que nos interesa, mientras bloquea las demás. En términos sísmicos, esto significa que podemos eliminar el ruido que viaja a velocidades diferentes a las de nuestra señal útil, haciendo que nuestra imagen del subsuelo sea mucho más clara.

¿Por Qué Es Importante?

El filtro F-K es crucial cuando estamos lidiando con datos que tienen mucho ruido, especialmente cuando ese ruido viene de direcciones y velocidades que no nos interesan. Al aplicar este filtro, podemos mejorar significativamente la calidad de la señal y obtener una imagen más precisa de lo que hay debajo de la superficie.

Aplicaciones Comunes

El filtro F-K se utiliza a menudo para eliminar ruidos como las ondas superficiales (que viajan lentamente y pueden contaminar los datos) y para destacar las señales reflejadas que son más importantes para la interpretación sísmica. Es una técnica fundamental en el procesamiento avanzado de datos sísmicos, utilizada en exploración de hidrocarburos y estudios geofísicos.

Fig. 13 Filtro F-K

El filtrado F-K puede aplicarse con seguridad cuando se tiene la certeza de que sólo el ruido se ve afectado por la operación. Cambiará el valor de la amplitud y eliminará la distorsión del ruido. Restaura las amplitudes a un valor más fiable que deja margen para la interpretación cuantitativa.

Otros Filtros

• Filtros de Promediado Móvil (Moving Average Filters):

Este filtro suaviza los datos promediando los valores cercanos. Es útil para reducir las fluctuaciones y el ruido aleatorio en los datos, haciendo que los datos se vean más estables y claros.

Fig. 14 Ejemplo de un filtro de media móvil. En (a), un pulso rectangular está enterrado en ruido aleatorio. En (b) y (c), esta señal se filtra con filtros de media móvil de 11 y 51 puntos, respectivamente. A medida que aumenta el número de puntos en el filtro, el ruido se vuelve menor; sin embargo, los bordes se vuelven menos nítidos. El filtro de media móvil es la solución óptima para este problema, ya que proporciona el menor ruido posible para una nitidez de borde dada. Fuente: Texas Tech Univesity

Ejemplo práctico: Si tienes datos con muchas fluctuaciones rápidas e irregulares, un filtro de promediado móvil ayudará a suavizar esas fluctuaciones y a presentar una imagen más uniforme.

• Filtros de Mediana (Median Filters):

En lugar de promediar los valores, este filtro toma el valor central de un grupo de datos. Es genial para eliminar picos extremos o valores que no encajan bien con el resto de los datos.

Fig. 15 Filtro de Mediana en Comparación con la Señal de Entrada

Ejemplo práctico: Si hay picos raros en los datos causados por interferencias ocasionales, un filtro de mediana puede eliminar esos picos sin afectar demasiado los datos alrededor.

• Filtros Notch (Notch Filters)

Estos filtros eliminan una banda estrecha de frecuencias específicas mientras dejan pasar todas las demás. Son perfectos para eliminar interferencias muy específicas, como ruidos constantes de fuentes eléctricas.

Fig. 16 Interfaz del filtro Notch junto con una traza sin ruido, una onda cosenoidal de 60 Hz que se induce en la traza sísmica como ruido y, por último, la traza aplicada con el filtro Notch. También se muestran los espectros de amplitud de todas las trazas.

Ejemplo práctico: Si tienes un zumbido persistente en una frecuencia específica, un filtro notch puede eliminar ese zumbido sin afectar las frecuencias que contienen información útil.

¿Cómo Elegir el Filtro Adecuado?

