Brevet FR2760847A1 — publié le 19980918

La présente invention concerne une méthode pour l'élimination économique du repliement des données sismiques à repliement spatial dans les trois dimensions en faisant appel aux méthodes d'interpolation des traces dans le domaine f-k. La technique de l'exploration sismique implique l'implantation de plusieurs récepteurs acoustiques sur des stations données réparties à des intervalles spatiaux réguliers sur une ligne ou une surface de mesure. Une source acoustique visite des stations sélectionnées sur la surface de mesure, en rayonnant un champ d'ondes acoustique dans la terre à chaque station visitée. Le champ d'ondes se propage dans toutes les directions, sonorisant les strates souterraines. Le champ d'ondes est réfléchi à son tour par chaque strate et retourne à la surface o le champ d'ondes réfléchi est détecté par les récepteurs. Les récepteurs acoustiques convertissent les déplacements mécaniques et les variations de pression consécutifs à la propagation du champ d'ondes en signaux analogiques électriques. Ces signaux électriques sont envoyés à un équipement d'enregistrement et de traitement approprié sur des canaux de transmission de données de n'importe quel type souhaité. Les signaux analogiques représentatifs des champs d'ondes acoustiques reçus sont enregistrés sous forme d'une fonction périodique du niveau du signal par rapport à la durée du trajet sol-miroir-sol de la réflexion du champ d'ondes. Les signaux analogiques électriques périodiques, tels qu'ils sont perçus par chacun des récepteurs, sont discrétisés dans le domaine temporel à des intervalles d'échantillonnage choisis, puis sont enregistrés sous forme de plusieurs traces discrètes à l'échelle temps, à raison d'une trace pour chaque station occupée par un récepteur. Une succession de traces enregistrées à une station de réception simple, dues aux champs d'ondes générés par un ensemble d'emplacements de sources visitées séquentiellement, pourrait comprendre un groupement de récepteurs communs dans le domaine temps- espace (t-x). Pour la plupart des opérations de mesure, la fréquence temporelle courante des données sismiques reçues se situe dans la plage comprise entre 5 et environ 125+ Hertz. Dans la théorie de l'échantillonnage des données, il est fondamental qu'aucune longueur d'onde noyée dans les données puisse être plus courte que le double de l'intervalle d'échantillonnage, autrement les données sont déformées en raison du repliement. En prenant un intervalle d'échantillonnage temporel sélectionné, les signaux sismiques reçus peuvent être soumis à un filtrage passe-bas électrique ou optique avant la numérisation dans le domaine temporel de façon à supprimer les fréquences situées au- dessus de la fréquence de repliement, qui est également rapportée comme étant la fréquence de Nyquist temporelle ou fréquence temporelle de repliement du spectre. Ainsi, pour un intervalle d'échantillonnage de 4 millisecondes (ms), il faut éliminer les fréquences au-dessus de 125 Hz (. = 8 ms). Si c'est une trace à l'échelle temps unidimensionnelle simple qui est concernée, la sélection de l'intervalle d'échantillonnage approprié et du filtre d'anti-repliement correspondant est une option instrumentale simple qui peut être choisie par l'opérateur. En réalité, les données sismiques sont plutôt tridimensionnelles qu'unidimensionnelles. Avec une surface sélectionnée de mesure comprenant plusieurs traces sismiques, les données se situent dans un domaine spatio- temporel tridimensionnel (t-x-y). En présence de strates avec un pendage en gradins, si l'espacement des sources ou des stations de détection est trop important par rapport à la fréquence spatiale d'une strate inclinée, les données présenteront un repliement spatial. La figure 1 est un ensemble de 24 traces à l'échelle temps synthétiques enregistrées entre t = 0,0 milliseconde (ms) et t = 500,0 ms et appartenant à un groupe en position miroir. Trois événements