Jeofizik, 2012, 17, 3-12 doi: 11.b06/jeofizik-0911-09 OFSET BAĞIMLI ÖNKESTİRİM DEKONVOLÜSYONU Offset-Dependent Predictive Deconvolution GÜNEY, R.1*, KARSLI, H.2, DONDURUR, D.3 Karadeniz Teknik Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Jeofizik Müh., TRABZON, TÜRKİYE • rguney@ktu.edu.tr 1 2 Karadeniz Teknik Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Jeofizik Müh., TRABZON, TÜRKİYE • hkarsli@ktu.edu.tr 3 Dokuz Eylül Üniversitesi, Deniz Bilimleri ve Teknoloji Enstitüsü, Bakü Bulvarı No:100, İnciraltı İZMİR,TÜRKİYE • 3derman.dondurur@deu.edu.tr ÖZET ABSTRACT Sismik veri-işlem akışının değişmez bir aşaması olan dekonvolüsyon işlemi matematiksel olarak bir ters çözüm işlemidir ve yaygın olarak sismik verilerin zamansal ayrımlılığını arttırmak için kullanılır. Önkestirim dekonvolüsyonu sismik sinyaldeki yankılanmaları, salınımları, kısa yollu ve hatta uzun yollu tekrarlıları sönümlemek için yaygın olarak kullanılan istatistiksel bir dekonvolüsyon türüdür. Önkestirim dekonvolüsyonunun uygulanabilirliği ve performansı iki önemli parametre olan kestirim uzaklığı ve operatör uzunluğuna bağlıdır. Her iki parametre de sismik sinyalin özilişkisi analiz edilerek belirlenir. Genel olarak kestirim uzaklığı çıkış sinyalinin zamansal ayrımlılığını kontrol eden parametredir. Küçük seçilirse zamansal ayrımlılık artar, ancak bu durumda birincil yansımalara zarar verebilir ve dolayısıyla Sinyal/Gürültü oranı azalır. Operatör uzunluğu ise önkestirim dekonvolüsyonu ile süzülecek kısmı ve performansı kontrol eden parametredir. Bununla birlikte, geleneksel ofset boyunca sabit parametre yaklaşımı ile istenilen süzgeçleme sağlanamaz. Bu çalışmada önkestirim dekonvolüsyonun iki önemli parametresinin belirlenmesinde karşılaşılan problemlerin çözümüne yönelik yeni yaklaşım geliştirilmiştir. Yaklaşımın dayandığı temel düşünceyi, ön veri işlem aşamalarından geçmiş bir atış kaydının özilişkisi üzerinde birincil yansıma olayları arasındaki zaman farklarının uzak alıcılara doğru azalması ve kaynak dalgacığın periyodunun genişlemesi oluşturmaktadır. Bu yaklaşımın detaylı analizleri yapay ve gerçek veriler üzerinde yapılmış ve neden-sonuç ilişkilerine göre önkestirim dekonvolüsyonun uygulanabilirliği ve performansı tartışılmıştır. Buna göre, uygulamada operatör boyu uzak ofsetlere doğru kısaltılırken, kestirim uzaklığı ise artırılmıştır. Sonuç olarak, uzaklık bağımlı değişken parametrelerin kullanımının sabit parametrelere göre performansı arttırdığı gözlenmiştir. Deconvolution a fundamental stage of seismic data processing is an inverse process as a mathematical inverse process and it is generally used to improve temporal resolution of seismic section. Predictive deconvolution is a statistical type of the deconvolution which is commonly used to attenuate reverberation, short path and also long path multiples in seismic data. The applicability and the performance of predictive deconvolution are based on two significant parameters, prediction distance and operator length. Both parameters are determined by analyzing the autocorrelation of seismic signal. Prediction distance is the parameter which controls the temporal resolution of input signal. If it is shorter, temporal resolution increases. However, it might damage primary reflections and therefore, Signal/ Noise (S/N) ratio can decrease. Operator length is the parameter which controls the performance and part to be filtered with predictive deconvolution. On the other hand, the traditional approach which is the acceptance of these parameters as constant cannot provide desired filtering. A new approach has been developed to solve the problems encountered in the determination of the two significant parameters of predictive deconvolution in this study. The basic concept arises from the observations that time differences between the primaries decrease and the period of source waveform increases along offset. Detailed analysis of this approach was done on synthetic and real data and the applicability and the performance of predictive deconvolution were discussed in terms of cause and effect relations. Therefore, prediction distance was increased, while the operator length was shortened towards the far offsets. It was observed that the use of the offset dependent parameters increased the performance of the deconvolution process with respect to those obtained from constant parameter deconvolution. Anahtar Sözcükler: Kestirim uzaklığı, operatör uzunluğu, Sinyal/Gürültü oranı, ayrımlılık. Keywords: Prediction distance, operator length, S/N ratio, resolution. © 2012 TMMOB Jeofizik Mühendisleri Odası 4 Güney, R., Karslı, H., Dondurur, D. GİRİŞ bilgileri de sönümleyebilir. Önkestirim dekonvolüsyonu kaydın öz ilişkisinden kestirilen parametreler (kestirim Dekonvolüsyon kavramı yansıma uzaklığı ve operatör uzunluğu) ile tasarlanan süzgeç sismolojisinde eski bir kavramdır. yardımıyla gerçekleştirilmektedir. Ayrıca özilişki 1950 yılında Massachusetts Institute fonksiyonundan belirlenen en yakın ikinci olay of Technology (MIT)’ de lisansüstü özilişki analizinde çok önemlidir. Bu nedenle özilişki öğrencisi olan Enders ROBINSON, yine MIT fonksiyonunun iyi analiz edilebilmesi adına atış kayıtları çalışanları olan Nobert WIENER, Norman olabildiğince gürültülerden arındırılması gerekir. LEVINSON ve iktisatçı Paul SAMUELSON bir Birtakım ön veri-işlem adımları (istenmeyen izlerin yansıma kaydının ‘konvolüsyon modeli’ ve alanların atılması, bant