FR 2986335 A1 20130802 FR 1350755 A 20130129 MÉTHODE ET APPAREIL DE TRAITEMENT DE DONNÉES SISMIQUES DOMAINE TECHNIQUE La présente invention concerne, d'une manière générale, des méthodes et des appareils de traitement de données sismiques et, plus particulièrement, des méthodes adaptatives de réduction de rang permettant d'atténuer (soustraire) le bruit dans des données sismiques enregistrées. ETAT DE LA TECHNIQUE Ces dernières années, l'intérêt pour le développement de nouveaux champs de production de pétrole et de gaz sur terre et en mer n'a cessé de croître. Par conséquent, les prospections géophysiques sont devenues plus sophistiquées afin de pouvoir décider de manière plus précise où forer pour éviter un puits sec. L'expression « prospection géophysique » fait référence à une collecte systématique de données géophysiques au moyen de diverses techniques. Les données peuvent être collectées au-dessus, sur ou en dessous de la surface de la Terre et de la surface de la mer. Les méthodes sismiques (telles que la sismique-réflexion et la tomographie sismique) sont les techniques les plus fréquemment utilisées lors des prospections géophysiques, en raison de leur efficacité en termes de profondeur de pénétration, de coût relativement réduit et de faible impact sur l'environnement. 1 Une prospection sismique implique le déploiement d'une ou de plusieurs sources sismiques et d'un ou de plusieurs détecteurs sismiques à des emplacements prédéterminés. Les sources sismiques génèrent des ondes 5 de pression (sismiques) qui se propagent dans les formations géologiques. Une source sismique générant une onde sismique est appelée « tir ». Les changements de propriétés acoustiques de la formation géologique dispersent les ondes sismiques, en modifiant leur 10 direction de propagation et d'autres propriétés. Une partie de l'énergie émise par les sources sismiques est réfléchie à l'intérieur de la formation géologique et atteint les détecteurs sismiques pour produire des données sismiques. 15 Dans un système terrestre d'acquisition de données, les détecteurs peuvent être disposés le long de lignes de récepteurs, tandis que les sources sismiques sont habituellement positionnées à des points de tir entre les lignes de récepteurs sur des lignes de tir 20 parallèles aux lignes de récepteurs quand la topographie du lieu le permet. Les données sismiques enregistrées correspondent à des signaux (dus aux réflexions des ondes sismiques à l'intérieur de la formation géologique) et à un bruit 25 de chevauchement. Les données sismiques comprennent des valeurs proportionnelles à la pression par rapport au temps ou au déplacement par rapport au temps, telles que détectées par les détecteurs sismiques (par exemple, des hydrophones et des géophones), associées aux 30 positions correspondantes des détecteurs et du point de tir. 2 Le traitement des données sismiques donne un profil (image) de la structure géophysique (subsurface). Bien que ce profil ne permette pas de localiser avec précision les réservoirs de pétrole et de gaz, il suggère la présence ou l'absence de réservoirs de pétrole et/ou de gaz aux personnes expérimentées dans le domaine. Les données sismiques peuvent être contaminées par des niveaux élevés de bruit, ce qui rend difficile le traitement et l'interprétation des données. Le bruit peut être aléatoire (c'est-à-dire non corrélé au tir) ou cohérent (c'est-à-dire corrélé au tir ou au détecteur). L'élimination (atténuation) de bruit aléatoire est normalement basée sur le fait qu'un bruit aléatoire n'est pas prévisible (par exemple, non orthogonal) par rapport au tir. Quand les données sont modifiées (par exemple, pour éliminer le bruit), il est souhaitable de conserver l'amplitude par rapport au comportement de déviation (AVO «amplitude versus offset» en terminologie anglo-saxonne) du signal afin d'obtenir des informations fiables concernant la subsurface. En d'autres termes, puisque des données sismiques issues de plusieurs détecteurs situés à divers emplacements sont assemblées pour générer une image de la subsurface, il est souhaitable que la manière avec laquelle les corrections (telles que l'élimination du bruit) affectent les données soit identique en termes d'emplacements des détecteurs et de tir. Les données sismiques terrestres sont souvent noyées dans un bruit cohérent qui, s'il n'est pas éliminé, rend les informations extraites peu fiables. 3 Le type le plus commun de bruit cohérent dans les données sismiques terrestres est le bruit de surface (ou onde de Rayleigh). Les autres types de bruit cohérent comprennent le souffle d'air, les ondes de flexion et les réverbérations proches de la surface. Bien que le bruit de ses surfaces possède une fréquence et une vitesse très basses par rapport aux données de réflexion, certains types de bruit comme le souffle d'air ou les réverbérations proches de la surface possèdent une plus grande largeur de bande (c'est-à-dire, une gamme de fréquences) et peuvent avoir une vitesse plus élevée que le bruit de surface. Dans les géométries classiques d'acquisition terrestre (c'est-à-dire, des agencements de la source sismique ou des sources sismiques et des détecteurs), le bruit est replié spacialement en raison des géométries éparses. Les variations spatiales et temporelles de la vitesse de phase par rapport à la fréquence et les grandes variations d'amplitude du bruit donnent un rapport signal sur bruit médiocre. Certaines méthodes permettant d'éliminer le bruit (c'est-à-dire, permettant d'atténuer le bruit) des données sismiques utilisent les informations de vitesse et de fréquence pour séparer le bruit et le signal. 25 Bien que certaines méthodes puissent traiter un bruit de repliement («aliased noise» en terminologie anglo-saxonne), des approches qui sont également capables de traiter des conditions variables de bruit sont nécessaires. 30 Quand des méthodes (telles que des filtres en éventail de fréquence et de nombre d'onde - FK) basées 4 sur l'hypothèse d'un espacement régulier des détecteurs sont utilisées, des artefacts diffus apparaissent sur l'image de la subsurface. D'autres méthodes (telles que les filtres en éventail de fréquence et de distance par rapport à la source - FX) qui sont localement adaptatives sont efficaces pour éliminer le bruit cohérent orthogonal et sont capables de manipuler une géométrie régulière, mais sont incapables d'atténuer de manière appropriée un bruit de repliement. Récemment, il a été développé des méthodes permettant d'atténuer un bruit cohérent sur la base d'une réduction de rang dans le domaine FX. Ces méthodes ont les avantages d'un filtre FX et obtiennent un modèle de bruit cohérent (notamment un bruit de repliement), avec l'hypothèse que le bruit cohérent est bien plus intense que le signal et que le bruit cohérent est orthogonal par rapport au signal. Cependant, dans les faits, le signal et le bruit cohérent ne sont pas orthogonaux. Par conséquent, il serait souhaitable de proposer des méthodes par réduction de rang capables de séparer un bruit cohérent intense non orthogonal et un signal dans des données sismiques terrestres, d'une meilleure manière que ne le font les méthodes