FR 2854244 A1 20041029 FR 0304961 A 20030423 PROCEDE DE TRAITEMENT, ET NOTAMMENT DE FILTRAGE , DE DONNEES SISMIQUES CORREPONDANT A DES ACQUISITIONS REALISEES SUR UN MILIEU PRESENTANT UNE ANISOTROPIE AZIMUTALE DOMAINE GENERAL La présente invention est relative au traitement de données sismiques correspondant à des acquisitions réalisées dans un milieu présentant une anisotropie azimutale. Elle trouve en particulier avantageusement application comme traitement de filtrage préalablement à la mise en #uvre de traitements de caractérisation d'anisotropie et notamment de caractérisation d'anisotropie due à la fracture de la roche. L'anisotropie azimutale ou Horizontal Transverse Anisotropy (anisotropie HTI ) se produit dans les unités géologiques contenant des familles de fractures verticales et parallèles de dimension maximimum décamétrique. Rüger (1998) a fourni une approximation mathématique du coefficient de réflexion R de l'onde sismique (onde P) dans un tel milieu dépendant de l'orientation du couple source-récepteur par rapport à l'axe principal de l'anisotropie (correspondant à l'orientation des fractures) : R( - #) = Ro + [ G1 + GA COS2(# - ss)] sin29 avec Ro = 1 ntercept GI = Gradient Isotrope GA = Gradient Anisotrope # = Azimut du couple source récepteur par rapport au Nord ss = Azimut de l'axe principale de l'anisotropie par rapport au Nord # = angle d'incidence PRESENTATION DE L'INVENTION Un but de l'invention est de proposer un traitement permettant, dans un jeu de données sismiques, d'isoler des données propres à l'anisotropie correspondant à 45 de l'axe principal. Un autre but de l'invention est de filtrer des données d'amplitude sismiques pour permettre la détermination de paramètres d'anisotropie aimutale. Il a déjà été proposé par la Demanderesse dans sa demande FR 02 00397 un procédé de filtrage de données dans lequel, pour filtrer deux séries de données représentatives d'au moins un même paramètre physique sur une même zone, on détermine une estimation d'une composante commune à ces deux séries de données. L'invention propose quant à elle un procédé de traitement de données sismiques correspondant à des acquisitions réalisées dans un milieu présentant une anisotropie azimutale, caractérisé en ce que pour deux jeux de données correspondant, pour une même variable sismique et pour une même zone au sol, à au moins deux secteurs de couple sourcerécepteur d'azimuts différents, on détermine, pour chacun des azimuts considérés, une moyenne entre les données qui correspondent à l'azimut considéré et des données qui correspondent, pour la même variable et la même zone au sol, à un secteur d'azimut perpendiculaire et en ce qu'on détermine une estimation de la partie commune aux deux jeux de données moyennées ainsi obtenus. Comme on le comprendra dans la suite de la description, dans le cas où cette variable sismique est la réflectivité, les deux jeux de données obtenus en moyennant des données correspondant à des secteurs d'azimuts perpendiculaires correspondent tous deux, pour la même variable et la même zone, à un azimut à 45 de l'axe principal. La détermination d'une estimation de la partie commune - c'est à dire de la partie qui entre les deux jeux de données est invariante - permet de disposer, pour l'azimut à 45 de l'axe principal, de données filtrées dans lesquelles le bruit non corrélé a été supprimé. Et on notera que cette propriété est vraie non seulement lorsque la vraiable sismique considérée est la réflectivité, mais de façon plus générale pour toute variable sismique dépendant de la réflectivité ou dont la variation azimutale peut s 'approximer par une combinaison linéaire de cosinus carré et/ou de sinus carré : amplitudes sismiques, attributs calculés à partir des amplitudes sismiques, vitesses NMO, etc... Selon un autre aspect de l'invention également, pour au moins un azimut : on soustrait à un jeu de données correspondant à un secteur selon cet azimut et à un jeu de données correspondant à un secteur selon un azimut perpendiculaire le jeu de données qui correspond à une estimation de la partie commune aux deux jeux de données moyennées, on inverse le signe d'un des deux jeux de données résiduelles ainsi obtenu, on détermine une estimation de la partie commune à ce jeu de données résiduel dont le signe a été inversé et à l'autre jeu de données résiduel. Il est en effet possible de montrer que les données communes ainsi obtenues correspondent aux variations liées à l'anisotropie selon les azimuts considérés. Connaissant cette anisotropie