Brevet FR2982036A1 — publié le 20130503

Procédé et système d'identification d'événements de signal numérique Arrière-plan La présente description concerne le domaine du traitement de signaux numériques. L'identification et le suivi d'événements dans des signaux numériques ont toujours été très importants dans le domaine technique du traitement des signaux numériques. Par exemple, en prospection sismique, la plupart des informations acheminées par les signaux sismiques sont sensiblement comprises dans les événements, si bien que l'identification et le suivi d'événements dans des signaux sismiques sont étroitement associés au traitement et à l'interprétation des informations sismiques. Actuellement, de plus en plus de procédés d'identification d'événements de signal numérique ont été développés, notamment le procédé de suivi automatique AR, le procédé d'analyse d'ondelettes et de filtrage morphologique CB, le procédé de détection d'événements en utilisant des opérateurs de chaos, le procédé de détection de bords, le procédé d'identification d'événements en utilisant des réseaux neuronaux artificiels, le procédé d'identification d'événements par réseaux neuronaux auto- organisateurs, le procédé de simulation de singularité de signaux, le procédé de reconnaissance de motifs, l'algorithme de cohérence C3, l'algorithme de concordance de chaîne et le procédé de détection de bord d'image, etc. Cependant, les procédés existants pour suivre des événements de signal numérique ne peuvent atteindre un effet d'identification souhaité lorsque les signaux numériques ont un faible rapport signal/bruit. En fait, lorsque les signaux numériques à identifier ont un faible rapport signal/bruit, le procédé existant de suivi d'événements de signal numérique ne peut distinguer de manière précise les événements des bruits. Résumé de l'invention La présente invention vise un nouveau procédé et un nouveau dispositif pour identifier des événements (tels que, mais sans limitation, l'axe de phase de synchronisation) d'un signal numérique. Le procédé de la présente description identifie les événements sur la base d'une courbe distance-temps au moyen des caractéristiques de phase du signal de sorte qu'il puisse identifier avec précision les événements même lorsque le rapport signal/bruit du signal numérique est faible et fournir une base précise pour le traitement et l'analyse ultérieurs du signal numérique. Un premier aspect de la présente description vise un procédé de détermination d'un seuil d'identification pour identifier des événements (tels que, mais sans limitation, l'axe de la phase de synchronisation) de signal numérique, qui comprend les étapes consistant à : effectuer une transformation de Hilbert sur un regroupement de traces de signal de bruit aléatoire ; dériver un regroupement de traces de fonction de phase cosinus du regroupement de traces de signal de bruit aléatoire ; dériver une fonction de seuil d'identification pour des événements à partir du regroupement de traces de fonction de phase cosinus, où un paramètre variable de la fonction de seuil d'identification est le nombre total des traces de signal (c'est-à-dire un nombre de fois de superposition). Un autre aspect de la présente description vise un procédé d'identification d'événements de signal numérique, qui comprend les étapes consistant à : effectuer une transformation de Hilbert sur un regroupement de traces de signal de bruit aléatoire ; calculer un regroupement de traces de fonction de phase cosinus du regroupement de traces de signal de bruit aléatoire ; dériver une fonction de seuil d'identification pour des événements à partir du regroupement de traces de fonction de phase cosinus, où un paramètre variable de la fonction de seuil d'identification est le nombre total des traces de signal ; saisir le regroupement de traces de signal numérique à identifier ; à chaque point d'échantillonnage de temps, une valeur de fonction obtenue par empilage horizontal des regroupements de traces de fonction de phase cosinus du regroupement de traces de signal numérique saisies est comparée à une valeur de fonction de seuil d'identification obtenue lorsque la valeur du paramètre variable de la fonction de seuil d'identification pour les événements est réglée pour être le nombre total des traces de signal comprises dans le regroupement de traces de signal numérique saisi ; les points d'échantillonnage de temps où la valeur de fonction obtenue par empilage horizontal des regroupements de traces de fonction de phase cosinus du regroupement de traces de signal numérique saisi est supérieure à la valeur de fonction de seuil d'identification sont identifiés comme ayant des événements. Un autre aspect encore de la présente description vise un procédé d'identification d'événements de signal numérique, qui comprend les étapes consistant à : saisir une trace de signal numérique à identifier ; effectuer une transformation de Hilbert sur le regroupement de traces de signal numérique saisi ; dériver un regroupement de traces de fonction de phase cosinus du regroupement de traces de signal numérique saisi ; empiler horizontalement les regroupements de traces de fonction de phase cosinus du regroupement de traces de signal numérique saisi de façon à obtenir, à chaque point d'échantillonnage de temps, une valeur de fonction des regroupements de traces de fonction de phase cosinus empilées horizontalement du regroupement de traces de signal numérique saisi ; les valeurs de fonction obtenues à chaque point d'échantillonnage de temps étant comparées à une valeur de la fonction de seuil d'identification pour des événements, où la fonction de seuil d'identification pour des événements est obtenue par empilage horizontal des regroupements de traces de fonction de phase cosinus du regroupement de traces de bruit aléatoire, et un paramètre variable de la fonction de seul d'identification étant le nombre total des traces de signal ; les points d'échantillonnage de temps où la valeur de fonction obtenue par empilage horizontal des regroupements de traces de fonction de phase cosinus du regroupement de traces de signal numérique saisi est supérieure à la valeur de fonction de seuil d'identification pour les événements étant identifiés comme ayant des événements. Un autre aspect de la présente description vise un dispositif pour déterminer un seuil d'identification afin d'identifier des événements d'un signal numérique, qui comprend : une unité pour effectuer une transformation de Hilbert sur un regroupement de traces de signal de bruit aléatoire ; une unité pour dériver un regroupement de traces de fonction de phase cosinus du regroupement de traces de signal de bruit aléatoire ; et une unité pour dériver une fonction