Brevet FR2854246A1 — publié le 20041029

PROCEDE DE TRAITEMENT DE DONNEES SISMIQUES CORRESPONDANT A DES ACQUISITIONS REALISEES POUR UNE M ME ZONE D'UNE PART AU MOYEN DE RECEPTEURS SISMIQUES DISPOSES AU FOND DE L'EAU ET D'AUTRE PART AU MOYEN DE RECEPTEURS DISPOSES EN SURFACE DOMAINE GENERAL ET ETAT DE LA TECHNIQUE La présente invention est relative aux traitements de données sismiques, notamment de cubes d'amplitudes ou d'attributs, issues d'acquisitions réalisées pour une même zone d'une part au moyen de récepteurs sismiques disposés au fond de l'eau (techniques OBC ou " Ocean Bottom Cable " selon la terminologie anglo-saxonne généralement 15 utilisée) et d'autre part au moyen de récepteurs disposés en surface (flûtes sismiques tirées par des bateaux par exemple). Les techniques OBC présentent aujourd'hui de nombreux avantages. Elles permettent des gammes d'azimuts larges et l'utilisation de 20 techniques de suppressions des multiples et autorisent donc des images de bonne qualité. Elles permettent en outre une bonne couverture des zones que l'on souhaite explorer. Elles présentent également l'avantage important de permettre des 25 acquisitions répétables et fréquentes. Les techniques OBC s'avèrent notamment, mais non limitativement, particulièrement intéressantes pour le suivi et la caractérisation de réservoirs: Il est commun, dans le domaine de la sismique, de mettre en 30 évidence des caractéristiques géologiques ou géophysiques d'une zone donnée, en comparant des cubes sismiques dont les données sont issues, pour l'un, d'acquisitions OBC, et, pour l'autre, d'acquisitions réalisées à l'aide de récepteurs de surface Toutefois, étant donné qu'il s'agit de techniques d'acquisition très distinctes, la correspondance entre des données sismiques issues d'acquisitions réalisées avec l'une et l'autre de ces deux techniques est généralement relativement pauvre. En outre, lorsque la différence en terme de signal sismique est de faible amplitude, les propriétés physiques que l'on cherche à mettre en évidence peuvent être facilement masquées par des artefacts comme par exemple le bruit dû à la géométrie imparfaite de l'acquisition des données sismiques. Le caractère aléatoire et non répétable du bruit de chaque acquisition fait que, comme l'illustre la figure 2, la simple soustraction des données sismiques augmente le niveau de bruit par rapport au signal recherché. Sur cette figure 2, le bruit est schématisé par des traits horizontaux (cube A) et des traits verticaux (cube B) qui se superposent sur 15 le cube soustrait (cube A-B). De plus la superposition des bruits respectifs détruit leurs organisations spatiales statistiques (si elles existent) et donc rend plus difficile leurs filtrages. C'est pourquoi la simple soustraction de données sismiques issues d'acquisitions obtenues par les techniques OBC et de données sismiques 20 issues d'acquisitions réalisées à l'aide de récepteurs de surface ne permet habituellement pas de mettre en évidence des signaux résiduels de faible niveau. PRESENTATION DE L'INVENTION L'invention propose quant à elle un procédé de traitement de jeux de données sismiques correspondant pour une même zone, les uns à des acquisitions au moyen de récepteurs au fond de l'eau, les autres à des acquisitions au moyen de récepteurs en surface, caractérisé en ce qu'on 30 détermine au moins un jeu de données sismiques qui est une estimation de la composante commune à au moins deux jeux de données sismiques correspondant respectivement à l'un et à l'autre de ces deux modes d'acquisition. Par " jeu de données sismiques ", on entend ici et dans tout le présent texte, tout jeu de données associant, à une pluralité de points de la zone d'acquisition et pour au moins un instant donné, des valeurs d'amplitudes sismiques ou d'attributs. Ces jeux de données sismiques sont notamment, mais non limitativement, des cubes de données sismiques, c'est-à-dire des collections de données sismiques (amplitude ou attribut) donnant pour plusieurs points de la zone d'acquisition une succession de valeurs prises successivement dans le temps par l'amplitude ou l'attribut considéré. On notera que le jeu qui est une estimation de la composante commune à au moins deux jeux de données sismiques correspondant respectivement à l'un et à l'autre de ces deux modes d'acquisition, présente un ratio signal/bruit et une