classiques. RESUME DE L'INVENTION Divers modes de réalisation avantageux permettent de modéliser de manière adaptative un bruit cohérent pour obtenir une meilleure séparation entre le signal et un bruit cohérent intense non orthogonal (le bruit étant même plus intense que le signal), pour des T 5 données sismiques terrestres relatives à des réflexions d'ondes sismiques dans la subsurface. Certains modes de réalisation font appel à un ordre modifié de tir pour regrouper les données sismiques (qui sont obtenues sous la forme d'un chevauchement de signal et de bruit). Une méthode de filtrage par réduction de rang d'une matrice de Hankel par blocs peut en outre être utilisée afin de modéliser le bruit de manière adaptative, pour chaque fréquence. Certains modes de réalisation utilisent ensuite un filtrage en vitesse apparente et soustraient de manière adaptative le bruit obtenu par filtrage en vitesse apparente des données pour améliorer le modèle de bruit cohérent et éliminer davantage le bruit cohérent. Le bruit estimé obtenu par filtrage en vitesse apparente peut être encore amélioré en l'adaptant (« matching » en terminologie anglo-saxonne) aux données sismiques au moyen d'un filtre d'adaptation par les moindres carrés. Selon un exemple de mode de réalisation, il est proposé une méthode de traitement, sur un ordinateur, de données sismiques portant des informations concernant une subsurface. La méthode comprend la réception des données sismiques enregistrées par des détecteurs disposés sur des lignes de récepteurs, et la division des données sismiques en groupes, chaque groupe contenant des sous-ensembles de données sismiques pour lesquelles une distance entre un point de tir où une onde sismique est générée et une ligne de récepteurs se trouve dans une plage prédéterminée pour le groupe. En outre, la méthode comprend l'extraction de données de signaux en soustrayant un bruit des 6 données sismiques pour chaque groupe de données sismiques, et la sortie des données de signaux utilisables pour générer une image de la subsurface. Selon un autre exemple de mode de réalisation, il est proposé une méthode de traitement de données sismiques portant des informations concernant une subsurface. La méthode comprend la génération d'une matrice de Hankel par blocs au moyen d'une transformée de Fourier des données sismiques, la mise en oeuvre d'une décomposition en valeurs singulières (SVD) de la matrice de Hankel par blocs, l'estimation du bruit en supposant qu'un bruit cohérent correspond aux valeurs singulières les plus élevées et la mise en oeuvre d'un filtrage en vitesse apparente pour effectuer une séparation supplémentaire d'un signal passé dans le bruit estimé. La méthode comprend en outre l'amélioration du bruit estimé obtenu par filtrage en vitesse apparente sur la base d'un filtre d'adaptation par les moindres carrés avec les données sismiques. La méthode comprend en outre l'extraction des données de signaux en soustrayant le bruit estimé obtenu par filtrage en vitesse apparente et amélioré des données sismiques, les données de signaux étant sorties ou stockées afin d'être utilisées pour former des images de la subsurface. Selon un autre exemple de mode de réalisation, il est proposé un appareil de traitement de données sismiques portant des informations concernant une subsurface. L'appareil comprend une interface conçue pour recevoir les données sismiques et/ou transmettre des données de signaux. L'appareil comprend une unité 7 de traitement de données conçue (A) pour diviser les données sismiques en groupes, chaque groupe contenant des sous-ensembles de données sismiques pour lesquelles une distance entre un point de tir où une onde sismique est générée et une ligne de récepteurs se trouve dans une plage prédéterminée pour le groupe, (B) pour extraire des données de signaux en soustrayant un bruit des données sismiques pour chaque groupe de données sismiques, et (C) pour sortir les données de signaux utilisables pour générer une image de la subsurface. Selon un autre exemple de mode de réalisation, il est proposé un appareil de traitement de données sismiques portant des informations concernant une subsurface. L'appareil comprend une interface conçue pour recevoir les données sismiques et/ou transmettre des données de signaux. L'appareil comprend une unité de traitement de données conçue (A) pour générer une matrice de Hankel par blocs au moyen d'une transformée de Fourier des données sismiques, (B) pour mettre en oeuvre une décomposition en valeurs singulières (SVD) de la matrice de Hankel par blocs, (C) pour estimer un bruit en supposant qu'un bruit cohérent correspond aux valeurs singulières les plus élevées, (D) pour mettre en oeuvre un filtrage en vitesse apparente afin d'effectuer une séparation supplémentaire d'un signal passé dans le bruit estimé, (E) pour améliorer le bruit estimé obtenu par filtrage en vitesse apparente sur la base d'un filtre d'adaptation par les moindres carrés par rapport aux données sismiques, et (F) pour extraire les données de signaux au moyen du bruit estimé amélioré. 8 Selon un autre exemple de mode de réalisation, il est proposé un support de stockage pouvant être lu par un ordinateur stockant de manière non transitoire des codes exécutables qui, quand ils sont exécutés sur un ordinateur, amène l'ordinateur à mettre en oeuvre une méthode de traitement de données sismiques portant des informations concernant une subsurface. La méthode comprend la division des données sismiques en groupes, chaque groupe contenant des sous-ensembles de données sismiques pour lesquelles une distance entre un point de tir et une ligne de récepteurs dans une nappe de détecteurs actifs correspondant au point de tir respectif se trouve dans une plage prédéterminée pour le groupe. En outre, la méthode comprend l'extraction de données de signaux en soustrayant un bruit des données sismiques pour chaque groupe de données sismiques, et la sortie des données de signaux utilisables pour générer une image de la subsurface. Selon un autre exemple de mode de réalisation, il est proposé un support de stockage pouvant être lu par un ordinateur stockant de manière non transitoire des codes exécutables qui, quand ils sont exécutés sur un ordinateur, amène l'ordinateur à mettre en oeuvre une méthode de traitement de données sismiques portant des informations concernant une subsurface. La méthode comprend la génération d'une matrice de Hankel par blocs au moyen d'une transformée de Fourier des données sismiques, la mise en oeuvre d'une décomposition en valeurs singulières (SVD) de la matrice de Hankel par blocs, l'estimation d'un bruit en supposant qu'un bruit cohérent correspond aux valeurs singulières les plus 9 élevées et la mise en oeuvre d'un filtrage en vitesse apparente pour effectuer une séparation supplémentaire d'un signal passé dans le bruit estimé. La méthode comprend en outre l'amélioration du bruit estimé en 5 adaptant le bruit estimé aux données au moyen d'un filtre d'adaptation par les moindres carrés. La méthode comprend en outre l'extraction des données de signaux en soustrayant le bruit estimé amélioré des données sismiques, les données de