Farklı ağırlıklandırma fonksiyonları ile yığma sonrası en küçük kareler göçü ve göç dekonvolüsyonu

Sismik veri işlem adımlarının son ve en önemli aşaması olan sismik göç işlemi yansıma genliklerini gerçek yansıma pozisyonuna taşıyarak yeraltı yapısının doğru görüntüsünü elde etmek için yaygın şekilde kullanılmaktadır. Aynı zamanda bir ters çözüm işlemi olarak kabul edilen sismik göç çıkış kesitleri göç işlem hatalarını da beraberinde getirir. Bu işlem hatalarını bastırmak için En Küçük Kareler Göçü (EKKG), Göç Dekonvolüsyonu (GD) veya bu iki yöntemin birleşik kullanımını kapsayan En Küçük Kareler Göç Dekonvolüsyonu (EKKGD) yöntemleri kullanılmaktadır. Bu yöntemlerin ortak dezavantajı, işlem maliyetini (zamanını) arttırmalarıdır. Bu çalışmada; göç operatöründen (L) türetilen geleneksel ağırlıklandırma (netleştirme) fonksiyonu ((L^T L)^(-1)) ile giriş verisinden (d) oluşturulan farklı ağırlıklandırma fonksiyonları kullanılarak işlem maliyeti azaltılmaya çalışılmıştır. Farklı sentetik ve gerçek veri modelleri üzerinde yapılan uygulamalardan en az hata oranını veren netleştirme fonksiyonları cov((d d^T))^(-1) ve cov ((L^T L)^(-1)) olurken, cov(dd^T )^(-1) ağırlıklandırma fonksiyonu cov (L^T L)^(-1) netleştirme fonksiyonuna göre yaklaşık %60 (GD için %80, EKKGD için %40) işlem zamanını azalttığı görülmüştür. Bunun yanında (d d^T )^(-1) fonksiyonu işlem zamanını yaklaşık %45 (GD için %18, EKKGD için %65) maliyetle geleneksel netleştirme fonksiyonu ile aynı hata oranlarına sahip olduğu görülmüştür. Ayrıca EKKGD işlemi, GD işlemine göre hata oranlarını yaklaşık %15 daha azalttığı görülmüştür.