residuelle, on reconstitue des jeux de données residuelles filtrées. Les variations d'anisotropie et/ou les données residuelles filtrées ainsi obtenues peuvent être utilisées directement pour le calcul des paramètres d'anisotropie azimutale. PRESENTATION DES FIGURES D'autres caractéristiques et avantages de l'invention ressortiront encore de la description qui suit, laquelle est purement administrative et non limitative, et doit être lue en regard des dessins annexés, sur lesquels : les figures 1 et 2 illustrent différentes étrapes d'un traitement conforme à un mode de mise en oeuvre possible de l'invention ; la figure 3 illustre un mode de mise en oeuvre possible pour la détermination d'une estimation de la partie commune à deux cubes correspondant chacun à la sommation de deux azimuts perpendiculaires; la figure 4 illustre un exemple de masque appliqué aux cartographies 2D ; la figure 5 illustre un autre mode de mise en oeuvre possible avec plusieurs itérations ; la figure 6 illustre une autre variante de mise en oeuvre encore possible. DESCRIPTION D'UN OU PLUSIEURS MODES DE MISE EN #UVRE Exemple de traitement de filtrage On s'intéresse ici au cas où l'on dispose de données sismiques correspondant pour une même zone au sol à au moins deux azimuts de couple source-récepteur différents et à au moins deux azimuts perpendiculaires à ceux-ci. Ces données sont par exemple des cubes d'amplitudes sismiques. Les données peuvent également peuvent être des cubes d'attributs, dérivés de ces cubes d'amplitudes sismiques : amplitudes RMS, amplitudes moyennes, vitesses de correction NMO, attributs AVO, impédances, etc... Par cube , on entend ici et dans tout le présent texte, toute collection de données sismiques (amplitudes, attributs) associant des positions données sur la zone au sol sur laquelle l'acquisition qui correspond à ces données sismiques a été réalisée, une succession de valeurs prises successivement dans le temps par l'amplitude ou l'attribut considéré. Les cubes d'amplitudes sismiques utilisés pour obtenir les cubes de données correspondent par exemple à des collections de traces à point milieu commun ou PMC ayant fait l'objet d'une correction NMO et le cas échéant de traitements de correction statiques. Plus précisément, les jeux de données utilisés pour chaque azimut sont une pluralité de cubes d'un secteur représentatif de l'azimut considéré. Le nombre de secteurs pris en compte et leur ouverture sont choisis de manière à optimiser la répartition régulière des données en azimut. Dans l'exemple illustré sur les figures 1 et 2, on dispose de cartographies d'amplitudes correspondant, pour un temps donné, à des amplitudes de collections de traces sismiques issues d'acquisitions selon au moins deux azimuts de couple source-récepteur différents (0 et 20 ) et au moins deux azimuts perpendiculaires à ceux-ci (90 et 110 ). Pour chacun de ces azimuts, on dispose de plusieurs cartographies correspondant à différents couples source-récepteur dans le secteur considéré comme représentatif de cet azimut. Dans l'exemple illustré sur ces figures, le traitement comporte les différentes étapes suivantes. Dans une première étape, on détermine, pour chacun des deux azimuts de couple source-récepteur considérés (respectivement 0 et 20 ), la carte d'amplitude correspondant à la moyenne des cartographies d'amplitude du secteur représentatif de cet azimut et de celles du secteur représentatif de l'azimut perpendiculaire (resp. 90 et 110 ). Les cartographies sur la partie gauche de la figure 1 correspondent dans l'exemple choisi l'une à la moyenne des cartes correspondant aux azimuts 0 et 90 , l'autre à la moyenne des cartes correspondant aux azimuts de 20 et 110 . Il est possible de montrer que la moyenne de cartographies correspondant à des azimuts de couples source-récepteur perpendiculaires est équivalente à une cartographie correspondant à celle d'un enregistrement effectué avec un azimut source-récepteur à 45 de l'axe principal de l'anisotropie. En effet, d'après la formule d'approximation mathématique citée précédemment : Les deux moyennes ainsi obtenues à l'issue de la première étape illustrée sur la partie gauche de la figure 1 correspondent donc toutes les deux à un même enregistrement avec un azimut source-récepteur à 45 de l'axe principal de l'anisotropie. En calculant la partie commune de ces deux moyennes de couples d'azimuts perpendiculaires en théorie identiques, on élimine les bruits non corrélés de chaque moyenne. Ce calcul de partie commune est réalisé dans une deuxième