signaux étant sorties ou 10 stockées afin d'être utilisées pour former des images de la subsurface. BREVE DESCRIPTION DES DESSINS 15 Les dessins joints, qui sont incorporés au mémoire et en constituent une partie, illustrent un ou plusieurs modes de réalisation et, conjointement avec la description, expliquent ces modes de réalisation. Sur les dessins : 20 la figure 1 est un schéma d'un système terrestre de prospection sismique ; la figure 2 est un schéma de procédé d'une méthode de traitement de données sismiques, selon un exemple de mode de réalisation ; 25 la figure 3 illustre un premier groupe de données sismiques, selon un exemple de mode de réalisation ; la figure 4 illustre des profils de tir pour le premier groupe de données sismiques, selon un exemple de mode de réalisation ; 30 la figure 5 illustre un second groupe de données sismiques, selon un exemple de mode de réalisation ; 10 la figure 6 illustre des profils de tir pour le second groupe de données sismiques, selon un exemple de mode de réalisation ; la figure 7 illustre des données sismiques se 5 présentant sous la forme d'un chevauchement d'un signal et d'un bruit cohérent non orthogonal ; la figure 8 illustre l'estimation après l'application d'une réduction de rang et d'un filtrage en vitesse apparente, selon un exemple de mode de 10 réalisation ; la figure 9 est un schéma de procédé d'une méthode de traitement de données sismiques, selon un exemple de mode de réalisation ; la figure 10 est un schéma d'un appareil de 15 traitement de données sismiques, selon un exemple de mode de réalisation ; les figures 11A, 11B, 11C, 11D et 11E sont des graphiques utilisés pour illustrer les résultats de l'application d'une méthode selon un mode de 20 réalisation sur des données simulées (synthétiques) ; les figures 12A, 12B et 12C sont des graphiques utilisés pour illustrer les résultats du traitement de données réelles au moyen d'une méthode selon un exemple de mode de réalisation ; 25 la figure 13 est un graphique représentant la fréquence en fonction du nombre d'onde des données sismiques avant l'application de la soustraction adaptative du bruit ; et la figure 14 est un graphique représentant la 30 fréquence en fonction du nombre d'onde des données sismiques après l'application de la soustraction 11 adaptative du bruit, selon un exemple de mode de réalisation. DESCRIPTION DETAILLEE La description suivante des exemples de modes de réalisation se réfère aux dessins joints. Des numéros de référence identiques sur les différents dessins identifient des éléments identiques ou similaires. La description détaillée suivante ne limite pas l'invention. L'étendue de l'invention est plutôt définie par les revendications jointes. Les modes de réalisation suivants sont présentés en utilisant la terminologie du traitement des données sismiques au moyen des matrices de Hankel par blocs. Cependant, les modes de réalisation présentés par la suite ne sont pas limitées aux données sismiques, et peuvent être appliqués à d'autres ensembles de données similaires dans lesquels un bruit est plus intense que le signal et non orthogonal par rapport au signal. Quand il est fait référence tout au long du mémoire à « un mode de réalisation », il est signifié qu'un élément particulier, qu'une structure particulière ou qu'une caractéristique particulière décrit en connexion avec un mode de réalisation est inclus dans au moins un mode de réalisation du sujet décrit. Par conséquent, l'apparition de la phrase « dans un mode de réalisation » à divers endroits dans le mémoire ne fait pas nécessairement référence au même mode de réalisation. En outre, les éléments particuliers, les structures particulières ou les 12 caractéristiques particulières peuvent être combinés d'une quelconque manière appropriée dans un ou plusieurs modes de réalisation. La fiabilité des informations sismiques extraites à partir des données sismiques dépend d'une séparation fiable entre le signal et le bruit (c'est-à-dire, l'atténuation du bruit). Si un signal est mieux séparé du bruit même si le bruit est non orthogonal, les inclinaisons des signaux sont mieux déterminées (le signal et le bruit possèdent traditionnellement différentes inclinaisons car ils arrivent aux récepteurs à différentes vitesses). Dans les données terrestres, le bruit est souvent intense et le bruit cohérent est difficile à séparer du signal, le bruit dominant dans certaines zones et rendant le signal caché dessous inutilisable. De plus, dans les géométries terrestres d'acquisition classiques, la majeure partie du bruit est repliée spécialement en raison des géométries éparses. Les variations spatiales et temporelles de la vitesse de phase par rapport à la fréquence et les grandes variations d'amplitude du bruit donnent un rapport médiocre signal sur bruit. Afin d'éliminer le bruit, des méthodes selon divers modes de réalisation comprennent la mise en ordre des données sismiques en divisant les données sismiques en groupes, de façon que chacun des groupes contienne des sous-ensembles de données sismiques ayant une distance perpendiculaire entre le point de tir et une ligne de récepteurs au sein d'une plage spécifique pour le groupe. Les données sismiques de chaque groupe sont analysées séparément pour extraire les données de 13 signaux en soustrayant le bruit des données sismiques, en prenant ainsi en compte les caractéristiques locales du bruit. Dans certains modes de réalisation, une décomposition en valeurs singulières (SVD) de la matrice de Hankel par blocs de la transformée de Fourier des données sismiques (l'ensemble des données sismiques ou groupe par groupe) est utilisée pour estimer le bruit. Cette estimation du bruit peut être suivie par la mise en oeuvre d'un filtrage en vitesse apparente pour séparer davantage le signal qui est passé dans le bruit estimé. Le bruit estimé obtenu par filtrage en vitesse apparente peut être davantage amélioré par l'application d'un filtre d'adaptation par les moindres carrés au bruit estimé obtenu par filtrage en vitesse apparente et aux données sismiques. Les données de signaux sont extraites en soustrayant le bruit des données sismiques. Dans le cas d'une approche groupe par groupe, le bruit soustrait des données sismiques peut être le bruit estimé après une analyse SVD, le bruit estimé obtenu par filtrage en vitesse apparente. Le bruit le mieux estimé est le bruit obtenu par filtrage en vitesse apparente et amélioré, qui est utilisé pour l'ensemble des données sismiques, et qui peut également être utilisé pour les groupes de données sismiques. Un système terrestre de prospection sismique 100 permettant d'acquérir des données sismiques est illustré sur la figure 1. Le système de prospection 100 comprend une ou plusieurs sources 110 et une grille de détecteurs 120 connectée à une unité de traitement de 14 données 140. La grille de détecteurs 120 est souvent régulière (c'est-à-dire que les détecteurs sont disposés à des intervalles réguliers le long de directions orthogonales). La grille de détecteurs peut 5 cependant être agencée de manière irrégulière et des détecteurs individuels peuvent être situés à des hauteurs différentes les unes des