EL DESAFÍO DE LAS MÚLTIPLES SÍSMICAS Y CÓMO ABORDARLO CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL

En la exploración geofísica y la industria del petróleo y gas, uno de los mayores desafíos en el procesamiento de datos sísmicos es la presencia de múltiples. Las múltiples son reflexiones sísmicas que se propagan por trayectorias más largas y se superponen con las señales de interés, creando artefactos y confusión en los datos. Estas señales indeseadas pueden enmascarar o distorsionar características geológicas importantes, dificultando la interpretación precisa del subsuelo y conduciendo a decisiones erróneas en la exploración y explotación de recursos.

Origen y Tipos de Múltiples Sísmicas

Las múltiples pueden originarse por diversas causas y se clasifican en diferentes tipos:

Múltiples de Superficie: Estas múltiples se producen cuando las ondas sísmicas se reflejan varias veces entre la superficie y las interfaces del subsuelo, creando señales repetidas que se superponen con las reflexiones primarias.

Múltiples Internas: Estas múltiples se generan cuando las ondas sísmicas se reflejan varias veces entre interfaces geológicas dentro del subsuelo, como capas de alta impedancia acústica o discordancias estratigráficas.

Múltiples Periódicas: Son múltiples que exhiben un patrón repetitivo y periódico en el dominio del tiempo o el espacio, a menudo causadas por estructuras geológicas regulares o por efectos de adquisición.

Múltiples Aleatorias: Estas múltiples no presentan un patrón discernible y pueden ser causadas por una combinación compleja de reflexiones múltiples en entornos geológicos heterogéneos y complejos.

Identificar y eliminar estas múltiples es crucial para obtener imágenes sísmicas precisas y evitar interpretaciones erróneas.

Enfoques Tradicionales para la Supresión de Múltiples

Históricamente, la supresión de múltiples se ha abordado mediante técnicas de procesamiento de señales y filtrado basadas en reglas y ecuaciones predefinidas. Algunas de estas técnicas incluyen:

Deconvolución Predictiva: Esta técnica utiliza un operador de deconvolución para predecir y eliminar las múltiples de superficie y, en algunos casos, las múltiples internas.

Sustracción de Múltiples Basada en Modelos: Este enfoque implica modelar las trayectorias de las múltiples y luego sustraerlas de los datos sísmicos crudos.

Filtrado Radon: Esta técnica transforma los datos sísmicos al dominio de la transformada Radon, donde las múltiples se pueden separar de las reflexiones primarias y ser eliminadas mediante filtrado.

Si bien estas técnicas han sido ampliamente utilizadas y han demostrado cierto grado de efectividad, también presentan limitaciones significativas. Muchas de ellas se basan en supuestos simplificados sobre las características de las múltiples, lo que puede resultar en una eliminación incompleta o en la introducción de nuevos artefactos. Además, estas técnicas a menudo requieren una intervención manual y ajustes por parte de expertos, lo que puede ser un proceso tedioso y propenso a errores.

La Revolución de la Inteligencia Artificial en la Supresión de Múltiples

En la actualidad, la Inteligencia Artificial (IA), y en particular el aprendizaje profundo, ha revolucionado la supresión de múltiples en el procesamiento de datos sísmicos, ofreciendo enfoques más precisos, adaptables y automatizados. Las redes neuronales convolucionales (CNN), las redes neuronales recurrentes (RNN) y otras arquitecturas de aprendizaje profundo han demostrado un rendimiento excepcional en tareas como la identificación, separación y eliminación de múltiples.

Identificación de Múltiples con Aprendizaje Profundo

El primer paso en la supresión de múltiples utilizando IA es la identificación precisa de estas señales indeseadas. Las CNN y otras redes neuronales pueden entrenarse para reconocer patrones y características específicas de las múltiples en los datos sísmicos.

Mediante el entrenamiento con conjuntos de datos etiquetados por expertos, estas redes pueden aprender a diferenciar entre reflexiones primarias y múltiples, incluso en entornos geológicos complejos y con múltiples tipos de múltiples presentes simultáneamente.

Además, el aprendizaje no supervisado, como el agrupamiento o la descomposición en componentes principales, puede utilizarse para identificar automáticamente patrones de múltiples sin necesidad de datos etiquetados manualmente.

Separación y Eliminación de Múltiples con Redes Neuronales

Una vez identificadas las múltiples, el siguiente paso es separarlas de las señales de interés y eliminarlas de los datos sísmicos. Aquí es donde las redes neuronales demuestran su verdadero potencial.

Las CNN autocodificadoras y las redes generativas antagónicas (GAN) se han utilizado con éxito para separar las múltiples de las reflexiones primarias. Estas redes aprenden a mapear las características de las múltiples y las reflexiones primarias en representaciones separadas, lo que permite una eliminación efectiva de las múltiples sin comprometer la integridad de las señales de interés.

Además, las RNN y otras arquitecturas de redes neuronales secuenciales se están explorando para abordar desafíos más complejos, como la eliminación de múltiples periódicas o aleatorias.

Integración con Otras Técnicas de Procesamiento

Si bien la IA ha demostrado un gran potencial en la supresión de múltiples, en muchos casos se utiliza en conjunto con otras técnicas tradicionales y modernas para obtener los mejores resultados. Por ejemplo, las redes neuronales pueden combinarse con métodos de procesamiento de señales clásicos, como la deconvolución predictiva o el filtrado Radon, para abordar desafíos específicos.

Además, la IA puede integrarse con herramientas de visualización avanzadas, como la representación de datos en 3D o la realidad virtual, para facilitar la interpretación de los resultados y la toma de decisiones informadas.

A pesar de su enorme potencial, la aplicación de la IA en la supresión de múltiples también plantea desafíos y consideraciones importantes.

Uno de los principales desafíos es la disponibilidad de datos de entrenamiento de alta calidad y etiquetados de manera precisa. En la industria del petróleo y el gas, los conjuntos de datos sísmicos a menudo son confidenciales y pueden estar sesgados o incompletos. Esto puede dificultar el entrenamiento efectivo de las redes neuronales y afectar su rendimiento.

Otro desafío es la interpretabilidad y la explicabilidad de los modelos de IA. Muchas redes neuronales funcionan como "cajas negras", lo que puede dificultar la comprensión de cómo se llegan a ciertas conclusiones o predicciones. Esto puede generar desconfianza y reticencia en la adopción de la IA por parte de los geofísicos y otros profesionales.

Además, existen preocupaciones sobre la ética y la privacidad en torno a la aplicación de la IA en el procesamiento de datos sísmicos. Por ejemplo, el uso de datos sísmicos podría plantear problemas de privacidad si se recopilan sin el consentimiento adecuado o se utilizan de manera indebida.