parallèles s'avèrent avoir un pendage spatial de 8 ms par trace dans la direction positive comme le montre la ligne inclinée 10. Du fait de l'espacement important entre les traces, il devrait être facile de tracer par erreur des pendages négatifs faux ou repliés de l'ordre de 2,5 ms par trace comme montré par la ligne inclinée 12, surtout si les données ont été partiellement masquées par un bruit aléatoire. Si maintenant nous disposons d'un ensemble de traces ayant la moitié de l'espacement de la figure 1, comme cela est le cas dans la figure 2 o le pendage est désormais de 4 ms par trace, on ne devrait avoir guère de doute quant à l'interprétation du pendage correct. Par définition, le déphasage spatial d'un événement cohérent est la différence de temps entre le même événement tel qu'il est vu sur deux traces adjacentes. En prenant un groupe d'événements ayant des pendages raisonnablement uniformes caractérisés par une plage étroite de fréquences spatiales, il devrait être simple de former la moyenne du déphasage entre les traces respectives en examinant et en entrelaçant les traces moyennes entre les traces originales de la figure 1, comme suggéré par la figure 2. Les données réelles comprennent cependant tout un spectre de fréquences spatiales et de déphasages. Il n'est donc pas possible de recourir à une approche aussi simple. Il est communément admis que le meilleur moyen d'examiner le spectre des fréquences spatiales est de transformer les données à l'échelle temps du domaine t-x- y(temps-espace) au domaine f-k,-ky (fréquence-nombre d'onde) en recourant à une transformation de Fourier rapide à titre d'exemple mais non à titre de limitation (le nombre d'onde est, par définition, le nombre de périodes cycliques par distance unitaire). La figure 3 est la transformée de Fourier bidimensionnelle du spectre d'amplitude de la figure 1. Les données sont repliées à 62,5 Hertz (Hz) o les événements sont enroulés autour de l'ordonnée centrale ou zéro de l'axe du nombre d'onde à un déphasage angulaire 7r. En terme de définition, la fréquence de repliement temporel dans le domaine f-k est -1/2At Ax l'espacement entre les stations en unités préférées. Comme énoncé précédemment, la sélection de l'intervalle d'échantillonnage temporel est une option instrumentale simple qui peut être choisie par l'opérateur. La sélection de l'intervalle d'échantillonnage spatial sur le terrain est cependant beaucoup plus complexe. L'espacement entre les stations se doit d'être aussi clairsemé que possible pour des raisons économiques car les coûts d'exploitation par station sismique sont très élevés. Le problème devient encore plus complexe lorsqu'il s'agit de concevoir la mesure d'une zone inexplorée antérieurement et ayant des pendages inconnus. Si les fréquences spatiales dans cette zone s'avèrent dépasser en moyenne la limite de Nyquist attendue lorsque la stratégie de mesure originale a été déployée, il peut ne pas être économique voire possible de retourner dans la région pour acquérir physiquement une couverture supplémentaire. Les fréquences avec un repliement spatial font des dégâts sur la migration et sur l'interprétation des ensembles de données sismiques comme cela a déjà été expliqué précédemment. Autre considération, si des données avec un repliement spatial peuvent être interpolées avec succès pendant les opérations de traitement des données, il devrait alors être possible d'employer un espacement entre les stations beaucoup plus large, et donc plus économique, pendant les opérations d'acquisition des données. Une méthode d'interpolation dans le domaine f-x a été développée par S. Spitz dans un article intitulé Seismic Trace Interpolation in the F-X Domain, Geophysics, v. 56, n. 6 juin 1991, pp. 785 à 794. Cette méthode repose sur le fait que des événements linéaires présents sur une section composée de traces également espacées peuvent être interpolés avec précision, quel que soit l'intervalle spatial original, sans qu'il