Brevet FR2595831A1 — publié le 19870918

La présente invention concerne de façon générale des techniques de traitement de données sismiques dans lesquelles des données sismiques sont filtrées dans un filtre bi-dimensionnel. Plus particulièrement, l'invention concerne un procédé pour rétablir dans des données sismiques filtrées de façon bi-dimensionnelle le bruit de fond aléatoire associé aux données avant le filtrage, en produisant un signal de bruit représentant la partie de bruit de fond aléatoire des données non filtrées, en filtrant les données dans un filtre bi- dimensionnel, en filtrant de façon 10 inverse le signal de bruit, et en combinant le signal de bruit filtré de façon inverse aux données filtrées. Il existe de nombreuses procédures courantes qui impliquent le filtrage bi-dimensionnel de sections sismiques (ou "enregistrementssur le terrain") . Quelques exemples de ces procédés sont la migration, les mélanges en cours, et le filtrage par inclinaison. Un inconvénient de ces processus est qu'ils fournissent souvent un aspect mélangé ou dégradé d'une autre manière à la sortie. Ceci est principalement dû à l'effet du filtrage sur le bruit de fond aléatoire des données sismiques non 20 filtrées. Par exemple, un bruit de fond aléatoire type associé à un enregistrement sismique a une énergie qui couvre une large gamme d'angles d'inclinaison. Cette combinaison d'inclinaisons donne au fond un aspect de grisaille. Dans le cas o un filtre 25 d'inclinaison est utilisé, l'énergie pour certains angles d'inclinaison est éliminée. Ceci amène le bruit restant, quand il est affiché, à présenter des segments d'énergie cohérente aux angles restants. L'effet de ce filtrage sur le bruit aléatoire est tout à fait évident. Comme certaines composantes de bruit (habituellement celles correspondant aux angles élevés) manquent, un affichage d'un enregistrement sismique filtré par inclinaison révèle des segments d'énergie de bruit cohérent à des inclinaisons situées dans la bande passante du filtre d'inclinaison. Ces segments de bruit cohérent peuvent interférer avec la détection du signal sur les données sismiques filtrées en inclinaison, gênant ainsi l'interprétation et réduisant la possibilité de définir des détails structurels. Ils peuvent également donner aux sections filtrées par inclinaison un aspect mélangé ou sinueux qui peut conduire à la conclusion fausse que le signal a été très mélangé alors qu'en fait le problème est associé à une distorsion dans le champ de bruit de fond. Il existe de nombreuses techniques classiques qui essaient de corriger certains des effets du bruit de fond du 10 filtrage par inclinaison ou d'autres procédés de filtrage. Un sous-groupe de ces techniques sera appelé ici "les processus de filtrage incomplet". Un exemple d'un processus de filtrage incomplet réside dans l'addition d'une certaine section non filtrée initiale à la section filtrée. Ceci réduit un peu l'aspect 15 mélangé du fond au prix d'un filtrage incomplet du bruit cohérent indésiré. Une autre façon de produire le même résultat dans le contexte du filtrage par inclinaison est de concevoir le filtre par inclinaison de sorte que la zone de rejet d'inclinaison ne chute jamais en-dessous d'un certain seuil inférieur. Une autre technique de filtrage incomplet consiste à utiliser un mélange de traces en cours en tant que filtre d'inclinaison. Dans des mises en oeuvre typiques, le nombre de traces et leurs pondérations sont choisis por placer un zéro dans un espace de nombre d'ondes (espace k) ce qui réduit de façon 25 préférentielle le bruit cohérent. Le désavantage de ce type de filtrage par inclinaison est que des composantes de bruit cohérent et aléatoire peuvent passer par le filtre. Ainsi, bien que ceci produise un aspect moins mélangé, le bruit cohérent n'est pas complètement filtré. Un second sous-groupe de processus de restauration de fond connu peut être utilisé dans le cas particulier du filtrage par inclinaison dans lequel le bruit cohérent occupe seulement une gamme étroite d'inclinaisons. Si un filtre d'inclinaison raide qui enlève seulement les inclinaisons gênantes est conçu pour ce cas, la 35 plus grande partie de l'énergie de bruit aléatoire à des inclinaisons plus élevées et plus faibles peut passer, préservant ainsi l'aspect du bruit de fond. Cependant, un tel processus n'est généralement pas applicable à des données associées à du bruit en dehors de cette catégorie particulière. En plus du filtrage incomplet et du filtrage par inclinaison en bande étroite, il existe d'autres processus connus de restauration du fond. Un tel processus consiste en l'addition d'un bruit blanc, produit par un ordinateur, aux données sismiques filtrées. Ceci peut quelquefois aider à réduire des problèmes de filtrages extrêmes, mais présente l'inconvénient que trop de bruit 10 est nécessaire pour pallier les problèmes de filtrage. Un autre processus utilisé avec des sections ayant migré consiste en la préservation des composantes d'angle