résolution bien meilleur que les jeux de données de départ. Il peut être soustrait à ces jeux de données de départ De cette façon, on dispose de jeux de données différentiels déterminés sans que les bruits des deux jeux de données de départ ne s'y retrouvent superposés. Et ces jeux de données différentiels peuvent être facilement filtrés, 20 puisque l'organisation spatiale statistique n' y a pas été détruite par la superposition de bruits. DESCRIPTION DES DESSINS - la figure 1 est une représentation schématique qui illustre la mise en évidence de caractéristiques géologiques ou géophysiques d'une zone donnée par soustraction des cubes correspondant à des données issues d'acquisitions OBC et d'acquisitions au moyen de détecteurs de surface.; la figure 2 est une représentation schématique qui illustre le fait que la soustraction des cubes bruités ne fait qu'augmenter le niveau de bruit par rapport aux variations que l'on met en évidence; - la figure 3 est une représentation schématique qui illustre la détermination d'un cube commun et la détermination, à partir de ce cube commun, de cubes de différences; - la figure 4 illustre un mode de mise en oeuvre possible pour la 5 détermination d'une estimation de la partie commune à deux cubes sismiques; - les figures 5a à 5c illustrent un exemple résultat obtenu en mettant en oeuvre le procédé illustré sur les figures 3 et 4; - la figure 6 illustre un exemple de masque appliqué aux cartographies 10 2D; - la figure 7 illustre un autre mode de mise en oeuvre possible avec plusieurs itérations; - la figure 8 illustre un autre mode de mise en oeuvre possible pour calculer deux cubes avec une phase commune. 15 DESCRIPTION D'UN OU PLUSIEURS EXEMPLES DE MISE EN OEUVRE Exemple général On considère deux cubes de données sismiques (données A et données B) issues d'une part d'une acquisition OBC et d'autre part d'une acquisition de surface au moyen de détecteurs de type flûtes sismiques. Ces données peuvent être des amplitudes sismiques ou des attributs. Un exemple particulier est donné à la fin de la description. Ces cubes de données A et B peuvent être décomposés ainsi: données A = partie commune + bruit A données B = partie commune + bruit B + A o A représente les variations des données sismiques et o la partie commune se définit comme la partie cohérente ou invariante des données A et B. Dans une première étape, on détermine une estimation de cette partie commune. Différentes méthodes peuvent être utilisées à cet effet. Notamment, cette estimation peut être calculée par co-krigeage, ou encore par cross corrélation ou par calcul de valeurs moyennes. Cette partie commune estimée représente l'information géologique redondante et a l'avantage de présenter un meilleur rapport signal à bruit que les données initiales. Dans un deuxième temps on détermine les deux différences 10 partielles suivantes: Diff A = données A - partie commune estimée Diff B = partie commune estimée - données B La figure 3 illustre le cube de composante commune et les cubes de différences partielles (cubes différentiels) ainsi obtenus. Les deux différences partielles permettent de mettre en évidence une partie de la signature 4D. Elles vérifient: DiffA = bruit A - OE.A Diff B = - bruit B - (1-aoA O a est le rapport de répartition du signal résiduel, lequel est souvent proche de 0.5 mais peut varier spatialement. (Il peut dependre aussi du signal sur bruit de chaque cube initiaux). Le rapport Signal/Bruit de ces deux différences partielles est alors cx.A / bruit A pour Diff A et (1-u)A / bruit B pour Diff B. On met ensuite en oeuvre sur les différences partielles ainsi obtenues un traitement de filtrage, ce qui est possible grâce au fait que les organisations spatiales statistiques sont conservées et en particulier n'ont pas été supprimées par la superposition de bruits et que le bruit de chaque jeux de données conserve ses propriétés intrinsèques initiales, comme sa 30 cohérence spatiale statistique. Le filtrage mis en oeuvre est par exemple un filtre spatial déterministe dans le domain KxKy ou un filtre statistique par krigeage factoriel ou meme une fonction de lissage suivant un axe particulier permettant d'attenuer les bruits de l'acquisition. L'orientation spatial du bruit est d'autant plus facile a déterminer par des mesures statistiques (variogrammes 2D/3D) que la partie commune contenant la