Cuando estás trabajando con datos sísmicos, elegir el filtro adecuado es como seleccionar la herramienta correcta para un proyecto: ¡es crucial para obtener buenos resultados! No hay un filtro que funcione para todo, así que aquí te doy algunos consejos para ayudarte a hacer la mejor elección:

• Entiende el Tipo de Ruido que Tienes:

Primero, es importante identificar el tipo de ruido que estás enfrentando. ¿Es ruido de alta frecuencia, como zumbidos agudos, o de baja frecuencia, como variaciones lentas? Conocer el tipo de ruido te ayudará a seleccionar un filtro que pueda manejar ese ruido específico. Piensa en ello como si estuvieras eligiendo una herramienta en una caja de herramientas: cada una tiene su función particular.

• Prueba Diferentes Filtros: 

No te quedes con la primera opción que encuentres. A menudo, lo mejor es probar varios filtros para ver cuál se adapta mejor a tus datos. Puedes empezar con un filtro de paso bajo para suavizar las señales y luego probar un filtro de paso alto para eliminar las tendencias lentas. A veces, una combinación de filtros es la mejor solución. Es un poco como ajustar el volumen de una canción: a veces necesitas subir y bajar un poco hasta encontrar el equilibrio perfecto.

• Revisa Cómo Impacta el Filtro en tus Datos:

Después de aplicar un filtro, es fundamental revisar cómo afecta a tus datos. Asegúrate de que el filtro esté eliminando el ruido sin borrar información importante. Mira los resultados y evalúa si el filtro ha limpiado los datos de manera efectiva sin distorsionar las señales relevantes. Es como mirar una foto después de editarla: quieres asegurarte de que no se haya perdido ningún detalle importante.

• Considera el Contexto de tu Proyecto:

Ten en cuenta el contexto de tu proyecto al elegir un filtro. ¿Estás trabajando en un área con mucha topografía variada, o el terreno es bastante uniforme? La elección del filtro puede depender de factores específicos del área de estudio. Así que, en lugar de solo elegir un filtro al azar, piensa en cómo encajará en el panorama general de tu proyecto.

• Consulta con Otros Profesionales:

No dudes en pedir consejo a colegas o expertos. A veces, otra perspectiva puede ayudarte a elegir el filtro más adecuado. Además, puede que tengan experiencias previas que te ahorren tiempo y esfuerzo. Es como preguntar a un amigo cuál es el mejor restaurante en la ciudad: ¡a veces, la recomendación de alguien con experiencia es muy valiosa!

Fig. 17 Ilustra cómo cambia una imagen del subsuelo en crudo al aplicar un filtro y qué tipo de información se elimina (ruido extraído) para mejorar la calidad de la imagen sísmica

¿En que concluimos? 

Los filtros son herramientas poderosas en el procesamiento sísmico. Ayudan a limpiar nuestros datos, a reducir el ruido y a hacer que la información importante sea más visible. Con el filtro adecuado, puedes transformar un conjunto de datos ruidosos en una imagen clara y precisa del subsuelo. Así que, la próxima vez que trabajes con datos sísmicos, recuerda la importancia de estos filtros y cómo pueden mejorar tu interpretación.

Ruido en el Procesamiento Sísmico

Fig. 18 Visualización del trazado de rayos de los eventos sísmicos más conocidos (Onda de aire o "Air wave", Onda de tierra o "Ground roll", Onda directa o "Direct wave", así como las reflexiones y refracciones).

Dividido en ruido coherente y ruido incoherente; El primero está caracterizado por estar formado de señales no deseadas que presentan una estructura coherente y se propagan en patrones definidos. Ejemplos incluyen ondas directas, ondas refractadas, y múltiples. Este tipo de ruido puede ser identificado y eliminado más fácilmente utilizando técnicas de procesamiento como el filtrado en el dominio Tau-P o filtrado FK. 

El ruido incoherente se refiere a señales aleatorias que no presentan una estructura coherente clara, como el ruido ambiental o eléctrico. Es más difícil de eliminar mediante métodos convencionales debido a su naturaleza aleatoria.

Ruido coherente

Fig. 19 Visualización del trazado de rayos de los eventos sísmicos más conocidos (Onda de aire o "Air wave" (Verde), Onda de tierra o "Ground roll" (Negro), Onda directa o "Direct wave"(Rojo y rosado, la primera son arribos de onda P y la segunda de onda S), así como las reflexiones (Azul marino) y refracciones (Azul claro)) en un shot gather. 