important (supérieur à 45 ) qui sont habituellement rejetées avant la migration. La préservation du bruit d'angle important peut aider à réduire une partie de 15 l'aspect mélangé typique dans la migration. Cependant un inconvénient du processus est que les composantes d'angle élevé sont amenées à migrer même si elles ne représentent pas des données réelles. On n'a pas su jusqu'à la présente invention comment restaurer l'aspect de la partie de bruit de fond aléatoire d'un ensemble de données sismiques complètement filtrées tout en filtrant également complètement la partie d'énergie cohérente (incluant le bruit cohérent et les composantes de signal cohérentes) des données. Des données sismiques filtrées de façon 25 bi-dimensionnelle traitées selon le procédé de l'invention sont plus acceptables dans leur aspect, présentent une plus grande continuité de réflecteur et des relations d'amplitude plus précises que les données filtrées bi-dimensionnelles non traitées de cette façon. La présente invention réside dans un procédé pour restaurer dans les données sismiques filtrées le bruit de fond aléatoire associé aux données antérieures au filtrage. Le procédé selon l'invention comprend esét4aes consistant à produire un signal de bruit représentant lapartie de bruit de fond aléatoire 35 des données non filtrées; à filtrer les données dans un filtre bi-dimensionnel; à filtrer en inverse le signal de bruit; et à combiner le signal de bruit filtré en inverse aux données filtrées. Un premier mode de réalisation de l'invention inclut l'étape consistant à produire un signal de bruit basé sur la 5 section de données sismiques initiale non filtrée. Ceci est effectué en appliquant un algorithme adaptatif des moindres carrés (LMS) qui supprime sensiblement toute énergie cohérente d'une copie des données sismiques initiales. Le signal de bruit aléatoire résultant est alors filtré en inverse pour maintenir 10 l'énergie que le processus de filtrage bi-dimensionnel supprime normalement du bruit de fond de la sectionintiale. Le bruit préparé, filtré en inverse, est alors ajouté aux données filtrées de sorte que la partie de bruit de fond aléatoire des données apparaît comme si elle n'était sensiblement pas affectée par le 15 filtrage. Un second mode de réalisation de l'invention comprend l'étape consistant à produire de façon indépendante un signal de bruit blanc qui s'adapte aux fréquences et aux amplitudes du bruit de fond des données intitiales. Ce signal de bruit blanc est alors 20 filtré en inverse et combiné aux données sismiques filtrées bi-dimensionnelles. Les perfectionnements résultant des deux modes de réalisation de l'invention sont similaires, bien que le processus LMS soit habituellement préférable puisque le bruit provient de 25 l'ensemble initial de données sismiques lui -même. Les perfectionnements résultant des performances du procédé selon l'invention incluent une continuité de réflecteurs plus grande, des relations d'amplitude plus précises entre les réflecteurs, et une meilleure acceptabilité de présentation. Ces objets, caractéristiques et avantages ainsi que d'autres de la présente invention seront exposés plus en détail dans la description suivante de modes de réalisation particuliers faite en relation avec les dessins joints sur lesquels: la figure 1 est un organigramme illustrant les étapes 35 d'un premier mode de réalisation du procédé selon l'invention; la figure 2 est un organigramme illustrant les étapes du procédé adaptatif des moindres carrés pour produire un signal de bruit représentant le bruit de fond aléatoire associé à un ensemble de données sismiques; la figure 3 est un organigramme illustrant les étapes 5 d'un second mode de réalisation du procédé selon l'invention; et la figure 4 représente schématiquement une application du mode de réalisation de la figure 3 à une section de bruit aléatoire. La présente invention réside dans un procédé pour traiter des données sismiques. Des données sismiques sont généralement produites en émettant des signaux sismiques à travers la terre de sorte que les signaux sont réfléchis par des interfaces souterraines et en détectant et en enregistrant ensuite les signaux réfléchis. Le temps écoulé entre l'émission et la détection d'un tel signal sismique fournit le temps de trajet en aller et retour du signal sismique à travers la terre. Typiquement, de nombreuses interfaces souterraines sont présentes dans la terre et un signal émis est réfléchi par plusieurs de telles interfaces pour produire plusieurs signaux réfléchis. Les signaux 20 réfléchis associés à un point source et à un point de détection peuvent être enregistrés en tant que trace de données sismiques. Les traces associées à diverses paires de source et points de détection, se trouvant habituellement dans le même plan vertical, sont typiquement affichés côte à côte en tant que "enregistrements sismiques" ou peuvent être combinées pour représenter une coupe du plan vertical en tant que "coupe sismique". Divers