de seuil d'identification pour des événements provenant du regroupement de traces de fonction de phase cosinus, où un paramètre variable de la fonction de seuil d'identification est le nombre total des traces de signal. Un autre aspect encore de la présente description vise un système pour identifier des événements d'un signal numérique, comprenant : une unité pour saisir un regroupement de traces de signal numérique à identifier ; une unité pour effectuer une transformation de Hilbert sur le regroupement de traces de signal numérique saisi ; une unité pour dériver un regroupement de traces de fonction de phase cosinus du regroupement de traces de signal numérique saisi ; une unité pour empiler horizontalement les regroupements de traces de fonction de phase cosinus du regroupement de traces de signal numérique saisi de manière à obtenir, à chaque point d'échantillonnage de temps, une valeur de fonction des regroupements de traces de fonction de phase cosinus empilés horizontalement du regroupement de traces de signal numérique d'entrée ; une unité pour comparer les valeurs de fonction obtenues à chaque point d'échantillonnage de temps avec une valeur d'une fonction de seuil d'identification pour des événements, où la fonction de seuil d'identification pour les événements est obtenue en empilant horizontalement les regroupements de traces de fonction de phase cosinus du regroupement de traces de bruit aléatoire, et un paramètre variable de la fonction de seuil d'identification étant le nombre total des traces de signal ; une unité pour identifier les points d'échantillonnage de temps où la valeur de fonction obtenue par empilage horizontal des regroupements de traces de fonction de phase cosinus du regroupement de traces de signal numérique d'entrée à identifier est supérieure à la valeur de la fonction de seuil d'identification pour les événements, comme ayant des événements. Un autre aspect encore de la présente description vise un support de stockage lisible sur ordinateur portant un jeu d'instructions qui, lorsqu'il est exécuté par un ordinateur, amène celui-ci à effectuer un procédé, dans lequel le procédé comprend les étapes consistant à : saisir une trace de signal numérique à identifier ; effectuer une transformation de Hilbert sur le regroupement de traces de signal numérique saisies ; dériver un regroupement de traces de fonction de phase cosinus du regroupement de traces de signal numérique saisies ; empiler horizontalement les regroupements de traces de fonction de phase cosinus du regroupement de traces de signal numérique saisi de façon à obtenir, à chaque point d'échantillonnage de temps, une valeur de fonction des regroupements de traces de fonction de phase cosinus empilées horizontalement du regroupement de traces de signal numérique saisi ; les valeurs de fonction obtenues à chaque point d'échantillonnage de temps étant comparées à une valeur de la fonction de seuil d'identification pour des événements, où la fonction de seuil d'identification pour des événements est obtenue par empilage horizontal des regroupements de traces de fonction de phase cosinus du regroupement de traces de bruit aléatoire, et un paramètre variable de la fonction de seul d'identification étant le nombre total des traces de signal ; les points d'échantillonnage de temps où la valeur de fonction obtenue par empilage horizontal des regroupements de traces de fonction de phase cosinus du regroupement de traces de signal numérique saisies est supérieure à la valeur de la fonction de seuil d'identification pour les événements étant identifiés comme ayant des événements. La présente description peut être largement utilisée pour identifier et suivre avec précision des signaux numériques dans le domaine du traitement des signaux numériques, notamment le traitement d'informations électroniques, le traitement de signaux de communication et le traitement de signaux géographiques physiques (en particulier le traitement de données de prospection sismiques), etc. Brève description des dessins Les dessins ci-annexés illustrent divers exemples de la description et, conjointement avec celle-ci, servent à expliquer les principes de l'invention. Un homme du métier reconnaîtra que les exemples particuliers illustrés dans les dessins ne sont donnés qu'à titre d'exemples et ne sont pas censés limiter la portée de la présente invention. Il est à noter que, dans certains exemples, un élément peut être conçu sous la forme d'éléments multiples ou que de multiples éléments peuvent être conçus sous la forme d'un seul élément. Dans certains exemples, un élément illustré comme composant interne d'un autre élément peut être mis en oeuvre comme composant externe et vice-versa. Pour décrire les exemples de la présente description plus en détail, on se référera à présent aux figures ci-annexées de sorte que les aspects, caractéristiques et avantages de la présente description soient mieux compris. Sur les figures : la Fig. 1A illustre un organigramme d'un exemple de procédé pour déterminer un seuil d'identification afin d'identifier des événements de signal numérique selon la présente description ; la Fig. 1B illustre un organigramme d'un exemple de procédé pour identifier les événements de signal numérique (par exemple, mais sans limitation, un signal numérique ayant un faible rapport signal/bruit) selon la présente description ; la Fig. 2 est un schéma illustrant un contraste entre un modèle théorique de champ en nombre réel et son modèle théorique de champ de phase ; la Fig. 3 est un schéma illustrant un contraste entre un modèle théorique de champ en nombre réel pour une trace unique et un modèle théorique en champ de phase pour sa trace individuelle ; la Fig. 4 est un schéma illustrant un axe d'une valeur de crête d'onde empilée ; la Fig. 5 est un schéma illustrant une statistique de valeurs de seuil pour identifier des événements de signal numérique (par exemple, mais sans limitation, un signal numérique avec un faible rapport signal/bruit) selon la présente description ; la Fig. 6 est un schéma illustrant un spectre de vitesse d'un regroupement de traces de signal numérique d'entrée (dans lequel les événements identifiés en employant le procédé selon la présente description sont illustrés dans le spectre de vitesse) ainsi que des sections transversales dans le temps du regroupement de traces de signal numérique d'entrée, un regroupement de traces de signal corrigées par déport normal et des regroupements de traces adjacentes qui sont empilées horizontalement ; la Fig. 7A illustre un schéma fonctionnel d'un dispositif permettant de déterminer un seuil d'identification pour identifier des événements de signal numérique selon la présente description ; la Fig. 7B