étape du traitement, par exemple par co-krigeage factoriel automatique. Sur la figure 1, le résultat correspond à la cartographie représentée en partie centrale. La partie commune ainsi obtenue correspond alors à la référence non bruitée de la valeur de l'amplitude sismique à 45 de l'axe principal d'anisotropie azimutal. Dans une troisième étape, on peut soustraire cette partie commune aux deux cartographies moyennes calculées dans la première étape. Les deux cartographies résiduelles ainsi obtenues (partie droite de la figure 1) permettent de mettre en évidence le bruit éliminé. La cartographie commune déterminée à la deuxième étape peut en outre être utilisée, ainsi que l'illustre la figure 2, pour en déduire le bruit spatialement organisé et le bruit aléatoire dans les cartographies initiales correspondant à chaque secteur d'azimut. Il est à cet effet possible, dans une quatrième étape du traitement, de déterminer des cartographies résiduelles qui, pour un azimut donné et son azimut perpendiculaire, correspondent à la différence entre d'une part l'amplitude pour l'azimut considéré et d'autre part l'amplitude de la partie commune qui est utilisée comme référence et qui correspond théoriquement à un enregistrement à 45 de l'axe principal d'anisotropie. Ces cartographies résiduelles sont illustrées sur la partie gauche de la figure 2 dans le cas de l'azimut correspondant à un angle de 0 et de l'azimut perpendiculaire 90 . Une fois ces deux cartographies résiduelles déterminées, on inverse les amplitudes de l'une d'entre elles (multiplication par-1) et on détermine, dans une cinquième étape, la partie commune aux deux cartographies résiduelles ainsi obtenues. Cette détermination de partie commune est elle aussi réalisée à titre d'exemple par co-krigeage factoriel automatique. La cartographie commune ainsi obtenue (représentée au centre sur la figure 2) correspond à la valeur d'amplitude résiduelle correspondant à l'anisotropie azimutale pour ces deux azimuts perpendiculaires. Le fait de calculer la partie commune permet de filtrer le bruit aléatoire et le bruit spatialement corrélé des cartes d'amplitudes résiduelles. Il est possible en effet de montrer que les résidus correspondant à la différence des amplitudes de deux azimuts perpendiculaires et des amplitudes correspondant à un azimut à 45 de l'axe principal d'anisotropie sont équivalents au signe prés : Chaque secteur peut alors être recomposé par la somme des amplitudes résiduelles (en respectant les polarités (signe) de ces dernières) et de la composante commune filtrée qui est obtenue à l'issue de la deuxième étape et qui correspond à un azimut source-récepteur à 45 de l'axe principal de l'anisotropie. Chaque secteur est alors filtré du bruit aléatoire et du bruit spatialement corrélé (bruit d'acquisition). Il est alors possible de mettre en #uvre sur les données filtrées ainsi obtenues des traitements de détermination de valeurs globales d'anisotropie azimutale et notamment des traitements d'inversions permettant de déterminer les paramètres de la fractures, lesquels sont fonction de la variation azimutale en cosinus carré ou sinus carré. A cet effet, on met en oeuvre un traitement consistant à adapter les paramètres d'une ellipse aux variations azimutales du coefficient R. Ceci est par exemple effectué par une inversion utilisant comme critère d'erreur les moindres carrés. Un traitement en ce sens est par exemple du type de ceux décrits dans les publications suivantes : Hall et al., Fractured réservoir characterization using P-wave AVOA analysis of 3D OBC data, TLE, 2002, Vol. 21, n 8,777-781 ; Jennifer, "Azimutal AVO : Methodology and data examples" - TLE, 2002, Vol. 21, n 8, 782-786 ; Pour une présentation générale des connaissances théoriques de base sur ce sujet, on pourra avantageusement se référer à la publication suivante : - Rüger, A., 1998 - " Variation of P-Wave reflectivity with offset and azimuth in anisotropic media " - Geophysics, Vol. 63, n 8, 935 - 947. On notera que dans l'exemple qui vient d'être décrit, les données sont des amplitudes sismiques. Le traitement décrit s'applique toutefois de la même façon à des données correspondant à des attributs dérivés de ces amplitudes : gradient AVO, amplitudes moyennes, variation elliptique des vitesses NMO dans un milieu anisotropique déterminée selon la méthode de Tvsankin (1997) ou Grechka et Tvanskin (1998,1999), variation d'impédance élastique avec l'azimut déterminée selon la méthode de Connoly (1998). Il s'applique de façon plus générale