geçişli ve/veya f-k süzgeci) olduğunu keşfederek dekonvolüsyon uygulanan bir atış kaydının öz ilişkisinden belirlenen çalışmalarını başlatmışlardır. bu parametreler çıkışın ayrımlılığını ve dekonvolüsyon İlk yıllardan günümüze dekonvolüsyonla ilgili farklı işleminin performansını etkilemektedir. disiplinleri içine alan birçok alanda sayısız makale Bu çalışma ön kestirim dekonvolüsyonunda yayınlanmıştır. Çoğu çalışma, kaynak dalgacığın kullanılan kestirim uzaklığı ve operatör uzunluğu karışık fazlı ve/veya yansıma katsayısı fonksiyonunun parametrelerinin belirlenmesi üzerine odaklanmıştır. spektrumunun düz olduğu (bütün frekanslarda eş genlik Geleneksel uygulamalarda bu iki parametre atış seviyesi) varsayımına dayanan basit konvolüsyon kayıtlarının öz ilişki fonksiyonları üzerinde sabit değerler modellerini esas almıştır. Düz olmayan yansıma katsayısı olarak belirlenmektedir. Ancak çok iyi bilinmektedir ki, fonksiyonunun spektrumu ise halen daha gelişigüzeldir, birincil yansıma ve tekrarlıların özilişki fonksiyonları fakat yüksek frekans bakımından zengindir ve düşük uzaklığa bağlı olarak değişkenlik göstermektedir. frekans içeriği zayıftır. Marschall ve Knecth (1986) Bu nedenle bu çalışmada ilk olarak önkestirim yansıtıcı düzeltilmiş dekonvolüsyon (reflectivity- dekonvolüsyon uygulamasında kullanılan iki önemli corrected deconvolution) önermişler ve ters çözüm parametrenin belirlenmesindeki geleneksel yaklaşımlar işlemlerine eklemişlerdir. Carrion (1986) tekrarlıların değerlendirilmiş ve ortaya çıkan sorunlar irdelenmiştir. bastırılması için tabaka silme tekniğini ortaya atmış ve Daha sonra bu iki parametrenin uzaklığa bağlı olarak Carrion ve Braga (1990) ardışık iz dekonvolüsyonunu değişkenliği göz önüne alınarak yapılan parametre geliştirmişlerdir. Jensen ve diğ. (1988) yansıma katsayıları kestirimlerinin sonuçlar üzerinde nasıl etkidiği detaylı serisinin düz olmadığı durumları gidermişlerdir. Ulrych olarak incelenmiştir. ve Matsouka (1991) önkestirim dekonvolüsyon çıkışının karakterini vermişlerdir. Porsani ve Ursin (1998) karışık faz dekonvolüsyonu tasarlamışlardır. YÖNTEM Çeşitli amaçlarla kullanılan birçok dekonvolüsyon Dekonvolüsyon sismik dalgacığı sıkıştırır, hayalet türü mevcuttur. Önkestirim dekonvolüsyonu bunlardan yansımaları ve tekrarlı yansımaları yok eder (Dondurur, sadece biridir. Robinson (1966) tarafından tanımlanan 2009). Önkestirim dekonvolüsyonu istatistiksel bir önkestirim dekonvolüsyonunun, tekrarlıların yöntemdir. Yani, yansıma katsayısı serisinin gelişigüzel sönümlenmesi için kullanışlı bir araç olduğunu ifade olduğu varsayılarak, sismik sinyalin özilişkisinin etmiş ve daha sonra bu düşünce Peacock ve Treitel başlangıç kısmının kaynak dalgacığının özilişkisine (1969) çalışmaları tarafından desteklenmiştir. Önkestirim eşit olduğu kabul edilir. Böylece özilişki fonksiyonu dekonvolüsyonu istenilen çıkış dalgacığının kontrolünü kullanılarak kaynak dalgacığı ve sismik sinyalin hata sağlar ve böylece ayrımlılık derecesini belirler. Bu bileşenleri (yankılanma, salınım ve tekrarlılar) kestirilir. nedenle uygulamada tekrarlı yansımalar gibi periyodik Özilişkiden kestirilen ve kaynak dalgacığı ile hata olayların sönümlenmesinde yaygın olarak kullanılır. bileşenini içeren (Şekil.1a) özilişki noktaları ile konvole Gibson ve Larner (1984) önkestirim dekonvolüsyonunun edildiğinde kestirilen hatayı (Şekil.1b) verecek bir karışık fazlı kaynak dalgacıklarına çözüm olabileceğini kestirim süzgeci ( a , a , a ,L , a ) tasarlanır göstermiştir. Ulrych ve Matsuoka (1991) minimum 0 1 2 n �1 (Denklem 1). fazlı olmayan kaynak dalgacıklarının yinelemeli bir yöntemle faz düzeltmesi (phase correction) yöntemi ile karşılaştırarak kestirim uzaklığı parametresinin dalgacığın r2 L rn−1 ⎤ ⎡ a0 ⎤ ⎡ rα ⎤ ⎡ βr0 r1 periyoduna eşit olması gerektiğini belirtmiştir. Porsani ⎥⎢ a ⎥ ⎢ r ⎥ ⎢r β r r L r ve Ursin (2007) çok kanallı önkestirim dekonvolüsyonu − 1 0 1 2 n ⎥ ⎢ 1 ⎥ ⎢ α +1 ⎥ ⎢ yöntemini kullanarak tekrarlı yansımaların daha iyi ⎢ r2 r1 βr0 L rn−3 ⎥ ⎢ a 2 ⎥ = ⎢ rα + 2 ⎥ bastırılabileceğini göstermişlerdir. Yansıma sismolojisinde etkin olarak kullanılan önkestirim dekonvolüsyonu zamanda ayrımlılığı arttırarak daha kolay yorumlanabilir sismik kesitler üretmektedir. Ancak yanlış uygulanacak bir önkestirim dekonvolüsyonu işlemi sismik veride yansımalara ait ⎢ ⎢ M M M O ⎢⎣ rn−1 rn−2 rn−3 L ⎥⎢ ⎥ M⎥⎢ M ⎥ βr0 ⎥⎦ ⎢⎣a n−1 ⎥⎦ ⎥ ⎢ ⎢ M⎥ ⎢⎣rα + n−1 ⎥⎦ (1) © 2012 TMMOB Jeofizik Mühendisleri Odası, Jeofizik, 2012, 17, 3-12 $ !$ ! $ ! (1) ! $ !$ ! $ ! ! ! $ ! ! $ ! ! % rn'1 rn'2 rn'3 " ) r0 " $%an'1 !" $%r( + n'1 !" önbeyazlatma katsayısı ( " = 1 + ! ), ai : )r0 !" $%an'1 !" $%r( +n'1 !"Burada, ri : sismik sinyalin özili"ki noktaları, ! : yüzdeOfset Bağımlı Önkestirim Dekonvolüsyonu 5 li"ki noktaları, ! : yüzde önbeyazlatma katsayısı ( " = 1 + ! ), ai : süzgeç katsayılarını temsil etmektedir. çıkışıönbeyazlatma (Güney ve diğ., katsayısı 2010). Özilişki sinyalin özili"ki noktaları, ! :: yüzde ( " =(a), ), ai : hata 1 + !Kestirilen Burada,ri :rsismik ektedir. Burada, i : sismik sinyalin özilişki noktaları, n '3 ( +2 2 oktaları, !yüzde : yüzdeönbeyazlatma önbeyazlatma katsayısı katsayısı ( " = 1 + ! ), ai : süzgeç (b) ve istenen önkestirim dekonvolüsyon çıkışı. süzgeç katsayılarını temsil etmektedir. katsayılarını temsil etmektedir. Figure 1.tekrarlı Prediction filter design with verirken, using Kestirilen bilgi sismik verideki yansımaları r. autocorelation function and predictive deconvolution Kestirilen bilgi sismik verideki tekrarlı yansımaları mik verideki tekrarlı yansımaları verirken, output (Güney etkestirim al., 2010). (a), düzenlenen hataAutocorrelation süzgeci ise birincil verirken, ( f i = 1, 0,!,0 ,!a0 ,!a1 ,!a 2 ,!,!a n !1 ) "eklinde $# " prediction error (b) and desired predictive deconvolution "eklinde düzenlenen kestirim hata süzgeci ise birincil ) Kestirilen bilgi sismik verideki tekrarlı yansımaları verirken, n !1 ADET verideki tekrarlı " !1 yansımaları verirken, output. "eklinde düzenlenenoperatörüdür. kestirim hata süzgeci ise birincil ( f = 1 , 0 , ! , 0 , ! a , ! a , ! a , ! , ! a ) şeklinde düzenlenen kestirim hata süzgeci ise birincil yansıma serisinin elde edilece#i dekonvolüsyon "eklinde düzenlenen kestirim hata süzgeci ise birincil i 0 1 2 n ! 