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Deconvolution attempts compensating for the distortions affecting a recorded seismogram, increasing its bandwidth and extracting subsurface reflectivity from such seismic trace. The estimated reflectivity needs the highest reliability and resolution because of its subsequent use in the pre-stack seismic processing sequence and seismic inversion. We implemented the predictive deconvolution algorithms, the homomorphic Phase Inversion, and the Extended Kalman Filtering. Their application to synthetic traces extracted reflectivity whose comparison with well-bore allowed comparing the reliability between methods. The algorithms applied to an offshore record provided results whose comparison permitted to analyze the impact of the deconvolution assumptions on each method performance. Resumen La deconvolución intenta compensar las distorsiones que afectan los sismogramas, aumentando el ancho de banda y extrayendo de dicha traza la reflectividad del subsuelo. La reflectividad estimada requiere de confiabilidad y mejor resolución, debido a su posterior uso en la secuencia de procesamiento sísmico preapilada y en la inversión sísmica. Aquí, se implementan los algoritmos de deconvolución predictiva, de inversión de fase homomórfica y de filtro extendido de Kalman. Al aplicarse a trazas sintéticas, los algoritmos extraen perfiles de reflectividad que, contrastados con información de pozo, permiten comparar la confiabilidad de los métodos. Estos algoritmos también se aplican a un registro marino. La comparación de los resultados de los algoritmos permite analizar cómo cada supuesto de la deconvolución afecta el rendimiento de cada método. |