processus de traitement de données sismiques nécessitent un filtrage bi-dimensionnel d'un ensemble de données sismiques. Des exemples de tels processus comprennent la migration, les mélanges de traces en cours, et le filtrage par inclinaison. Le terme "filtrage bidimensionnel" est utilisé dans 1-a p ré s n e n e a de d e m a n d e p o u r désigner toute opération réalisée sur un ensemble de données sismiques dans laquelle les données peuvent être affichées en tant 35 que coupe sismique bi-dimensionnelle avant et après que l'opération ait été réalisée. Un mode de réalisation particulier de l'invention va être décrit en relation avec la figure 1. Des données sismiques 1 sont traitées par un filtre bi-dimensionnel 4. Le filtre 4 va être désigné par W. Une copie 6a des données sismiques 1 est également traitée dans un élément 2 pour enlever tout signal cohérent et tout bruit cohérent (toute "énergie cohérente"), produisant ainsi un signal de bruit 7 représentant le bruit de fond aléatoire des données sismiques initiales 1. Un mode de réalisation particulier de l'élément 2 va être décrit de façon plus détaillée ci-après en 10 relation avec la figure 2. Le signal 7 est alors traité dans un filtre inverse 3. Le filtre inverse 3 est le filtre inverse associé au filtre 4, et sera appelé ici Wi. Dans un mode de réalisation dans lequel le filtre 4 est un filtre d'inclinaison, le filtre 4 sera désigné par W(d) et le filtre 3 sera désigné par 15 Wi(d) o d est un paramètre représentant l'angle d'inclinaison. Le filtre inverse Wi peut être conçu de sorte que l'application du filtre W à une première copie des données sismiques 1, l'application du filtre inverse Wi à une seconde copie des données sismiques 1, et l'addition de la première copie filtrée à la 20 seconde copie filtrée en inverse fournissent des données sensiblement identiques aux données sismiques initiales 1. Les données filtrées produites à la sortie du filtre 4 sont ajoutées au signal filtré en inverse produit à la sortie du filtre 3 dans un élément d'addition pondéré 5. La sortie de l'élément 5 peut alors être affichée sous toute forme classique, par exemple par traçage dans un module classique de traçage de courbes tel que le module 6. Les signaux produits à la sortie des filtres 3 et 4 ne doivent pas être soumis à une commande automatique de gain (CAG) tant qu'ils n'ont pas été additionnés puisque leurs amplitudes relatives doivent être préservées. Il est souhaitable de multiplier le signal de sortie du filtre 3 par un certain facteur d'ensemble de pondération avant de l'ajouter au signal produit à la sortie du filtre 4. Un aspect adéquat du signal traité produit à la sortie de l'élément 5 peut habituelle35 ment être obtenu quand l'amplitude du signal filtré en inverse sortant du filtre 3 est multipliéepar un facteur de pondération d'ensemble dans la gamme de 50% à 75%. L'homme de l'art du domaine de l'invention notera que les techniques de filtrage de données sismiques les plus pratiques impliquent habituellement la numérisation des données sismiques, 5 et ensuite le traitement des données numérisées dans des filtres numériques mis en oeuvre sous forme d'un logiciel dans un ordinateur approprié. Le procédé selon l'invention peut être mis en oeuvre en traitant des données sismiques numérisées en utilisant une version numérique classique du filtre 4, une version 10 numérique classique du module d'addition 5 (comprenant un logiciel pour réaliser la multiplication par un facteur de pondération décrit ci-dessus), et une version numérique du filtre inverse 3. Etant donné un filtre 4 particulier, un filtre inverse approprié peut être conçu et transformé sous forme de série d'instructions 15 d'ordinateur d'une façon qui apparaîtra à l'homme de l'art de la programmation par ordinateur du traitement des données sismisques. Dans le mode de réalisation de la figure 1, le filtre inverse 3 est de préférence simplement Wi = 1 - W o 1 représente le filtre unité. Un affichage convenable des données numérisées et traitées 20 peut être produit par un moyen d'affichage classique. A titre de variante, le procédé selon l'invention peut être mis en oeuvre pour des données sismiques analogiques en utilisant une version analogique classique du filtre 4, une version analogique classique du module d'addition 5 (incluant un 25 circuit pour réaliser toute multiplication par un facteur de pondération souhaité), et une version analogique du filtre 3. La façon de concevoir un filtre inverse analogique convenable 3, étant donné un filtre particulier 4, apparaîtra clairement à l'homme de l'art du domaine du traitement des données sismiques 30 analogiques. Le signal 7 du mode de réalisation de la figure 1 est de préférence produit à partir d'une copie 6a des données 1 en utilisant un filtre adaptatif des moindres carrés (LMS) schématisé en figure 2. L'algorithme adaptatif LMS implique un réglage automatique des coefficients du filtre d'une façon qui minimise une certaine erreur carrée