illustre un schéma fonctionnel d'un exemple de système pour identifier des événements de signal numérique (par exemple, mais sans limitation, un signal numérique avec un faible rapport signal/bruit) selon la présente description. Description détaillée Certains termes sont utilisés pour désigner des composants de système spécifiques dans tout le document de la demande. Comme cela sera noté par les hommes du métier, différentes désignations peuvent habituellement être employées pour désigner le même composant, mais le document de la demande n'est pas destiné à distinguer entre ces composants, qui sont seulement différents par le nom plutôt que par la fonction. Dans le document de la demande, les termes « comprendre », « englober » et « avoir » sont utilisés de manière ouverte et sont donc censés signifier « comprend, mais sans se limiter à ... ». En outre, les termes « sensiblement », « essentiellement » ou « approximativement », que l'on peut utiliser ici, se rapportent à la tolérance acceptée dans l'industrie pour le terme correspondant. Le terme « couplé », tel qu'il peut être utilisé ici, implique un couplage direct et un couplage indirect via un autre composant, élément, circuit ou module, où, pour un couplage indirect, le composant, l'élément, le circuit ou le module intervenant ne modifie pas les informations d'un signal, mais peut ajuster son niveau de courant, son niveau de tension et/ou son niveau de puissance. Un couplage déduit, par exemple, lorsqu'un élément est couplé à un autre élément par déduction, implique un couplage direct et indirect entre deux éléments de la même manière que « couplé ». Dans la description suivante, à des fins d'explication, de nombreux détails spécifiques sont avancés pour assurer une compréhension complète de la description. Cependant, il sera manifeste aux hommes du métier que l'appareil, le procédé et le dispositif de la présente description peuvent être mis en oeuvre sans ces détails spécifiques. La référence à la « forme de réalisation », à « l'exemple » ou un langage similaire dans la description signifie que les caractéristiques, structures ou traits spécifiques décrits en liaison avec la forme de réalisation ou l'exemple sont compris dans au moins ladite forme de réalisation ou ledit exemple, mais ne sont pas nécessairement compris dans d'autres formes de réalisation ou d'autres exemples. Divers cas des expressions « forme de réalisation », « forme de réalisation préférée » ou similaires dans différentes parties de la description ne se réfèrent pas nécessairement tous à la même forme de réalisation. Pour faciliter une compréhension complète de la solution technique de la présente description, certaines caractéristiques des événements de signaux ayant un faible rapport signal/bruit seront brièvement introduites ici en prenant les signaux sismiques à titre d'exemple. Cependant, les signaux sismiques mentionnés ici ne sont que des exemples permettant d'illustrer la solution technique de la présente description et ne sont pas censés limiter la portée de la présente description. Au cours d'une prospection sismique, lorsque les structures géologiques superficielles et souterraines sont compliquées, les signaux sismiques capturés auront un faible rapport signal/bruit. Dans de telles circonstances, un grand nombre de signaux sismiques sont cachés par des bruits et les événements de signaux sismiques sont presque invisibles sur le profil sismique ou seuls certains des événements sont indistinctement visibles. Par suite, les événements (qui ne sont pas limités à l'axe de phase de synchronisation) apparaissent sous une forme tordue, non continue, hors phase (disparition de l'en-phase), saut d'énergie de signal entre traces et signaux faibles invisibles à l'oail nu, etc. Comme mentionné précédemment, il existe de nombreux procédés pour identifier des événements dans l'état de la technique, mais jusqu'à présent, dans la plupart des cas, il n'y a aucun moyen d'identifier les événements de signaux ayant un faible rapport signal/bruit. L'inventeur de la présente description a découvert que les événements dépendaient principalement de la phase du signal et c'est le point clé. Dans des signaux numériques ayant un faible rapport signal/bruit, les signaux peuvent être considérés comme des bruits aléatoires ou des événements. En fait, le seuil d'identification supérieur pour les bruits aléatoires doit être considéré comme le seuil d'identification inférieur pour des événements de signal numérique. En conséquence, si le seuil d'identification supérieur pour les bruits aléatoires peut être obtenu, les événements de signaux ayant un faible rapport signal/bruit peuvent être identifiés et suivis. En outre, bien qu'il y ait des formes infinies de bruits aléatoires, la synthèse du regroupement de traces de bruits aléatoires est beaucoup plus simple que la synthèse du rassemblement de traces d'événements de signal ayant un faible rapport signal/bruit, si bien que la nouvelle idée de la présente description peut fonctionner et est applicable. La présente description sera décrite plus en détail en combinaison avec chaque dessin. La Fig. 1A de la présente description illustre un organigramme d'un exemple de procédé pour déterminer un seuil d'identification afin d'identifier des événements de signal numérique selon la présente description. La Fig. 1B illustre un organigramme d'un exemple de procédé pour identifier des événements d'un signal numérique (par exemple, mais sans limitation, un signal numérique avec un faible rapport signal/bruit) selon la présente description. De manière générale, l'exemple de procédé permettant d'identifier des événements selon la présente description implique principalement l'identification des événements (tels que, mais sans limitation, l'axe de phase de synchronisation) d'un signal numérique ayant un faible rapport signal/bruit sur la base d'une courbe distance-temps connue dans le domaine de phase au moyen de cette caractéristique que les événements d'un signal numérique (par exemple, mais sans limitation au regroupement de traces de signaux de données sismiques) dépendent principalement de la phase du signal. La courbe distance-temps mentionnée ici se réfère à une courbe d'une relation entre le temps et la distance de déplacement sismique, à savoir une courbe d'une relation entre le moment où une onde sismique atteint chacune des sondes du démodulateur et les distances parcourues entre les sondes du démodulateur et les points d'impact. Comme pourront le comprendre les hommes du métier, un aspect important de la présente description repose dans l'obtention d'une fonction de seuil d'identification pour des événements (tels que, mais sans limitation, l'axe de phase de synchronisation) qui