RIELABORAZIONE DEI DATI SISMICI CROP-04 LUNGO IL TRATTO AGROPOLI-VENOSA Riassunto

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1 Alfredo Mazzotti(*), Gian Luigi Fradelizio(*), Eusebio Stucchi(*), Paolo Scandone(**), Andrea Morgante(#), Luigi Zanzi( ) (*) Dip. Scienze della Terra-Geofisica, Università di Milano (**) Dip. Scienze della Terra, Università di Pisa (#) ENEL SIN, Roma ( ) Dip. Elettronica e Informazione, Politecnico di Milano RIELABORAZIONE DEI DATI SISMICI CROP-4 LUNGO IL TRATTO AGROPOLI-VENOSA Riassunto La linea CROP-4 nel tratto da Agropoli a Venosa (circa 8 km) è stata sottoposta ad una accurata rielaborazione nel tentativo di estrarre informazioni sull'assetto strutturale dell'area. Fino dalle prime fasi di elaborazione si è puntato alla rimozione delle estese parti di rumore incoerente e alla soluzione di problemi aggiuntivi quali la complessità strutturale dell'area, la tortuosità della linea, gli elevati dislivelli, etc.. La sequenza di elaborazione consiste nei seguenti passi principali: eliminazione semiautomatica dei dati che sono inferiori ad una data soglia di S/N; correzioni statiche calcolate con tre diversi metodi a rifrazione; raggruppamento in common offset e deconvoluzione f-x, deconvoluzione predittiva (su due finestre tempi), raggruppamento in CMP tramite crooked line sorting (ottimizzato esplorando tre criteri diversi), analisi di velocità tramite CVS e spettri di velocità, calcolo delle statiche residuali surface consistent, reiterazione delle analisi di velocità, stack pesato tramite stime del S/N (mediante decomposizione ai valori singolari). Alcune fasi del processing sono state guidate anche dalle conoscenze geologiche disponibili e da modelli. Inoltre, alcuni passi di elaborazione sono stati realizzati usando codici software sviluppati internamente. Il risultato finale mostra un incremento della qualità dei segnali fino ai 4 - s. e, almeno in alcuni tratti, la presenza di eventi fino a 7 secondi. REPROCESSING OF THE CROP 4 SEISMIC DATA ALONG THE AGROPOLI-VENOSA SEGMENT Abstract The Agropoli-Venosa segment of the CROP-4 line (near 8 km) has been accurately reprocessed to extract information about the regional tectonic setting of the area. Since the beginning of the elaboration we have paid attention to remove the large incoherent noise component and to resolve some additional problems due to the structural complexity of the area, the crooked line acquisition, the rough topography etc.. The reprocessing sequence consists in the following principal steps: semiautomatic killing of the data that are below a given S/N threshold, static corrections computed with three different refraction methods, common offset sorting and fx deconvolution, predictive deconvolution (in two time windows), CMP crooked line sorting (optimized by exploring three different criteria), velocity analysis with CVS and velocity spectra, computation of the surfaceconsistent residual static corrections, reiteration of the velocity analysis, weighted stack with S/N estimation (Singular Value Decomposition). Part of the reprocessing strategy was also driven by some a priori knowledge of the regional tectonic setting of the area and by models. Moreover, some steps required internally developed codes to overcome particular problems. The final result shows an increment of the signal quality up to 4 - s, and, at least in some segments, the presence of events up to 7 s.