1 $#" i dekonvolüsyon yansıma" !operatörüdür. serisinin elde edileceği dekonvolüsyon 1 ADET Dekonvolüsyon işlemi genellikle yığmadan önce operatörüdür. onvolüsyonyansıma operatörüdür. serisinin elde edilece#i dekonvolüsyon operatörüdür. atış veya Ortak Derinlik Noktası (ODN) gruplarına Denklem (1)’e bakıldı#ında Denklem (1)’e bakıldığında sağlıklı birsa#lıklı sonucunbir sonucun elde edilebilmesi için özili"ki matrisinin uygulanırken yığma sonrasında da uygulamak a#lıklı bir eldeiçin edilebilmesi için özili"ki matrisinin eldesonucun edilebilmesi özilişki matrisinin bozuk yapılı mümkündür. Ancak yığmadan bozuk yapılı olmaması gerekir. Bu durumu ortadan kaldırmak için önce giri"in uygulanan özili"kisine olmaması gerekir. Bu için durumu ortadan kaldırmak ı bir Bu sonucun elde edilebilmesi özili"ki matrisinin dekonvolüsyon işlemi daha sağlıklı bir hız kir. durumu ortadan kaldırmak için giri"in özili"kisine Denklem bakıldı#ında sa#lıklı biruygulanır. sonucun elde edilebilmesi için özili"ki matrisininanalizi için girişin(1)’e özilişkisine önbeyazlatma önbeyazlatma uygulanır. Önbeyazlatma sadece dekonvolüsyon operatörü çözümündeki sayısal yapılmasını sağlayacaktır. Ayrıca dekonvolüsyon sonrası Bu durumuÖnbeyazlatma ortadan kaldırmak giri"in özili"kisine sadeceiçinoperatörü dekonvolüsyon operatörü yazlatma sadece dekonvolüsyon çözümündeki sayısal bozuk yapılı olmaması gerekir. Bu durumu ortadan kaldırmak için giri"in özili"kisine oluşan gürültülerin de yığma işlemi ile sönümlendiği çözümündeki sayısal kararsızlığın önüne geçmek için kararsızlı#ın geçmek için kullanılır. Pratikte yığma %0.1% !öncesi %%1 önbeyazlatma ma sadece dekonvolüsyon operatörüönüne çözümündeki sayısal düşünülürse, dekonvolüsyonunstandarttır daha kullanılır. Pratikte %0.1≤ ≤%1 önbeyazlatma standarttır çin kullanılır. Pratikte uygulanır. %0.1% ! %%1 önbeyazlatma standarttır önbeyazlatma Önbeyazlatma sadece dekonvolüsyon operatörü çözümündeki sayısal da bu avantajlı olduğu açıktır. Yapılan uygulamalar (Yılmaz,%0.1% 2001) Bu 2001) çalışmadaki dekonvolüsyon (Yılmaz, . Bu tüm çalı"madaki tüm dekonvolüsyon uygulamalarında %0.1 önbeyazlatma ullanılır. Pratikte önbeyazlatma standarttır ! .%%1 görüşü destekleyecek niteliktedir. daki tüm uygulamalarında dekonvolüsyon uygulamalarında önbeyazlatma %0.1 önbeyazlatma uygulanmıştır. kararsızlı#ın önüne geçmek için %0.1 kullanılır. Pratikte %0.1% standarttır ! %%1 önbeyazlatma üm dekonvolüsyon uygulamalarında %0.1 önbeyazlatma uygulanmı"tır. Buna göre, önkestirim dekonvolüsyon i"lemi a"a#ıdaki gibi gerçekle"tirilir. Buna göre, önkestirim dekonvolüsyon işlemi aşağıdaki estirim dekonvolüsyon i"lemi a"a#ıdaki gibi gerçekle"tirilir. (Yılmaz, 2001) . Bu çalı"madaki tüm dekonvolüsyon uygulamalarında %0.1 önbeyazlatma gibi gerçekleştirilir. m dekonvolüsyon i"lemi a"a#ıdaki gibi gerçekle"tirilir. Kestirim Uzaklığı (α) uygulanmı"tır. Buna göre, önkestirim dekonvolüsyon i"lemi a"a#ıdaki gibi gerçekle"tirilir. Önkestirim dekonvolüsyonunda ayrımlılığı kontrol (2) g i = xi * f i g i = xi * f i (2) eden kestirim uzaklığı; özilişkide kaynak dalgacığını (2) (2) temsil eden ve minimum salınıma sahip olması istenen uzaklık parametresidir. Kestirim uzaklığı (2)ne kadar küçük seçilirse ayrımlılık o kadar katsayılarını yüksek olacaktır. g f Burada, : çıkı"ı, : giri" sinyalini ve : kestirim hata süzgeci temsil i i i süzgeci hata katsayılarını temsil etmektedir. Denklem Bununla birlikte, yüksek frekanslı gürültü içeriği de lini ve fhata kestirim süzgeci katsayılarını temsil f sinyalini : kestirim hata süzgeci katsayılarını temsil i :ve i (2) ye göre süzgeç, giriş sinyali ile konvole edilerek artabilir ve birincil yansımalara ait en büyük genlikli etmektedir. Denklem (2) ye göre süzgeç, giri" sinyali ile konvole edilerek gerçekte istenen gerçekte istenen çıkış (Şekil eldesinyalini edilmeye çalışılır. üzgeç, giri" sinyali ile konvole gerçekte olaylar sönümlenebilir. S/G oranı azalabilir. x i : 1c) Burada, giri" ve f i istenen : kestirim hata süzgeci Böylece katsayılarını temsil öre süzgeç, giri" gsinyali ile edilerek konvole edilerekistenen gerçekte i : çıkı"ı, Bu nedenle kestirim uzaklığı belirlenirken ayrımlılık ile ($ekil 1c) elde edilmeye çalı"ılır. Şekil 1açıkı" özilişki fonksiyonu ve Şekil 1b kestirilen hata r. birlikte S/G oranı da göz önünde bulundurulmalıdır. çalı"ılır. bileşenini veya süzgeç tasarımında istenen çıkışıgiri" yanisinyali ile konvole edilerek gerçekte istenen etmektedir. Denklem (2) ye göre süzgeç, denklem 1’ in sağ tarafını temsil etmektedir, önkestirim çıkı" ($ekil 1c)sonucunda elde edilmeye çalı"ılır. dekonvolüsyon çıkış (Şekil 1c) elde kil 1b kestirilen hata$ekil bile"enini veyamevcut süzgeç tasarımında 1a özili"ki fonksiyonu ve $ekil 1b kestirilen hata bile"enini veya süzgeç tasarımında edilir. Kestirilen hata bileşeni içerisinde yaklaşıktasarımında 20ms ve $ekil 1b kestirilen hata bile"enini veya süzgeç kadaretmektedir, kaynak salınımı devam1’ etmektedir a# tarafınıyetemsil önkestirim dekonvolüsyon istenendalgacığın çıkı"ı yani denklem in sa# tarafını temsil etmektedir, önkestirim dekonvolüsyon 25-60ms aralığında tekrarlıönkestirim yansıma ’ in sa# ve tarafını etmektedir, dekonvolüsyon $ekil 1atemsil özili"ki fonksiyonu ve $ekilkestirilmiştir. 