Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Fajardo Ariza, Carlos AugustoRamírez Silva, Ana BeatrizSanchez Colmenares, Edher Fabian2024-03-0320172024-03-0320172017https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/36974La migraci´on Kirchhoff es uno de los m´etodos est´andar utilizados por la industria petrolera para procesar datos s´ısmicos. Este m´etodo se basa en mapear de tiempo a profundidad las muestras de los datos de entrada de acuerdo con las tablas de tiempo de viaje. El objetivo de la migraci´on es obtener una imagen s´ısmica de mayor precisi´on. Actualmente, la cantidad de datos a procesar puede ser del orden de los Terabytes, lo cual demanda altos costos de almacenamiento y c´omputo. Por lo tanto, una alternativa para llevar a cabo de manera eficiente el proceso de migraci´on es emplear t´ecnicas de compresi´on de datos s´ısmicos para reducir el tama˜no de los datos a procesar y desarrollar el proceso de migraci´on en un dominio comprimido. Este proyecto de investigaci´on desarrolla una migraci´on 2D Kirchhoff pre-apilada sobre datos s´ısmicos comprimidos mediante algoritmos Matching Pursuit. Se utilizaron tres diferentes algoritmos Matching Pursuit (MP, OMP y OLS) y se plantearon dos estrategias de migraci´on. Se utiliz´o la Relaci´on Se˜nal-Ruido (SNR), el error de amplitud en los reflectores y el espectro de Fourier como m´etricas para determinar la calidad de los resultados obtenidos por el m´etodo propuesto. Las pruebas se realizaron sobre tres modelos de velocidades sint´eticos y se tom´o el factor de compresi´on (CR) como variable independiente. Los resultados muestran que el m´etodo OLS ofrece una SNR por encima de 40 [dB], con un error de amplitud inferior al 0,1 % en los reflectores para un CR de 10. Para un CR de 20, se obtuvo un error del 0.1 % en t´erminos de magnitud en el espectro de frecuencia. Por otro lado, OMP ofrece los mejores resultados en t´erminos de calidad/tiempo de ejecuci´on, ya que requiere menos esfuerzos computacionales que OLS. Finalmente, los resultados sugieren la posibilidad de realizar la migraci´on Kirchhoff comprimiendo los datos s´ısmicos hasta 20:1 sin afectar significativamente los atributos s´ısmicos de la imagen.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Compresi´On De Datos S´IsmicosAlgoritmos Matching PursuitMigraci´On KirchhoffMatlab.Universidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - MaestriaUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coSeismic Data CompressionMatching Pursuit AlgorithmsKirchhoff MigrationMatlab.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)