majorite du signal sismique de la geologie a ete soustraite. Après filtrage, il est possible de reconstituer la différence totale à partir des deux différences partielles filtrées ainsi obtenues: données A - données B = Diff A + Diff B On comprend que la sommation des différences partielles après 10 filtrage de celles-ci permet un meilleur rapport signal à bruit que ce qui est obtenu en calculant la différence totale par soustraction des données A et des données B. On notera qu'il n'y a pas de perte d'information, puisque la somme des différences partielles est égale à la différence totale. Egalement, on notera que, si le niveau de bruit est différent entre les données A et B initiales, une des deux différences partielles présente un meilleur rapport signal sur bruit que la différence totale. Dans certains cas, l'information sera plus apparente sur un cube correspondant à une différence partielle que sur le cube correspondant à la 20 différence totale. Exemple de calcul de partie commune Principe La figure 4 illustre un exemple de calcul de la partie commune utilisant le Co-krigeage factoriel automatique spatial (ou analyse krigeante multi variables automatique) dans le domaine des fréquences. Les données temporelles initiales sont transformées par FFT en 30 cubes de parties réelles et de parties imaginaires dans le domaine fréquentiel (domaine de Fourier). La partie commune de chaque plan fréquentiel réel et imaginaire est calculée par la méthode dite " co-krigeage factoriel automatique " avec un opérateur 2D dans le plan (x, y). Par le processus de transformée de Fourier inverse du cube 5 commun des parties réelles et du cube commun des parties imaginaires, on obtient alors le cube commun temporel des données sismiques. Exemple détaillé Un exemple plus détaillé de traitement est donné ci-dessous: 1) Dans une première étape, on lit les données qui correspondent aux deux collections de traces (cube A et cube B) à traiter. Ces données sont enregistrées dans un fichier o chaque trace est identifiée par un numéro de ligne et un numéro de colonne qui correspondent à une position au sol. 2) Dans une deuxième étape, on sélectionne une fenêtre de temps pour définir sur les traces sismiques l'intervalle de temps pris en considération pour le traitement. On complète le cas échéant les portions de traces ainsi sélectionnées par des valeurs nulles pour obtenir pour chaque trace un nombre d'échantillons correspondant à une puissance de 2, 3, 5 20 pour, selon les fonctions FFT, permettre le traitement FFT. 3) Dans une troisième étape, on applique à la succession d'échantillons correspondant à chacune des traces et à la fenêtre temporelle sélectionnée une transformée de Fourier rapide (FFT). On obtient alors au total quatre cubes en fréquence correspondant 25 à la partie réelle et la partie imaginaire de chaque sélection des cubes A et B. 4) Pour chaque plan de fréquence, on construit alors, dans le domaine réel d'une part et dans le domaine imaginaire d'autre part, deux cartes (2D) correspondant l'une aux données du cube A et l'autre aux 30 données du cube B. Puis on applique sur les cartes ainsi obtenues pour les cubes de données A et B un traitement de co-krigeage factoriel automatique afin d'en déduire une carte commune aux deux cartes initiales. Des rappels sur le cokrigeage factoriel sont donnés en Annexe I à la fin de la description. Le traitement de co-krigeage factoriel est réalisé de façon indépendante d'une part avec les partiesréelles et d'autre part avec les parties imaginaires. Ce traitement comporte par exemple, dans chacun de ces deux domaines, les étapes suivantes: - En fonction d'un rayon de variogramme donné, calcul d'un variogramme 2D pour la carte correspondant aux données A et pour la 10 carte correspondant aux données B; calcul d'un cross-variogramme, . Construction des matrices de covariances et cross-covariance à partir des 3 variogrammes ainsi obtenus. - Résolution du système de co-krigeage factoriel qui correspond à ces matrices, afin d'en déduire un opérateur spatial, c'est à dire fonction de 15 la position en ligne et en colonne de l'échantillon considéré sur la cartographie. Pour stabiliser l'inversion de la matrice du système, on rajoute sur la diagonale des matrices de covariance une constante qui correspond à un tres petit pourcentage de la racine carrée du produit des deux variances. - On convolue alors l'opérateur spatial ainsi obtenu avec les cartes initiales pour obtenir la partie commune des deux cartes. 