pour toute variable sismique dépendant de la réflectivité ou dont la variation azimutale peut s 'approximer par rapport à l'azimut comme une combinaison linéaire de cosinus carré et/ou de sinus carré. Par ailleurs, dans l'exemple qui a été décrit, les données traitées sont des cartographies 2D. Il est également bien entendu possible de mettre en #uvre le traitement proposé sur des cubes de données. Exemple de calcul de partie commune sur des cubes de données La figure 3 illustre un exemple de calcul sur des cubes de données Les données temporelles initiales sont transformées par FFT en cubes de parties réelles et de parties imaginaires dans le domaine fréquentiel. La partie commune de chaque plan fréquentiel réel et imaginaire est calculée par la méthode dite co-krigeage factoriel automatique avec un opérateur 2D dans le plan (x, y). Par le processus de transformée de Fourier inverse du cube commun des parties réelles et du cube commun des parties imaginaires, on obtient alors le cube commun temporel des données sismiques. Un exemple plus détaillé de traitement est donné ci-dessous : 1) Dans une première étape, on lit les données qui correspondent aux deux cubes à traiter (cube A, cube B). Ces données sont enregistrées dans un fichier où chaque trace est identifiée par un numéro de ligne et un numéro de colonne qui correspondent à une position au sol. 2) Dans une deuxième étape, on sélectionne une fenêtre de temps pour définir sur les traces sismiques l'intervalle de temps pris en considération pour le traitement. On complète le cas échéant les portions de traces ainsi sélectionnées par des valeurs nulles pour obtenir pour chaque trace un nombre d'échantillons correspondant à une puissance de deux pour permettre la transformée de Fourier rapide de l'étape suivante. 3) Dans une troisième étape, on applique à la succession d'échantillons correspondant à chacune des traces et à la fenêtre temporelle sélectionnée une transformée de Fourier rapide (FFT). On obtient alors au total quatre cubes en fréquence correspondant à la partie réelle et la partie imaginaire de chaque sélection des cubes A et B. 4) Pour chaque plan de fréquence, on construit alors, dans le domaine réel d'une part et dans le domaine imaginaire d'autre part, deux cartes (2D) correspondant l'une aux données du cube A et l'autre aux données du cube B. Puis on applique sur les cartes ainsi obtenues pour les cubes de données A et B un traitement de co-krigeage factoriel automatique afin d'en déduire une carte commune aux deux cartes initiales. Ce traitement de co-krigeage factoriel est bien entendu réalisé de façon indépendante d'une part avec les parties réelles et d'autre part avec les parties imaginaires. Le traitement comporte notamment, dans chacun de ces deux domaines, les étapes suivantes : - En fonction d'un rayon de variogramme donné, calcul d'un variogramme 2D pour la carte correspondant aux données A et, pour la carte correspondant aux données B, calcul d'un cross-variogramme. - Construction des matrices de covariances et cross-covariance à partir des 3 variogrammes ainsi obtenus. - Résolution du système de co-krigeage factoriel qui correspond à ces matrices, afin d'en déduire un opérateur spatial, c'est-à-dire fonction de la position en ligne et en colonne de l'échantillon considéré sur la cartographie. Pour stabiliser l'inversion de la matrice du système, on ajoute sur la diagonale des matrices de covariance une constante qui correspond à un très petit pourcentage de la racine carrée du produit des deux variances. - On convolue alors l'opérateur spatial ainsi obtenu avec les cartes initiales pour obtenir la partie commune des deux cartes. En fait, une seule convolution est suffisante. 5) Le traitement qui vient d'être décrit est répété pour chaque plan fréquence des parties réelles et imaginaires. On obtient deux cubes, un pour les parties réelles communes et l'autre pour les parties imaginaires communes. 