soit nécessaire d'essayer de déterminer leurs vrais pendages. La prédictibilité des événements linéaires dans le domaine f-x permet d'exprimer les traces manquantes comme étant la sortie d'un système linéaire, l'entrée de celui-ci étant les traces enregistrées. L'opérateur d'interpolation est obtenu en résolvant un système d'équations linéaires dont les coefficients dépendent exclusivement du spectre du filtre d'erreur de prédiction spatiale défini par les traces enregistrées. Ce filtre est obtenu à partir des données connues à la moitié de la fréquence temporelle. La méthode de Spitz implique deux systèmes d'équations linéaires, l'un pour le filtre d'erreur de prédiction, l'autre pour les données inconnues. Le calcul précis des données inconnues implique une définition nette des équations. Cette condition conduit à une structure matricielle non- Toeplitzienne qui rend le traitement des données par la méthode de Spitz très gourmand en temps de calcul et donc très coûteux. Une autre méthode est exposée dans la demande de brevet britannique GB-2, 282,665-A déposée au nom de Helmut Jakubowicz et publiée le 4 décembre 1995. Dans cet exposé, chaque ensemble de données considéré comme un groupement de récepteurs communs est appliqué à un filtre sinc pour créer des données supplémentaires servant à l'interpolation intermédiaire des données effectives enregistrées. Les données effectives enregistrées sont également soumises à une correction angulaire sur la durée du trajet. L'entrelacement des données sinc interpolées avec les données connues ne déroule pas le spectre mais produit un spectre à bande réduite spatiaiement. De plus, les fréquences temporelles au-dessus d'une certaine fréquence critique demeurent enroulées le long de l'axe k, ce qui pourrait exiger une réduction de bande temporelle des données. Il est nécessaire d'élaborer une méthode efficace faisant appel au traitement informatique pour interpoler, à tout degré de résolution souhaité, des ensembles de données tridimensionnelles à repliement spatial afin d'obtenir un espacement des stations de réception et/ou source plus large, et donc plus économique. La présente invention propose une méthode assistée par ordinateur permettant de délivrer un ensemble de données de sortie débarrassées du repliement d(t,xL,yL) à partir d'un ensemble de données d'entrée avec repliement spatial des signaux sismiques, a(t,x,y), représentatif des champs d'ondes acoustiques enregistrés dans le domaine temps- espace sur une matrice de Nx par Ny traces connues disposées sur les coordonnées x et y d'une zone de mesure. Les signaux ont été récoltés en suivant la sonorisation d'un volume souterrain de la terre. L-1 traces zéro sont insérées le long de chaque dimension spatiale entre des traces connues de l'ensemble de données d'entrée original a(t,x,y) de manière à former CL(t,xL, YL). Un opérateur T d'interpolation d'ordre L est appliqué à CL(t,xL,yL) dans le domaine de la transformée de Fourier de façon à obtenir LNx et LNy traces le long des axes x et y respectifs. Pour dériver l'opérateur d'interpolation, on procède à un remplissage de zéros dans toutes les dimensions de façon à obtenir un ensemble de données d'entrée rempli de zéros aL(tL,XL, yL). L'ensemble de données aL est L fois plus peuplé dans chaque dimension que a(t,x,y). Un opérateur de masquage WL est appliqué à l'ensemble de données d'entrée rempli de zéros afin d'obtenir un ensemble de données rempli de zéros, masqué de zéros bL(tL, xL,Y yL). L'ensemble de données aL(tL, XL, YL) est transformé sur le domaine mL, kxL,kyL de façon à obtenir un premier spectre AL(mL, kXL, kYL) o m est l'indice de fréquence temporelle du volume rempli de zéros. L'ensemble de données rempli de zéros, masqué de zéros bL est la transformée de Fourier sur le domaine mL,kxL,kyL pour obtenir un deuxième spectre complexe BL(mL, kxL, kyL). En supposant que l'ensemble de données original a(t,x,y) contient Nf fréquences temporelles, l'ensemble de