5) Le traitement qui vient d'être décrit est répété pour chaque plan fréquence des parties réelles et imaginaires. On obtient deux cubes, un pour les parties réelles communes et l'autre pour les parties imaginaires communes. 6) Une fois tous les plans fréquences calculés, on met en oeuvre une transformée de Fourier inverse des cubes complexes communs pour obtenir un cube en temps de sismique commune. Exemple de résultats Les figures 5a à 5c illustrent des résultats obtenus avec un traitement de ce type. Les figures 5a et 5b représentent respectivement des cartographies de données obtenues pour une même zone à partir d'une part d'acquisitions de surface (figure 5a) et d'autre part d'acquisitions OBC (figure 5b). Ces données sont notamment avantageusement obtenues en 5 soumettant les collections de traces sismiques correspondant aux acquisitions de surface et aux acquisitions OBC aux mêmes séquences de traitement. Par exemple, on fait subir aux collections de traces sismiques obtenues avec l'une et l'autre des deux techniques d'acquisitions les 10 séquences de traitement progressif similaires suivantes: - filtrage passe-bande, correction de gain exponentielle et globale, - remise à zéro déterministe des phases (en utilisant des opérateurs individuels propres à chaque collection, 15 - somme DMO 3D, - atténuation du bruit blanc, - etc., Par ailleurs, les collections de traces correspondant aux composantes P et Z des acquisitions OBC sont égalisées en niveau et 20 sommées pour faire disparaître les ondes fantômes et les réflexions multiples (" peg legs "). Les collections de traces correspondant aux acquisitions de surface sont quant à elles traitées par déconvolution prédictive tau-p (atténuation des multiples), puis transformée de Radon haute résolution et déconvolution 25 dans le domaine T-X (filtrage de vitesse). Egalement, étant donné que les données OBC correspondent à des gammes d'azimuts et de déports source-récepteur plus larges que les données de surface, on choisit pour chaque zone du maillage (" bin " selon la terminologie anglo-saxonne) utilisé pour traiter les données OBC 30 un azimut minimum et une classe de déport d'avoir pour les données OBC une gamme d'azimut similaire à celle des données de surface. Par ailleurs, une fonction de mise à zéro est appliquée aux données de surface et aux données OBC pour disposer pour l'ensemble des données de la même distribution de déport source-récepteur. La figure 5c montre la partie commune des cartographies des 5 figures 5a et 5b. Cette partie commune apparaît avec un meilleur rapport signal sur bruit que les données initiales. Elle est avantageusement prise comme référence. La différence totale des deux jeux de données A et B est découplée en deux différences partielles par rapport à leur partie commune et fait ressortir la signature géologique (signature 4D dans le cas de cubes). 10 Exemples de variantes de mise en oeuvre D'autres variantes de réalisation sont bien entendu envisageables. Masque de traitement Ainsi que l'illustre la figure 6, le calcul de l'opérateur peut être limité à des régions précises correspondant à des données valides. Les variogrammes et cross-variogramme sont ainsi calculés sur les régions définies par le masque. Le masque peut par exemple cacher une zone sans données due à une plate-forme de forage ou des données très bruitées par 20 des effets de bords. L'utilisation d'un masque va améliorer la qualité de l'opérateur et donc du filtrage de bruit. Le masque est défini avec des valeurs valides en blanc (1) et des valeurs non valides en noir (0). Double itération Egalement, lorsque le contenu fréquentiel du signal entre les cubes A et B est très différent, il est parfois avantageux de faire le calcul du cube commun en deux itérations: (Figure 7) La première itération consiste à calculer un spectre commun d'amplitude. 