6) Une fois tous les plans fréquences calculés, on met en #uvre une transformée de Fourier inverse des cubes complexes communs pour obtenir un cube en temps de sismique commune. D'autres variantes de calcul sont bien entendu envisageables. Ainsi que l'illustre la figure 4, le calcul de l'opérateur peut être limité à des régions précises correspondant à des données valides. Les variogrammes et cross-variogrammes sont ainsi calculés sur les régions définies par le masque. Le masque peut par exemple cacher une zone sans données due à une plate-forme de forage ou des données très bruitées par des effets de bords. L'utilisation d'un masque va améliorer la qualité de l'opérateur et donc du filtrage de bruit. Le masque est défini avec des valeurs valides en blanc (1) et des valeurs non valides en noir (0). Il est parfois avantageux de faire le calcul du cube commun en deux itérations : (Figure 5) La première itération consiste à calculer un spectre commun d'amplitude. A cet effet, pour chaque plan de fréquence, on détermine à partir des cartes de parties réelles et imaginaires, une cartographie d'amplitude, ainsi qu'une cartographie de phase. Puis, à partir des cartographies d'amplitude ainsi déterminées pour les données A et les données B pour chaque fréquence, on détermine une cartographie commune d'amplitude spectrale. Cette cartographie est de façon appropriée déterminée par co-krigeage factoriel automatique. La partie réelle et imaginaire de A et B est ensuite reformulée avec l'amplitude commune ainsi obtenue et la phase initiale de A et B. Après un traitement de FFT inverse des cubes, on obtient deux cubes de sismique A' et B' ayant le même contenu fréquentiel. Ces deux cubes sont ensuite traités avec une seconde itération. La seconde itération calcule la partie commune réelle et imaginaire de A' et B'. En fait, elle va fixer la phase commune des deux cubes sismiques A' et B' puisque le spectre d'amplitude est déjà commun après la première itération. On détermine ensuite la partie commune, de la même façon que ce qui a été précédemment décrit en référence à la figure 4. Une autre variante encore possible de mise en oeuvre est illustrée sur la figure 6. Dans cette variante de mise en #uvre, on extrait des cubes d'amplitude associés respectivement au cube A et au cube B. En parallèle ou dans une deuxième étape, on sort des parties réelles et imaginaires des cubes A et B, des cubes correspondant au cosinus et au sinus de la phase des données. On détermine ensuite des cubes correspondant l'un à la partie commune des cubes de cosinus, l'autre à la partie commune des cubes de sinus. Puis on détermine un cube dont les données sont le ratio des données du cube de sinus et du cube de cosinus ainsi obtenus : on dispose alors d'un cube donnant la partie commune de la phase. Ce cube de phase commune est combiné avec les deux cubes d'amplitude initialement extraits des cubes A et B pour en déduire des cubes filtrés A' et B'. Ces deux cubes de données filtrées peuvent eux-mêmes faire l'objet de la seconde itération décrite en référence à la figure 5. En variante encore, il est possible de calculer le cube commun aux cubes de données A et B en combinant d'une part le cube de partie commune de phase et d'autre part le cube de partie commune d'amplitude. On notera que dans les exemples qui précèdent, on a calculé la partie commune de chaque plan fréquentiel par une méthode géostatistique appelée co-krigeage factoriel automatique (ou analyse krigeante multivariables automatique). D'autres traitements d'estimation de partie commune, et notamment de traitements mettant en #uvre un co-krigeage factoriel sont envisageables. On peut notamment déterminer une partie commune directement dans le domaine temps sur une succession de cartes (x,y) d'amplitude sismique (ou d'autres données). Pour chaque instant considéré, on détermine alors la partie commune aux deux cartographies qui correspondent à cet instant en mettant en #uvre un traitement de co-krigeage automatique factoriel. Egalement, le traitement peut utiliser des opérateurs 3D au lieu d'opérateurs 2D. Le traitement de co-kriegeage automatique factoriel se généralise en effet avec une matrice de co-variance à trois dimensions. Il est à noter que l'utilisation d'opérateurs 2D (x,y) (ou 3D le cas échéant) rend la méthode très performante pour filtrer des bruits spatialement organisés. Annexe 1 - Rappel sur le co-krigeage factoriel On décrit ci-dessous un exemple d'obtention d'une cartographie commune par co-krigeage factoriel. On désigne par Z1 et Z2 les deux fonctions correspondant à ces deux cartographies. Dans un premier temps on calcule le variogramme croisé de ces deux fonctions, dont les valeurs sont : où x et x+h désignent les couples de points pris en considération selon la direction et pour la distance h pour lesquels on détermine la valeur du variogramme, et où N est le nombre de ces couples de points pour cette direction et cette distance. Connaissant ce variogramme croisé, on détermine ensuite une estimation de la fonction qui lui correspond, laquelle vérifie : où a et ss sont deux indices muets désignant