1b kestirilen hata bile"enini veya süzgeç tasarımında '" Bu durumda düzenlenen kestirim hata süzgeci ile hem '" kaynak salınımları tekrarlıtemsil etmektedir, önkestirim dekonvolüsyon istenen'"dalgacığın çıkı"ı yanifazla denklem 1’ inhem sa# de tarafını genlikleri soğrulabilir. " '" g = xi * f i x : giriş sinyalini ve f : kestirim Burada,i g i : çıkışı, i i x " Şekil 2. Temsili özilişki fonksiyonu. Figure 2. Representative autocorrelation function. Şekil 1. Özilişki fonksiyonu kullanılarak kestirim süzgecinin tasarlanması ve önkestirim dekonvolüsyon Bazı araştırmacılar kestirim uzaklığını özilişki fonksiyonunun 1. veya 2. sıfır kesim noktası olarak tanımlamışlardır. Fakat özilişki fonksiyonu, büyük genlikli ve küçük periyotlu sığ yansımaların etkisi altındadır. Bu nedenle ön veri işlem ve genlik kazancı uygulanmış verinin özilişkisinden kestirim yapmak en doğru olanıdır. Uzak alıcılara doğru genlik ve frekans soğrulması da göz önüne alınmalıdır. Böylelikle atış kaydı boyunca 1. veya 2. kesim noktası uzak alıcılara doğru artacaktır. © 2012 TMMOB Jeofizik Mühendisleri Odası, Jeofizik, 2012, 17, 3-12 6 Güney, R., Karslı, H., Dondurur, D. Operatör Uzunluğu (n) uzunluğu bundan küçük seçilemez (T1). Fakat süzgecin etkinliği arttırılmak istenirse operatör uzunluğu daha Operatör uzunluğu süzgecin performansını (kestirim uzaklığına bağlı olarak) kontrol eder ve özilişkiden büyük seçilebilir (T2). Eğer özilişki fonksiyonundan kestirilen hata bileşeninden daha büyük seçildiğinde belirlenen tekrarlı yansıma (a) varsa, bu tekrarlı yansıma performansı artmaktadır. Bir seviyeden sonra süzgeç da kaynak dalgacığın salınımı olarak düşünülerek performansında bir iyileşme olmamakla beraber işlem operatör uzunluğunun içine dâhil edilir (T3). Eğer birden operatör Fakat uzunlu#unun içine dâhil edilir (T3). E#er birden fazla yansıma tekrarlı yansıma b) hacmi de artmaktadır. gerçekte özilişkinin tahmin fazla tekrarlı (a ve (ab) vebelirlenirse bunlar da edilebilen kısmının, ilk geçiş bölgesinden sonraki en yakın belirlenirse bunlar da sönümlenebilir (T4). Kısaca özili"ki fonksiyonundan sismik fonksiyonundan sönümlenebilir (T4).kestirilen Kısacaveözilişki birincil yansıma nedeniyle sınırlı olduğu düşünüldüğünde kestirilen ve sismik sinyalde istenmeyen bütün olaylar sinyalde istenmeyen bütün olaylar önkestirim dekonvolüsyonu ile süzülür. Burada dikkat kestirilebilecek olan operatör uzunluğu da sınırlıdır. önkestirim dekonvolüsyonu ile süzülür. Burada dikkat edilmesi gereken husus, kestirilen olayın birincil yansıma olmaması gerekir. Şekil 3’ de ilk geçici bölge (sıfıra yakınsayan ilk edilmesi gereken husus, kestirilen olayın birincil yansıma geçiş bölgesi) kaynak dalgacığı temsil eder ve operatör olmaması gerekir. Şekil 3. Özilişki fonksiyonu ve operatör uzunluğu (Güney, 2011). #ekil 3. Özili"ki fonksiyonu ve operatör uzunlu#u (Güney, 2011). Figure 3. Autocorrelation function and operator length (Güney, 2011). Figure 3. Autocorrelation function and operator length (Güney, 2011). Özilişki Analizi ve Parametre Seçimi zaman farkı azalan bir karakter sergileyecektir (Şekil 5). Çünkü derinlikle hızın arttığı varsayımı kabul ediliyorsa Kabul edilenÖzili%ki varsayımlara göre, kendiniSeçimi birden fazla Analizi ve Parametre iki birincil yansıma arasındaki zaman farkı uzak alıcılara tekrarlayan kaynak dalgacığın bulunduğu bir sinyalin doğru azalacaktır. Böylelikle atış kaydının özilişkisinden Kabul edilendalgacığın varsayımlara göre, kendini birden fazla tekrarlayan kaynak dalgacı#ın bulundu#u özilişkisinde, bu kaynak birden fazla temsili ikinci en yakın olayın karakteri belirlenir ve önkestirim vardır. Bunlar birbirleri arasındaki zaman farklarına göre birden fazla temsili vardır. Bunlar birbirleri bir sinyalin özili"kisinde, bu kaynak dalgacı#ın dekonvolüsyonu işlemi ile sönümlenebilir. özilişki fonksiyonunda sıralanırlar (Şekil 4). arasındaki zaman farklarına göre özili"ki fonksiyonundaBu sıralanırlar ($ekilönkestirim 4). çalışmada; dekonvolüsyonunda daha Özilişki fonksiyonunun sıfıra yakınsayan ilk geçiş etkin şekilde parametre seçimi yapılabilmesi için; bölgesi kaynak dalgacığın minimum faz eşdeğeridir. fonksiyonunun sıfıra yakınsayan ilk tüm geçi" izler bölgesi kaynak minimum 1)Özili"ki Geleneksel dekonvolüsyon i"leminde sabitdalgacı#ın parametre seçimi faz uzak Sonraki ilk olay ise sinyaldeki en yakın iki olay arasındaki 1) için Geleneksel dekonvolüsyon işleminde tüm izler zaman farkı hakkında bilgi vermektedir (Şekil 4). En için sabit parametre seçimi uzak alıcılara göre mi yoksa e"de#eridir. Sonraki ilk olayyakın ise sinyaldeki en yakın iki olay arasındaki zaman farkı hakkında alıcılara göre mi yoksa alıcılara göre mi seçilmelidir? yakın ikinci olayın karakteri ise atış kaydının özilişki yakın alıcılara göre mi seçilmelidir? vermektedir ($ekil 4).veya En 2. yakın ikinci olayın karakteri iseyansımaların