30. A cet effet, pour chaque plan de fréquence, on détermine à partir des cartes de parties réelles et imaginaires, une cartographie d'amplitude, ainsi qu'une cartographie de phase. Puis, à partir des cartographies d'amplitude ainsi déterminées pour les données A et les données B pour il chaque fréquence, on détermine une cartographie commune d'amplitude spectrale. Cette cartographie est de façon appropriée déterminée par cokrigeage factoriel automatique. La partie réelle et imaginaire de A et B est ensuite reformulée avec 5 l'amplitude commune ainsi obtenue et la phase initiale de A et B. Après un traitement de FFT inverse des cubes, on obtient deux cubes de sismique A' et B' ayant le même contenu fréquentiel. Ces deux cubes sont ensuite traités avec une seconde itération. La seconde itération calcule la partie commune réelle et imaginaire 10 de A' et B'. En fait, elle va fixer la phase commune des deux cubes sismiques A' et B' puisque le spectre d'amplitude est déjà commun après la première itération. On détermine ensuite la partie commune, de la même façon que ce qui a été précédemment décrit en référence à la figure 6. Une autre variante encore possible de mise en oeuvre est illustrée sur la figure 8. Dans cette variante de mise en oeuvre, on extrait des cubes d'amplitude associés respectivement au cube A et au cube B. En parallèle ou dans une deuxième étape, on sort des parties réelles 20 et imaginaires des cubes A et B, des cubes correspondant au cosinus et au sinus de la phase des données. On détermine ensuite des cubes correspondant l'un à la partie commune des cubes de cosinus, l'autre à la partie commune des cubes de sinus. Puis on détermine un cube dont les données sont le ratio des données du cube de sinus et du cube de cosinus ainsi obtenus: on dispose alors d'un cube donnant la partie commune de la phase. Ce cube de phase commune est combiné avec les deux cubes d'amplitude initialement extraits des cubes A et B pour en déduire des 30 cubes filtrés A' et B'. Ces deux cubes de données filtrées peuvent eux-mêmes faire l'objet de la seconde itération décrite en référence à la figure 5. En variante encore, il est possible de calculer le cube commun aux cubes de données A et B en combinant d'une part le cube de partie commune de phase et d'autre part le cube de partie commune d'amplitude. Autres traitements que le co-krigeage factoriel 2D D'autres traitements d'estimation de partie commune, et notamment de traitements mettant en oeuvre un co-krigeage factoriel, sont 10 envisageables. On peut notamment déterminer une partie commune directement dans le domaine temps sur une succession de cartes (x,y) d'amplitude sismique (ou d'autres données). Pour chaque instant considéré, on détermine alors la partie 15 commune aux deux cartographies qui correspondent à cet instant en mettant en oeuvre un traitement de co-krigeage automatique factoriel. Egalement, le traitement peut utiliser des opérateurs 3D au lieu d'opérateurs 2D. Le traitement de co-kriegeage automatique factoriel se généralise en effet avec une matrice de co-variance à trois dimensions. Il est à noter que l'utilisation d'opérateurs 2D (x,y) (ou 3D le cas échéant) rend la méthode très performante pour filtrer des bruits spatialement organisés. Bien entendu, également, il est possible de déterminer des parties communes à plus de deux cubes, en calculant par exemple des parties 25 communes de parties communes. De cette façon, le procédé proposé peut être étendu à un nombre de cubes supérieurs à deux. Annexe I - Rappel sur le co-krigeage factoriel On décrit ci-dessous un exemple d'obtention d'une cartographie 5 commune par co-krigeage factoriel. On désigne par Z1 et Z2 les deux fonctions correspondant à ces deux cartographies. Dans un premier temps on calcule le variogramme croisé de ces deux fonctions, dont les valeurs sont: Y12 (h)= E (Zl (x)- Zl (x+h))(Z2(x)Z2(x+h)) o x et x+h désignent les couples de points pris en considération selon la direction et pour la distance h pour lesquels on détermine la valeur du variogramme, et o N est le nombre de ces couples de points pour cette direction et cette distance. Connaissant ce variogramme croisé, on détermine ensuite une estimation de la fonction qui lui correspond, laquelle vérifie: Il ZI + #Z2 Z*12 (x) = E a a + Z o a et 13 sont deux indices muets désignant les points considérés autour du point x pour lequel on cherche à déterminer une estimation de ladite 20 fonction, Z' et Z2 étant la valeur audit point x, N étant le nombre de ces points et o Il et X2 sont des coefficients de pondération. Ces coefficients de pondération Il et 12 se déterminent par inversion de l'équation de co-krigeage: Cl 1 1... C1,N1 C1211... C1211 __ C121X........ . ... ...... .. . 