autres. Bien que les détecteurs 120 soient fréquemment maintenus à des positions connues pendant de longues périodes, une ou 10 plusieurs sources sismiques 110 peuvent être transférées à différentes positions (points de tir). Une source sismique à un emplacement prédéterminé (point de tir) générant des ondes sismiques est appelée « tir » dans l'art. Le tir est détecté dans certains 15 récepteurs (pas tous), c'est-à-dire que le tir se déclenche dans ces lignes de récepteurs correspondantes. Plus précisément, pour un point de tir individuel, un certain nombre de lignes de récepteurs autour de son emplacement peuvent être configurées pour recevoir le 20 signal (c'est-à-dire qu'elles sont maintenues actives quand les tirs sont déclenchés à partir de ce point de tir individuel). Seules les lignes de récepteurs actives acquièrent des données sismiques. Le nombre de lignes de récepteurs peut être le même, mais il peut 25 également dépendre de l'emplacement du point de tir individuel. Un sous-ensemble spécifique de lignes de récepteurs qui sont en vie (c'est-à-dire, qui contiennent des détecteurs actifs) et qui sont associées à un point de tir est appelé « nappe » 30 (« patch » en terminlogogie anglo-saxonne). La nappe, qui change d'emplacement avec le point de tir, peut 15 être définie par des limitations physiques (si certaines lignes de récepteurs sont trop éloignées du point de tir, le signal est tellement atténué qu'il devient inutile) ou en limitant délibérément une zone d'intérêt relative à un emplacement cible. Les ondes sismiques réfléchies après chaque tir sont ainsi détectées dans les lignes de récepteurs au sein de la nappe correspondant au point de tir. En d'autres termes, certaines des lignes de récepteurs disponibles sont actives pour acquérir des données après un tir provenant d'un point de tir individuel, tandis que d'autres ne le sont pas. La source sismique ou les sources sismiques 110 sur la figure 1 sont conçues pour générer des ondes sismiques dans la formation rocheuse 130. Les détecteurs 120 sont conçus pour recevoir les ondes sismiques réfléchies, les convertir en signaux électriques et générer les données sismiques transmises à l'unité de traitement de données 140. L'unité de traitement de données 140 est conçue pour traiter et/ou stocker les données sismiques contenant des informations sur les ondes sismiques réfléchies. Afin de simplifier le problème, à titre illustratif et sans s'y limiter, les sources peuvent également être agencées ou déplacées de manière régulière (par exemple, des pas égaux le long de lignes de tir) par rapport aux lignes de détecteurs. Le système de mesure illustré sur la figure 1 est un exemple et n'est pas destiné à représenter une limite. Par exemple, les détecteurs peuvent être disposés différemment et/ou les points de tir peuvent être sélectionnés selon une stratégie 16 différente en fonction du terrain et des objectifs spécifiques de la prospection géophysique. Les données sismiques acquises au moyen du système de mesure 100 représenté sur la figure 1 ou d'un autre système de prospection sismique peuvent être traitées au moyen d'une méthode 200 (ou d'une variante de celle-ci) dont le schéma de procédé est représenté sur la figure 2. La méthode 200 comprend l'entrée des données sismiques acquises par les détecteurs sismiques après les tirs, les données sismiques contenant des informations sur les ondes réfléchies par la subsurface, à l'étape S210. La méthode 200 comprend en outre la mise en ordre des données sismiques en divisant les données sismiques en groupes, chacun des groupes contenant des sous-ensembles de données sismiques ayant une distance y entre (1) un point de tir et (2) une ligne de récepteurs (dans une nappe de détecteurs actifs correspondant au point de tir) au sein d'une plage spécifique pour le groupe, à l'étape S220. Les groupes comprennent au moins deux groupes : un premier groupe pour lequel la distance entre le point de tir et la ligne de récepteurs est inférieure ou égale à une distance seuil, et un second groupe pour lequel la distance entre le point de tir et la ligne de récepteurs est supérieure à la distance seuil. La méthode 200 comprend en outre l'extraction de données de signaux en soustrayant un bruit des données sismiques pour chaque groupe de données sismiques. Les opérations S230 à S260 illustrent une mise en oeuvre non limitative de l'extraction des données de signaux groupe par groupe. La méthode 200 comprend ainsi la 17 mise en oeuvre d'une transformée de Fourier (c'est-à-dire, à partir du domaine temporel vers le domaine de fréquence), à l'étape S230. La transformée de Fourier à l'étape S230 peut être réalisée avant ou après l'étape S220. La méthode 200 comprend en outre, pour chaque groupe et chaque fréquence, la génération d'une matrice de Hankel par blocs, à l'étape S240, et l'extraction de données de signaux sur la base d'une analyse SVD de la matrice de Hankel par blocs, à l'étape S250. Après la mise en oeuvre d'une transformée inverse de Fourier sur les données de signaux extraites, à l'étape 5260, les données de signaux sont réassemblées et sorties (ou stockées) à l'étape S270. Dans la description précédente des étapes de la méthode 200, on suppose que les données sismiques entrées appartiennent au domaine temporel. Cependant, les données sismiques entrées peuvent appartenir au domaine de fréquence, ce qui ne rend plus nécessaire l'étape S230. De manière similaire, on suppose que les données de signaux sortis sont représentées dans le domaine temporel. Cependant, les données de signaux peuvent être sorties dans le domaine de fréquence, ce qui ne rend plus nécessaire l'étape S260. Certaines des étapes de la méthode 200 sont décrites en détail ci-dessous. La figure 3 illustre, à titre d'exemple, une géométrie permettant d'acquérir des données sismiques avec une pluralité d'emplacements de sources sismiques (c'est-à-dire, des points de tir) Sil (i = 1 à n et j = 1 à m) et plusieurs détecteurs disposés le long des 18 lignes de récepteurs L1 à Lm. Si un seul point source Sil est déclenché, un détecteur dl détectera des données sismiques SD (Sn, d1), un détecteur d2 détectera des données sismiques SD(Sil, d2), et ainsi de suite. Par conséquent, il doit être noté que les données sismiques enregistrées dépendent de l'emplacement de la source déclenchée et de l'emplacement du détecteur. Sur la figure 3, les points de tir Sil sont intercalés entre les lignes de récepteurs L1 à Lm, de sorte que le nombre de lignes dans la matrice de points de tir est égal au nombre de lignes de récepteurs s'y trouvant. Cependant, cet agencement est simplement un exemple et ne doit pas être considéré comme une limite ; par exemple, le nombre de lignes de récepteurs n'a pas besoin d'être identique au nombre de lignes de la matrice de points de tir. Un premier groupe de données sismiques contient les données collectées par des lignes de récepteurs situées à une distance maximale yi (c'est-à-dire, +/- yi) par rapport aux points de tir respectifs. Si les points de tir sont situés le long de lignes de tir, le premier groupe contient les données sismiques correspondant aux points de tir Sil (où