Filtrage de données sismiques multicomposantes et estimation de la polarisation

par Caroline Paulus

Thèse de doctorat en Signal, image, parole, télécoms

Sous la direction de Jérôme Mars.

Soutenue en 2006

à Grenoble, INPG .


  • Résumé

    Les capteurs multicomposantes sont de plus en plus utilisés pour les acquisitions sismiques. Ils peuvent enregistn le déplacement dans plusieurs directions de l'espace ainsi que les variations de pression. Le développement de traitements adaptés à ce type de données est nécessaire. Le but de ce travail de thèse est de développer une métho permettant d'une part le débruitage de données sismiques multicomposantes, la séparation des différents champs d'ondes ou encore l'estimation de la polarisation des ondes et de leur direction d'arrivée (DDA). Cette méthode, appelée filtrage matriciel large-bande multicomposante (MCWB-SMF pour MultiComponent WideBand SpectraJ Matrix Filtering en anglais) dérivée de la méthode monocomposante, prend en compte l'information de polarisation et traite les différentes composantes de façon globale et non indépendamment. Le principe utilisé est celui de la décomposition en valeurs propres d'une matrice spectrale pour permettre une séparation efficace de l'espace des données de départ en deux espaces complémentaires (sous-espace signal et sous-espace bruit).


  • Pas de résumé disponible.

  • Titre traduit

    Multicomponent seismic data filtering and polarization estimation


  • Résumé

    As multicomponent sei smic acquisitions (3C and 4C) are now commonly used, specific processings for multicomponent data sets are required. This type of sensors are en able to record partic1e displacement and variatil of pressure. The aim of this work is to develop a method allowing denoising of multicomponent sei smic data, separation of the various wavefields and estimation of waves polarization and direction of arrivaI (DO A). The proposed method, called MultiComponent WideBand Spectral Matrix Filtering (MCWB-SMF) derived from monocomponent spectral ma tri x filtering method, takes into account polarization information and treats the vario components in a global way instead of independently. This subspace method is based on the eigenvalue decomposition of a global spectral matrix to allow an effective separation of the initial space in two complementar spaces (subspace signal and subspace noise).

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Informations

  • Détails : 1 vol. (153 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p. 145-153

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  • Bibliothèque : Service interétablissements de Documentation (Saint-Martin d'Hères, Isère). Bibliothèque universitaire de Sciences.
  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : TS06/INPG/0090
  • Bibliothèque : Service interétablissements de Documentation (Saint-Martin d'Hères, Isère). Bibliothèque universitaire de Sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TS06/INPG/0090/D
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