moyenne. L'algorithme LMS a été utilisé en tant qu'algorithme adaptatif dans des applications telles que l'orientation de faisceaux et la suppression adaptative du bruit pour supprimer un bruit corrélé ou pour extraire un signal inconnu d'un bruit. Voir par exemple, B. Widrow, et al., "Adaptive Noise Cancelling: Principles and Applications," IEEE Proc., Vol. 63, N 12, pp 1692-1716 (1975). Selon le procédé de l'invention, l'algorithme LMS est utilisé dans un but très différent pour supprimer tout signal cohérent d'une trace à l'autre et tout bruit cohérent de chaque trace d'un enregistrement sismique. L'enregis10 trement sismique, après filtrage dans le filtre adaptatif LMS selon l'invention devient un signal de bruit représentant seulement un bruit de fond aléatoire associé à chaque trace de l'enregistrement initial. En figure 2, S. est une trace particulière à traiter, R. correspond à des données pour plusieurs traces adjacentes à l'intérieur d'une certaine fenêtre temporelle, Wj représente l'ensemble des coefficients adaptatifs du filtre qui s'adapte à la fenêtre temporelle et de trace utilisée, et N. est l'échantillon de sortie qui constitue une estimation de la partie aléatoire de 20 S.. A la fin de chacune de plusieurs itérations, 1' algo--rithnefournit en sortie un échantillon de bruit N. et ensuite règle les coefficients de filtre W. d'un certaine petite quantité commandée par la constante d'adaptation: 25 N = S j-R Wj (C.1) Wj+1 = Wj + 2gNjRj (C.2) L'équation (C.1) représente l'application du filtre en cours; alors que l'équation (C.2) représente un léger réglage du filtre à appliquer à l'itération suivante. Quand la répartition statistique est constante et que l approche de zéro, le filtre converge vers la solution de Wiener. 35La solution de Wiener est une solution qui supprime la partie de l'échantillon S. qui est corrélée aux traces adjacentes. Dans ces conditions, le processus limine toute cohrence entre taces conditions, le processus élimine toute cohérence entre traces Toutefois, dans des données sismiques typiques, la répartition statistique du signal et du bruit change constamment. En conséquence, il est nécessaire de choisir une certaine constante d'adaptation finie qui permet une adaptation suffisamment rapide pour suivre ces changements, mais qui soit encore suffisamment faible pour permettre une convergence. En pratique, un certain choix d'une constante d'adaptation convenable est habituellement possible. Le mode de réalisation décrit ci-dessus en relation 10 avec les figures 1 et 2 constitue le mode de réalisation préféré de l'invention pour la plupart des applications puisque le signal de bruit à combiner aux données sismiques filtrées provient des données sismiques initiales elles-mêmes. Cependant, il existe des applications dans lesquelles il serait préférable d'utiliser un second mode de réalisation de l'invention qui va être décrit ci-après en relation avec les figures 3 et 4. Ce second mode de réalisation comprend les étapes consistant à produire indépendamment du bruit blanc; à traiter le bruit blanc; et à combiner ensuite le bruit blanc traité aux données 20 sismiques traitées. Le second mode de réalisation est préférable, par exemple, quand la technique adaptative LMS ne peut s'adapter de façon suffisamment rapide pour enlever sensiblement toute cohérence d'un ensemble initial de données sismiques, ou quand une plus grande flexibilité de commande des caractéristiques du bruit 25 à combiner aux données sismiques est souhaitée. Dans le mode de réalisation de l'invention représenté en figure 3, les données sismiques 1 sont traitées dans un filtre bi-dimensionnel 18. Le filtre 18 est désigné par W (ou par W(d), o d est un paramètre représentant l'angle d'inclinaison dans le 30 cas o le filtre 18 est un filtre d'inclinaison). Indépendamment, un signal de bruit blanc 10 est produit. Le signal de bruit blanc 10 doit avoir des instants de début et de fin qui s'adaptent à ceux des données sismiques 1. Typiquement, les données 1 sont un enregistrement sismique et le signal de bruit blanc 10 comprend 35 une partie (ou "trace de bruit") correspondant à chaque trace de l'enregistrement sismique de sorte que chaque trace de bruit a des instants de début et de fin qui s'adaptent à ceux de la trace d'enregistrement correspondante. Le signal 10 est alors filtré dans une bande passante pour produire un signal de bruit blanc filtré 12 ayant un contenu fréquentiel qui s'adapte approximative5 ment à celui du bruit de fond des données sismiques 1. Le signal 12 est alors traité dans un filtre inverse 14. Le filtre inverse 14. est désigné ici par Wi (ou Wi(d), o d est un paramètre représentant l'angle d'inclinaison dans le cas o le filtre inverse 14 est un filtre d'inclinaison inverse). Dans l'un ou l'autre des modes de réalisation des figures 1 et 3, o le filtre bi-dimensionnel à utiliser est un filtre d'inclinaison, le filtre d'inclinaison inverse Wi(d) est de préférence conçu pour satisfaire la relation suivante: Wi(d) = (1 + (C2-1) W2(d)1/2 - CW(d) 15 o C est défini par la relation V = CU + (1-C2) 1/2U, n n n o V est le signal de bruit à filtrer dans le filtre inverse n Wi(d) puis à combiner avec les données sismiques filtrées par inclinaison 1, U est le bruit de fond aléatoire associé aux n données sismiques initiales 1 (c'est-à-dire la partie des données sismiques 1 restant après que toute énergie cohérente en a été éliminée), et UO est un signal de bruit qui est complètement n décorrélé du signal U. Ainsi, dans le mode de réalisation de la figure 3, le 25 signal V (un signal de bruit blanc filtré dans une bande n passante) est complètement décorrélé des données sismiques initiales 1, de sorte que C = 0 et 1/2 Wi(d) = (1-W2(d)) Dans le mode de réalisation de la figure 1, le signal 30 V est corrélé dans une certaine mesure au bruit de fond des n données sismiques initiales. Par suite, le filtre d'inclinaison inverse idéal est déterminé par la formule: Wi(d) = (1 + (C2 - 1)W2(d))1/2 - CW(d), o 0 Toutefois, par souci de simplicité de la mise en oeuvre, le filtre 35 inverse déterminé par la formule avec C = 1 est préféré pour la plupart des applications courantes de ce mode de réalisation puisque le procédé selon l'invention n'est de façon générale pas sensible à la conception précise du filtre inverse utilisée. En continuant la description du mode de réalisation de la figure 3, la sortie du filtre inverse 14 est fournie à un module de mélange 20. Un second signal, représentant le niveau approché du bruit aléatoire des données sismiques initiales 1, est produit dans un module d'amplitude de bruit 16 et est fourni en tant que seconde entrée au module de mélange 20. Egalement, les données filtrées sortant du filtre bi-dimensionnel 18 sont fournies en tant que troisième entrée au module de mélange 20. Le second signal, représentant l'amplitude absolue moyenne approchée du bruit de fond aléatoire associé aux données sismiques 1, est important pour une mise en oeuvre convenable de l'invention puisque la quantité de bruit aléatoire enlevée pendant 15 une opération de filtrage dépend de la quantité de bruit qui était présente au début. Un procédé convenable pour produire le second signal est décrit ci-après. Ce procédé est basé sur l'hypothèse que le bruit aléatoire n'est pas corrélé d'une trace à l'autre, tandis que le bruit cohérent et le signal cohérent sont fortement 20 corrélés d'une trace à l'autre. Par souci de simplicité, ce procédé va être décrit dans un mode de réalisation de l'invention dans lequel le filtre bi-dimensionnel 18 est un filtre d'inclinaison. Dans cet exemple, quelques traces adjacentes des données sismiques initiales dans 25 une certaine fenêtre temporelle sont d'abord empilées selon une inclinaison de cohérence maximale. La valeur absolue moyenne résultante (AABV) de cette sommation est une fonction des niveaux du signal initial et du bruit. Dans le cas de données sismiques consistant en énergie cohérente pure, la valeur AABV s'ajoute. 30 simplement comme le nombre de traces. Dans le cas de données sismiques consistant en bruit aléatoire pur, les valeurs AABV s'ajoutent comme la racine carrrée du nombre de traces. Dans le cas général o la valeur AABV de cette sommation tombe entre ces deux limites, le niveau de bruit initial peut être déduit de la 35 valeur AABV de la somme. Pour obtenir une relation générale entre le niveau de bruit et la valeur AABV, on commence par définir une trace sismique, ti(k), comme la somme du signal et du bruit ti(k) = As(k) + bni(k) J. 1 o s(k) et ni(k) sont le signal et le bruit non corrélés définis pour que la valeur AABV soit égale à un, A et B sont des facteurs de pondération, et k représente des échantillons temporels discrets. D'autres traces voisines t.(k), dans la même fenêtre temporelle, sont supposées comprendre les mêmes niveaux relatifs de signal et de bruit, A et B, et comprendre un signal identique 10 s(k), mais un bruit non corrélé nj(k). La valeur absolue moyenne attendue de t.(k) sur cette fenêtre temporelle est définie par Ciet est fonction de A et de B quand s(k) et nj(k) sont un zéro moyen et une Gaussienne: C. (A2 + B2) 1/2 (D.1) qui est également égale à la valeur AABV attendue de n'importe laquelle des traces adjacentes tj(k). Quand N traces adjacentes (ti(k), i = 1 à N) sont sommées, selon une inclinaison de cohérence maximale, la trace sommée T(k) est obtenue avec la valeur moyenne attendue de Csomme somme Pour cette sommation, le signal cohérent ou le bruit cohérent est supposé être présent à une inclinaison spécifique à l'intérieur de la fenêtre temporelle et de trace spécifiée. Les erreurs résultant d'inclinaisons cohérentes multiples ou de l'absence d'inclinaisons cohérentes ne sont généralement pas très notables. La trace somme T(k) peut s'évaluer de la façon suivante: T(k) = Eti() N =A Es(k) + B En.(k) N N = A N s(k) + B En.