i = 1 à n), ces données sismiques étant détectées par des détecteurs situés le long de la ligne de récepteurs L1. De plus, le premier groupe contient des données sismiques correspondant aux points de tir Sie (où i = 1 à n), ces données sismiques étant détectées par des détecteurs situés le long de la ligne de récepteurs L2, et ainsi de suite. Bien que pour simplifier une distance yi à partir des points de tir vers un côté supérieur de la 19 figure 3 ne soit pas représentée, en réalité le premier groupe peut également comprendre des lignes de récepteurs se trouvant sur un côté opposé des points de tir (sur la figure 3, au-dessus des emplacements des points de tir respectifs), si ces lignes de récepteurs du côté opposé ont une distance perpendiculaire par rapport à un point de tir respectif inférieure à yl. Les profils de tir pour les données de ce premier groupe sont illustrés sur la figure 4. C'est-à-dire qu'un profil de tir Sil sur la figure 4 correspond à des données recueillies après le déclenchement d'un tir à l'emplacement Sil sur la figure 3. Un profil de tir Sil sur la figure 4 illustre une première rupture (c'est-à-dire, un premier temps d'arrivée) pour le plan décalé le plus court (c'est-à-dire, la ligne de récepteurs la plus proche), ces données appartenant au premier groupe. L'axe horizontal pour chaque profil de tir représente les emplacements de détection le long de la ligne de récepteurs, et l'axe vertical représente le temps (c'est-à-dire, le premier temps d'arrivée). Dans ce premier groupe, puisque les points de tir sont proches des lignes de récepteurs, les profils du premier temps d'arrivée par rapport à l'emplacement est linéaire. Comme la figure 3, la figure 5 illustre un second groupe de données sismiques contenant les données sismiques recueillies par des détecteurs se trouvant sur une ligne de récepteurs à une distance perpendiculaire y à partir d'un point de tir respectif supérieure à y' et inférieure à y2. Il peut y avoir deux lignes de récepteurs sur des côtés différents du 20 point de tir au sein de ce second groupe. Les points de tir étant situés le long des lignes de tir sur la figure 5, le second groupe contient les données sismiques correspondant aux tirs Sil (où i = 1 à n) détectés par les détecteurs situés le long de la ligne L2, avec les données sismiques correspondant aux tirs Si2 (où i = 1 à n) détectés par les détecteurs situés le long de la ligne L3, et ainsi de suite (c'est-à-dire les données sismiques correspondant aux tirs Sik détectés par les détecteurs situés le long de la ligne Lk+1 où k 3). Cependant, le second groupe peut également contenir des données acquises par des détecteurs le long de lignes de récepteurs se trouvant sur le côté opposé du point de tir. C'est-à-dire que le second groupe peut également contenir les données correspondant aux tirs Si2 acquises par des détecteurs situés le long des lignes de récepteurs Ll, et les données correspondants aux points de tir Sik acquises par des détecteurs situés le long des lignes de récepteurs Lk--1, où k 2. Les profils de tir (valeurs absolues ou seulement positives) pour les données de ce second groupe sont illustrés sur la figure 6. Puisque les détecteurs sont désormais plus éloignés du point de tir qu'ils ne l'étaient dans le cas du premier groupe, les profils de tir apparaissent paraboliques. L'extraction des données de signaux en soustrayant le bruit des données sismiques, comme dans les étapes S230-S240, est ensuite mise en oeuvre pour chaque groupe de données sismiques. Bien que les étapes S230 à 5260 puissent être mises en oeuvre pour l'ensemble des données sismiques, le regroupement des données 21 sismiques permet de prendre en compte des effets localisés du bruit et, par conséquent, l'extraction du bruit des données sismiques donne des résultats meilleurs que ceux obtenus sans regroupement. Le traitement des données sismiques peut utiliser les données dans le domaine de fréquence. Une transformée de Fourier est donc appliquée à toutes les traces des données pour convertir les données dans le domaine de fréquence, à l'étape S230. Dès que les données sont transformées dans le domaine de fréquences, à l'étape S240, une matrice de Hankel est construite pour chaque fréquence, comme décrit ci-dessous. De manière intuitive, les données sismiques possèdent au moins trois dimensions, c'est-à-dire x et y (pour une position dans le plan du détecteur par rapport à la source) et le temps. Si les détecteurs sont placés le long de lignes de récepteurs, il est commode de choisir un axe (par exemple, l'axe des x) se trouvant le long des lignes de récepteurs et un autre axe (par exemple, l'axe des y) perpendiculaire aux lignes de récepteurs. Cependant, les données sismiques peuvent comprendre des ensembles contenant plus de trois valeurs (dont une est le temps). Par exemple, un ensemble de données sismiques peut être représenté par un volume à 5 dimensions : deux dimensions spatiales pour identifier l'emplacement de la source, deux de plus pour identifier l'emplacement du récepteur et une cinquième dimension qui est le temps. Une autre manière de représenter les données sous la forme d'un volume à 5 dimensions consiste à identifier les deux dimensions de l'endroit se trouvant à mi-chemin entre la source et 22 le récepteur, la distance source-récepteur (décalage) et l'azimut de l'arrivée en tant que troisième et quatrième dimensions, et finalement le temps en tant que cinquième dimension. Les informations contenues dans chacune de ces dimensions peuvent être utilisées simultanément par l'intermédiaire d'une matrice de Hankel par blocs. Un ensemble de données 3D contenant Nx par Ny par Nt échantillons dkii (où l'indice k est utilisé pour les traces décalées, l'indice i est utilisé pour la position du tir et l'indice j est utilisé pour les échantillons temporels) peut tout d'abord être transformé dans un domaine de fréquence dom, puispour chaque fréquence j, à un point de tir i donné, une 15 matrice de Hankel Pli est construite à partir des Nx traces décalés (1) 20 où kj représente la valeur complexe à une fréquence donnée, pour un point de tir i, un décalage k et Lx est Nx/2 pour une matrice carrée. Si les données étaient des données 2D, une réduction de rang serait ensuite réalisée. Pour les données 3D, une matrice de 25 Hankel par blocs est ensuite construite 23 (2) où M, est une matrice 2D de Hankel par blocs, Ar/ 5 et ATIVy sont des matrices de Hankel pour Ny points de tir et Ly est Ny/2 pour une matrice carrée. Après la réduction de rang (une approximation de rang inférieur de la matrice), les données filtrées sont récupérées en faisant la moyenne le long des diagonales appropriées 10 de la matrice Mi ou Xy. Quand l'analyse SVD est mise en oeuvre, s'il existe n inclinaisons dans la matrice carrée de Hankel, alors n images propres (« eigen image » en terminologie anglo-saxonne) (c' est-à-dire, de rang n) sont 15 conservées car il existe n colonnes indépendantes. Cependant, chacune des images propres peut ou non représenté une inclinaison séparée, comme décrit ci-dessous. La réduction de rang n'est pas suffisante pour séparer les inclinaisons de bruit. 