atı" kaydınıngenliklerini özili"ki 2)bilgi Kestirim uzaklı#ı için 1. kesim noktası özellikle derin fonksiyonu incelenerek belirlenebilir. Eğer en yakın 2) Kestirim uzaklığı için 1. veya 2. kesim noktası incelenerek belirlenebilir. E#er en yakın olay bir tekrarlı yansıma ise atı" kaydının olay bir tekrarlıfonksiyonu yansıma ise atış kaydının korumak için yeterli midir? özilişkisinde özellikle derin yansımaların genliklerini korumak için uzak alıcılara özili"kisinde doğru düz uzak bir alıcılara karakterdo#ru sergileyecektir, düz bir karakter sergileyecektir, yeterli midir? çünkü tekrarlı yansımaların sorularına cevap aranmaktadır. çünkü tekrarlı yansımaların hızları aynıdır. Eğer en hızları aynıdır. E#er en yakın olay birincil yansıma ise uzak alıcılara do#ru zaman farkı azalan yakın olay birincil yansıma ise uzak alıcılara doğru sorularına cevap aranmaktadır. bir karakter sergileyecektir ($ekil 5). Çünkü derinlikle hızın arttı#ı varsayımı kabul ediliyorsa iki birincil yansıma arasındaki zaman farkı uzak alıcılara do#ru azalacaktır. Böylelikle atı" kaydının özili"kisinden ikinci en yakın olayın karakteri belirlenir ve önkestirim dekonvolüsyonu i"lemi ile sönümlenebilir. Bu çalı"mada; önkestirim dekonvolüsyonunda daha etkin "ekilde parametre seçimi yapılabilmesi için; *" " Şekil 4. (a) İki #ekil yansımalı (b) üç yansımalı (c) iki yansımalı sinyalin özilişkisi, 4. (a)sinyal, !ki yansımalı sinyal, (b)sinyal üç yansımalı sinyal (c) iki yansımalı sinyalin(d) üç yansımalı sinyalin özilişkisi (Güney, 2011).özili"kisi, (d) üç yansımalı sinyalin özili"kisi (Güney, 2011). Figure 4. (a) Signal with (b) two signal with three (c) three autocorrelation of signal with two Figure 4. two (a)reflection, Signal with reflection, (b)reflection, signal with reflection, (c) reflection, (a) autocorrelation of signal with three reflection (Güney, 2011). autocorrelation of signal with two reflection, (a) autocorrelation of signal with three reflection (Güney, 2011). © 2012 TMMOB Jeofizik Mühendisleri Odası, Jeofizik, 2012, 17, 3-12 $ekil 5 gerçek bir atı" kaydının özil"kisini göstermektedir. Özili"ki fonksiyonunda yakla"ık Ofset Bağımlı Önkestirim Dekonvolüsyonu Şekil 5 gerçek bir atış kaydının özilşkisini göstermektedir. Özilişki fonksiyonunda yaklaşık 30ms civarında düz bir olay ve yaklaşık 65ms civarında uzak alıcılara doğru zaman farkı azalan bir olay gözlenmektedir. İlk olay tekrarlı yansıma ikinci olay birincil yansıma olarak değerlendirilirse; birincil yansımaya zarar vermemek için operatör uzunluğunu en uzak alıcılara göre değerlendirmek gerekir. Bu durumda kestirim uzaklığı ve operatör uzunluğu (N+α) toplamı 20ms den küçük olmak zorundadır (Şekil 6). Eğer yakın alıcılar temel alınarak daha büyük seçilirse uzak alıcılardaki birincil yansıma genlikleri sönümlenecektir (Şekil 7). Bunun yanında toplam operatör uzunluğu (N+α)<T1 olarak ayarlanmalıdır ki birincil yansımalar zarar görmesin. 7 parametre seçiminde ise yakın alıcılardaki süzgeç performansı arttırılarak birincil yansımalara zarar verilmemiştir (Şekil 8). HY HY #ekilŞekil 6. Hayalet yansıma içeren bir atı"içeren verisi vebir uzaklardaki kanallar temel 6. Hayalet yansıma atış verisi alınarak belirlenen parametreler ile önkestirim dekonvolüsyon ve kanallar temel alınarak belirlenen #ekiluzaklardaki 6. Hayalet yansıma içeren bir atı" verisi ve uzaklardaki kanallar temel uygulaması (HY: Hayalet Yansıma). alınarakilebelirlenen parametreler ile önkestirim dekonvolüsyon parametreler önkestirim dekonvolüsyon uygulaması uygulaması (HY: Yansıma). Figure 6. A shot gatherHayalet including ghost and predictive deconvolution (HY: Hayalet Yansıma). with determined parameters based on far ofsets (HY: Figure 6. application A shot gather including ghost and predictive deconvolution Figure Ghost). 6. A shot gather including ghost and predictive application with determined parameters based on far ofsets (HY: deconvolution application with determined parameters Ghost). based on far ofsets (HY: Ghost). HY HY Şekil 5. Gerçek bir atış kaydının özilişki fonksiyonu ve #ekil 5. Gerçek bir atı" kaydının özili"ki fonksiyonu ve ofset boyunca kestirim ofset boyunca kestirim uzaklığı (α)(n)veparametrelerinin operatör uzunluğu uzaklı#ı (�) ve operatör uzunlu#u belirlenmesi. (n) parametrelerinin belirlenmesi. Figure 5. Autocorrelation function of a real shot record and determining of #ekil prediction distance (�) and operator lengthof (n) a parameters. Figure 5. Autocorrelation function real shot record and determining of prediction distance (α) and operator length (n) parameters. Yapay ve Gerçek Verilere Uygulamalar 7. Hayalet yansıma içeren bir atı" verisi ve yakınlardaki kanallar temel belirlenen parametreler önkestirim dekonvolüsyon #ekil 7. alınarak Hayalet yansıma içeren bir atı"içeren verisiilevebir yakınlardaki kanallar temel Şekil 7. Hayalet yansıma atış verisi uygulaması. alınarak belirlenen parametreler ile önkestirim dekonvolüsyon ve yakınlardaki kanallar temel alınarak belirlenen Figure 7.uygulaması. A shot gather including ghost and predictive deconvolution parametreler ile önkestirim dekonvolüsyon uygulaması. with determined on neardeconvolution ofsets. Figure 7. application A shot gather including parameters ghost and based predictive application with determined parameters basedpredictive on near ofsets. A shot gather including ghost and Yukarıdaki soruların cevaplanabilmesi için, sabit parametre seçimi anlayı"ından uzakla"ılarakFigure 7. deconvolution