Onda de aire: 

Es una onda sísmica generada por la fuente de energía (como un explosivo, un martillo, o un vibrador) que se propaga a través del aire en lugar de hacerlo a través del suelo o el subsuelo. Esta onda se desplaza a la velocidad del sonido en el aire, aproximadamente 340 m/s, y es registrada por los geófonos o hidrófonos en tierra o en el agua junto con las ondas reflejadas del subsuelo. La onda de aire se considera ruido no deseado en los datos sísmicos, ya que no aporta información relevante sobre la estructura del subsuelo. Puede enmascarar o distorsionar las reflexiones primarias y otros eventos importantes en los registros.

Para mitigar la onda de aire en sísmica de reflexión, se pueden aplicar filtros de frecuencia específicos que atenúan esta onda, ya que sus frecuencias suelen ser diferentes a las de las reflexiones del subsuelo. También se utilizan técnicas de filtrado espacial, como el filtrado f-k, para distinguir la onda de aire en función de su dirección de propagación y velocidad. Además, en algunos casos, se emplean barreras físicas como pantallas acústicas o cubiertas sobre la fuente de energía para reducir la generación de ondas de aire.

Ground Roll

Se puede reconocer por su baja frecuencia, amplitud fuerte y baja velocidad en conjunto de la porción de las trazas sísmicas donde se identifica esta señal. Es una combinación de ondas Rayleigh (ondas superficiales elípticas) y, en algunos casos, ondas Love (ondas superficiales transversales). Las ondas Rayleigh tienen un componente tanto vertical como horizontal, mientras que las ondas Love se propagan únicamente en un plano horizontal.

El ground roll se caracteriza por tener una velocidad de propagación significativamente menor que las ondas reflejadas o refractadas, generalmente entre 200 y 800 m/s, dependiendo de las propiedades del suelo y la geología local, así como componentes de frecuencia típicamente en un rango entre 5 y 30 Hz. Esto significa que tiene una longitud de onda larga en comparación con las reflexiones de interés.

En un gather (conjunto de registros) de offset común o shot gather, el ground roll se presenta como eventos con pendiente pronunciada debido a su baja velocidad de propagación. Esta pendiente está asociada a su tiempo de llegada, que es más lento en comparación con las reflexiones de interés.

Para poder mitigar el tipo de ruido, se pueden aplicar filtros enfocados en la frecuencia, como el filtro F-K, así como los enfocados en el tiempo de intercepto Tau-P, y filtros pasa altas por la característica de la baja frecuencia en este tipo de ruido. También se puede mitigar este tipo de ruido al utilizar arreglos de geófonos en grupos ayuda a omitir este tipo de ruido,  debido a la interferencia destructiva de las ondas de baja frecuencia, mientras que las reflexiones de alta frecuencia son preservadas.

Ondas guiadas

Ondas persistentes, especialmente en grabaciones marinas someras, en donde existe un fondo marino "duro". La capa de agua hace que exista un gran contraste de velocidades con el suelo marino, lo cual causa que la mayoría de la energía quede atrapada dentro y siendo guiada lateralmente a través de la capa de agua. La naturaleza dispersiva de estas ondas (Frecuencias viajan a distintas velocidades) las hacen de fácil reconocimiento. Las ondas guiadas también conforman a las primeras llegadas. 

Fig. 20 Visualización de un shot gather lateral que presenta ondas guiadas, las cuáles se forman por reflexiones en una misma capa. 

A mayor contraste de velocidad entre la capa de agua y el fondo marino y/o la capa de intemperismo y la primera capa sólida de roca (En caso de sísmica terrestre), menor es el ángulo crítico; Más energía de ondas guiadas es atrapada en la región "supercrítica". Cuando existe un gran contraste de velocidad, la energía de refracción se propaga en ondas de cabeza (Head waves).