comprend principalement les étapes consistant à : effectuer une transformation de Hilbert sur un regroupement de traces de bruit aléatoire (ne contenant que le bruit aléatoire) pour dériver un regroupement de traces de fonction de phase cosinus du regroupement de traces de bruit aléatoire ; puis empiler les regroupements de traces de fonction de phase cosinus du regroupement de traces de bruit aléatoire horizontalement (c'est-à-dire empiler horizontalement toutes les traces de signal en une seule trace de signal) selon ces caractéristiques que la fonction de phase ne reflète que la phase et la fréquence du signal et n'a rien à voir avec l'amplitude du signal et que la plage de l'amplitude est [-1, 1] de manière à obtenir une relation entre le maximum du pic d'onde du signal et un nombre de fois de superposition (c'est-à-dire un nombre total de traces sismiques) et tirer de la sorte statistiquement une fonction de seuil d'identification supérieur pour le bruit aléatoire (c'est-à-dire une fonction de seuil d'identification pour les événements) qui varie avec le nombre de fois de superposition. La fonction de seuil d'identification pour des événements selon la présente description est fournie sous la forme d'une formule empirique. Cette formule empirique peut être directement utilisée. Comme montré sur la Fig. 1A, à l'étape 101, la transformation de Hilbert est effectuée sur le regroupement de traces de signal de bruit aléatoire x,(t) pour obtenir une transformée de Hilbert h,(t), ladite transformée de Hilbert étant représentée par : h,(t) = -1dti (1) 7L t -T dans laquelle t représente le temps, i représente le nombre de séquences de traces de signal et T représente un point d'échantillonnage dans chaque trace de signal. A l'étape 102, un regroupement de traces de fonction de phase cosinus cose,(t) du regroupement de traces de signal de bruit aléatoire x,(t) est dérivé, ledit regroupement de traces de fonction de phase cosinus pouvant être dérivé comme suit : tout d'abord, on dérive une enveloppe instantanée du regroupement de traces de signal de bruit aléatoire x,(t), ladite enveloppe instantanée étant exprimée par : a i(t)= jx (t)+ hi2 (t) (2) en second lieu, on dérive une phase instantanée provenant de l'enveloppe instantanée, ladite phase instantanée étant exprimée par : 0 (t)=arccos r xi (t) ai(t) (3) puis, le regroupement de traces de fonction de phase cosinus est : COSO, (t) = (t) a (t) (4) Ainsi : x (t) = cos() (t) - a. (t)(5) On peut observer à l'équation (5) que x,(t) peut être décomposé en fonction de phase cosinus cos0,(t) et en enveloppe instantanée a,(t). Il peut ressortir de l'équation (4) que la fonction de phase cosinus cose,(t) ne reflète que la phase et la fréquence du signal et que sa plage d'amplitude est de [-1,1]. Comme montré sur la Fig. 2 montrant une section transversale du regroupement de traces de signal et la Fig. 3 montrant une trace de signal unique, la fonction de phase cosinus du signal n'est pertinente que pour la phase et la fréquence du signal, tandis que les amplitudes se situent dans la plage de [-1,1]. A l'étape 103, les regroupements de traces de fonction de phase cosinus dérivées sont horizontalement empilés selon les caractéristiques montrées sur la Fig. 3 que la fonction de phase cosinus ne reflète que la phase et la fréquence du signal et n'a rien à voir avec l'amplitude du signal et que la plage de l'amplitude est [-1,1] de manière à obtenir Sn(t) représenté par : n S n(t) = cos() (t) n (6) Dans l'équation (6), n représente le nombre de fois de superposition (c'est-à-dire un nombre total de traces de signal), i représente le nombre de séquences de traces de signal et t représente le temps. L'étape 104 effectue la dérivation statistique d'une relation entre le maximum de Sn(t) et le nombre de fois de superposition (c'est-à-dire le nombre total de traces de signal) et la dérivation d'une formule empirique (par exemple, l'équation (8) décrite ci-dessous) de la fonction de seuil d'identification pour des événements qui varient avec le nombre total de traces de signal. L'exemple de formule empirique de la fonction de seuil d'identification pour des événements (tels que l'axe de phase de synchronisation, mais sans limitation) selon la présente description peut être obtenu comme suit. On suppose que tp est le temps auquel un pic d'onde de signal se produit, les événements idéaux peuvent alors être définis par : Sin ( tp ) = 1 (7) La valeur définie des événements idéaux de la présente demande est le seuil d'identification supérieur pour les événements. Comme montré sur la Fig. 4, il y a trois points dans l'axe des valeurs de crête d'onde empilées, parmi lesquels deux ont été acquis, c'est-à-dire le seuil inférieur d'un bruit aléatoire et le seuil supérieur des événements, tandis que l'autre point qui est le plus important est le seuil inférieur pour des événements d'un signal (par exemple, un signal avec un faible rapport signal/bruit), dans lequel le seuil inférieur pour les événements d'un signal est également appelé « seuil d'identification pour l'identification d'événements »). On suppose que '(tp) représente le seuil d'identification pour identifier les événements d'un signal, il peut être observé clairement sur la Fig. 4 que 0 La Fig. 5 est un schéma illustrant une statistique d'une fonction de seuil d'identification '(tp). On peut observer sur la Fig. 5 que '(tp) est inversement proportionnelle au nombre de fois de superposition (c'est-à-dire au nombre total de traces de signal). Par suite, un exemple de formule empirique d'une fonction de seuil d'identification pour des événements qui varie avec le nombre de fois de superposition peut être obtenu comme suit : 5'11 ST, (tp) = 2n + 32 (8) dans laquelle n représente le nombre de fois de superposition (c'est-à-dire, le nombre total de traces de signal), p représente un coefficient d'ajustement, de préférence 0,541,0, mieux encore p est 0,618. Lorsque n et p sont donnés, '(tp) est une constante. Il est à noter ici que ladite formule empirique est simplement un exemple de la présente description et que la portée de la présente demande n'y est pas limitée. Une autre formule empirique de la fonction de seuil d'identification pour des événements qui varie avec le nombre de fois de superposition peut être tirée statistiquement par les hommes du métier sans sortir de l'esprit et de la portée de la présente description et ces formules empiriques encore modifiées entrent dans le cadre de la présente demande. Dans la description ci-dessous, un exemple de procédé permettant d'identifier les événements d'un signal numérique d'entrée à identifier (tel qu'un signal numérique avec un faible rapport signal/bruit, mais sans s'y limiter) en employant