Details

• Dr. Ignacio Marzán (ICTJA-CSIC), Dr.David Martí (ICTJA-CSIC), Jean Kormann (Barcelona Supercomputing Center)
• Date: June, 22, 2016 12:00 am
• Place: Sala d’Actes de l’Institut de Ciències de la Terra Jaume Almera(ICTJA)
• Location: C/ Solé i Sabarís s/n, Barcelona
• Further information: Dr. Ramon Carbonell Bertran

Abstract

En 2014, se realizó una campaña de adquisición sísmica de alta resolución que incluyó una malla tomográfica 3D. Su objetivo era caracterizar la parte más somera del subsuelo dentro en una parcela de 500×500 m. La litología a esta profundidad está dominada por sedimentos endorreicos, fundamentalmente lutitas y yesos. Del procesado de los datos resultó un modelo de velocidades 3D que muestra una buena correlación con los perfiles geológicos. El modelo permite caracterizar dos límites entre tres subunidades: lutitas superiores, yesos de transición y yesos masivos. Mientras que el límite inferior (con fuerte contraste de velocidades) se correlaciona bien con la geología, el límite superior (con bajo contraste de velocidad) se correlaciona bien sólo en la parte central.

Para mejorar la interpretación, hemos integrado el modelo de velocidades con los resultados de una campaña de tomografía eléctrica realizada en la parcela. La integración la hacemos en una nueva malla 3D sobre la que interpolamos para cada nodo un valor de velocidad y uno de resistividad. Para interpretar geológicamente esta nueva malla bi-paramétrica, aplicamos un método estadístico de clasificación, LDA (Linear Discriminant Analysis). Utilizando un training set procedente de sondeos, el algoritmo asigna un valor litológico a cada nodo según su par velocidad-resistividad. De esta forma, obtenemos un modelo litológico 3D que combina la capacidad resolutiva de la sísmica y la eléctrica mostrando una mejor correlación con la geología.

Un aspecto especialmente innovador del proyecto es el uso de los datos sísmicos adquiridos para realizar una inversión completa de la forma de onda (FWI). La complejidad del campo de ondas obliga al uso de un algoritmo de inversión elástico (desarrollado en el BSC), esto supone un importante desafío de simulación y computación debido a: 1) la presencia de una suave topografía y 2) que es un problema 3D. La FWI se ha aplicado a una parte de los datos obteniéndose unos resultados preliminares prometedores. Puede observarse como el modelo FWI mejora la correlación del modelo inicial con los datos procedentes de sondeos.