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1. (WO2016054046) ITERATIVE AMPLITUDE-PRESERVING FILTERING
Latest bibliographic data on file with the International Bureau   

Pub. No.: WO/2016/054046 International Application No.: PCT/US2015/052953
Publication Date: 07.04.2016 International Filing Date: 29.09.2015
IPC:
G06F 19/00 (2011.01)
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
F
ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
19
Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific applications
Applicants:
CONOCOPHILLIPS COMPANY [US/US]; Legal Dept. - Technology and Intellectual Property - Attn: Docketing 600 N. Dairy Ashford Houston, Texas 77079, US
Inventors:
CHIU, Stephen; US
Agent:
PIO, Michael Sungjoon; US
Priority Data:
14/869,29329.09.2015US
62/058,93902.10.2014US
Title (EN) ITERATIVE AMPLITUDE-PRESERVING FILTERING
(FR) FILTRAGE ITERATIF AVEC PRÉSERVATION D'AMPLITUDE
Abstract:
(EN) Example of a method for processing seismic data includes: applying a noise-attenuation filter on input data to derive a filtered version of the input data, wherein the filtered version of the input data is a signal model; calculating a difference between the input data and the signal model to identify the noise data that contains mostly noise and residual signals; deriving a multi-dimensional prediction filter from the signal model; using the multi-dimensional prediction filter to extract the residual signals from the noise data, wherein the filtered output is a residual-signal model; adding the residual-signal model to the signal model to form an updated-signal model that contains mostly signals with some residual noise; and repeating application of noise-attenuation filter to further attenuate the noise of the updated-signal model to produce final filtered data.
(FR) Un exemple d'un procédé de traitement de données sismiques comprend les étapes consistant à : appliquer un filtre d'atténuation de bruit à des données d'entrée pour dériver une version filtrée des données d'entrée, la version filtrée des données d'entrée constituant un modèle de signaux ; calculer une différence entre les données d'entrée et le modèle de signaux afin d'identifier les données de bruit qui contiennent principalement du bruit et des signaux résiduels ; dériver un filtre de prédiction multidimensionnelle à partir du modèle de signaux ; utiliser le filtre de prédiction multidimensionnelle pour extraire les signaux résiduels à partir des données de bruit, la sortie filtrée étant un modèle de signaux résiduels ; ajouter le modèle de signaux résiduels au modèle de signaux afin de former un modèle de signaux actualisés qui contient essentiellement des signaux avec un certain bruit résiduel ; et répéter l'application du filtre d'atténuation de bruit pour atténuer davantage le bruit du modèle de signaux actualisés afin de produire des données filtrées finales.
Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
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Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)