Identification et Déconvolution aveugle : Application aux signaux de sismique-réflexion sous-marine

par Benayad Nsiri

Thèse de doctorat en Traitement du signal et télécommunications

Sous la direction de Jean-Marc Boucher.

Soutenue en 2004

à Brest .


  • Résumé

    La déconvolution aveugle consiste à déterminer l'ondelette source et la séquence de réflectivité (la réponse du milieu). Dans cette thèse, nous avons principalement orienté le travail sur la déconvolution aveugle basée sur les critères du maximum de vraisemblance et de la moyenne a posteriori. Pour cela, nous avons appliqué des algorithmes stochastiques de type SEM et SAEM et de type MCMC pour l'approche bayèsienne. Une difficulté bien connue de ces algorithmes est leur sensibilité à l'initialisation de l'ondelette. Pour résoudre ce problème, on a proposé une nouvelle méthode qui permet la détection des optima locaux de l'ondelette, utilisée conjointement au critère du maximum de kurtosis pour le choix de l'optimum global de l'ondelette. De plus, l'application directe des algorithmes pour une réponse impulsionnelle longue de l'ondelette donne une muavaise estimation de cette dernière. Pour remédier à ce problème, on propose une estimation de l'ondelette en deux temps.


  • Résumé

    In seismic deconvolution, a blind approach must be considered when the reflectivity sequence, the source wevelet signal and the noise power level are unknown. Blind deconvolution aims to determine the wavelet source and the reflectivity sequence. In this thesis, we mainly focused our work on blind deconvolution in the maximum likelihood and a posterior via SEM algorithm and Bayesian approach using MCMC method. A well-known difficulty is the sensitivity of these algorithms to the wavelet initialization. A new methods is proposed to solve this problem. It consists in detecting the wavelet local optima, before using the maximum kurtosis criterion in order to choose the wavelet global optimum. In some experiments of practical interest where the wavelet is quite long, wavelet estimators generally have high variances. We propose a new method that overcomes this problem within the framework of classical blind deconvolution techniques. In this context, a two-step approach is proposed.

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Informations

  • Détails : 135 p.
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 129-135

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  • Cote : 04 BRES 2022
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