les points considérés autour du point x pour lequel on cherche à déterminer une estimation de ladite fonction, Z[alpha]1 et Z étant la valeur audit point x, N étant le nombre de ces points et où #[alpha]1 et #ss2 sont des coefficients de pondération. Ces coefficients de pondération #[alpha]1 et #ss2 se déterminent par inversion de l'équation de co-krigeage : Cll11 ... CI1N1 C,211 ... C1211 - 1 C,z 1X C111N... C,,AW C1211 ... C12NN ., N CI2NX C2111 ... C2,M C22 11 ... CnN! A21 C]21X C211N... C21NN C2211 ... CnNN A2N C]2NX où les coefficients C12[alpha]ss et C21[alpha]ss sont les valeurs de variance croisée des fonctions Z1 et Z2 aux points correspondants aux indices a et (3 où les coefficients C11[alpha]ss et C22[alpha]ss sont les valeurs de covariance respectivement de la fonction Z1 et de la fonction Z2 auxdits points. L'indice X correspond au point désigné par x précédemment. On notera que la matrice qui apparaît dans cette équation a l'avantage d'être inversible sous certaines conditions de calcul. De cette façon, en utilisant les covariances expérimentales, on décompose de façon automatique les deux variables correspondant aux deux séries de données initiales en une composante commune et deux composantes résiduelles orthogonales. La régularité des données fait que la covariance expérimentale est connue pour toutes les distances utilisées. aucune interpolation n'est nécessaire et la matrice est définie positive La fonction alors obtenue est une estimation de la composante commune aux deux séries de données que constituent les deux cartographies. Annexe II - Références - Coléou, T., 2002, Time-lapse filtering and improved repeatability with automatic factorial co-kriging (AFACK), 64th Mtg.: Eur. Assn. Geosci. Eng., Session : -Hall, S. A., Kendall, J-M., and Barkved, O.I. 2002, Fractured réservoir characterization using P-wave AVOA analysis of 3D OBC data, TLE, Vol. 21, n 8, 777-781 - Jenner, E., 2002, "Azimutal AVO : Methodology and data examples" - TLE, Vol. 21, n 8, 782-786 - Rüger, A., 1998, "Variation of P-wave reflectivity with offset and azimuth in anisotropic media" - Geophysics, Vol. 63, n 8, 935-947 - Tsvankin, 1., 1997, "Reflection moveout and parameter estimation for horizontal transverse isotropy", Geophysics, Vol.62, n 2, 614-629 - Grechka, V. and Tsvankin, I., 1999, "3D moveout velocity analuysis and parameter estimation for orthorhombic media", Geophysics, Vol. 64, n 3, 820-837 - Connolly, P., 1999, "Elastic Impedance", TLE, n 4,448-452 REVENDICATIONS 1. Procédé de traitement de données sismiques correspondant à des acquisitions réalisées dans un milieu présentant une anisotropie azimutale, caractérisé en ce que pour deux jeux de données correspondant, pour une même variable sismique et pour une même zone au sol, à au moins deux secteurs de couple source- récepteur d'azimuts différents, on détermine, pour chacun des azimuts considérés, une moyenne entre les données qui correspondent à l'azimut considéré et des données qui correspondent, pour la même variable et la même zone au sol, à un secteur d'azimut perpendiculaire et en ce qu'on détermine une estimation de la partie commune aux deux jeux de données moyennées ainsi obtenus. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'on soustrait ce jeu de données qui correspond à une estimation de la partie commune aux deux jeux de données sommés. 3. Procédé selon l'une des revendications 1 ou 2, caractérisé en ce que pour au moins un azimut : - on soustrait à un jeu de données correspondant à un secteur selon cet azimut et à un jeu de données correspondant à un secteur selon un azimut perpendiculaire le jeu de données qui correspond à une estimation de la partie commune aux deux jeux de données moyennées, - on inverse la polarité d'un des deux jeux de données résiduelles ainsi obtenu, - on détermine une estimation de la partie commune à ce jeu de données résiduelles dont la polarité a été inversé et à l'autre jeu de données résiduelles. 4. Procédé selon le revendication 3, caractérisé en ce qu'on reconstitue pour le secteur correspondant audit azimut et/ou pour le secteur correspondant à l'azimut perpendiculaire un jeu de données filtrées qui est la somme du jeu de données résiduelles qui lui correspond et de la partie commune au jeu de données résiduelles dont la polarité a été inversée, et à l'autre jeu de données résiduelles déterminé précédemment. 