2.....DTD: C "lN.. CINN C1211... C12NN /AN = C12NX C2111... C21N1 C2211... C22N1 221 C121X C211N... C21NN C2211... C22NN L22N C12NX o les coefficients C12ap et C21a3 sont les valeurs de variance croisée des fonctions ZI et Z2 aux points correspondants aux indices a et f o les coefficients C11cad et C22a3 sont les valeurs de covariance 5 respectivement de la fonction Zl et de la fonction Z2 auxdits points. L'indice X correspond au point désigné par x précédemment. On notera que la matrice qui apparaît dans cette équation a l'avantage d'être inversible sous certaines conditions de calcul. De cette façon, en utilisant les covariances expérimentales, on 10 décompose de façon automatique les deux variables correspondant aux deux séries de données initiales en une composante commune et deux composantes résiduelles orthogonales. La régularité des données fait que la covariance expérimentale est connue pour toutes les distances utilisées. aucune interpolation n'est nécessaire et la matrice est définie positive La fonction alors obtenue est une estimation de la composante commune aux deux séries de données que constituent les deux cartographies. REVENDICATIONS 1. Procédé de traitement de jeux de données sismiques 5 correspondant pour une même zone, les uns à des acquisitions au moyen de récepteurs au fond de l'eau, les autres à des acquisitions au moyen de récepteurs en surface, caractérisé en ce qu'on détermine au moins un jeu de données sismiques qui est une estimation de la composante commune à au moins deux 10 jeux de données sismiques correspondant respectivement à l'un et à l'autre de ces deux modes d'acquisition. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'on soustrait à au moins un des deux jeux de données sismiques correspondant respectivement à l'un et à l'autre des deux modes 15 d'acquisition, le jeu de données sismiques qui est une estimation de la composante commune. 3. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'on met en oeuvre un traitement de filtrage sur un jeu de données différentiel ainsi obtenu. 4. Procédé selon les revendications 1 à 3, caractérisé en ce qu'on soustrait aux deux jeux de données sismiques correspondant respectivement à l'un et à l'autre des deux modes d'acquisition, le jeu de données sismiques qui est une estimation de la composante commune, en ce qu'on met en oeuvre un traitement 25 de filtrage sur l'un et l'autre des deux jeux différentiels ainsi obtenus et en ce qu'on soustrait ou somme ces jeux différentiels filtrés pour reconstituer une estimation de la différence entre les deux jeux de données initiaux. 5. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé 30 en ce que les jeux de données sont des cubes d'amplitudes et/ou d'attributs sismiques. 6. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que, pour déterminer un cube qui est une estimation d'une composante commune à au moins deux cubes de données sismiques: - on convertit chacun de ces deux cubes de données sismiques dans le domaine fréquentiel pour obtenir pour chacun d'eux un cube réel et un cube imaginaire, - on calcule un cube qui est une estimation de la composante commune aux cubes réels ainsi obtenus et un cube qui est une estimation de la composante commune aux deux cubes imaginaires ainsi obtenus, et 10 - on convertit dans le domaine temporel les deux cubes, l'un réel, l'autre imaginaire, ainsi obtenus. 7. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que, pour déterminer un cube qui est une estimation d'une composante commune à au moins deux cubes: - on convertit chacun de ces cubes dans le domaine fréquentiel pour en déduire pour chacun d'eux un cube d'amplitude et un cube de phase, - on calcule une estimation de la partie commune aux cubes d'amplitude ainsi obtenus. 20 8. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que: - on convertit dans le domaine temporel le cube d'amplitude ainsi obtenu en l'associant respectivement aux différents cubes de phase, - on convertit dans le domaine fréquentiel chacun des 25 cubes ainsi obtenus dans le domaine temporel pour obtenir pour chacun de ces cubes un cube réel et un cube imaginaire, - on calcule un cube qui est une estimation de la composante commune aux cubes réels et un cube 30 qui est une estimation de la composante commune aux cubes imaginaires, et - on convertit dans le domaine temporel les deux cubes, l'un réel, l'autre imaginaire, ainsi obtenus. 9. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que pour déterminer un cube qui est une estimation d'une composante commune à au moins deux cubes: - on convertit chacun de ces cubes dans le domaine 5 fréquentiel pour en déduire pour chacun d'eux un cube d'amplitude, ainsi qu'un cube correspondant à sa partie réelle et un cube correspondant à sa partie imaginaire, - on extrait des cubes correspondant à la partie réelle et des cubes correspondant à la partie imaginaire des cubes 10 cosinus et sinus, - on calcule une estimation de la partie commune aux cubes de cosinus et une estimation des cubes de sinus, - on déduit des cubes de parties communes ainsi calculés un cube de données de phase communes, 15 10. Procédé selon la revendication 9, caractérisé en ce que: - on convertit dans le domaine fréquentiel chacun des cubes ainsi obtenus dans le domaine temporel pour obtenir pour chacun de ces cubes un cube réel et un cube imaginaire, - on calcule un cube qui est une estimation de la 20 composante commune aux cubes réels et un cube qui est une estimation de la composante commune aux cubes imaginaires, et - on convertit dans le domaine temporel les deux cubes, l'un réel, l'autre imaginaire, ainsi obtenu 25 11. Procédé selon l'une des revendications 6 à 10, caractérisé en ce que pour calculer un cube qui est une estimation d'une composante commune à au moins deux cubes sismiques, on met en oeuvre un traitement de co-krigeage factoriel. 12. Procédé selon la revendication 11 caractérisé en ce que pour 30 calculer un cube qui est une estimation d'une composante commune à au moins deux cubes sismiques: - on échantillonne chacune de ces cubes sismiques pour en déduire pour chacune d'eux une succession de cartographie 2D - on détermine pour chaque couple de cartographies 2D 5 ainsi obtenu des matrices de co-variance et de crossvariances, correspondant aux variogrammes de l'une et l'autre de ces deux cartographies, ainsi qu'à leur variogramme croisé, - on résout un système de co-krigeage factoriel qui 10 correspond à ces matrices pour en déduire un opérateur spatial à appliquer aux deux cartographies 2D qui leur correspondent, afin d'en déduire une cartographie 2D qui correspond à leur composante commune, l'ensemble des cartographies 2D ainsi obtenues permettant de 15 reconstituer le cube sismique commun. 13.Procédé selon la revendication 12, caractérisé en ce que pour déterminer le système de co-krigeage à résoudre pour déduire l'opérateur spatial à appliquer à deux cartographies 2D, on applique aux données d'au moins l'une des deux cartographies, 20 préalablement à la détermination des co-variances et des crossvariances, un masque destinée à annuler les données de ladite cartographie sur une certaine zone. 14. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que les deux jeux de données sismiques dont on 25 détermine une estimation de la composante commune sont obtenues en mettant en oeuvre d'une part sur une ou des collections de traces sismiques acquises au moyen de récepteurs au fond de l'eau, et d'autre part sur une ou des collections de traces sismiques acquises au moyen de 30 récepteurs en surface des séquences de traitement progressives similaires. 15. Procédé selon la revendication 10, caractérisé en ce que les données sont des données post-sommation. 16. Procédé selon la revendication 15, caractérisé en ce que les séquences de traitement comportent les étapes suivantes: - filtrage passe-bande, correction de gain exponentielle et globale, - remise à zéro déterministe des phases (en utilisant des opérateurs individuels propres à chaque collection, - somme DMO, - atténuation du bruit blanc. 17. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé 10 en ce que les séquences de traitement comportent au moins une étape de suppression ou atténuation des multiples. 18. Procédé pour le suivi et/ou la caractérisation de caractéristiques géologiques ou géophysiques sur des réservoirs d'hydrocarbure, dans lequel on met en oeuvre des acquisitions sismiques au 15 moyen de récepteurs au fond de l'eau, ainsi que des acquisitions sismiques au moyen de récepteurs en surface, et on traite des jeux de données sismiques correspondant à ces acquisitions, caractérisé en ce qu'on met en oeuvre à cet effet un procédé de traitement selon l'une des revendications précédentes.