An Automatic First Arrival Picking Based on Texture Segmentation For Exploring Seismic Data. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF An Automatic First Arrival Picking Based on Texture Segmentation For Exploring Seismic Data-Ahmed Elmak.pdf Restricted to Repository staff only until 14 August 2024. Download (8MB)

Arabic Abstract

يلعب تحديد زمن الوصول الأولى للموجات الزلزالية دورا ً رئيسا ً في معالجة البيانات الزلزالية كما أنه من الضروري تحديده وانتقاءه بصورة دقيقة مما ينعكس إيجابا ً على تفسير باطن الأرض. في هذه الأطروحة، نستعرض طريقة جديدة لتحديد زمن الوصول الأولى للموجات الزلزالية بناء ً على التصنيف النسيجي لسجل البيانات الزلزالية. الهيكل الأساسي للطريقة المقترحة يتضمن تصنيف الظواهر الزلزالية التي يستعرضها سجل البيانات الزلزالية بناء ً على الخصائص النسيجية إلى ثلاثة شرائح أساسية عن طريق آلية التصنيف المرن المعروفة باسم FCM. قبل التصنيف النسيجي، يتم حساب المصفوفة النسبية لطاقة سجل البيانات الزلزالية و تُستغل لاحقا ً بعد التقسيم النسيجي لإضفاء قيمة إضافية لنقاط زمن الوصول الأولى للموجات الزلزالية عن طريق الضرب الحسابي للمصفوفة النسبية للطاقة بنقاط شريحة زمن الوصول الأولى للموجات الزلزالية، مما يساعد في مدنا بتوقع أولى لأزمنة الوصول الأولى للموجات الزلزالية. هذا التوقع الأولى يستخدم لاحقا ً للتنقيح والمعالجة بطرق تحاكي الخبير البشري المسؤول عن تحديد زمن الوصول الأولى للموجات الزلزالية يدوياً. تم استخدام الطريقة المقترحة لتحديد زمن الوصول الأولى لسجل بيانات زلزالي من النوع الاصطناعي و4 سجلات لبيانات زلزالية حقيقية. بلغت دقة الطريقة المقترحة 100% للسجل الاصطناعي عند إضافة ضجيج غاوس للبيانات بنسبة تصل إلى %10، بينما بلغت أقل نسبة دقة للبيانات الحقيقية %60، تم احتساب الدقة بحساب عدد نقاط الوصول الأولى للموجات الزلزالية التي تقع في مدى 20 ميلي ثانية أكثر أو أقل من النقطة الحقيقية. بشكل عام، الطريقة المقترحة تفوقت على كل من طريقة كوبن المعيارية وطريقة التجزئة بناء ً على الإسقاط على المجموعات المحدبة، حيث ارتفعت الدقة عند استخدام الطريقة المقترحة %17 أعلى لمجموع السجلات المستخدمة.

English Abstract

Seismic first arrival picking is a vital step in seismic data processing and analysis as it is necessary for accurate interpretation of subsurface geology. In this study, an innovative first arrival picking technique is proposed based on texture segmentation of seismic shot records for exploring seismic data. The seismic shot records are divided into three clusters (depending on the seismic event types) based on texture-extracted features and fuzzy c-means. This technique utilizes the industrial energy ratio procedure to be conducted prior to clustering and applied to the automatically selected segment that contains the first arrivals to recognize seismic shot points corresponding to the direct arrival picks, thereby highlighting initial estimates of the first arrival picks, which are further refined through enhancement and optimization sub-processes that mimics human expert behavior. The suggested procedure was tested on one synthetic and 4 real seismic shot records. Using the proposed technique, a picking accuracy of 100% was achieved for the synthetic data set with an additive Gaussian noise level of 10%, and more than 60% accuracy was achieved for the real data shot records, and all tests were within an absolute error tolerance of ±20 ms. Additionally, the proposed technique picks were more accurate than the picks of the standard industrial Coppen’s method as well as the projection onto convex sets segmentation technique by an overall average accuracy of approximately 17%.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Research > Remote Sensing Electrical
Department:	College of Engineering and Physics > Electrical Engineering
Committee Advisor:	Mousa, W.A.H.
Committee Members:	Zerguine, Azzedine and Al-Shuhail, Abdullatif
Depositing User:	Mr. Ahmed Elmak
Date Deposited:	20 Aug 2023 06:43
Last Modified:	20 Aug 2023 06:43
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/142472