(k) N La valeur absolue moyenne attendue de T(k) est ainsi: C = ((AN)' + (B lN'))1/2 somme (D.2) = (A2N2 + B N)1/2 Ceci est dû au fait que s(k) et ni(k) présentent des valeurs AABV unité et au fait que les valeurs AABV du bruit s'ajoutent comme la racine carrée de N. En combinant (D.1) et (D.2) et en exprimant B en fonction de C. et C on obtient z] 1/ somme B = [(C2N2 - C2)/(N2-N)12 (D.3) 1 somme qui définit le niveau de bruit attendu en fonction de la valeur AABV des traces séparées, de la valeur AABV de la trace sommée et du nombre de traces sommées. La partie (facteur de pondération) du "second signal" représentant ce niveau de bruit pour la trace "t i" i et une fenêtre temporelle particulière (c'est-à-dire le facteur de pondération représentant le niveau de bruit de la partie de trace ti dans la fenêtre temporelle particulière) est utilisée pour pondérer la partie correspondante du signal de bruit filtré en inverse sortant du filtre inverse 14 (par multiplication du second 15 signal par le signal de bruit filtré en inverse) de sorte que les amplitudes pondérées constituent une approximation des niveaux du bruit de fond aléatoire des données sismiques initiales 1. L'opération de mélange réalisée dans le module de mélange 20 comprend l'étape consistant à multiplier chaque partie 20 du signal de bruit filtré en inverse (produit dans le filtre inverse 14) correspondant à une trace des données initiales 1 par la partie du second signal (produite dans le module 16) correspondant à cette trace. Les parties du signal multipliées sont alors multipliées par un facteur de pondération d'ensemble. Ainsi, l'effet d'ensemble des étapes de multiplication décrites est de multiplier le signal de bruit filtré en inverse par des facteurs de pondération variant dans le temps, de sorte que chaque partie du signal de bruit filtré en inverse (correspondant à une période temporelle définie) peut être multipliée par unfacteur de pondération. 30 différent. Le facteur de pondération d'ensemble est de préférence le plus petit facteur qui donne lieu à une apparition adéquate des données traitées de façon complète sortant du module de mélange 20. Typiquement, comme dans le mode de réalisation de la figure 1, ce facteur de pondération d'ensemble est dans la gamme de 50% à 35 75%. Le produit du facteur de pondération par le signal multiplié est alors ajouté, dans le module de mélange 20, aux données sismiques filtrées produites à la sortie du filtre 18. Le signal sommé produit dans le module 20 peut être affiché selon tout format classique, par exemple en traçant les données dans un module traceur de courbes classique tel que le module 24. Un exemple d'application du mode de réalisation de la figure 3 de l'invention à la section de bruit aléatoire 30 est représenté schématiquement à la figure 4. La section 30 est un ensemble de bruits aléatoires ne comprenant pas de signal cohérent ou de bruit cohérent. La section 30 peut être considérée comme représentant la partie de bruit aléatoire d'une section sismique typique. Le filtre d'inclinaison 32 de l'exemple de la figure 4 est égal à: W(d) = 1/2 + 1/2 cos (nd/8), o O0d48, et le filtre d'inclinaison inverse 33 est égal à 11/2 Wi(d) = (1W2(d)) La section de bruit aléatoire 31 est produite de façon indépendante et traitée de sorte que ses instants de début et de 20 fin, son contenu en fréquence et ses amplitudes s'adaptent à ceux de la section 30. Le filtre d'inclinaison 32 est appliqué à la section 30. Le filtre inverse 33 est appliqué à la section 31 pour fournir une approximation des fortes inclinaisons (ayant de fortes valeurs de d) enlevées de la section 30 pendant le filtrage 25 d'inclinaison. Ensuite, la section filtrée en inclinaison 30 est sommée point par point avec la section filtrée en inverse 31 dans le module de sommation 34, d'o il résulte une section rétablie en inclinaison 35. Quand elle est affichée, la section 35 a un aspect sensiblement identique à celui de la section 30, puisque son spectre d'énergie d'inclinaison est sensiblement identique à celui de la section 30. Certains des perfectionnements résultant de la mise en oeuvre de l'invention sur un ensemble de données sismiques 35 comprennent une plus grande continuité de réflecteur, des relations d'amplitude plus précises et une meilleure acceptabilité de présentation. Le second de ces avantages peut être compris de la façon suivante. Les amplitudes relatives entre différents horizons et les chaensts d'aîplitup d'un signal sismique selon un horizon spécifique sont souvent très importants pour l'interprétation sismique. Quand les données sismiques sont filtrées par inclinaison et soumises à une commande automatique de gain (CAG) ces différences d'aTplitude peuvent être perdues. L'opération dite CAG après le filtrage par inclinaison renforce fréquemment le 10 bruit de faible niveau et le signal de faible niveau au point qu'ils semblent identiques à l'énergie de signal plus importante. La mise en oeuvre de l'invention sur les données permet le contrôle de ces problèmes en ajoutant (avant CAG) dans le bruit aléatoire ce qui était enlevé-par filtrage