données rempli de zéros et l'ensemble de données rempli de zéros, masqué de zéros, contiennent alors chacun LNf fréquences. En dehors des LNf fréquences, seules les Nf premières fréquences sont utilisées pour élaborer l'opérateur d'interpolation. Un opérateur d'interpolation HL(mL, kXL, kYL) est formé de AL(mL, kxL, kyL) /BL (mL, kxL, kyL). L'ensemble de données cL(t,xL, YL) est transformé sur le domaine f,k,.L,kyL en CL(m,k.L,kyL). Les spectres complexes des traces respectives de données de sortie interpolées débarrassées du repliement sont obtenues par la formule DL(m,kXL,kyL) = HL (m, kxL, kyL)X CL(m,kxL,kyL) pour Nf fréquences temporelles. Les traces de sortie débarrassées du repliement DL(t,xL,yL) dans le domaine temps-espace sont obtenues par ia transformée inverse de DL(m,kxL,kyL) - Les différents objets et caractéristiques de l'invention seront maintenant détaillés dans la description qui va suivre, faite à titre d'exemple non limitatif, en se reportant aux figures annexées, qui représentent: la FIGURE 1 est une représentation dans le domaine t-x de données sismiques connues échantillonnées de façon clairsemée; la FIGURE 2 est une représentation de traces sismiques montrant des données sismiques bien échantillonnées; la FIGURE 3 présente les données de la FIGURE 1 transformées du domaine t-x au domaine f-k montrant l'enroulement de fréquence résultant du repliement spatial; la FIGURE 4 est un volume tridimensionnel de données sismiques connues qui peuvent être repliées; la FIGURE 5A représente le volume des données de la FIGURE 4 suivant le remplissage de zéros; la FIGURE 5B est le volume des données rempli de zéros de la FIGURE 5A après le masquage par des zéros; la FIGURE 5C est le volume des données de la FIGURE 4 après l'insertion de zéros; la FIGURE 5D est le volume des données de la FIGURE 5C après transformation du volume des données du domaine t-x-y au domaine m-kx-ky, application d'un opérateur d'interpolation et retransformation inverse du domaine m- k-ky au domaine t-x-y; les FIGURES 6A à 6D illustrent, de manière simplifiée, la séquence de traitement montrée aux FIGURES 5A à 5C pour un ensemble de données bidimensionnel en présence d'un événement sismique avec repliement et d'un événement sismique sans repliement; les FIGURES 7A à 7D sont les spectres d'amplitude correspondant respectivement aux ensembles de données montrés aux FIGURES 6A à 6D. Les figures 1 à 3 ont déjà été commentées dans cet exposé pour expliquer les effets indésirables du repliement spatial. La figure 4 représente un volume de la terre qui a été sonorisé pour obtenir un ensemble de données 4x4x4 tridimensionnel, exprimé dans le domaine temps-espace en tant que a(t,x,y,), de traces sismiques en termes de coordonnées de récepteurs Nx et Ny dans les rangées horizontales et de temps de trajet sol-miroir-sol discrets Nt dans les colonnes verticales. La quantité N, prise dans ce contexte, indique le nombre de traces ou le nombre d'échantillons temporels associés à une cellule donnée. Dans la figure 4, N égale 4. Chaque cellule peut contenir une donnée simple ou la moyenne d'un plein compartiment d'échantillons de données connues (repérées par le symbole K), étroitement liées. Quel que soit l'espacement optimum des stations ayant pu être choisi initialement pendant l'acquisition des données, il peut exister certaines fréquences spatiales souhaitées pour lesquelles l'interpolation intertrace ou l'élimination du repliement sera nécessaire pendant le traitement des données. La résolution spatiale d'ordre L exigée peut demander qu'une ou plusieurs traces intermédiaires soient insérées entre deux traces connues Nxi, Nxi+1 et Nyj, Nyjl+ quelconques, o l'interpolateur L d'ordre L peut prendre les valeurs 2, 3,... Dans les explications qui suivent se rapportant aux figures 5A à 5D, nous considérerons pour des raisons de simplicité que L = 2 et N = 4. On cherche à augmenter la résolution spatiale de a(t,x,y,), figure 4, en entrelaçant (L-l) traces zéro (dans ce cas, une seule trace est entrelacée étant donné que L = 2), symbolisées par 0, entre deux traces K connues quelconques de manière à obtenir LNx et LNy traces sous forme d'un ensemble de données entrelacé CL(t,xL, YL), illustré à la figure 5C et désigné ci-après par (cL) pour des raisons de brièveté. L'extension des dimensions spatiales par L abaisse la fréquence L fois. L'interpolation des traces en phase et en amplitude est nécessaire sur toutes les fréquences inférieures à la fréquence de Nyquist. Cette opération est réalisée au mieux en transformant l'ensemble de données du domaine temps- espace (t,x,y) au domaine fréquence/nombre d'onde (f,kx,ky) en recourant à n'importe quel algorithme assisté par ordinateur connu de la transformation de Fourier rapide (FT). Il est donc nécessaire de découvrir un opérateur d'interpolation HL(m,kL,kLy), o m est un indice de fréquence, pouvant être appliqué à la transformée de Fourier CL, de l'ensemble de données (CL) pour générer l'ensemble de données souhaité débarrassé du repliement de la figure 5D, DL(t,xL, yL) = FT-1 (CL x HL). Donc, considérant que nous avions initialement N traces le long des axes x et y, nous avons LN traces le long de chaque axe x et y après interpolation; c'est-à- dire que l'ensemble de données interpolé est L fois plus peuplé le long de chaque axe que l'ensemble de données original. Dans le domaine f-k, la plage des nombres d'onde kL pour l'ensemble de données interpolé est par conséquent L fois plus grande que la plage des nombres d'onde k associée à l'ensemble de données original. Considérons maintenant que l'ensemble de données connues a(t,x,y) est une version miniature de l'ensemble de données de sortie souhaité. Nous pouvons diviser son spectre complexe étiré (phase et amplitude) AL(m,kX, ky) à la fréquence temporelle f/L par le spectre complexe étiré de l'ensemble de données d'entrée masqué de zéros (N traces) pour obtenir HL(m, kL, kLy). Le masquage par des zéros peut être réalisé par des traces de mise à zéro, sauf aux emplacements l+nxL, l+nyL, (nx,ny = 0,1,2,...). Nous avons cependant besoin de LN échantillons kL. Pour éviter l'interpolation des nombres d'onde dans le domaine de la transformée de Fourier, l'entrée de la transformée est remplie de (L-1)N zéros le long des 11I dimensions spatiales. Etant donné que nous avons besoin de la fréquence temporelle f/L, le remplissage par des zéros est étendu le long de l'axe temporel comme montré à la figure 5A pour former l'ensemble de données aL(tL,xL,yL) (désigné ci-après par (aL) pour des raisons de brièveté), dont la transformée de Fourier est AL = [FT (aL)]. Les variables indicées tL, XL et YL indiquent que la plage de x, y et t a été étendue d'un facteur L, même si cela a été effectué par un remplissage de zéros. L'opération de mise à zéro des traces est appliquée à l'ensemble de données rempli de zéros(aL) pour obtenir l'ensemble de données rempli de zéros, masqué de zéros bL(mL, XL, YL) (désigné ci-après par (bL) pour des raisons de brièveté), comme montré à la figure 5B, dont la transformée de Fourier est BL = [FT (bL)]. L'opérateur d'interpolation HL est calculé à partir du rapport: HL (m, kL, kL) = AL (mL, kXL, kyL) / BL (mL, kXL, kyL) Les figures 4 et 5A à D sont prévues pour servir d'organigramme de données graphique permettent d'illustrer le meilleur mode opérationnel pour concrétiser le procédé selon l'invention qui devrait être réalisé normalement à l'aide d'un ordinateur programmé en conséquence. Nous allons maintenant nous référer simultanément aux figures 6A à D et 7A à D. Les figures 6A à D représentent un ensemble de traces sismiques dans le domaine t,x, montré en deux dimensions pour des raisons de simplicité de représentation. Deux événements de pendage 10 et 12 sont présents. L'événement 10 accuse un pendage double de celui de l'événement 12. La portion 14 en haut à gauche de la figure 6A représente l'ensemble de données d'entrée original mais