Caracterização de ruído sísmico ambiente em um campo de petróleo

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: Silva, David Wendell Tomaz da
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Brasil
UFRN
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM GEODINÂMICA E GEOFÍSICA
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Ruído sísmico
Ondas de superfície
Interferometria sísmica
Fontes de ruído e correlação cruzada
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOFISICA
Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/28516
Resumo: We use a 5-h long experiment with 182 vertical 2 Hz sensors deployed on the surface to characterize noise before and during a hydraulic fracking monitoring in the Potiguar Basin, NE Brazil. We observe that the seismic noise is mainly from electromagnetic inductions and from machinery vibration near the wellhead, and within 2 km from the array center from pumpjacks, pipelines, roads, and industrial facilities. We also report a resonance composed of body wave coming from the treated area which is only present when the injection takes place. We interpret this resonance resulting from fluid filled fractures in the subsurface maintaining waves that reverberate in the fractures. Different strategies were employed to cross-correlate and stack the data to Ambient Noise Seismic Interferometry: classical geometrical normalized cross-correlation (CCGN), phase cross-correlation (PCC), linear stacking and phase weighted stacking (PWS). PCC and PWS are based on the instantaneous phase coherence of analytic signals. Bacause of the unsuitable distribution of the noise source and geometry of acquisition, spurious arrivals arise in the correlograms. We proposed a simple methodology to attenuate these unwanted effects which consists of applying Linear Moveout (LMO) correction, stack the data in the shot domains and f-k filtering. The dispersion curves after this processing are improved and the results from the phase velocity analysis are consistent with those data from the literature.
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