uzaklık ba#ımlı Yapay parametreve seçimi geli"tirilmi"tir. kapsamda her bir sinyal için de#i"ken Gerçek VerilereBuUygulamalar application with determined parameters based on near ofsets. kestirim uzaklı#ı ve operatör uzunlu#u belirlenmi"tir. Kestirim uzaklı#ı uzak alıcılara do#ru Yukarıdaki soruların cevaplanabilmesi için, sabit artmakta ve operatör uzunlu#u da uzakanlayışından alıcılara do#ru azalmaktadır ($ekil 5 ve $ekil 8). parametre seçimi uzaklaşılarak uzaklık bağımlı parametre seçimi geliştirilmiştir. Bu kapsamda her bir sinyal için değişken kestirim uzaklığı ve operatör Ön veri i"lem adımları yapılmı" ve iki adet birincil yansıma ile hayalet yansıma içeren bir atı" " uzunluğu belirlenmiştir. Kestirim uzaklığı uzak alıcılara " verisi için uzak alıcılara göre ($ekil yakın alıcılara göre ($ekil ve de#i"ken parametreler doğru artmakta ve6),operatör uzunluğu da7)uzak alıcılara ($ekil 8) ile doğru önkestirim dekonvolüsyonu uygulanmı"tır. Yakın azalmaktadır (Şekil 5 ve Şekil 8).alıcılara göre parametre seçimi yapıldı#ında uzak alıcılardaki birincil yansıma genlikleri sönümlenmi"tir ($ekil 7). Uzak !!" !!" HY Ön veri işlem adımları yapılmış ve iki adet birincil alıcılara göreyansıma parametre seçimi yapıldı#ında birinciliçeren yansımalar fakat yakın ile hayalet yansıma birzarar atışgörmemi"tir verisi için uzak performansı alıcılara göre (Şekil 6),6).yakın alıcılara göre (Şekilise yakın alıcılardaki süzgeç dü"mü"tür ($ekil De#i"ken parametre seçiminde 7) veperformansı değişkenarttırılarak parametreler (Şekil 8) önkestirim alıcılardaki süzgeç birincil yansımalara zararile verilmemi"tir ($ekil 8). dekonvolüsyonu uygulanmıştır. Yakın alıcılara göre #ekil 8. Hayalet yansıma içeren bir atı" verisi ve de#i"ken parametreler ile Şekil 8. Hayalet yansıma içeren bir atış verisi ve parametre seçimi yapıldığında uzak alıcılardaki birincil önkestirim dekonvolüsyon uygulaması. dekonvolüsyon değişken ile önkestirim !," yansıma genlikleri sönümlenmiştir (Şekil 7). Uzak Figure 8. parametreler A shot gather including ghost and predictive deconvolution alıcılara göre parametre seçimi yapıldığında birincil uygulaması. " application with variable parameters. yansımalar zarar görmemiştir fakat yakın alıcılardaki Figuredekonvolüsyonunun 8. A shot gather etkisini including ghost predictive Ofset ba#ımlı önkestirim görmek için and yı#ma kesitlerini incelemek süzgeç performansı düşmüştür (Şekil 6). Değişken deconvolution application with variable parameters. gerekir. Bu kapsamda Dokuz Eylül üniversitesi Deniz Bilimleri ve Teknolojisi Enstitüsü Sismik Ekibi tarafından Seferihisar açıklarında 2 hat üzerinde toplanan sismik verilerden 1. hat © 2012 TMMOB Jeofizik Mühendisleri Odası, Jeofizik, 2012, 17, 3-12 için 4 farklı önkestirim dekonvolüsyonu 2. hat için ise 2 farklı önkestirim dekonvolüsyonu uygulanmı"tır. Her iki hat için de ProMAX veri i"lem programı üzerinden, aynı parametreler 8 Güney, R., Karslı, H., Dondurur, D. Ofset bağımlı önkestirim dekonvolüsyonunun etkisini görmek için yığma kesitlerini incelemek gerekir. Bu kapsamda Dokuz Eylül üniversitesi Deniz Bilimleri ve Teknolojisi Enstitüsü Sismik Ekibi tarafından Seferihisar açıklarında 2 hat üzerinde toplanan sismik verilerden 1. hat için 4 farklı önkestirim dekonvolüsyonu 2. hat için ise 2 farklı önkestirim dekonvolüsyonu uygulanmıştır. Her iki hat için de ProMAX veri işlem programı üzerinden, aynı parametreler kullanılarak yığma kesitleri elde edilmiştir. Değişken parametre seçimi ile önkestirim dekonvolüsyon uygulaması için ayrıca Matlab’ da yazılan program kullanılmıştır. Şekil 9’da 1. hattın herhangi bir atışı için ofset bağımlı önkestirim dekonvolüsyonunu göstermektedir. Çıkışın özilişkisine bakıldığında, kestirilen en yakın yansıma olayına kadar olan salınımlar ve tekrarlılar sönümlenmiştir. Şekil 9. Hat 1 den verisi için verisi ofset bağımlı dekonvolüsyonu. #ekil 9. bir Hatatış 1 den bir atı" için ofsetönkestirim ba#ımlı önkestirim dekonvolüsyonu. Figure 9. Offset dependent predictive deconvolution for a shot gather from line 1. Figure 9. Offset dependent predictive deconvolution for a shot gather from line 1. 1. hattın atış verilerine sırasıyla 7ms, 10ms, 12ms söylenebilir. İkinci kesim noktası olan 7ms (Şekil 11) kestirim uzaklıkları ve 43ms, 40ms, 38ms operatör ve 10ms (Şekil 12) kestirim uzaklıkları ile uygulanan uzunlukları ile toplam operatör boyu 50ms olan önkestirim dekonvolüsyon sonuçları hem S/G oranı hem 1. hattın atı" verilerine sırasıyla 7ms, 10ms, 12ms kestirim uzaklıkları ve 43ms, 40ms, 38ms önkestirim dekonvolüsyonları uygulanmıştır ve bir de de ayrımlılık bakımından 12ms lik kestirim uzaklığına hatta olan dekonvolüsyonsuz yığma kesitine (Şekil 10) dekonvolüsyon uygulanmadan yığma kesitleri eldeboyuve 50ms operatör uzunlukları ile toplam operatör önkestirim dekonvolüsyonları edilmiştir. Sabit parametre sonuçları karşılaştırıldığında göre daha kötü sonuçlar vermiştir. Buna ek olarak uygulanmı"tır bir deyansımalar dekonvolüsyon yı#ma önkestirim kesitleri eldedekonvolüsyonu edilmi"tir. Sabit(Şekil 14) 1200-1500ms arasında ve kalan 12ms uygulanmadan lik ofset bağımlı sonucunun da 12ms kestirim uzaklığına kestirim uzaklığına sahip önkestirim dekonvolüsyon parametre sonuçları kar"ıla"tırıldı#ında 1200-1500ms arasında kalan yansımalar 12ms göre lik daha iyi sonucunda (Şekil 13) daha iyi seçilebilmektedir. sonuç verdiği görülmektedir. uzaklı#ına sahip daha önkestirim dekonvolüsyon sonucunda ($ekil 13) daha iyi Ayrıca sığkestirim birimlerdeki ayrımlılığında iyi olduğu seçilebilmektedir. Ayrıca sı# birimlerdeki ayrımlılı#ında daha iyi oldu#u söylenebilir. !kinci kesim noktası olan 7ms ($ekil 11) ve 10ms ($ekil 12) kestirim uzaklıkları ile uygulanan önkestirim dekonvolüsyon sonuçları hem S/G oranı hem de ayrımlılık bakımından 12ms lik kestirim uzaklı#ına ve hatta dekonvolüsyonsuz yı#ma kesitine ($ekil 10) göre daha kötü sonuçlar vermi"tir. Buna ek olarak ofset ba#ımlı önkestirim dekonvolüsyonu ($ekil 14) sonucunun da 12ms kestirim uzaklı#ına göre daha iyi sonuç verdi#i görülmektedir. #ekil 10. Dekonvolüsyonsuz yı#ma kesiti Şekil 10. Dekonvolüsyonsuz yığma kesiti (hat 1). (hat 1). Figuresection 10. Stack sectiondeconvolution without deconvolution Figure 10. Stack without (line 1).