la fonction de seuil d'identification précitée pour des événements sera illustré en détail par rapport à la Fig. 1B. Comme montré sur la Fig. 1B, à l'étape 1101, un regroupement de traces de signal numérique d'entrée qui doit être identifié et qui contient du bruit est saisi. A l'étape 1102, la transformation de Hilbert est effectuée sur ledit regroupement de traces de signal numérique d'entrée à identifier selon l'équation (1) précitée. A l'étape 1103, un regroupement de traces de fonction de phase cosinus dudit regroupement de traces de signal numérique d'entrée à identifier est calculé selon les équations (2), (3) et (4) précitées. A l'étape 1104, les regroupements de traces de fonction de phase cosinus dudit regroupement de traces de signal numérique d'entrée sont empilés horizontalement (c'est-à-dire que l'on empile horizontalement toutes les traces du signal en une seule trace) de manière à obtenir, à chaque point d'échantillonnage de temps, une valeur de fonction des regroupements de traces de fonction de phase cosinus empilés horizontalement du regroupement de traces de signal numérique d'entrée. A l'étape 1105, à chaque point d'échantillonnage de temps, une valeur de fonction obtenue en empilant horizontalement les regroupements de traces de la fonction de phase cosinus du regroupement de traces de signal numérique d'entrée est comparée à une valeur de fonction de seuil d'identification obtenue lorsque la valeur du paramètre variable n de la fonction de seuil d'identification pour les événements est réglée pour être le nombre total de traces de signal comprises dans le regroupement de traces de signal numérique d'entrée. Par exemple, si le nombre total de traces de signal compris dans le regroupement de traces de signal numérique d'entrée à identifier est de 30, le paramètre variable n de ladite fonction de seuil d'identification '(tp) est réglé pour être de 30 et la valeur de la fonction de seuil d'identification est tirée de cette valeur de 30. A l'étape 1106, les points d'échantillonnage de temps où la valeur de la fonction obtenue en empilant horizontalement les regroupements de traces de fonction de phase cosinus du regroupement de traces de signal numérique d'entrée à identifier est supérieure à la valeur de la fonction de seuil d'identification pour les événements sont identifiés comme ayant des événements, autrement, le point d'échantillonnage de temps en question est identifié comme ayant du bruit. La Fig. 6 est un schéma illustrant un spectre de vitesse d'un regroupement de traces de signal numérique d'entrée d'un regroupement de traces de signal CMP réel (dans lequel les événements identifiés en employant le procédé selon la présente description sont illustrés dans le spectre de vitesse) ainsi que des sections transversales dans le temps du regroupement de traces de signal numérique d'entrée, un regroupement de traces de signal corrigé en déport normal et des regroupements de traces adjacentes qui sont empilés horizontalement. On peut observer dans certaines régions des sections transversales de la Fig. 6 que le résultat de l'identification des événements est correct. Par ailleurs, un exemple de système pour identifier des événements de signal numérique selon la présente description sera décrit ci-dessous en détail. La Fig. 7A illustre un organigramme d'un dispositif schématique permettant de déterminer un seuil d'identification pour identifier des événements de signal numérique selon la présente description. Comme montré sur la Fig. 7A, le dispositif 7100 permettant de déterminer un seuil d'identification pour identifier des événements de signal numérique comprend, mais sans limitation, une unité 7101 pour effectuer une transformation de Hilbert, une unité 7102 pour dériver une fonction de phase cosinus, une unité 7103 pour empiler horizontalement des regroupements de traces de fonction de phase cosinus et une unité 7104 pour dériver une fonction de seuil d'identification pour des événements. L'unité 7101 pour effectuer la transformation de Hilbert est configurée pour effectuer une transformation de Hilbert sur un regroupement de tracés de signal de bruit aléatoire. L'unité 7102 est couplée à l'unité 7101 et est configurée pour calculer le regroupement de traces de la fonction de phase cosinus du regroupement de traces du signal de bruit aléatoire. L'unité 7103 empile horizontalement les regroupements des traces de la fonction de phase cosinus obtenues par l'unité 7102 selon ces caractéristiques montrées sur la Fig. 3 que la fonction de phase cosinus reflète seulement la phase et la fréquence du signal et n'a rien à voir avec l'amplitude du signal et la plage d'amplitude de [-1,1] de manière à obtenir Sn(t) au moyen de l'équation (6) mentionnée ci-dessus. L'unité 7104 est configurée pour dériver statistiquement une relation entre le maximum de Sn(t) et le nombre de fois de superposition et pour obtenir la fonction de seuil d'identification pour des événements qui varient avec le nombre de fois de superposition (par exemple, l'équation (8) ci-dessus). La Fig. 7B est un schéma fonctionnel d'un exemple de système pour identifier des événements de signal numérique (tels que, mais sans limitation, un signal numérique avec un faible rapport signal/bruit) selon la présente description. Comme montré sur la Fig. 7B, le système comprend, mais sans limitation, une unité d'entrée 7201, une unité 7202 pour effectuer une transformation de Hilbert, une unité 7203 pour dériver une fonction de phase cosinus, une unité 7204 pour empiler horizontalement des regroupements de traces de la fonction de phase cosinus, une unité de comparaison 7205, une unité d'identification 7206 et une unité de sortie 7207. L'unité d'entrée 7201 est configurée pour saisir un regroupement de traces de signal d'entrée qui doit être identifié et qui contient du bruit. L'unité 7202 est configurée pour effectuer une transformation de Hilbert sur le groupement des traces du signal d'entrée selon l'équation (1) précitée. L'unité 7203 est couplée à l'unité 7202 et est configurée pour calculer un regroupement de traces de la fonction de phase cosinus dudit regroupement de traces de signal numérique d'entrée selon les équations (2), (3) et (4) précitées. L'unité 7204 est couplée à l'unité 7203 et est configurée pour empiler le regroupement de traces de la fonction de phase cosinus dudit regroupement de traces du signal numérique d'entrée horizontalement (c'est-à-dire que l'on empile horizontalement toutes les traces en une seule trace) de manière à obtenir, à chaque point d'échantillonnage de temps, une valeur de fonction des regroupements de traces de la fonction de phase cosinus horizontalement empilées du regroupement de traces de signal numérique