avec remplissage de zéros. La figure 7A est la transformée de Fourier AL dans le domaine mL-kL de l'ensemble de données (aL) de la figure 6A. L'événement 10 est replié et enroulé autour de l'axe k central en tant qu'événement 16 et 18. L'événement 12 reste non replié en tant qu'événement 20. Les figures 6B et 7B sont les représentations bidimensionnelles des ensembles de données remplis de zéros, masqués de zéros de la figure 5B respectivement dans les domaines tL,XL et mL,kL. L'opérateur d'interpolation HL est dérivé du rapport entre le spectre complexe de la figure 7A divisé par le spectre complexe de la figure 7B après élimination de la portion de fréquence située au- dessus de la fréquence de Nyquist, comme repéré sur les figures. La figure 6C est une tranche verticale le long de l'axe temporel de la coordonnée x de l'ensemble de données d'entrée (CL) avec (L-1) traces zéro insérées entre les traces représentées précédemment à la figure 5C. Les segments linéaires inclinés qui coupent les traces à numérotation paire indiquent l'attitude du pendage des événements sismiques 10 et 12 désormais fragmentés. L'opérateur d'interpolation HL a pour mission de remplir les traces vides pour ce qui est du déphasage et de l'amplitude du signal. Cette mission est accomplie en multipliant la transformée de Fourier CL montrée à la figure 7C par la transformée de l'opérateur d'interpolation HL de façon obtenir la transformée m,k de l'ensemble de données débarrassé du repliement DL, comme présenté à la figure 7D. La transformée inverse, [FT-1 (DL)] de la figure 7D donne l'ensemble de données de sortie débarrassé du repliement souhaité (dL) de la figure 6D. Certaines économies substantielles peuvent être réalisées dans le traitement de ces données en utilisant la méthode selon la présente invention. Il faut observer que les spectres d'amplitude à la figure 7C sont périodiques. C'est-à-dire que l'on peut obtenir la seconde moitié de l'axe kL positif à partir de la première moitié de l'axe kL négatif et la seconde moitié de l'axe kL négatif à partir de la première moitié de l'axe kL positif. La transformée f-k de l'entrée originale a(t,x) (sans remplissage) peut donc être copiée pour obtenir CL, figure 7C. Le spectre d'amplitude complexe rempli de zéros, masqué de zéros de la figure 7B peut être obtenu à partir du spectre d'amplitude complexe de la figure 7A en enroulant latéralement le spectre de N échantillons (cet exemple a 2N échantillons kL). C'est-à-dire que la transformée f-k de la figure 7A est décalée de la moitié de la plage kL et est ajoutée à ellemême. Ceci équivaut à additionner les valeurs de l'axe kL négatif à celles de l'axe kL positif ainsi qu'à additionner les valeurs de l'axe kL positif à celles de l'axe kL négatif. Lorsque l'ordre d'interpolation est supérieur à 2, les échantillons se situant en dehors de la plage - LB/2, +LB/2 sont déroulés avant la sommation étant donné que la transformée f-k est alors décalée de N échantillons. Les étapes de l'enroulement AL pour obtenir BL et de la copie le long des axes KL pour obtenir CL remplace ainsi la manipulation matricielle gourmande en temps, autrement nécessaire aux analyses conventionnelles des spectres d'amplitude complexes. La présente invention a été décrite en termes de matrices de signaux sismiques, elle peut néanmoins s'appliquer à tout type souhaité de procédés de mappage de signaux échantillonnés dans l'espace, comme par exemple la modélisation des systèmes météorologiques basés sur des données dérivées de stations météorologiques espacées. Les personnes de l'art pourront imaginer des variations évidentes des exemples fournis ici, qui peuvent assurer la même fonction, fondamentalement de la même manière, pour donner fondamentalement les mêmes résultats et qui tomberont dans l'étendue de l'applicabilité de la présente invention. 