20 Pour analyser la séparation entre le bruit et le signal, la matrice de Hankel par blocs H (c'est-à-dire, Mi ou Pg,y) obtenue à partir des données peut être modélisée sous la forme d'une somme de matrices de Hankel correspondant au signal S, au bruit cohérent 1\1.c 25 et au bruit aléatoire Ni- pour une fréquence donnée : H=S+Nc+Nr. ) 24 Lors de l'application de la SVD, la matrice de Hankel H peut être écrite sous la forme suivante 1-1=UIVel (4) où U, et V (l'exposant H représentant la conjuguée hermitienne) sont respectivement la matrice singulière de gauche, la matrice à valeur singulière et 10 la matrice singulière de droite. Une SVD randomisée rapide peut être utilisée. Ensuite, puisque 014:thi=1, HHH= Velifid1=Ufifi 15 En développant la formule (5), on obtient : HH SS SA/c. Ncel+ NeNcH où 02 est la variance du bruit aléatoire Arr. 20 Si Nc » s » II Nd alors Tr(1'1MMNO )»2 Tee)» Tr(SSH)»Tr( cr2/), où Il II indique la norme et Tr{} indique une trace de la matrice. Par conséquent, la trace du bruit aléatoire est la plus petite et le vecteur singulier de 25 gauche correspondant est orthogonal aux termes restants du côté droit de l'équation (6). Ainsi, une réduction de rang de la matrice H, le rang étant n où n est le 25 nombre d'inclinaisons indépendantes peut séparer (éliminer) le bruit aléatoire. En outre, puisque la somme des valeurs propres correspondant au bruit cohérent est bien supérieure à 5 la somme des valeurs propres correspondant au signal, la réduction du rang de H pour obtenir le nombre d'inclinaisons du bruit cohérent donne une estimation du bruit cohérent. Le bruit estimé (ci-après dans le présent document, le terme « bruit » fait référence en 10 réalité au bruit cohérent) peut être utilisé, dans une première approximation, pour extraire les données de signaux en soustrayant le bruit estimé des données sismiques. Cependant, cette première approximation ne permet 15 pas une séparation totale du signal et du bruit cohérent à cause de la présence des termes croisés SNCH et NCSH. La présence des termes croisés montre qu'il existe un chevauchement résiduel entre le signal et un bruit cohérent non orthogonal. Par conséquent, une 20 approche adaptative après une réduction de rang est nécessaire pour éliminer le signal résiduel du bruit estimé. Un filtrage en vitesse apparente appliqué au bruit estimé peut éliminer davantage le signal résiduel. La 25 figure 7 illustre des données contenant les données de signaux et le bruit cohérent non orthogonal. La vitesse du bruit cohérent est différente de la vitesse des signaux de données. Par conséquent, le filtrage en vitesse apparente peut être utilisé pour séparer 30 davantage les signaux de données et le bruit cohérent. 26 La figure 8 illustre le bruit estimé après une réduction de rang et un filtrage en vitesse apparente. Puisque le bruit est plus intense que les données de signaux, le bruit estimé obtenu par filtrage en 5 vitesse apparente peut être davantage amélioré en mettant en oeuvre un filtrage d'adaptation par les moindres carrés du bruit estimé obtenu par filtrage en vitesse apparente et des données sismiques. Par exemple, si les données sismiques (D) sont une somme de données 10 de signaux (S) et de bruit (N), D = S + N, et que le bruit estimé obtenu par filtrage en vitesse apparente est N', un filtre par les moindres carrés fait correspondre N et N' en minimisant une norme (par exemple, une norme L2) de 11D-WN11, où W est un 15 opérateur d'adaptation. Le bruit estimé obtenu par filtrage en vitesse apparente et amélioré peut ensuite être utilisé pour extraire les données de signaux des données sismiques. Les étapes de traitement de données décrites ci- 20 dessus (c'est-à-dire l'estimation du bruit en supposant que le bruit cohérent correspond aux valeurs singulières les plus élevées, puis la mise en oeuvre d'un filtrage en vitesse apparente pour effectuer une élimination supplémentaire d'un signal passé dans le 25 bruit estimé, encore séparé par filtrage en vitesse apparente, et l'amélioration du bruit estimé obtenu par filtrage en vitesse apparente sur la base d'une adaptation par les moindres carrés avec les données sismiques) peuvent être mises en oeuvre sur les données 30 regroupées ainsi que sur l'ensemble des données. 27 Ces étapes de traitement de données sismiques sont répétées pour toutes les fréquences, puis une transformée inverse de Fourier est appliquée pour convertir les données depuis le domaine de fréquence vers le domaine temporel, si les données de signaux sont sorties dans le domaine temporel. Par conséquent, pour surmonter la variabilité du bruit dans le domaine spatial et le domaine temporel, une géométrie irrégulière et une largeur de bande du bruit, des méthodes selon certains modes de réalisation utilisent un filtre adaptatif de bruit à réduction de rang dans la fenêtre temporelle et la fenêtre spatiale. Les caractéristiques du bruit, c'est-à-dire la vitesse et l'intensité au niveau d'une trace donnée, dépendent de la distance par rapport au point de tir. Dans des données 3D, le bruit dans la ligne de récepteurs la plus proche d'un point de tir est généralement plus intense que le bruit dans une ligne de récepteurs plus éloigné du point de tir (c'est-à- dire que le bruit varie spacialement d'une ligne de récepteurs à une autre ligne de récepteurs). Afin de surmonter cette variation spatiale, les données sismiques utilisées pour générer la matrice de Hankel par blocs peuvent être reclassées en ensembles de tirs de groupe ayant des passages de propagation similaires (c'est-à-dire un ordre modifié de tir). Dans cet ordre modifié de données est utilisé, on considère que le bruit entre des ensembles de tirs voisins est stationnaire. Par conséquent, afin d'améliorer l'estimation du bruit, un regroupement 3D (« 3D gather » en terminologie anglo-saxonne) (f-xy) est 28 formé pour chaque fréquence en prenant en compte une plage de tirs voisins provenant de l'ensemble à ordre modifié de tir. En outre, la gamme de fréquences sur laquelle le bruit est estimé peut être modifiée en fonction de la largeur de bande du bruit. Les critères pour modéliser les inclinaisons dominantes permettent également d'estimer le bruit de repliement. En outre, une soustraction adaptative peut être réalisée pour optimiser l'estimation du bruit. Un schéma de procédé d'une méthode 900 de traitement de données sismiques, selon un autre exemple de mode de réalisation, est illustré sur la figure 9. La méthode 900 comprend la génération d'une matrice de Hankel par blocs au moyen d'une transformée de Fourier des données sismiques, à l'étape S910, la mise en oeuvre d'une SVD sur la matrice de Hankel par blocs, à l'étape S920, l'estimation du bruit en supposant que le bruit cohérent correspond aux valeurs singulières les plus élevées, à l'étape S930, la mise en oeuvre d'un filtrage en vitesse apparente pour effectuer une séparation supplémentaire d'un signal passé dans les données extraites au moyen du bruit estimé et la génération d'un modèle de bruit sur la base du bruit estimé et du bruit davantage séparé par filtrage en vitesse apparente à l'étape 5950. Le modèle de bruit est encore amélioré sur la base d'un filtrage