Scheda programma d'esame
EXPLORATION SEISMOLOGY
ALFREDO MAZZOTTI
Academic year2018/19
CourseAPPLIED AND EXPLORATION GEOPHYSICS
Code204DD
Credits6
PeriodSemester 1
LanguageEnglish

ModulesAreaTypeHoursTeacher(s)
EXPLORATION SEISMOLOGYGEO/11LEZIONI48
ALFREDO MAZZOTTI unimap
Obiettivi di apprendimento
Learning outcomes
Conoscenze

Lo studente acquisirà una significativa conoscenza sulla sismologia di esplorazione, dalla acquisizione all'elaborazione di dati sismici.

Knowledge

The student will acquire a significant knowledge on reflection seismolgy, from data acquisition to data processing.

Modalità di verifica delle conoscenze

Esame orale in cui lo studente dovrà dimostrare le conoscenze acquisite e la capacità ad affrontare e risolvere i problemi posti.

 

Assessment criteria of knowledge

During the oral exam the student must demonstrate his/her knowledge on the topics of the course and the ability to discuss and solve problems being presented.

 

Capacità

Capacità su come impostare e condurre una sequenza di elaborazione in dominio tempi..

Skills

The student will acquire the necessary background knowledge for performing seismic data acquisition and for implementing a seismic processing sequence in time.

Modalità di verifica delle capacità

Prove pratiche durante la sessione di esame al fine di verificare le capacità operative dello studente.

Assessment criteria of skills

Through practical tests, the student will be exposed to the assessment of the skills he/she has acquired regarding the strategies for tackling specific noise problems in the seismic records,  the diagnosis of recorded data, the planning of the necessary steps in a seismic data processing sequence.

Comportamenti

Lo studente svilupperà una incrementata sensibilità verso gli aspetti di "problem solving".

Behaviors

The student will develop an incresed sensibility to problem solving issues.

Modalità di verifica dei comportamenti

Gli studenti saranno esposti a vari problemi, sia durante le lezioni sia durante la prova di esame.

Assessment criteria of behaviors

Students will be challenged to solve several problems, both during the lectures and at the examination.

Prerequisiti (conoscenze iniziali)

Basi di Analisi Matematica e di Fisica, conoscenze elementari di simologia.

Prerequisites

Basics of math and phys and elementary knowledge of seismology.

Corequisiti

E' consigliabile seguire il corso di Teoria dei Segnali, che è erogato nello stesso semestre.

Co-requisites

It is advisable to attend the course on Signal Theory, which is delivered on the same time period.

Prerequisiti per studi successivi

Il corso costituisce un prerequisito per i corsi Laboratorio e Campagna Geofisica e Elaborazione Numerica dei Dati Geofisici, entrambi al secondo semestre.

Prerequisites for further study

This course is a prerequisite for the courses Geophysical Lab and Field Campaign and Digital Processing of Geophysical Data, which are both delivered in the following semester.

Indicazioni metodologiche

Lezioni frontali.

Frequenza consigliata.

Attività didattiche:

  • frequenza delle lezioni
  • partecipazione ai seminari
  • studio individuale
Teaching methods

Delivery: face to face

Attendance: Advised

Learning activities:

  • attending lectures
  • participation in seminars
  • individual study

 

Programma (contenuti dell'insegnamento)
  • Sistema acustico: pressione, velocità, spostamenti, equazione d'onda, impedenza acustica.
  • Richiami di teoria dei segnali: sistema lineare, convoluzione, campionamento 1D e 2D, teorema di Shannon-Nyquist, Analisi di Fourier, cross-correlazione e auto-correlazione, cenni sulla trasformata Z.
  • Elementi di acquisizione dati: sensori e sorgenti di energia terrestri e marine, stendimenti di acquisizione 2D, principi della sorgente vibroseis, teoria dagli array, copertura multipla. Esempi di registrazioni reali eseguite per obiettivi superficiali (geologia applicata, ingegneria) e per obiettivi profondi (idrocarburi, geotermia, studi crostali).
  • Tempi di transito e ampiezze dei segnali sismici: dromocrone per eventi diretti, riflessi, rifratti e diffratti. Dimostrazione del Dix-Al Chalabi. Partizione dell’energia sulle interfacce. Spreading geometrico del fronte d’onda, assorbimento (fattore di qualità Q), perdite per trasmissione.