(line 1). © 2012 TMMOB Jeofizik Mühendisleri Odası, Jeofizik, 2012, 17, 3-12 !%" #ekil 10. Dekonvolüsyonsuz yı#ma kesiti (hat 1). Figure 10. Stack section without deconvolution (line 1). Ofset Bağımlı Önkestirim Dekonvolüsyonu 9 Şekil 11. Kestirim α=7ms, operatör uzunluğu uygulanan önkestirim dekonvolüsyonu sonucu #ekil uzaklığı 11. Kestirim uzaklı#ı �=7ms, operatörn=43ms uzunlu#uilen=43ms ile uygulanan önkestirim dekonvolüsyonu sonucu elde edilen yı#ma kesiti (hat 1). elde edilen yığma kesiti (hat 1). Figure 11.deconvolution Predictive deconvolution output with prediction distance �=7ms, operator length Figure 11. Predictive output with prediction distance α=7ms, operator length n=43ms (line 1). n=43ms (line 1). !&" " #ekil 12. Kestirim uzaklı#ı �=10ms, operatör uzunlu#u n=40ms ile uygulanan önkestirim #ekil 12. Kestirimα=10ms, uzaklı#ı �=10ms, operatör uzunlu#u n=40ms ile uygulanan önkestirim Şekil 12. Kestirim uzaklığı operatör uzunluğu dekonvolüsyonu sonucu elde edilen yı#man=40ms kesiti (hat ile 1). uygulanan önkestirim dekonvolüsyonu dekonvolüsyonu sonucu elde edilen yı#ma kesiti (hat 1). sonucu elde edilen yığma kesiti (hat 1). Figure 12. Predictive deconvolution output with prediction distance �=10ms, operator length Figure 12. Predictive deconvolution output with prediction distance �=10ms, operator length n=40ms (line 1). Figure 12. Predictive deconvolution n=40ms (line 1).output with prediction distance α=10ms, operator length n=40ms (line 1). #ekil 13. Kestirim uzaklı#ı �=12ms, operatör uzunlu#u n=38ms ile uygulanan önkestirim #ekil 13. Kestirim uzaklı#ı sonucu �=12ms, uzunlu#u ile uygulananönkestirim önkestirim dekonvolüsyonu Şekil 13. Kestirim uzaklığı α=12ms, operatör uzunluğu n=38ms dekonvolüsyonu eldeoperatör edilen yı#ma kesiti n=38ms (hat ile 1). uygulanan dekonvolüsyonu sonucu elde edilen yı#ma kesiti (hat 1). sonucu elde edilen yığma kesiti (hat 1). Figure 13. Predictive deconvolution output with prediction distance �=12ms, operator length Figure 13. Predictive deconvolution output with prediction distance �=12ms, operator length n=38ms (line 1). Figure 13. Predictive deconvolution output with prediction distance α=12ms, operator length n=38ms (line 1). n=38ms (line 1). © 2012 TMMOB Jeofizik Mühendisleri Odası, Jeofizik, 2012, 17, 3-12 10 Güney, R., Karslı, H., Dondurur, D. #ekil 14. Kestirim uzaklı#ı ve Operatör uzunlu#unun de#i"ken seçilerek uygulanan önkestirim Şekil 14. Kestirim uzaklığı ve Operatör uzunluğunun değişken seçilerek uygulanan önkestirim dekonvolüsyonu dekonvolüsyonu sonucu elde edilen yı#ma kesiti (Hat 1). sonucu elde edilen yığma kesiti (Hat 1). Figure 14. Predictive deconvolution output with prediction distance and operator length are variable. output with prediction distance and operator length are variable. Figure 14. Predictive deconvolution Şekil 15’ de tüm sonuçların daha karşılaştırılması 2. için hatyı#ma için kesitlerinin yalnızca1220-1500ms ikinci kesim noktası olan 7ms $ekil 15’ de tüm iyi sonuçların daha iyi kar"ıla"tırılması için yığma kesitlerinin 1220-1500ms arası uzaklığı ve 43ms arası gösterilmektedir. Açıkça görülmektedir ki,kestirim kestirim uzaklı#ı arttıkça (7,10 operatör ve 12ms) uzunluğu kullanılarak gösterilmektedir. Açıkça görülmektedir ki, kestirim sabit parametreli önkestirim dekonvolüsyonu (Şekil 16) genlikler daha iyi korunabilmektedir. 7ms ve 10ms kestirim uzaklı#ı ile uygulanan önkestirim uzaklığı arttıkça (7,10 ve 12ms) genlikler daha iyi ve ofset bağımlı önkestirim dekonvolüsyonu (Şekil 17) özellikle, derin yansımaların ayrımlılı#ını arttıramadı#ı gibi genlik kaybına korunabilmektedir. 7msdekonvolüsyonu, ve 10ms kestirim uzaklığı ile uygulanmıştır. Ofset bağımlı önkestirim dekonvolüsyon neden olmu"tur. Bununözellikle, yanında ofset ba#ımlı parametre seçimi ile en iyi S/G oranının uygulanan önkestirim dekonvolüsyonu, derin sonucunda özellikle derin yansımalara ait genliklerin sa#landı#ı görülmektedir. yansımaların ayrımlılığını arttıramadığı gibi genlik daha iyi korunduğu ve bunun yanında sığ yansımalardaki kaybına neden olmuştur. Bunun yanında ofset bağımlı ayrımlılığın arttığı da söylenebilir. parametre seçimi ile en 2. hatiyi için S/G yalnızcaoranının ikinci kesimsağlandığı noktası olan 7ms kestirim uzaklı#ı ve 43ms operatör uzunlu#u görülmektedir. kullanılarak sabit parametreli önkestirim dekonvolüsyonu ($ekil 16) ve ofset ba#ımlı (a) önkestirim dekonvolüsyonu ($ekil 17) uygulanmı"tır. Ofset ba#ımlı önkestirim dekonvolüsyon sonucunda özellikle derin yansımalara ait genliklerin daha iyi korundu#u ve bunun yanında sı# yansımalardaki ayrımlılı#ın arttı#ı da söylenebilir. (b) (c) !