Modelado y procesamiento de dispersión sísmica cercana a la superficie en datos multicomponente: Un enfoque basado en el modelado de ondas elásticas y filtrado de polarización

Sánchez Galvis, Iván Javier

Modelado y procesamiento de dispersión sísmica cercana a la superficie en datos multicomponente: Un enfoque basado en el modelado de ondas elásticas y filtrado de polarización

dc.contributor.advisor	Sierra Bueno, Daniel Alfonso
dc.contributor.advisor	Agudelo Zambrano, William Mauricio
dc.contributor.author	Sánchez Galvis, Iván Javier
dc.contributor.evaluator	Ramírez Silva, Ana Beatriz
dc.contributor.evaluator	Socco, Laura Valentina
dc.contributor.evaluator	Pérez Solano, Carlos Andrés
dc.contributor.evaluator	Bale, Richard
dc.contributor.evaluator	Stork, Christof
dc.date.accessioned	2024-02-20T16:04:45Z
dc.date.available	2024-02-20T16:04:45Z
dc.date.created	2024-01-22
dc.date.issued	2024-01-22
dc.description.abstract	Esta tesis presenta un conjunto de estrategias para modelar y procesar el ruido causado por la dispersión sísmica cercana a la superficie (NSS, Near-surface Seismic Scattering) en datos sísmicos multicomponente. Para lograr esto, se implementó un enfoque sistemático que incluyó el modelado numérico de la propagación de ondas elásticas 3D en medios heterogéneos cercanos a la superficie con topografías irregulares que emulan escenarios del mundo real. Para mitigar las complejidades computacionales y mejorar la precisión del modelado, se desarrolló un solucionador de ondas elásticas 3D acelerado por GPU. Utilizando dicho solucionador, se introdujo una estrategia para simular la separación NSS y comprender mejor el ruido sísmico terrestre y contribuir al avance de tal ruido. Se creó un filtro de polarización multiestación para la separación de tipos de ondas, mejorando la calidad de los datos sísmicos de tres componentes (3C) submuestreados, especialmente en presencia del ruido NSS. Finalmente, se aplicaron técnicas de aprendizaje automático para la atenuación automática de NSS, lo que mejoró la calidad de los datos sísmicos. El rendimiento de estas estrategias se probó a través de varios experimentos con datos reales y sintéticos, conduciendo a un progreso significativo en la atenuación del ruido NSS en datos sísmicos terrestres.
dc.description.abstractenglish	This thesis presents a set of strategies for modeling and processing noise caused by near-surface seismic scattering (NSS) in multicomponent seismic data. To achieve this, a systematic approach was implemented which included numerical modeling of 3D elastic wave propagation in heterogeneous near-surface media with irregular topographies emulating real-world settings. To address computational complexities and improve modeling accuracy, a GPU-accelerated 3D elastic wave solver was developed. Using such solver, a strategy for simulating NSS separation was introduced, leading to a better understanding of land seismic noise which contributes to the advancement of near-surface noise attenuation techniques. A multi-station polarization filter was created to improve wave type separation, enhancing undersampled three-component (3C) seismic data quality, especially in the presence of NSS noise. Finally, machine learning techniques were applied for automatic NSS attenuation leading to significant noise reduction and seismic data quality enhancement. The performance of these strategies was tested through various experiments with real and synthetic data, conducting to significant progress in attenuating NSS noise in land seismic data.
dc.description.cvlac	https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001543750
dc.description.degreelevel	Doctorado
dc.description.degreename	Doctor en Ingeniería
dc.description.googlescholar	https://scholar.google.com/citations?user=ARxemoEAAAAJ&hl=es
dc.description.orcid	https://orcid.org/0000-0001-9972-9827
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.instname	Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponame	Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourl	https://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.uri	https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/15740
dc.language.iso	eng
dc.publisher	Universidad Industrial de Santander
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.program	Doctorado en Ingeniería: Área Ingeniería Electrónica
dc.publisher.school	Escuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommons	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.license	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject	Cercano a la super cie
dc.subject	Modelado de ondas elásticas
dc.subject	Dispersión sísmica
dc.subject	Datos multi- componentes
dc.subject	Filtro de polarización
dc.subject	Autoencoder
dc.subject.keyword	Near-Surface
dc.subject.keyword	Elastic Wave Modeling
dc.subject.keyword	Seismic Scattering
dc.subject.keyword	Multicomponent Data
dc.subject.keyword	Polarization Filter
dc.subject.keyword	Autoencoder
dc.title	Modelado y procesamiento de dispersión sísmica cercana a la superficie en datos multicomponente: Un enfoque basado en el modelado de ondas elásticas y filtrado de polarización
dc.title.english	Modeling and Processing Near-Surface Seismic Scattering in Multicomponent Data: An Approach Based on Elastic Wave Modeling and Polarization Filtering
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_db06
dc.type.hasversion	http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Doctorado