2 INTRODUZIONE In questo lavoro vengono presentati i risultati della accurata rielaborazione a cui è stata sottoposta la linea sismica CROP-4 nel tratto tra Agropoli e Venosa (tratto occidentale), per un totale di circa 8 km di profilo. Il lavoro è stato preparato da una analisi dei dati a disposizione [Mazzotti, et al., 1997], atta soprattutto a verificare la qualità dei dati, in generale scarsa, in relazione ai parametri di acquisizione ed alle condizioni litologiche e strutturali del profilo. In questa zona dell Appennino Meridionale (fig. 1), strutturalmente molto complessa, l esplorazione sismica è ostacolata da numerosi fattori che ne limitano la qualità del segnale acquisito. Il rapporto S/N molto basso dei dati di Barletta campagna, dovuto alla complessità della geologia locale, alla acquisizione crooked, 26 alla topografia accidentata, alla rapida Venosa variazione di spessore e velocità degli strati 2 superficiali, ecc. [Mazzotti, et al., 1997], 12 ha fatto si che la sezione sismica risultante, dopo il processing tradizionale, fosse ben 4 difficilmente interpretabile. E stata allora messa a punto una sequenza dedicata di Agropoli processing, parzialmente guidata da una conoscenza a priori della tettonica regionale e della geologia Figura 1. Posizione e tracciato della linea CROP-4 degli strati superficiali, con lo scopo di rimuovere con la l'indicazione maggior parte di alcuni possibile CDP. di rumore presente nei dati, ponendo particolare attenzione ai problemi creati dalla notevole estensione del cavo che mal si adatta alla complessità strutturale ed alle rapide variazioni della geologia superficiale. Il limite di secondi posto per l elaborazione dei dati, fissato tenendo conto dei risultati di primo processing, è stato esteso ai primi 1 secondi di acquisizione, dopo una analisi preliminare effettuata sull intera lunghezza originale dei dati (2 secondi). SEQUENZA DI PROCESSING La figura 2 rappresenta lo schema della sequenza di processing utilizzata, i cui passi sono descritti in dettaglio in seguito. Il primo passo nella rielaborazione è stato il caricamento dei dati su disco e il loro riordinamento per common source, in quanto sui nastri exabyte i dati erano organizzati per famiglie CDP. Ciò ha permesso una verifica capillare con i rapporti di campagna pervenutici con i dati per quanto riguarda la posizione di ciascuno shot, le stazioni di partenza e arrivo dei corrispondenti stendimenti, l'eventuale assenza di canali ecc., corrispondenze che si sono puntualmente verificate. E' stata resa così anche possibile la creazione del database delle geometrie, utilizzato durante tutta la rielaborazione come strumento sia di controllo sia di sviluppo di determinate operazioni. Filtraggio e analisi dei dati. Sui dati è stato applicato un filtro passa-banda 4-/3-4 Hz in modo da sopprimere le componenti in frequenza esterne all'intervallo dello sweep vibroseis (8-4 Hz). Sono state

3 PROCESSING SEQUENCE OF THE CROP-4 LINE Agropoli-Venosa Segment Common Shot Sorting Band Pass Filter (4-/3-4 Hz) Data Analysis: Automatic Killing of Noisy Traces through Energy and Frequency Analysis Static Corrections: GRM on mixed Vibroseis-Dynamite data, WIM on Vibroseis data Common Offset Sorting (16 m bin and zero padding) Trace RMS Balance FX Deconvolution (2 traces, Filter 6 traces,.4 s) Predictive Deconvolution (64/2 ms,.3-4.1s, 3.9-1s ) Common Midpoint Sorting. Crooked Line Sort: Short Offsets Maximum density Minimum Curvature AGC (RMS 2 s) Velocity Analysis (CVS and Velocity Spectra) NMO Corrections NMO Data Preliminary Stack ok no Horizon Picking Surface Consistent Residual Statics (Maximum Power) Inverse NMO Update of the Velocities Field NMO Corrections Weighted Stack FX Deconvolution (2 traces, Filter 6 traces,.4 s) Display

4 46 7 CDP s Figura 3. CVS con V= m/s, dopo l'applicazione delle correzioni statiche al final datum CDP s Figura 4. CVS di figura 3 senza statiche applicate.

