Tracking of Horizons in Seismic Data Using a Hidden Markov Model

Abstract

Automatisert tolkning av seismisk data muligjør kartlegging av undergrunnen til lave kostnader. I denne tesen definerer vi en skjult Markov model for å forklare hvordan geologiske horisonter propagerer gjennom undergrunnen, og vi utvikler to tolkningsalgoritmer basert på modellen. En av algoritmene bygger på Viterbi-algoritmen (Viterbi, 1967). Denne algoritmen gir lovende resultater ved forsøk med syntetiske data. Forsøk med ekte seismiske data viser at den må utvikles ytterligere for å potensielt konkurrere med tolkningsalgoritmer som brukes i dag.

Automated seismic data interpretation facilitates the creation of precise maps of the underground at low costs. In this thesis, a hidden Markov model for geological horizon propagation is defined, and two tracking algorithms based on the model are developed. One of the tracking algorithms, which builds on the Viterbi algorithm (Viterbi, 1967), shows promise when experimenting with synthetic data. However, experiments on real seismic data prove that improvements need to be implemented if the algorithm is to challenge state of the art algorithms.