Fig. 21 Visualización del trazado de rayos de las ondas de cabeza o "Head waves". 

Estas ondas son atenuadas en su mayoría en el apilado, como también pueden ser atenuadas por técnicas de filtrado por ángulo de buzamiento, ya que su naturaleza de sobre corrimiento lineal (Sigue la misma tendencia de ángulo crítico respecto al "offset"). 

Ondas dispersadas

Ondas dispersadas: Comúnmente sucede en el fondo del agua (Fondo marino), donde no existe una topografía homogénea o "suave". Las irregularidades de tamaño variable actúan como puntos de difracción o "puntos focales" con trayectoria oscilante amortiguada. Pueden estar dentro o fuera del plano vertical de la longitud de grabación. A diferencia de las reflexiones convencionales, que siguen trayectorias relativamente verticales desde la fuente hasta los receptores, el ruido dispersado lateralmente se propaga en direcciones que no están alineadas con la fuente o con el camino directo de las reflexiones primarias. Esto genera señales que pueden aparecer en tiempos no esperados y con trayectorias que no corresponden a los objetivos subsuperficiales de interés.

En los gathers de registro, como los "shot gathers o los common midpoint gathers" (CMP), las ondas dispersadas pueden manifestarse como eventos incoherentes que no siguen las trayectorias de tiempo hiperbólicas típicas de las reflexiones primarias. Estas señales dispersas pueden aparecer como alineaciones caóticas o eventos difusos que no corresponden a los patrones de reflexión esperados.

Fig. 22 Visualización de un shot gather donde se puede visualizar el fenómeno de ondas dispersadas, posiblemente causado por heterogeneidades en el subsuelo.  

Múltiples

Reflexiones secundarias con trazado de rayos entre interfases (Múltiples de periodo corto) e intrafases (Múltiples de periodo largo). Las ondas guiadas contienen energía supercrítica de múltiples. 

Los múltiples de periodo corto son aquellos que se generan por reflexiones múltiples dentro de una capa de espesor reducido, donde la separación entre los eventos reflejados es pequeña. También se les llama múltiples internos o múltiples inter-capa.

Los múltiples de periodo largo son aquellos que se generan por reflexiones múltiples entre interfaces más alejadas entre sí, como la superficie y una capa profunda o la capa de agua y el lecho rocoso. También se conocen como múltiples de fondo o múltiples de superficie.

Otro fenómeno de importancia dentro de los múltiples es el ghosting; En sísmica de reflexión se refiere a un fenómeno que ocurre cuando las ondas sísmicas generadas por una fuente (como un explosivo o un vibrador) se reflejan en la superficie del agua (en la sísmica marina) o en la superficie terrestre (en la sísmica terrestre) antes de ser registradas por los receptores (geófonos o hidrófonos). Esta reflexión adicional genera una señal secundaria, conocida como "ghost" o "fantasma", que interfiere con la señal primaria de interés.

En sísmica de reflexión, un "pegleg" es un tipo de múltiple que se genera cuando una onda sísmica se refleja varias veces entre diferentes interfaces en el subsuelo antes de llegar a los receptores. A diferencia de los múltiples "normales", que típicamente involucran reflexiones repetidas entre las mismas dos capas (por ejemplo, entre la superficie del agua y el fondo marino en sísmica marina), los peglegs se producen cuando las ondas se reflejan de forma sucesiva en más de una interface, resultando en trayectorias más complejas.

Para mitigar los peglegs en sísmica de reflexión, se utilizan técnicas de filtrado en el dominio del tiempo y de frecuencia, como la deconvolución predictiva y el filtrado por transformada de Radon, que ayudan a suprimir estos múltiples. La migración avanzada, como la migración en profundidad antes del apilamiento (PSDM), permite diferenciar entre peglegs y reflexiones primarias al considerar las variaciones de velocidad y las trayectorias complejas. Además, un diseño de adquisición mejorado que aumente la cobertura y la diversidad de azimut y offset proporciona datos adicionales que facilitan la identificación y atenuación de los peglegs.