Elaborazione numerica dei segnali sismici.

  • Operazioni preliminari: fitraggio editing, designature, correzioni statiche, geometrical Spreading e recupero delle ampiezze.
  • Deconvoluzione: filtraggio inverso, filtro inverso ai minimi quadrati (filtro di Wiener), deconvoluzione predittiva, spiking e shaping.
  • NMO e STACK: ragguppamento in CMP, analisi di velocità di stack, pannello di semblance, correzione di normal move out. Stack.
  • Filtraggio bidimensionale in dominio f-k.
  • Cenni sulla Migrazione: principio della migrazione temporale di orizzonti sismici, swinging circles e collapsing hyperbolas, migrazione di Kirchoff.

Esempi di dati e immagini sismiche relative a bacini sedimentari (Mare del Nord, Pianura Padana e Mar Adriatico), ad aree di catena e a problematiche di ingegneria e geotecnica.

Syllabus
  • Acoustic system: pressure, velocity, displacements, wave equation, acoustic impedance.
  • Signal theory review: linear systems, convolution, 1D and 2D sampling (Shannon-Nyquist theorem), Fourier analysis, cross-correlation and auto-correlation, Z-Transform.
  • Principles of data acquisition: land and marine sources and sensors, recording spreads, array theory, basic theory of the Vibroseis source, multiple coverage. Examples of field records acquire for either near surface investigations(engineering applications) or for deep exploration targets (hydrocarbon or geothermal exploration,  crustal studies)
  • Traveltimes and amplitudes of seismic signals for simplified earth models: direct, refracted, reflected and diffracted waves, Dix and Al-Chalabi equations, reflection and transmission coefficients, wavefront spreading, attenuation (Q factor) and trasmissivity.

Digital seismic processing in time.

  • Preliminary operations: data header, editing and filtering, designature, static corrections,  geometrical spreading correction, amplitude recovery.
  • Deconvolution: inverse filtering, least-squares inverse filtering (Wiener filter), Spiking, Shaping and Predictive deconvolution.
  • NMO and STACK: CMP binning, stacking velocity analysis, semblance panel,  NMO correction, Stack.
  • Bidimensional FK filtering.
  • Elements of Migration: principles of time migration, swinging circles e collapsing hyperbolas. Kirchoff time migration.

Examples of seismic data and images related to the exploration of sedimentary basins (North Sea, Po Plain, Adriatic Sea), of thrust belts (Apennines) and to engineering and geotechnical targets.

Bibliografia e materiale didattico

Le dipense coprono interamente gli argomenti trattati e forniscono ulteriori indicazioni bibliografiche.

Bibliography

The lecture notes fully cover all the topics of the course. Other relevant references can be found in there.

Indicazioni per non frequentanti

Il contenuto del corso è integralmente riportato nelle dispense fornite dal docente. Tramite queste e gli ulteriori riferimenti bibliografici citati nelle dispense stesse, il non frequentante può sviluppare la necessaria preparazione. Eventuali chiarimenti possono essere chiesti direttamente al docente.

Non-attending students info

The lecture notes fully contains the course topics. Through this notes and the additional references there indicated, the non-attending students may develop the required competence. Further explanations can be asked to the course instructors.

Modalità d'esame

Esame orale sviluppato in un colloquio con il docente e la commissione, durante il quale il focus primario è nel valutare quanto lo studente sia capace di tradurre i concetti e le competenze acquiste in abilità di diagnosi, interpretazione, impostazione e soluzione di problemi. A tal fine saranno sottoposti allo studente esempi di dati sismici reali, test di tipo "cosa succede se".

 

Assessment methods

Oral examination with the lecturer and the commission, in which the main focus is on assessing the ability of the candidate to apply the theoretical concepts and the knowledge he/she has acquired to the data diagnosis, data interpretation and to solving problems. To this end, the student will be challenged by actual data examples and  "what if" tests

 

Updated: 05/10/2018 09:44