d'entrée. L'unité de comparaison 7205 est couplée à l'unité 7204 et au dispositif 7100 comme montré sur la Fig. 7A et est configurée pour comparer, à chaque point d'échantillonnage de temps, une valeur de fonction obtenue en empilant horizontalement les regroupements de traces de la fonction de phase cosinus du regroupement de traces de signal numérique d'entrée avec une valeur de fonction de seuil d'identification obtenue lorsque la valeur du paramètre variable n de la fonction de seuil d'identification pour les événements est réglée pour être le nombre total des traces de signal comprises dans le regroupement de traces de signal numérique d'entrée à identifier. L'unité d'identification 7206 est configurée pour identifier les points d'échantillonnage de temps où la valeur de fonction obtenue par empilage horizontal des regroupements de traces de la fonction de phase cosinus du regroupement de traces du signal numérique d'entrée à identifier est plus grande que la valeur de la fonction de seuil d'identification pour les événements, comme ayant des événements ; autrement, le point d'échantillonnage de temps en question est identifié comme ayant du bruit. L'unité de sortie 7207 délivre le résultat de l'identification. Ladite unité de sortie 7207 comprend, mais sans limitation, une unité d'affichage, une unité de sortie vocale, telle qu'un haut-parleur ou n'importe quel type d'unité de sortie qui puisse permettre à l'utilisateur d'apprendre le résultat de l'identification. En outre, il est également à noter que les exemples précités de la présente description ne concernent que l'identification d'événements horizontaux. Si les événements ne sont pas horizontaux, des événements horizontaux peuvent être obtenus par balayage d'équation distance-temps, puis l'identification des événements est effectuée selon le procédé mentionné ci-dessus. La présente description a été décrite particulièrement en ce qui concerne une forme de réalisation possible. Les hommes du métier noteront que l'invention peut être mise en oeuvre dans d'autres formes de réalisation. Les exemples préférés de la description peuvent être mis en oeuvre dans l'une quelconque ou dans une combinaison quelconque de matériel informatique, de logiciel et de progiciel. Dans le ou les divers exemples, les composants du dispositif sont mis en oeuvre par un logiciel ou un progiciel stocké dans la mémoire et exécutés par un système d'exécution d'instructions approprié. S'il est mis en oeuvre dans un matériel informatique, par exemple, dans certains exemples, les composants du dispositif peuvent être mis en oeuvre par l'un quelconque d'une combinaison de techniques suivantes bien connues des hommes du métier : circuit(s) logique(s) discret(s) ayant une porte logique pour effectuer une fonction logique sur des signaux de données, circuit intégré spécifique à l'application (ASIC) comprenant une porte logique combinatoire appropriée, un ou des réseaux de ports programmables (PGA), un réseau de portes programmable dans le champ (FPGA), etc. De même, la division particulière de la fonctionnalité entre les divers composants d'un système décrite ici est donnée uniquement à titre d'exemple et sans obligation ; les fonctions effectuées par un seul composant du système peuvent en lieu et place être exécutées par des composants multiples et les fonctions effectuées par des composants multiples peuvent en lieu et place être effectuées par un seul composant. Les composants logiciels peuvent comprendre une liste ordonnée des instructions exécutables pour effectuer une fonction logique, qui peuvent être mises en oeuvre dans n'importe quel support lisible en ordinateur à utiliser ou en liaison avec un système, un appareil ou un dispositif d'exécution d'instructions. Ledit système, appareil ou dispositif d'exécution d'instructions est, par exemple, un système à base informatique, un système contenant un processeur ou un autre système qui peut obtenir des instructions du système, de l'appareil ou du dispositif d'exécution d'instructions et peut exécuter lesdites instructions. En outre, la portée de la présente description comprend une fonction de mise en oeuvre d'une ou plusieurs formes de réalisation dans le circuit logique qui est utilisé dans le support composé du matériel informatique ou du logiciel. Les formes de réalisation de la présente description ont été décrites à des fins d'illustration. Elles ne sont pas censées être exhaustives ou restreindre la présente description aux formes précises décrites. Selon la description précitée, de nombreuses variantes des formes de réalisation de la présente demande apparaîtront aux hommes du métier. Il est à noter que les exemples précités ne sont pas censés être restrictifs. Des formes de réalisation supplémentaires d'appareils, de procédés et de dispositifs comprenant beaucoup des caractéristiques précitées peuvent être encore anticipées. D'autres appareils, procédés, dispositifs, caractéristiques et avantages de la présente description seront encore plus apparents aux hommes du métier après s'être référé à la description précitée et aux figures qui l'accompagnent. Il est certain que la totalité de ces autres appareils, procédés, dispositifs, caractéristiques et avantages sont inclus dans la portée de protection de l'invention. Sauf spécification contraire, des expressions conditionnelles telles que « être à même de », « pouvoir », « éventuellement », etc. sont censées indiquer de manière générale que certaines formes de réalisation peuvent, mais pas nécessairement, comprendre certaines caractéristiques, certains éléments et/ou certaines étapes. En conséquence, ces expressions conditionnelles ne sont pas censées donner un conseil pour exiger qu'une ou plusieurs formes de réalisation comprenne(nt) les caractéristiques, les éléments et/ou les étapes. Les organigrammes et les schémas fonctionnels illustratifs dépeignent des étapes ou des séquences de traitement qui peuvent représenter des modules, des segments ou des portions de code qui comprennent une ou plusieurs instructions exécutables pour mettre en oeuvre des fonctions ou des étapes logiques spécifiques du procédé. Bien que les exemples particuliers illustrent des étapes ou des procédures de traitement spécifiques, de nombreuses autres mises en oeuvre sont possibles et couramment effectuées par un simple choix de conception. Les procédures et les étapes peuvent être exécutées dans un ordre différent de celui de la description spécifique illustrée ici sur la base de considérations de fonction, de dessein, de conformité à un standard, de structure légale, etc. Certaines parties de la description ci-dessus sont présentées en termes d'algorithmes et de représentations symboliques d'opérations sur des