Studio delle incertezze strutturali nella costruzione di modelli in profondità

The modern concept of geophysical model building is based on the integration of various data types and on the constrain of knowledge databases with some a-priori information. In the process of earth model building, quantify the related uncertainties becomes very important: they can significantly impact the reserves estimates and the decisions for exploration because they can lead to exploration risks, drilling risks and volumetric uncertainties. Among all the seismic processing steps, the velocity analysis is one of the most critical and its result can have an impact on the next analyses. Over the last years, 3D tomographic analysis has been becoming the main engine to build an accurate velocity estimate in the earth; this problem, as many other geophysical inverse problems, is severely ill-posed, which leads to big uncertainties and ambiguities in the reconstruction. In this work, I developed a technique that can be used to evaluate the uncertainties related to the process of tomographic inversion. This method is composed by two steps. The first, the key point of my thesis, produces a range of velocity models that explain the observed data equally well. The second applies the map-migration algorithm to different horizons of interest and provides a statistical analysis of them. My method has been tested over some didactic examples and synthetic seismic dataset, showing its effectiveness and its strength.

Il concetto moderno di costruzione di modelli geofisici è basato sull’integrazione di una grande varietà di dati ed è solitamente guidato da informazioni a priori. Nel processo di costruzione di un modello del sottosuolo, risulta di fondamentale importanza quantificare le incertezze strutturali, specialmente nelle fasi di stima volumetrica del giacimento e di analisi dei rischi di perforazione. Fra tutti i passi del processing sismico che vengono eseguiti al fine di costruire un modello del sottosuolo, l’analisi di velocità è una delle operazioni più delicate e la precisione con cui viene eseguita può influenzare notevolmente le successive analisi. Ad oggi, le tecniche di tomografia sismica rappresentano lo stato dell’arte per ottenere una precisa stima del modello di velocità. Tali problemi inversi risultano però essere severamente mal posti, generando così delle forti incertezze e ambiguità nel risultato. Nel presente lavoro di tesi viene proposta una tecnica che può essere utilizzata per fornire una stima delle incertezze associate al processo di inversione tomografica. Tale tecnica si articola in due passi. Il primo, elemento di originalità della tesi, produce un intera gamma di modelli di velocità che soddisfano in egual modo i dati disponibili. Il secondo esegue ripetute map-migration degli orizzonti di interesse e caratterizza statisticamente le incertezze associate. Il metodo è stato inizialmente testato su esempi didattici, dopodichè è stato validato su una serie di dataset sintetici, mostrando la sua validità e i suoi punti di forza.