5 quindi eliminate, in modo semiautomatico, circa un terzo delle tracce in base ai criteri sulla qualità del dato sismico [Mazzotti, et al. 1997], e ricostruite le geometrie sulle tracce ritenute buone, cosicché i punti CMP corrispondenti a coppie sorgente ricevitore non più presenti, non influenzassero la successiva costruzione della linea slalom lungo cui raggruppare le tracce nelle famiglie CDP. Correzioni statiche. Per il calcolo delle correzioni statiche a rifrazione sono stati utilizzati sostanzialmente due metodi, unendo poi i migliori risultati ottenuti [Mazzotti, et al. 1996], [Zanzi, 1996]: il metodo GRM [Palmer, 198] nella maggior parte della linea su dati misti vibroseis-dinamite, ed il metodo WIM, sui dati vibro, nei tratti dove la copertura a dinamite si è rivelata comunque troppo bassa. Svariati test sono stati condotti utilizzando anche un software commerciale per il calcolo delle statiche a rifrazione, basato sul GRM e sul metodo proposto da Lawton [Lawton, 1989], ma con risultati non soddisfacenti in particolar modo per la cattiva gestione del problema crooked line. L'applicazione delle statiche a rifrazione riferite al floating datum è stata verificata common shot per common shot, ma può essere meglio apprezzata su pannelli CVS (Constant Velocity Stack) dove sono riferite al final datum posto a 4 m s.l.m. (figure 3 e 4). Common offset sorting e deconvoluxione FX. Il passo successivo al calcolo delle correzioni statiche è stato il raggruppamento delle tracce per common offset lungo il tratto di linea in esame. Data la lunghezza degli stendimenti utilizzati, si è optato per mantenere distinti gli offset negativi da quelli positivi, ottenendo così nell'insieme circa 12 pannelli common offset, 6 positivi e 6 negativi. Il binning scelto è stato infatti di 16 m, ossia doppio rispetto al group interval. Le tracce mancanti nei vari pannelli, sia a causa dell'eliminazione, sia per l'assenza effettiva della vibrata (vedi Monte Soprano), sono state rimpiazzate con tracce nulle, onde evitare che durante l'operazione di deconvoluzione FX tratti di linea non adiacenti potessero influenzarsi l'un l'altro. E' stato effettuato un bilanciamento delle tracce riportandole tutte ad un medesimo RMS prima di applicare l'operatore blando di deconvoluzione laterale FX, i cui parametri sono stati ottimizzati confrontando i diversi risultati ottenuti con la sezione common offset originale. Deconvoluzione predittiva. Per eliminare eventuali riverberazioni ed operare una ulteriore riduzione di rumore, è stata eseguita una deconvoluzione predittiva. Sono state selezionate per ogni traccia due finestre temporali, da.3 a 4.1s e da 3.9 a 1s, ed in ciascuna di esse, in base alla analisi delle autocorrelazioni, sono state determinate la lunghezza dell'operatore e la distanza di predizione del filtro utilizzato (2 ms e 64 ms rispettivamente in entrambi i casi). Common midpoint sorting. Il tracciato realizzato in acquisizione presenta in diversi tratti un andamento non rettilineo nella direzione di avanzamento a causa delle difficoltà geomorfologiche e logistiche che le squadre hanno incontrato sul terreno. Il risultato è che i common midpoint (CMP) non risultano allineati ma dispersi in un'area attorno alla linea stessa, e la maggiore dispersione si avrà in corrispondenza dei punti di maggiore curvatura della linea (figura ). Sono stati scelti due tipi di crooked line sorting che sono stati poi confrontati con quello già utilizzato precedentemente per il processing dell'intero profilo. Il primo criterio che è stato utilizzato è quello di disegnare il percorso inseguendo le zone di maggior densità dei CMP lungo la linea: tracciato "a massima densità". Il secondo criterio è quello di seguire un percorso passante sulle zone più popolate da CMP appartenenti a tracce ad offset corti, che potrebbe essere utile per migliorare la focalizzazione degli eventi più superficiali, ossia quelli più disturbati dall'andamento crooked della linea: tracciato "ad offset corti". Il criterio adottato invece nel processing convenzionale è quello che tende ad onorare la distribuzione dei CMP