bits de données dans une mémoire d'ordinateur. Ces descriptions et représentations algorithmiques sont les moyens utilisés par les hommes du métier dans le domaine du traitement de données pour acheminer plus efficacement la substance de leurs travaux à d'autres hommes du métier. Un algorithme est ici et généralement conçu comme une séquence logique en soi d'étapes (instructions) menant à un résultat souhaité. Les étapes sont celles nécessitant des manipulations physiques de quantités physiques. Habituellement, bien que non nécessairement, ces quantités prennent la forme de signaux électriques, magnétiques ou optiques qui sont à même d'être stockés, transférés, combinés, comparés et autrement manipulés. Il est commode certaines fois, principalement pour des raisons d'usage commun, de se référer à ces signaux comme à des bits, des valeurs, des éléments, des symboles, des caractères, des termes, des nombres, etc. Par ailleurs, il est également commode certaines fois de se référer à certains aménagements d'étapes requérant des manipulations physiques de quantités physiques sous le nom de modules ou de dispositifs de codage sans perte de généralité. Cependant, il faut garder à l'esprit que tous ces termes et des termes similaires doivent être associés aux quantités physiques appropriées et ne sont que des étiquettes commodes appliquées à ces quantités. Sauf spécification contraire qui apparaîtrait dans la description suivante, il est à noter que tout au long de la description, des discussions utilisant des termes tels que « traitement » ou « calcul » ou « affichage » ou « détermination », etc. se réfèrent à l'action et aux procédés d'un système informatique ou au module et/ou au dispositif de calcul électronique similaire, qui manipule et transforme des données représentées sous la forme de quantités physiques (électroniques) dans les mémoires ou les registres du système informatique ou dans d'autres de ces dispositifs de stockage, de transmission ou d'affichage d'informations. La présente description concerne également un appareil pour effectuer les opérations décrites ici. Cet appareil peut être spécialement conçu à des fins requises ou bien il peut comprendre un ordinateur universel sélectivement activé ou reconfiguré par un programme informatique stocké dans l'ordinateur. Un tel programme informatique peut être stocké dans un support de stockage lisible sur ordinateur, tel que, mais sans limitation, n'importe quel type de disque y compris des disquettes, des disques optiques, des CD-ROMS, des disques magnéto-optiques, des mémoires mortes (ROM), des mémoires à accès aléatoire (RAM), des EPROM, des EEPROM, des cartes magnétiques ou optiques, des circuits intégrés spécifiques à l'application (ASIC) ou n'importe quel type de support convenant au stockage d'instructions électroniques et chacun couplé à un bus de système informatique. Par ailleurs, les ordinateurs mentionnés ici peuvent comprendre un seul processeur ou peuvent être des architectures utilisant des modèles de processeurs multiples pour augmenter la capacité de calcul. Les algorithmes et les affichages présentés ici se rapportent de manière inhérente à n'importe quel ordinateur, système virtualisé ou autre appareil particulier. Divers systèmes universels peuvent également être utilisés avec des programmes selon les enseignements de la présente demande ou bien il peut se révéler commode de construire des appareils plus spécialisés pour effectuer les étapes de procédé requises. La structure requise pour une variété de ces systèmes apparaîtra dans la description ci-dessus. En outre, la présente description n'est pas décrite en se référant à un langage de programmation particulier quelconque. Il est à noter qu'une variété de langages de programmation peuvent être utilisés pour mettre en oeuvre les enseignements de la présente description comme décrit ici et que toutes références ci-dessus à des langages spécifiques sont fournies pour la description du meilleur mode de réalisation de la présente description. Si la description a été faite par rapport à un nombre limité de formes de réalisation, les hommes du métier qui bénéficieront de la présente description noteront que d'autres formes de réalisation peuvent être envisagées, qui ne sortent pas du cadre de la présente description tel que décrit ici. En outre, il est à noter que le langage utilisé dans la spécification a été principalement choisi à des fins de lecture et d'instruction et ne peut avoir été choisi pour délimiter ou circonscrire la matière inventive du sujet. En conséquence, la description est censée être illustrative, mais non limitative, de la portée de la description qui est mentionnée dans les revendications ci- annexées. REVENDICATIONS1. Procédé de détermination d'un seuil d'identification pour identifier des événements de signal numérique, qui comprend les étapes consistant à : effectuer une transformation de Hilbert sur un regroupement de traces de signal de bruit aléatoire ; dériver un regroupement de traces de fonction de phase cosinus du regroupement de traces de signal de bruit aléatoire ; dériver une fonction de seuil d'identification pour des événements à partir du regroupement de traces de fonction de phase cosinus, dans lequel un paramètre variable de la fonction de seuil d'identification est le nombre total des traces de signal. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l'étape permettant d'obtenir une fonction de seuil d'identification pour des événements comprend de plus : l'empilage horizontal des regroupements de traces de la fonction de phase cosinus. 3. Procédé selon la revendication 2, dans lequel l'étape permettant d'obtenir une fonction de seuil d'identification pour des événements comprend de plus : l'obtention statistique d'une relation entre un maximum de Sn(t) obtenu par empilage horizontal des regroupements de traces de la fonction de phase cosinus et le nombre total de traces de signal de manière à obtenir la fonction de seuil d'identification pour des événements qui varient avec le nombre total de traces de signal. 4. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la fonction de seuil d'identification pour les événements est représentée par : 511 Sn(tp)= , V2n + 32dans laquelle n représente le nombre total de traces de signal, tp représente le moment où un pic de signal se produit, p représente un coefficient d'ajustement ayant une plage de 0,541,0. 5. Procédé selon la revendication 4, dans lequel p a une valeur de 0,618. 