井戸掘削監視学習による速度モデル構築：3D地震波とヘリコプター搭載トランジェント電磁気学の応用

特に乾燥地域における浅い地下は、垂直および水平方向の速度の不均一性が顕著なため、地震探査において大きな課題を提示します。従来の屈折に基づく到達時間反転技術は、浅い速度反転の解決において重要な制限に直面しており、全波形反転アプローチは陸地の地震環境で適用が困難です。集中的な地震探査が特徴の地域では、浅いアップホール、深いチェックショット、音響ログの形で井戸から得られる速度キャリブレーションが提供され、3D地震データによる速度モデル構築を支援します。反転に基づく3D速度モデリングのキャリブレーションにおいて井戸の速度情報を使用する方法は、通常、解釈的かつ主観的な方法に依存します。我々は、統計と機械学習に基づくアルゴリズムとソフトウェアを開発し、速度モデル構築のためにスパースなボアホール速度キャリブレーションと3D表面地震データセットをシームレスに統合します。その結果、井戸データによってキャリブレーションされた正確な3D速度モデルが構築されます。多波到達やヘリコプター搭載のトランジェント電磁気学などの他の高解像度地球物理データを入力として使用します。このアプローチの有効性は、合成のSEAM乾燥モデルおよび複雑な近地表および上覆条件で取得したフィールドデータへの応用によって示されます。