6 -2.3 km km km km Figura. Dispersione dei CMP in seguito all andamento crooked della linea. Gli ingrandimenti riguardano due zone di particolare difficoltà. Gli offset sono raggruppati in 4 intervalli indicati dalle diverse tonalità di grigio. minimizzando la curvatura della linea slalom: tracciato a minima curvatura. Il confronto è avvenuto esaminando per ciascun criterio i supergather ottenuti raggruppando alcune famiglie di CDP, come per esempio il supergather 617 rappresentato nelle figure 6 e 7. Nel complesso si è visto che i supergather che presentano i segnali migliori sono quasi sempre relativi alla crooked line "offset corti". Solo tra i CDP e la linea "massima densità" sembra presentare un migliore rapporto segnale/disturbo. Il percorso finale è quindi formato in definitiva dall insieme di due crooked line diverse fra loro per il criterio del tracciamento della linea. La copertura risultante è generalmente più bassa rispetto a quella nominale (12%) e varia sia in funzione della qualità del dato sismico (killing delle tracce), sia in funzione della tortuosità della linea, oltre che, naturalmente, per la mancanza di shot dovuta alle difficoltà di acquisizione. AGC. Prima di effettuare l'analisi di velocità è stato applicato un recupero di ampiezza (AGC) su una finestra temporale sufficientemente lunga (2 secondi) così da non consentire un guadagno eccessiv o al rumore. Analisi di Velocità. Il basso rapporto segnale/disturbo presente nei dati, oltre alle notevoli variazioni laterali di velocità riscontrate superficialmente, dovute ai diversi affioramenti presenti, ha suggerito un approccio iniziale basato su una visione d'insieme della linea, in modo tale da avere una informazione preliminare sulle strutture di sottosuperficie nonché sulle loro velocità.

7 Figura 6. Crooked line sorting. Supergather 617 ottenuto dal tracciato scelto nel processing convenzionale (a minima curvatura ). Figura 7. Crooked line sorting. Supergather 617 ottenuto tramite il tracciato a offset corti.

8 Sono stati quindi effettuati degli stack con velocità di normal moveout costanti (CVS) ed ad intervalli di m/s, partendo da 2 m/s ed arrivando fino a 6 m/s. Gli intervalli sono poi stati infittiti così da selezionare coppie tempo-velocità più precise, utilizzate per un primo stack preliminare. Questo modello di velocità è stato successivamente rielaborato attraverso gli spettri di velocità costruiti con l operatore di Semblance e lo stack risultante è stato confrontato con quello derivante dal modello di velocità dedotto dai CVS, ripetendo l'analisi degli spettri in caso di risultato non soddisfacente. Dai CVS si nota che già a tempi molto bassi le velocità in alcuni tratti della linea sono decisamente elevate (vedi figura 3), e che esse sono estremamente differenti lungo la linea. Il numero di analisi effettuate utilizzando gli spettri di velocità è stato di circa 2 su 26 CDP, mediamente una ogni 13 CDP. E' importante osservare che le principali assunzioni effettuate durante questa procedura hanno richiesto una forte interazione tra geofisici ed interpretatori. Statiche residuali. Il modello di velocità risultante è stato utilizzato per produrre lo stack preliminare su cui poter scegliere gli eventi da ottimizzare con il metodo delle statiche residuali. Le riflessioni sono state selezionate individuando quelle più significative a tempi bassi e aggiungendo di tratto in tratto qualche altro evento a tempi maggiori in modo che in ogni tratto ci fossero sempre più orizzonti, generalmente almeno 3 se non di più. Il calcolo delle residuali è stato dunque eseguito su intervalli temporali di durata variabile, dipendente dalle caratteristiche delle riflessioni in esame, centrati sui diversi orizzonti selezionati. L'algoritmo utilizzato massimizza la potenza dello stack [Ronen et al., 198] in detti intervalli, attribuendo un valore di statica ad ogni stazione, sia essa relativa ad un ricevitore oppure ad una sorgente (surface consistent). Sono stati effettuati diversi tentativi al fine di ottimizzare la posizione degli orizzonti e l'ampiezza delle finestre temporali. Nei punti più significativi, sui CDP corretti con le statiche residuali, è stato poi effettuato un NMO inverso per procedere ad un aggiornamento delle velocità attraverso il riesame degli spettri di velocità. Stack pesato. La qualità dello stack finale può essere migliorata con tecniche di pesatura. I pesi da attribuire sono determinati, campione per campione, sulla base del rapporto S/N locale. Questo viene stimato su famiglie CMP corrette di NMO e con le statiche residuali applicate, attraverso una stima di coerenza dei dati entro una piccola finestra spazio-tempo (3- tracce per 1-1 ms). La stima nella finestra, scorrevole sia nel tempo che nello spazio, fornisce il peso da attribuire al campione centrale; come risultato finale della elaborazione si ottiene quindi una maschera di pesi da applicare al CMP di partenza. Le figure 8a e 8b mostrano, rispettivamente, il CMP 1 originale e la relativa maschera calcolata sulla base delle crosscorrelazioni mutue tra le tracce comprese nella finestra (dimensioni della finestra: 3 tracce, 112 ms). Maschere simili sono anche state ottenute con una tecnica basata sulla decomposizione a valori singolari (SVD), richiedendo però un tempo di calcolo sensibilmente maggiore. Deconvoluzione FX. Infine, come ultimo passo, è stata eseguita sulla sezione stack una deconvoluzione laterale FX su finestre di.4 s per 2 tracce con un filtro di predizione di 6 tracce. CONCLUSIONI Le figure 9 (Controne) e 11 (S.Fele) mostrano, in due differenti tratti, il risultato ottenuto dalla rielaborazione utilizzando la sequenza di processing proposta, mentre le figure 1 e 12, relative alle medesime zone, quello ottenuto con la sequenza di processing