6. Procédé d'identification d'événements de signal numérique, qui comprend les étapes consistant à : saisir un regroupement de traces de signal numérique à identifier ; effectuer une transformation de Hilbert sur le regroupement de traces de signal numérique saisi ; dériver un regroupement de traces de fonction de phase cosinus du regroupement de traces de signal numérique saisies ; empiler horizontalement les regroupements de traces de fonction de phase cosinus du regroupement de traces de signal numérique saisi de façon à obtenir, à chaque point d'échantillonnage de temps, une valeur de fonction des regroupements de traces de fonction de phase cosinus empilées horizontalement du regroupement de traces de signal numérique saisi ; les valeurs de fonction obtenues à chaque point d'échantillonnage de temps étant comparées à une valeur de la fonction de seuil d'identification pour des événements, où la fonction de seuil d'identification pour des événements est obtenue par empilage horizontal des regroupements de traces de fonction de phase cosinus du regroupement de traces de bruit aléatoire, et un paramètre variable de la fonction de seul d'identification étant le nombre total des traces de signal ; les points d'échantillonnage de temps où la valeur de fonction obtenue par empilage horizontal des regroupements de traces de fonction de phase cosinus du regroupement de traces de signal numérique saisies est supérieure à la valeur de fonction de seuil d'identification pour les événements étant identifiés comme ayant des événements. 7. Procédé selon la revendication 6, dans lequel la fonction de seuil d'identification pour des événements est obtenue en obtenant statistiquement une relation entre un maximum de Sn(t) obtenu parempilage horizontal des regroupements de traces de la fonction de phase cosinus du regroupement de traces du bruit aléatoire et du nombre total des traces de signal. 8. Procédé selon la revendication 6, dans lequel la fonction de seuil d'identification pour des événements est représentée par : Sn (tp) = 511 V2n + 32 dans laquelle n représente le nombre total de traces de signal, tp représente le temps où un pic de signal se produit, p représente un coefficient d'ajustement ayant une plage de 0,541,0. Procédé selon la revendication 8, dans lequel p a une valeur de 0,618. Procédé selon la revendication 6, dans lequel le regroupement de traces de signal numérique saisi est un regroupement de traces de signal numérique sismiques. Procédé selon la revendication 10, dans lequel le regroupement de traces de signal numérique saisi a un faible rapport signal/bruit. Système qui comprend : une mémoire ; et un processeur couplé à la mémoire ; dans lequel la mémoire comprend un jeu d'instructions pour amener le processeur à effectuer les étapes consistant à : saisir un regroupement de traces de signal numérique à identifier ; effectuer une transformation de Hilbert sur le regroupement de traces de signal numérique saisi ; dériver un regroupement de traces de fonction de phase cosinus du regroupement de traces de signal numérique saisi ; empiler horizontalement les regroupements de traces de fonction de phase cosinus du regroupement de traces de signal numérique saisi de façon à obtenir, à chaque point d'échantillonnage de temps, une valeur de9. 10. 11. 12. 30fonction des regroupements de traces de fonction de phase cosinus empilées horizontalement du regroupement de traces de signal numérique saisi ; les valeurs de fonction obtenues à chaque point d'échantillonnage de temps étant comparées à une valeur de la fonction de seuil d'identification pour des événements, où la fonction de seuil d'identification pour des événements est obtenue par empilage horizontal des regroupements de traces de fonction de phase cosinus du regroupement de traces de bruit aléatoire, et un paramètre variable de la fonction de seul d'identification étant le nombre total des traces de signal ; les points d'échantillonnage de temps où la valeur de fonction obtenue par empilage horizontal des regroupements de traces de fonction de phase cosinus du regroupement de traces de signal numérique saisi est supérieure à la valeur de fonction de seuil d'identification pour les événements étant identifiés comme ayant des événements. 13. Système selon la revendication 12, dans lequel la fonction de seuil d'identification pour des événements est obtenue en obtenant statistiquement une relation entre un maximum de Sn(t) obtenu par empilage horizontal des regroupements de traces de fonction de phase cosinus du regroupement de traces de bruit aléatoire et du nombre total de traces de signal. 14. Système selon la revendication 12, dans lequel la fonction de seuil d'identification pour des événements est représentée par : 511 S(tp)= , ,,, V2n + 32 dans laquelle n représente le nombre total de traces de signal, tp représente le temps où un pic de signal se produit, p représente un coefficient d'ajustement ayant une plage de 0,541,0. 15. Système selon la revendication 14, dans lequel p a une valeur de 0,618.16. Système selon la revendication 12, dans lequel le regroupement de traces de signal numérique saisi est un regroupement de traces de signal numérique sismique. 17. Système selon la revendication 16, dans lequel le regroupement de traces de signal numérique saisi a un faible rapport signal/bruit. 18. Support de stockage lisible sur ordinateur portant un jeu d'instructions qui, lorsqu'il est exécuté par un ordinateur, amène celui-ci à effectuer un procédé comprenant les étapes consistant à : saisir un regroupement de traces de signal numérique à identifier ; effectuer une transformation de Hilbert sur le regroupement de traces de signal numérique saisi ; dériver un regroupement de traces de fonction de phase cosinus du regroupement de traces de signal numérique saisi ; empiler horizontalement les regroupements de traces de fonction de phase cosinus du regroupement de traces de signal numérique saisi de façon à obtenir, à chaque point d'échantillonnage de temps, une valeur de fonction des regroupements de traces de fonction de phase cosinus empilées horizontalement du regroupement de traces de signal numérique saisi ; les valeurs de fonction obtenues à chaque point d'échantillonnage de temps étant comparées à une valeur de la fonction de seuil d'identification pour des événements, où la fonction de seuil d'identification pour des événements est obtenue par empilage horizontal des regroupements de traces de fonction de phase cosinus du regroupement de traces de bruit aléatoire, et un paramètre variable de la fonction de seul d'identification étant le nombre total des traces de signal ; les points d'échantillonnage de temps où la valeur de fonction obtenue par empilage horizontal des regroupements de traces de fonction de phase cosinus du regroupement de traces de signal numérique saisi est supérieure à la valeur de fonction de seuil d'identification pour les événements étant identifiés comme ayant des événements.