d'inclinaison. Ceci limite le gain produit par CAG aux parties les plus faibles de la section, aidant ainsi à maintenir les relations d'amplitudes initiales. On a trouvé que ceux qui réalisent l'interprétation préfèrent généralement l'aspect des sections traitées selon 20 l'invention (dans les cas o le filtre bi-dimensionnel est un filtre d'inclinaison) car il est plus facile de détecter des réflexions dans un bruit de fond aléatoire incohérent que dans un bruit de fond avec les mêmes inclinaisons que le signal. Un traitement selon l'invention aide à maintenir l'aspect de bruit de 25 fond convenable en ramenant le bruit de fond à sa caractéristique plus acceptable de grisaille. Ceci réduit le caractère flou et la confusion du bruit cohérent plat avec le signal. Une section traitée selon l'invention ne présente pas les effets négatifs du filtrage d'inclinaison, aidant ainsi à la confiance de l'interpré30 tation. Un autre avantage de l'invention est qu'elle assure une plus grande flexibilité pour le choix de filtres bi-dimensionnelsappropriés pour traiter des données sismiques, sous l'aspect suivant. Pour être plus spécifique, la discussion ci-après se 35 réfère au procédé de sélection d'un filtre d'inclinaison, bien qu'elle puisse être généralisée de façon évidente pour se référer à tout type particulier de filtre bi-dimensionnel. Le choix convenable d'un filtre d'inclinaison pour des données sismiques nécessite de considérer trois effets fondamentaux: la gamme d'inclinaisons du signal comparée la gamme d'inclinaisons du bruit à supprimer; les artéfacts du filtre choisi; et les effets du bruit de fond tels qu'un aspect mélangé sinueux dans la section filtrée. Le point initial à considérer quand on conçoit un filtre d'inclinaison est de choisir la bande passante d'inclinai10 son et la bande que l'on rejette qui enlève une quantité maximale de bruit et a un effet minimal sur le signal souhaité. Ceei n'est pas toujours facile quand les gammes d'inclinaison du signal et du bruit se recouvrent, mais certains compromis sont habituellement acceptables. Le deuxième et le troisième effets fondamentaux nécessitent normalement également certains compromis. D'une part, des artéfacts de filtrage se recontrent fréquemment quand une coupure brutale entre la bande passante et la bande rejetée est utilisée; d'autre part, une coupure plus lisse peut conduire à une séparation inadéquate du signal et du bruit et à un aspect de bruit de fond plus dégradé. Quand le procédé selon l'invention doit être mis en oeuvre sur les données, la nature du compromis est quelque peu différente. Par exemple, une coupure plus douce peut être utilisée 25 pour réduire les artéfacts du filtre au prix d'un effet de fond plus dégradé (puisque plus d'énergie aléatoire est supprimée). Quand les données sont traitées selon l'invention, l'aspect dégradé est considérablement corrigé. En général, une sélection des filtres d'inclinaison à utiliser avec des données à traiter 30 selon l'invention doit mettre l'accent sur la réduction des artéfacts de filtrage et ne pas être aussi sensible à L'aspect sinueux du bruit puisque ce dernier effet peut être considérablement corrigé par le procédé selon l'invention. Dans le domaine de l'invention, on englobe les étapes 35 de traitement nécessaires sur les données sismiques en traitant les données par un ordinateur approprié. Pour réaliser cela, les processus décrits ci-dessus (et les filtres bi-dimensionnels souhaités et leurs filtres inverses) sont transformés en séries d'instructions d'ordinateur d'une façon qui apparaîtra clairement à l'homme de l'art de la programmation des ordinateurs pour le traitement des données sismiques. Dans unevariante de ce type de modE de réalisation, les données sismiques sont numérisées et les signaux numérisés sont traités dans un ordinateur. Il est également dans le domaine de l'invention de réaliser les étapes de traitement nécessaires en traitant les données (que ce soit sous 10 forme de signal analogique ou numérique) en utilisant des circuits électroniques câblés (analogiques ou numériques). Pour réaliser cela, les processus décrits (et les filtres bi-dimensionnels désirés et leurs filtres inverses) sont mis en oeuvre dans un circuit dont la conception détaillée sera claire pour l'homme de 15 l'art du domaine de la réalisation des circuits càblés pour le traitement de données sismiques. La description ci-dessus est purement illustrative de l'invention et diverses variantes de détails des procédés décrits restent dans le cadre de l'invention REVENDICATIONS 1. Procédé de filtrage de données sismiques, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes: produire un premier signal représentant la partie de bruit aléatoire des données sismiques; filtrer les données sismiques dans un premier filtre bidimensionnel (4,18); filtrer le premier signal dans un second filtre, ce second filtre (3,14) étant un filtre inverse du premier filtre; et combiner le premier signal filtré aux données 10 sismiques filtrées. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le premier signal est produit par filtrage des données sismiques dans un filtre adaptatif des moindres carrés (2). 3. Procédé selon la revendication 2,caractérisé en ce 15 que le premier filtre est un filtre d'inclinaison, W(d), o d représente l'angle d'inclinaison, et le filtre inverse au premier filtre est Wi(d) = 1-W(d). 4. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le premier signal n'est pas une version filtrée des données 20 sismiques et en ce que le premier signal est produit en réalisant les étapes suivantes: produire un signal de bruit blanc (10) ayant des instants de début et de fin qui s'adptent aux instants de début et de fin associés aux données sismiques; filtrer par un filtre passe-bande (12) le signal de bruit blanc pour produire un signal de bruit blanc filtré ayant un contenu fréquentiel qui s'adapte approximativement au bruit de fond des données sismiques; et appliquer des facteurs de pondération variable dans le 30 temps au signal de bruit blanc filtré pour produire un signal de bruit blanc filtré pondéré ayant une amplitude absolue moyenne qui s'adapte approximativement à celle du bruit de fond des données sismiques, le premier signal étant un signal de bruit blanc filtré ponderé. 5. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que le premier filtre (18) est un filtre d'inclinaison W(d) o d représente l'angle d'inclinaison et le filtre (14) inverse au premier filtre est Wi(d) = (1-W2(d))1/2 6. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend en outre l'étape consistant à multiplier le premier signal filtré par un facteur de pondération choisi avant de combiner le premier signal filtré aux données sismiques filtrées. 10 7. Procédé de filtrage de données sismiques caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes: produire un premier signal représentant la partie de bruit de fond aléatoire des données sismiques; filtrer les données sismiques dans un filtre bi- dimen15 sionnel; filtrer le premier signal dans un filtre inverse, le filtre inverse étant un filtre inverse dudit filtre bi-dimensionnel; multiplier le premier signal filtré en inverse par un 20 second signal pour produire un troisième signal dont l'amplitude absolue moyenne est sensiblement égale au niveau de bruit aléatoire des données sismiques; et combiner le troisième signal aux données sismiques filtrées. 8. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que le second signal est constitué de facteurs de pondération, chacun des facteurs de pondération correspondant à une partie d'une trace des données sismiques. 9. Procédé selon la revendication 7, earactérisé en ce 30 que l'étape de production du troisième signal comprend également la multiplication du produit du premier signal filtré en inverse et du second signal par une constante de pondération choisie, de sorte que le troisième signal a une amplitude absolue moyenne approximativement égale au niveau de bruit aléatoire des données 35 sismiques multipliée par la constante de pondération choisie. 10. Procédé de filtrage de données sismiques, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes: filtrer une première copie des données sismiques dans un filtre bi-dimensionnel; filtrer une seconde copie des données sismiques dans un filtre adaptatif des moindres carrés pour supprimer sensiblement toute l'énergie cohérente de la seconde copie des données sismiques, produisant ainsi un premier signal représentant la partie de fond aléatoire des données sismiques; filtrer le premier signal dans un filtre inverse, ce 10 filtre inverse étant un filtre inverse dudit filtre bi-dimensionnel; multiplier le premier signal filtré en inverse par un facteur de pondération choisi pour produire un signal pondéré; et ajouter le signal pondéré aux données sismiques 15 filtrées. 11. Procédé pour filtrer un ensemble de données sismiques, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes: filtrer les données sismiques dans un filtre bi-dimensionnel; produire un signal de bruit blanc ayant des instants de début et de fin qui s'adaptent à ceux associés aux données sismiques; filtrer dans un filtre passe-bande le signal de bruit blanc pour produire un premier signal ayant un contenu fréquentiel 25 qui s'adapte sensiblement à celui du bruit de fond des données sismiques; filtrer le premier signal dans un second filtre, ce second filtre étant un filtre inverse du filtre bi-dimensionnel; pondérer l'amplitude du premier signal filtré pour 30 produire un premier signal filtré pondéré ayant une amplitude absolue moyenne sensiblement égale à celle du bruit de fond des données sismiques; multiplier le premier signal filtre pondéré par un facteur de pondération d'ensemble choisi pour produire un second 35 signal; et ajouter le second signal aux données sismiques filtrées. 12. Procédé selon l'une des revendications 10 ou 11, caractérisé en ce que le filtre bi-dimensionnel est un filtre d'inclinaison.