d'adaptation par les moindres carrés du modèle de bruit et des données sismiques, à l'étape S960. Les données de signaux sont extraites au moyen du modèle de bruit amélioré, à l'étape S970. Les données de signaux extraites peuvent 29 être sorties ou stockées pour être utilisées afin de former des images de la subsurface. Les méthodes décrites ci-dessus peuvent être mises en oeuvre dans un appareil, par exemple un ordinateur, dans un logiciel ou leur combinaison. Un schéma d'un tel appareil 1000 est illustré sur la figure 10. L'appareil 1000 comprend un processeur 1010, une interface d'entrée/sortie 1020, une mémoire 1030 et un écran d'affichage 1040. Le processeur 1010 est conçu pour mettre en oeuvre le traitement de données sismiques décrit ci-dessus. L'interface d'entrée/sortie 1020 est conçue pour recevoir des données sismiques soit directement à partir des détecteurs sismiques, soit à partir d'un dispositif de stockage de données qui est situé hors de l'appareil 1000. La mémoire 1030 est conçue pour stocker de manière non transitoire des codes exécutables qui, quand ils sont exécutés par le processeur 1010, amène le processeur à mettre en oeuvre le traitement des données sismiques (par exemple, la méthode 200 ou 900). L'écran d'affichage 1040 peut être utilisé pour afficher des images de la structure souterraine générées pendant ou après le traitement des données sismiques. L'appareil 1000 peut comprendre d'autres composants connus de l'homme du métier. L'appareil 1000, programmé pour mettre en oeuvre le traitement de données sismiques selon les diverses méthodes décrites ci-dessus, et un équipement dédié et non un ordinateur d'usage général. Des filtres adaptatifs et non adaptatifs à 30 réduction de rang ont été comparés au moyen de données simulées (synthétiques). Un filtre non adaptatif à30 réduction de rang signifie que la réduction de rang est exécutée pour séparer l'inclinaison dominante. Les données simulées étaient constituées d'une inclinaison forte (c'est-à-dire, simulant un bruit cohérent) et de deux inclinaisons plus faibles (par exemple, correspondant à des données de signaux sans bruit aléatoire), comme illustré sur la figure 11A, où l'axe des x représente le décalage et l'axe des y représente le temps. Quand le filtre non adaptatif à réduction de rang (rang 1) est utilisé, l'inclinaison dominante est séparée mais la plus forte de deux inclinaisons faibles reste dans l'estimation, comme on peut le voir sur la figure 11B, car les inclinaisons ne sont pas orthogonales. La différence entre le graphique de la figure 11A et le graphique de la figure 11B est présentée sur la figure 11C. Quand le filtre adaptatif à réduction de rang est utilisé sur les mêmes données, le passage à partir d'autres inclinaisons n'est plus présent, comme on peut le voir sur la figure 11D. La différence entre les données simulées (c'est-à-dire le graphique de la figure 11A) et le résultat obtenu avec le filtre adaptatif à réduction de rang (c'est-à-dire le graphique de la figure E) est présentée sur la figure 11E. Une méthode selon un exemple de mode de réalisation incluant un filtre adaptatif à réduction de rang a été appliquée pour éliminer les réverbérations proches de la surface que l'on trouve dans des données réelles. La figure 12A illustre des données sismiques avant le passage par un filtre adaptatif à réduction de rang, où l'axe des x représente le décalage et l'axe 31 des y représente le temps. Les réverbérations proches de la surface (qui sont générées par la source) possèdent différentes vitesses et sont plus intenses que le signal, le signal étant donc masqué en dessous. En outre, les fréquences du bruit cohérent et des signaux se chevauchent considérablement et le bruit est en repliement (voir, en particulier, la zone polygonale en surbrillance). Contrairement au bruit de surface, le bruit des réverbérations proches de la surface affecte le plus les décalages et les fréquences. Si la zone d'intérêt se trouvant au sein du cône de bruit, le bruit doit être éliminé pour obtenir des amplitudes fiables de signaux. La méthode comprenant un filtre adaptatif à 15 réduction de rang a été utilisée pour estimer et éliminer les réverbérations proches de la surface. La figure 12B illustre les données sismiques reconstruites après l'application de la méthode comprenant un filtre adaptatif à réduction de rang, et la figure 12C 20 illustre la différence entre le graphique de la figure 12A et le graphique de la figure 12B, c'est-à-dire le bruit cohérent dû aux réverbérations proches de la surface. Une autre manière d'insister sur l'efficacité des 25 méthodes comprenant une soustraction adaptative du bruit consiste à regarder les tracés bidimensionnels de la fréquence en fonction du nombre d'onde. La figure 13 représente les données sismiques avant l'application de la soustraction adaptative du bruit et la figure 14 30 représente les données de signaux obtenues par l'application de la soustraction adaptative du bruit, 32 la partie entre les lignes sur ces tracés fréquence/nombre d'onde indiquant la zone où un bruit cohérent généralement présent. Les exemples de modes de réalisation décrits proposent un appareil et une méthode de traitement de données sismiques. Il doit être compris que cette description n'est pas destinée à limiter l'invention. Au contraire, les exemples de modes de réalisation sont destinés à couvrir les alternatives, les modifications et les équivalents qui sont inclus dans l'esprit et l'étendue de l'invention telle que définie par les revendications jointes. En outre, dans la description détaillée des exemples de modes de réalisation, de nombreux détails spécifiques sont présentés afin de permettre une compréhension globale de l'invention revendiquée. Cependant, l'homme du métier comprendra que divers modes de réalisation peuvent être mis en oeuvre sans ces détails spécifiques. Bien que les caractéristiques et les éléments des présents exemples de modes de réalisation soient décrits dans les modes de réalisation dans des combinaisons particulières, chaque caractéristique ou chaque élément peut être utilisé seul sans les autres caractéristiques et éléments des modes de réalisation ou dans diverses combinaisons avec ou non d'autres caractéristiques et éléments décrits dans le présent document. La description écrite utilise des exemples du sujet décrit pour permettre à l'homme du métier de le 30 mettre en oeuvre, notamment la fabrication et l'utilisation de n'importe quel dispositif ou système ^ 33 et la mise en oeuvre de n'importe quelle méthode incorporée. L'étendue brevetable du sujet est définie par les revendications et est susceptible de comprendre d'autres exemples qui se présentent à l'homme du métier. Ces autres exemples sont destinés à appartenir à l'étendue des revendications. 