Figura 23. A). Representación de los trazados de rayos de distintos tipos de múltiple. A: Reverberación de fondo de agua; B: Reverberación de capa de intemperismo. C: Fantasma por tiro de dinamita (Exploración terrestre). D: Múltiple "Pata de palo" o "Pegleg". E: Múltiple Superficie/Fondo marino. F: Múltiple complejo de alto nivel. 

B). Sección sísmica en doble tiempo de viaje, donde se aprecia la reflexión del fondo marino y el multiple que se encuentra a un doble tiempo de viaje, con incremento en el echado del reflector, así como un cambio en la polaridad. Se puede identificar la similaridad en la topografía de la reflexión.  

Son atenuados por diferentes métodos, los cuáles están basados en discriminación por sobrecorrimiento, el cuál causa el comportamiento periódico de los múltiples. 

Ruido incoherente

Figura 24. Visualización de distintos tipos de ruido incoherente, así como "Ground roll". 

Ruido de cable: Ruido lineal con baja amplitud y frecuencia. Aparece principalmente en puntos de tiro a tiempos de llegada tardíos. 

Líneas de alta tensión: Trazas ruidosas en forma de onda de monofrecuencias (50-60 Hz). Se pueden atenuar con filtros Notch. 

Ganancia en el Procesamiento Sísmico

En sísmica de reflexión, los tipos de ganancia son técnicas de procesamiento utilizadas para ajustar la amplitud de las señales sísmicas y mejorar su visibilidad en los registros, compensando la atenuación de las ondas sísmicas a medida que viajan a través del subsuelo. A continuación, se describen los principales tipos de ganancia utilizados:

1. Ganancia Lineal (Linear Gain)

• Consiste en aplicar un factor de ganancia constante a todas las muestras de una traza sísmica. Es una técnica simple que amplifica las amplitudes en igual proporción, pero no compensa de manera efectiva la atenuación exponencial de las ondas sísmicas con la distancia o el tiempo.
• Fórmula: $A_{\text{ajustada}} = G \cdot A_{\text{original}}$
• Donde:
  • $A_{\text{ajustada}}$ es la amplitud ajustada.
  • $G$ es el factor de ganancia constante.
  • $A_{\text{original}}$ es la amplitud original de la señal.

2. Ganancia de Escala Automática (Automatic Gain Control, AGC)

• AGC es un método que ajusta automáticamente las amplitudes de las señales sísmicas en función de una ventana de tiempo predefinida. La ganancia se calcula de modo que las amplitudes promedio dentro de esta ventana se mantengan constantes a lo largo de la traza. Es útil para resaltar eventos de amplitud baja o débil, pero puede distorsionar las relaciones de amplitud relativas entre eventos.
• Fórmula: $A_{\text{ajustada}} = \frac{A_{\text{original}}}{\text{Media}_\text{ventana}} \cdot \text{Media}_\text{ventana\_objetivo}$
• Donde:
  • $\text{Media}_\text{ventana}$ es la media de las amplitudes en una ventana de tiempo específica.
  • $\text{Media}_\text{ventana\_objetivo}$es la media de amplitudes deseada.
  • $A_{\text{ajustada}}$es la amplitud ajustada.

3. Ganancia Exponencial (Exponential Gain)

• Este tipo de ganancia aplica un factor exponencial que aumenta con el tiempo de viaje, compensando la atenuación de las ondas sísmicas de forma más natural que la ganancia lineal. Es particularmente útil en datos marinos, donde la energía se atenúa significativamente con la profundidad. Sin embargo, puede amplificar también el ruido de alta frecuencia.
• Fórmula: $A_{\text{ajustada}} = A_{\text{original}} \cdot e^{\gamma t}$
  
• Donde:
  • $e$ es la base de los logaritmos naturales (aproximadamente 2.718).
  • $\gamma$ es el factor de ganancia exponencial.
  • $t$ es el tiempo de viaje o la profundidad.