(" " (d) (e) #ekil 15. (a) Dekonvolüsyonsuz, (b) �=7ms ve n=43ms , (c) �=10ms ve n=40ms, (d) Şekil 15. (a) Dekonvolüsyonsuz, (b)n=38ms, α=7ms(e)veofset n=43ms , (c) α=10ms ve n=40ms, (d) α=12ms, n=38ms, (e) �=12ms, ba#ımlı önkestirim dekonvolüsyonu sonucu elde ofset bağımlı önkestirim dekonvolüsyonu elde edilen yığma kesitleri (1220-1500ms). edilen yı#ma sonucu kesitleri (1220-1500ms). Figure 15. (a) Without deconvolution, (b) �=7ms ve n=43ms , (c) �=10ms ve n=40ms, (d) Figure 15. (a) Without deconvolution, (b) α=7ms ve n=43ms , (c) α=10ms ve n=40ms, (d) α=12ms, n=38ms, �=12ms, n=38ms, (e) offset dependent predictive deconvolution outputs (e) offset dependent predictive deconvolution (1220-1500ms). outputs (1220-1500ms). © 2012 TMMOB Jeofizik Mühendisleri Odası, Jeofizik, 2012, 17, 3-12 !)" Ofset Bağımlı Önkestirim Dekonvolüsyonu 11 #ekil 16.Kestirim Kestirim uzaklı#ı �=7ms, Operatör uzunlu#u n=43ms uygulanan önkestirim 16. �=7ms, Operatör uzunlu#u n=43ms ileileuygulanan önkestirim Şekil#ekil 16. Kestirim uzaklığı uzaklı#ı α=7ms, Operatör uzunluğu n=43ms ile uygulanan önkestirim dekonvolüsyonu sonucu dekonvolüsyonu sonucu elde edilen yı#ma kesiti (hat 2). elde edilen yığma kesiti (hat 2). dekonvolüsyonu sonucu elde edilen yı#ma kesiti (hat 2). Figure 16.Predictive Predictive deconvolution outputwith with prediction distancelength �=7ms, operator Figure 16. deconvolution output prediction �=7ms, operator Figure 16. Predictive deconvolution output with prediction distance α=7ms, distance operator n=43ms (line 2). lengthn=43ms n=43ms(line (line2). 2). length #ekil 17.Kestirim Kestirim uzaklı#ıuzunluğunun Operatör uzunlu#unun de#i"kenseçilerek seçilerekdekonvolüsyonu uygulanan #ekil 17. veveOperatör uzunlu#unun uygulanan Şekil 17. Kestirim uzaklığı ve uzaklı#ı Operatör değişken seçilerek de#i"ken uygulanan önkestirim önkestirim dekonvolüsyonu sonucu elde edilen yı#ma kesiti (hat 2) . sonucu elde edilen yığma kesiti (hat 2). önkestirim dekonvolüsyonu sonucu elde edilen yı#ma kesiti (hat 2). FigureFigure 17. Predictive deconvolution output with variable prediction distance operator length (line 2). Figure 17. Predictive Predictive deconvolution deconvolution output with variable variableand prediction distance and 17. output with prediction distance and operatorlength length(line (line2). 2). operator !*" !*" © 2012 TMMOB Jeofizik Mühendisleri Odası, Jeofizik, 2012, 17, 3-12 "" 12 Güney, R., Karslı, H., Dondurur, D. SONUÇLAR Sismik veri işlem sürecinin en önemli adımlarından biri olan dekonvolüsyon işlemi sismik verinin ayrımlılığını arttırabildiği gibi, hatalı parametre seçimine bağlı olarak veri kalitesini de bozabilir. Önkestirim dekonvolüsyonunda en önemli aşama parametre seçimidir. Bu aşamada verinin ön veri işlem aşamalarından geçmiş olması ve derin yansıma genliklerinin arttırılması daha iyi özilişki analizi sağlar. Özilişki analizinde uzak ofsetlere doğru zaman farkı gözlenerek en yakın ikinci olayın karakteri belirlenir. Yapılan uygulamalarda; kestirim uzaklığı için 1. veya 2. sıfır kesim noktası özellikle derin yansımaları korumak için yeterli olmamıştır ve uzak ofsetlere doğru frekans soğrulmasının da hesaba katılması ile Kaynaklar artması gerekmektedir. Operatör uzunluğunun ise yakın ofsetlerde daha büyük seçildiğinde süzgeç performansını arttırdığı gözlenmiştir. Katkı Belirtme Verileri sağlayan Dokuz Eylül Üniversitesi Deniz Bilimleri ve Teknolojisi Enstitüsü Sismik Ekibi ve Koca Piri Reis Gemisi Personeline teşekkür ederiz. Bu çalışma 19. Uluslararası Jeofizik Kongresi ve Sergisi’nde ‘Önkestirim Dekonvolüsyonunda Etkin Parametre Seçimi’ başlığı altında sunulmuştur. Yazarlar, makalenin hakemliğini yapan sayın Hüseyin TUR ve sayın Mehmet Zakir KANBUR’ a teşekkür ederiz. Carrion, P., M., 1986. A Layer-Stripping Technique for the Suppression of Water-Bottom Multiple Reflections, Geophysical Prospecting, 34, 330-342. Jensen, O., G. Ulrych, T., J., Todeschuk, J., P., Leaney, W., S. ve Walker, C., 1988 Blueness Compensation in Deconvolution for the Reflectivity Sequences, 58. Annual İnternational Conferance, SEG, Expended Abstracts, 939-942. Carrion, P., M. ve Braga, A., P., 1990. Iterative Trace Deconvolution and Noncausal Transform for Processing BandLimited Data, Geophysics, 55, 1549-1557. Marschall, R., ve Knecht, M., 1986. Reflectivity-Corrected Deconvolution and its Influence on Inversion, Presented at the Research Workshop on Deconvolution and Inversion, EAGE. Dondurur, D., 2009. Deniz Sismiğinde Veri İşlem, JFMO Eğitim Yayınları No:11. Peacock, K. L. ve Treitel, S., 1969. Predictive Deconvolution: Theory and Practice, Geophysics, 34, 2, 155-169. Gibson, B. ve Larner, K., 1984. Predictive Deconvolution and Zero Phase Source, Geophysics, 49,4, 379-397. Porsani, M., J. ve Ursin, B., 1998. Mixed-Phase Deconvolution, Geophysics, 63, 2, 637-647. Güney, R., Karslı, H. ve Dondurur, D., 2010 Önkestirim Dekonvolüsyonunda Etkin Parametre Seçimi, 19. Uluslararası Jeofizik Kongresi ve Sergisi. Porsani, M., J. ve Ursin, B., 2007. Direct multichannel predictive deconvolution, Geophysics, 72 2 11-27. Güney, R., 2011. Önkestirim Dekonvolüsyonunda Parametre Seçimi ve Uygulamaları, KTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi, 391992. Robinson, E., A., 1966. Multichannel z-transform and Minimum Delay, Geophysics, 31, 3 482-500. Yılmaz, O., 2001. Seismic Data Analysis, Investigations in Geophysics SEG, Volume 1, 159-270. © 2012 TMMOB Jeofizik Mühendisleri Odası, Jeofizik, 2012, 17, 3-12