34 REVENDICATIONS1. Méthode de traitement, sur un ordinateur, de données sismiques portant des informations concernant une subsurface, la méthode comprenant : la réception des données sismiques enregistrées 5 par des détecteurs disposés sur des lignes de récepteurs ; la division des données sismiques en groupes, chaque groupe contenant des sous-ensembles de données sismiques pour lesquelles une distance entre un point 10 de tir où une onde sismique est générée et une ligne de récepteurs se trouve dans une plage prédéterminée pour le groupe ; l'extraction de données de signaux en soustrayant un bruit des données sismiques pour chaque groupe de 15 données sismiques ; et la sortie des données de signaux utilisables pour générer une image de la subsurface. 2. Méthode selon la revendication 1, dans laquelle 20 les groupes comprennent au moins deux groupes : un premier groupe pour lequel la distance est inférieure ou égale à une distance seuil, et un second groupe pour lequel la distance est supérieure à la distance seuil. 25 3. Méthode selon la revendication 1, comprenant en outre : l'acquisition des données sismiques au moyen d'un système terrestre d'acquisition de données sismiques 35comportant plusieurs lignes de récepteurs sensiblement parallèles, des points de tir étant intercalés entre les lignes de récepteurs, dans laquelle les groupes comprennent un premier 5 groupe contenant des données sismiques correspondant à des premières lignes de récepteurs qui sont les plus proches d'un point de tir respectif, un deuxième groupe contenant des données sismiques correspondant à des deuxièmes lignes de récepteurs qui sont adjacentes aux 10 premières lignes de récepteurs mais qui ne sont pas adjacentes au point de tir respectif, et des iième groupe correspondant à des iième lignes de récepteurs qui sont adjacentes à des (i-l)ième lignes de récepteurs et plus éloignées du point de tir respectif que les 15 (i-1)ième lignes de récepteurs, où i est situé entre 3 et un nombre de lignes de récepteurs dans une nappe de détecteurs actifs correspondant au point de tir respectif. 20 4. Méthode selon la revendication 1, dans laquelle l'extraction des données de signaux pour chaque groupe comprend : la génération d'une matrice de Hankel par blocs au moyen d'une transformée de Fourier des données 25 sismiques se rapportant au groupe ; la mise en oeuvre d'une décomposition en valeurs singulières (SVD) de la matrice de Hankel par blocs ; et l'estimation du bruit en supposant qu'un bruit 30 cohérent correspond aux valeurs singulières les plus élevées, 36dans laquelle le bruit estimé est ensuite utilisé pour extraire les données de signaux. 5. Méthode selon la revendication 1, dans laquelle 5 l'extraction des données de signaux pour chaque groupe comprend : la génération d'une matrice de Hankel par blocs au moyen d'une transformée de Fourier des données sismiques se rapportant au groupe ; 10 la mise en oeuvre d'une décomposition en valeurs singulières (SVD) de la matrice de Hankel par blocs ; l'estimation du bruit en supposant qu'un bruit cohérent correspond aux valeurs singulières les plus élevées ; et 15 la mise en oeuvre d'un filtrage en vitesse apparente pour effectuer une séparation supplémentaire d'un signal passé dans le bruit estimé ; dans laquelle le bruit estimé obtenu par filtrage en vitesse apparente est ensuite utilisé pour extraire 20 les données de signaux. 6. Méthode selon la revendication 1, dans laquelle l'extraction des données de signaux pour chaque groupe comprend : 25 la génération d'une matrice de Hankel par blocs au moyen d'une transformée de Fourier des données sismiques se rapportant au groupe ; la mise en oeuvre d'une décomposition en valeurs singulières (SVD) de la matrice de Hankel par blocs ; 37l'estimation du bruit en supposant qu'un bruit cohérent correspond aux valeurs singulières les plus élevées ; la mise en oeuvre d'un filtrage en vitesse 5 apparente pour effectuer une séparation supplémentaire d'un signal passé dans le bruit estimé ; et l'amélioration du bruit estimé obtenu par filtrage en vitesse apparente sur la base d'un filtre d'adaptation par les moindres carrés avec les données 10 sismiques, dans laquelle le bruit estimé obtenu par filtrage en vitesse apparente et amélioré est ensuite utilisé pour extraire les données de signaux. 15 7. Méthode de traitement de données sismiques portant des informations concernant une subsurface, sur un ordinateur, la méthode comprenant : la génération d'une matrice de Hankel par blocs au moyen d'une transformée de Fourier des données 20 sismiques ; la mise en oeuvre d'une décomposition en valeurs singulières (SVD) de la matrice de Hankel par blocs ; l'estimation d'un bruit en supposant q'un bruit cohérent correspond aux valeurs singulières les plus 25 élevées ; la mise en oeuvre d'un filtrage en vitesse apparente pour effectuer une séparation supplémentaire d'un signal passé dans le bruit estimé ; l'amélioration du bruit estimé obtenu par filtrage 30 en vitesse apparente sur la base d'un filtre rj 38d'adaptation par les moindres carrés avec les données sismiques ; et l'extraction des données de signaux au moyen du bruit estimé amélioré, dans laquelle les données de signaux extraites sont sorties ou stockées afin d'être utilisées pour former des images de la subsurface. 8. Appareil de traitement de données sismiques 10 portant des informations concernant une subsurface, l'appareil comprenant : une interface conçue pour recevoir les données sismiques et/ou transmettre des données de signaux ; et une unité de traitement de données conçue 15 pour diviser les données sismiques en groupes, chaque groupe contenant des sous-ensembles de données sismiques pour lesquelles une distance entre un point de tir où une onde sismique est générée et une ligne de récepteurs se trouve dans une plage prédéterminée pour 20 le groupe ; pour extraire des données de signaux en soustrayant un bruit des données sismiques pour chaque groupe de données sismiques ; et pour sortir les données de signaux utilisables 25 pour générer une image de la subsurface. 9. Appareil selon la revendication 8, dans lequel l'unité de traitement de données est conçue pour extraire les signaux de données par : 39la génération d'une matrice de Hankel par blocs au moyen d'une transformée de Fourier des données sismiques se rapportant au groupe ; la mise en oeuvre d'une décomposition en valeurs 5 singulières (SVD) de la matrice de Hankel par blocs ; l'estimation du bruit en supposant qu'un bruit cohérent correspond aux valeurs singulières les plus élevées ; dans laquelle le bruit estimé est ensuite utilisé 10 pour extraire les données de signaux. 10. Appareil de traitement de données sismiques portant des informations concernant une subsurface, l'appareil comprenant : 15 une interface conçue pour recevoir les données sismiques et/ou transmettre des données de signaux ; et une unité de traitement de données conçue pour générer une matrice de Hankel par blocs au moyen d'une transformée de Fourier des données 20 sismiques ; pour mettre en oeuvre une décomposition en valeurs singulières (SVD) de la matrice de Hankel par blocs ; pour estimer un bruit en supposant qu'un bruit cohérent correspond aux valeurs singulières les plus 25 élevées ; pour mettre en oeuvre un filtrage en vitesse apparente afin d'effectuer une séparation supplémentaire d'un signal passé dans le bruit estimé ; et 40pour extraire les données de signaux en soustrayant le bruit estimé obtenu par filtrage en vitesse apparente des données sismiques. 41