4. Ganancia Dependiente de la Trayectoria (Spherical Divergence Correction)

• Corrige la atenuación de la energía sísmica debido a la divergencia esférica de las ondas sísmicas al propagarse desde la fuente. Este método aplica un factor de corrección inversamente proporcional a la distancia recorrida por la onda, compensando así la disminución de amplitud relacionada con la expansión geométrica de la onda.
• Fórmula: $A_{\text{ajustada}} = \frac{A_{\text{original}}}{\sqrt{r}}$
• Donde:
  • $r$ es la distancia desde la fuente.
  • $A_{\text{ajustada}}$ es la amplitud corregida.

5. Ganancia de Potencia (Power Gain)

• Este tipo de ganancia aplica una función de potencia al valor de la traza, donde el exponente se selecciona para realzar las señales de interés. Se utiliza principalmente para enfatizar ciertas características de la señal, aunque puede ser menos común que otras técnicas de ganancia.
• Fórmula: $A_{\text{ajustada}} = A_{\text{original}}^n$
• Donde:
  • $n$ es el exponente de ganancia.
  • $A_{\text{original}}$ es la amplitud original.

6. Ganancia Logarítmica (Logarithmic Gain)

• Aplica una función logarítmica a las amplitudes de las señales, comprimiendo las amplitudes altas y expandiendo las bajas. Es útil para visualizar eventos de amplitud baja junto a eventos de amplitud alta en la misma traza, sin saturar el rango dinámico del registro.
• Fórmula: $A_{\text{ajustada}} = \log(A_{\text{original}} + c)$
  
• Donde:
  • $c$ es una constante para evitar logaritmos de cero.
  • $A_{\text{ajustada}}$ es la amplitud ajustada.

7. Ganancia por Análisis Espectral (Spectral Balancing)

• Consiste en aplicar diferentes factores de ganancia a diferentes bandas de frecuencia para equilibrar la energía a lo largo del espectro. Esta técnica mejora la resolución de los datos al compensar las pérdidas de frecuencia específicas causadas por la absorción y dispersión en el subsuelo.
• Fórmula: $A_{\text{ajustada}}(f) = A_{\text{original}}(f) \cdot G(f)$
  
• Donde:
  • $A_{\text{original}}(f)$ es la amplitud original en la frecuencia $f$.
  • $G(f)$ es el factor de ganancia en la frecuencia $f$.

8. Ganancia por Descomposición de Modos (Mode Decomposition Gain)

• Esta técnica involucra la separación de diferentes modos de onda (como ondas de superficie y ondas P) y la aplicación de diferentes factores de ganancia a cada uno de ellos. Permite mejorar la calidad de la imagen sísmica al realzar señales útiles y reducir el ruido no deseado.
• Fórmula: $A_{\text{ajustada}} = A_{\text{original}} \cdot G_m$
• Donde:
  • $G_m$ es el factor de ganancia específico para el modo $m$.
  • $A_{\text{original}}$ es la amplitud original.

Bibliografía

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[2] Sheriff RE, Geldart LP. Exploration Seismology. 2nd ed. Cambridge: Cambridge University Press; 1995.

[3] Cox MJ. Static Corrections for Seismic Reflection Surveys. Tulsa, OK: Society of Exploration Geophysicists; 1999.

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[5] Graniel Vázquez, Jessica (Junio, 2013). Tesis: Aspectos Importantes del Procesado de Datos Sísmicos. Instituto Politécnico Nacional.

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[8] Salamanca, Andres (Junio, 2016). Corrección estática para onda convertida mediante interferometría sísmica. Obtenido de ResearchGate

[9] Braile, Larry (Junio, 2016). A Short Course in Seismic

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Publicación realizada por Hugo Olea y Kevin García

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