9 CDP 1 Maschera CDP Time [ms] 2 2 Time [ms] a) b) Figura 8. a) CDP numero 1 dopo la correzione di NMO e l applicazione delle statiche residuali, b) maschera calcolata sul CDP 1 col metodo delle crosscorrelazioni mutue (somiglianza). convenzionale. Il confronto tra gli stack finali evidenzia notevoli miglioramenti. In particolare la nuova sezione presenta (per esempio Controne CDP -79) eventi continui e ben strutturati fino a 8 secondi; a seconda delle interpretazioni gli eventi più profondi possono essere collegati alla discontinuità della Moho, o a strati sedimentari molto profondi. Inoltre, i più difficili tratti della linea, precedentemente caratterizzati da una risposta sismica molto bassa (per esempio l'anticlinale di S.Fele, CDP ), sono stati decisamente migliorati e ora presentano numerosi eventi almeno nella parte superiore della sezione (fino a 4 secondi). In definitiva i risultati sono molto soddisfacenti e indicano che la nuova strategia di processing e i nuovi algoritmi, specificatamente progettati per risolvere i problemi prodotti dalle difficoltà di acquisizione e dalla complessità strutturale dell'area, possono essere applicati con successo in simili situazioni per migliorare la qualità dello stack finale. RINGRAZIAMENTI Gli autori sono grati ad AGIP, ENEL e CNR, istituzioni sponsor del progetto CROP (Crosta Profonda), per il permesso di pubblicare questi risultati. Ringraziano inoltre il Dr. L.Bertelli (AGIP) per i suoi utili commenti.

10 CDP s Figura 9. Porzione dello stack finale nella zona di Controne, dopo la sequenza di reprocessing dedicata. CDP s Figura 1. Porzione dello stack finale nella zona di Controne dopo l'applicazione della sequenza di processing standard.

11 CDP s Figura 11. Anticlinale di S. Fele dopo la sequenza di processing proposta. CDP s Figura 12. Anticlinale di S. Fele dopo la sequenza di processing standard.

12 BIBLIOGRAFIA Lawton D. C., 1989; Computation of refraction static corrections using first-break traveltime differences; Geophysics, 4, Mazzotti A., Stucchi E., Zanzi L., 1996; Analisi dei dati sismici Crop 4 e primi risultati di elaborazione; Atti del 1 convegno del Gruppo Nazionale di Geofisica della Terra Solida, novembre, Roma, Mazzotti A., Fradelizio G.L., Stucchi E., Zanzi L., 1997; Analisi dei dati sismici CROP-4 lungo il tratto Agropoli-Venosa; Riassunti delle comunicazioni del Convegno del Gruppo Nazionale di Geofisica della Terra Solida, novembre 1997, Roma. Palmer D., 198; The generalized reciprocal method of seismic refraction interpretation; Society of Exploration Geophysicists, ed: Kenneth B.S. Burke. Ronen J., Claerbout J.F., 198; Surface-consistent residual statics estimation by stack-power maximization; Geophysics,, Zanzi L., 1996; The WIM method for refraction statics, Geophysics, 61,