IMPROVEMENT AND AUTOMATIC QUALITY CONTROL OF SEISMIC TRAVEL TIME

Seismic data from seismic exploration surveys are mapped into a hypercube of bins or voxels in a four-dimensional space (X, Y, Offset, and Azimuth) according to Common Mid- Point (or CMP) between source and receivers. The mapped data from individual voxels or bins is then analyzed by multimodal statistics. Robust estimates of first break picks are obtained from the analysis. The first break picks are then used to as seed inputs for autopicking iteration, which proceeds to convergence. Estimates of confidence levels in the data are provided for re-picking to reduce computer processing time in successive autopicking iterations. Analysis is provided of different seismic attributes such as azimuthal velocity variations indicative of anisotropy, positioning errors of sources/receivers, geometry errors, and three dimensional distribution of inversion residuals. Analysis is also performed of standard deviation of the travel time data useful for estimating data errors in the inversion covariance matrix. Selon l'invention, des données sismiques provenant de relevés d'exploration sismique sont mises en correspondance dans un hypercube de cases ou de voxels dans un espace à quatre dimensions (X, Y, décalage et azimut) selon un point central commun (ou CMP) entre une source et des récepteurs. Les données mises en correspondance à partir de voxels individuels ou de cases individuelles sont ensuite analysé par statistiques multimodales. Des estimations solides de premiers pics de rupture sont obtenus à partir de l'analyse. Les premiers pics de rupture sont ensuite utilisés en tant que germes d'entrée pour une itération d'auto-sélection, qui se poursuit jusqu'à convergence. Des estimations de niveaux de confiance dans les données sont fournis pour une re-sélection pour réduire le temps de traitement informatique dans des itérations d'auto-sélection successives. Une analyse de différents attributs sismiques tels que des variations de vitesse azimutale indicatives d'une anisotropie, des erreurs de positionnement de sources/récepteurs, des erreurs de géométrie, et la distribution tridimensionnelle de résidus d'inversion est fournie. On effectue également une analyse d'écart-type de données de temps de trajet utile pour estimer des erreurs de données dans la matrice de covariance d'inversion.