44 2760847 R E V E N D I C A T I ON S 1. Méthode assistée par ordinateur pour délivrer un ensemble de données de sortie débarrassées du repliement dL(t.xLYL) à partir d'un ensemble de données d'entrée avec repliement spatial de signaux sismiques connus. a(t,x,y). représentatif des champs d'ondes acoustiques enregistrés dans le domaine temps-espace sur une matrice de Nx par Ny traces connues disposées sur les coordonnées x et y d'une zone de mesure, les signaux ayant été récoltés en suivant la sonorisation d'un volume souterrain de la terre. comprenant: i) l'application d'un opérateur d'ordre L à un ensemble de données d'entrée a(t,x,y) de façon à obtenir LNx et LNy traces le long des axes x et y respectifs par un remplissage de zéros a(t.x.y) dans toutes les dimensions pour obtenir un ensemble de données d'entrée rempli de zéros aL(tLxLYL) L fois plus peuplé dans chaque dimension que a(t,x,y), ii) l'exécution d'une - opération de masquage WL sur l'ensemble de données d'entrée rempli de zéros aL(tL,xLYL) pour obtenir un ensemble de données rempli de zéros, masqué de zéros bL(tL,XLYL), iii) la transformation de aL(tLXL, YL) sur le domaine mL,kxL,kyL pour obtenir un premier spectre d'amplitude complexe aL(mL,kxL kyL), o m est un indice de fréquence temporelle du volume rempli de zéros pour chacune des Nf premières fréquences temporelles, et l'élimination du reste des LNf fréquences temporelles, iv) le calcul du spectre d'amplitude complexe, BL(mLkxLkyL) sur le domaine mLkxLkyL de l'ensemble de données rempli de zéros, masqué de zéros bL(tL, xLYL), pour des fréquences Nf, et l'élimination du reste des LNf fréquences temporelles, v) la production d'un opérateur d'interpolation HL(mLkxL kyL) = AL(mL,kxL.kyL)/EL (mL,kxLkyL), vi) l'insertion de L-1 traces de zéros dans chaque dimension spatiale entre des traces connues de l'ensemble de données d'entrée original a(t,x.y) pour former cL(tXL,YL), vii) le calcul du spectre d'amplitude complexe cL(m.kxL kyL) dans le domaine f. kxL kyL de l'ensemble de données entrelacées de trace zéro cL(t,XL,YL)a viii) l'obtention des spectres d'amplitude complexe des traces respectives des données de sortie interpolées débarrassées du repliement à partir de la formule DL(mkxLkyL) = HL(mkxL.kyL) X CL(m, kxL kyL) pour les premières fréquences Nf, et ix) la transformation inversante des spectres d'amplitude complexe des traces débarrassées du repliement DL(m,kxL kVL), du domaine f. kxL kvL au domaine t,XL. YL pour obtenir l'ensemble de données de sortie débarrassées du repliement dL(t,xLyL); 2.- Méthode selon la revendication 1, dans laquelle: l'étape iv) comprend la transformation bL(tLXLYL) au domaine mL, kxL, kyL,pour obtenir un second spectre d'amplitude complexe BL(mLkxLkyL) pour des fréquences Nf et l'élimination du reste des fréquences temporelles LNf; et l'étape vii) comprend les étapes: d'insertion des L-1 traces zéro dans chaque dimension spatiale entre les traces connues de l'ensemble de données d'entrée original a(t, x,y) pour former cL(t, xLYL) et de transformation cL(t.xLYL> au domaine f. kxL, kyL pour obtenir le spectre d'amplitude complexe cL(m. kxL, kyL). 3.- Méthode selon la revendication 2, dans laquelle L=2. 4.- Méthode selon la revendication 3, dans laquelle wL(mx,my) est égale à l'unité lorsque et seulement lorsque mx=l+nxL et my=l+nyL (n=0,1,2,....), et autrement est égale à zéro. 5.- Méthode selon la revendication 1, dans laquelle: l'étape iv) comprend l'enroulement latéral du premier spectre d'amplitude complexe AL(mL,kxL kyL) sur lui même le long des axes du nombre d'onde pour obtenir le second spectre d'amplitude complexe BL(mL,kxLkyL), après élimination d'une portion sélectionnée du spectre de fréquence de celui-ci et l'étape vii) comprend les étapes: de transformation de l'ensemble de données d'entrée débarrassées du repliement spatial des signaux sismiques connus, a(t,x,y) au domaine f. kx, ky pour obtenir un second spectre d'amplitude complexe, k (f,kx,ky); et de recopiage latéral k(f,kx ky) L-1 fois pour obtenir le spectre d'amplitude complexe de l'ensemble des données CL(mkxL.,kyL)