5. Procédé de caractérisation de l'anisotropie azimutale d'un milieu, selon lequel on met en oeuvre un traitement de caractérisation sur des données sismiques issues d'acquisitions réalisées sur ce milieu, caractérisé en ce qu'on met en #uvre préalablement un traitement de filtrage mettant en oeuvre un procédé selon la revendication 4. 6. Procédé de caractérisation de fractures dans un milieu donné, selon lequel on met en #uvre un traitement de caractérisation sur des données sismiques issues d'acquisitions réalisées sur ce milieu, caractérisé en ce qu'on met en #uvre préalablement un traitement de filtrage mettant en #uvre un procédé selon la revendication 4. 7. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que les données sont des amplitudes sismiques. 8. Procédé selon l'une des revendications 1 à 6, caractérisé en ce que les données sont des attributs dérivés de cubes d'amplitudes sismiques. 9. Procédé selon l'une des revendications 7 ou 8, caractérisé en ce que les jeux de données sont des cubes de données sismiques. 10. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que, pour déterminer un cube qui est une estimation d'une composante commune à au moins deux cubes de données sismiques: on convertit chacun de ces deux cubes de données sismiques dans le domaine fréquentiel pour obtenir pour chacun d'eux un cube réel et un cube imaginaire, on calcule un cube qui est une estimation de la composante commune aux cubes réels ainsi obtenus et un cube qui est une estimation de la composante commune aux deux cubes imaginaires ainsi obtenus, et on convertit dans le domaine temporel les deux cubes, l'un réel, l'autre imaginaire, ainsi obtenus. 11. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que, pour déterminer un cube qui est une estimation d'une composante commune à au moins deux cubes : - on convertit chacun de ces cubes dans le domaine fréquentiel pour en déduire pour chacun d'eux un cube d'amplitude et un cube de phase, - on calcule une estimation de la partie commune aux cubes d'amplitude ainsi obtenus. 12. Procédé selon la revendication 11, caractérisé en ce que : - on convertit dans le domaine temporel le cube d'amplitude ainsi obtenu en l'associant respectivement aux différents cubes de phase, - on convertit dans le domaine fréquentiel chacun des cubes ainsi obtenus dans le domaine temporel pour obtenir pour chacun de ces cubes un cube réel et un cube imaginaire, - on calcule un cube qui est une estimation de la composante commune aux cubes réels et un cube qui est une estimation de la composante commune aux cubes imaginaires, et, on convertit dans le domaine temporel les deux cubes, l'un réel, l'autre imaginaire, ainsi obtenus. 13. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que pour déterminer un cube qui est une estimation d'une composante commune à au moins deux cubes : - on convertit chacun de ces cubes dans le domaine fréquentiel pour en déduire pour chacun d'eux un cube d'amplitude, ainsi qu'un cube correspondant à sa partie réelle et un cube correspondant à sa partie imaginaire, - on extrait des cubes correspondant à la partie réelle et des cubes correspondant à la partie imaginaire des cubes cosinus et sinus, - on calcule une estimation de la partie commune aux cubes de cosinus et une estimation des cubes de sinus, - on déduit des cubes de parties communes ainsi calculés un cube de données de phase communes, 14. Procédé selon la revendication 13, caractérisé en ce que : - on convertit dans le domaine fréquentiel chacun des cubes ainsi obtenus dans le domaine temporel pour obtenir pour chacun de ces cubes un cube réel et un cube imaginaire, - on calcule un cube qui est une estimation de la composante commune aux cubes réels et un cube qui est une estimation de la composante commune aux cubes imaginaires, et - on convertit dans le domaine temporel les deux cubes, l'un réel, l'autre imaginaire, ainsi obtenus. 15. Procédé selon l'une des revendications 10 à 14, caractérisé en ce que, pour calculer un cube qui est une estimation d'une composante commune à au moins deux cubes de données sismiques, on met en oeuvre un traitement de co-krigeage factoriel. 16. Procédé selon la revendication 15, caractérisé en ce que, pour calculer un cube qui est une estimation d'une composante commune à au moins deux cubes de données sismiques : - on échantillonne chacun de ces cubes de données sismiques pour en déduire pour chacun d'eux une succession de cartographies 2D, - on détermine pour chaque couple de cartographies 2D ainsi obtenu des matrices de co-variance et de cross-variance, correspondant aux variogrammes de l'une et l'autre de ces deux cartographies, ainsi qu'à leur variogramme croisé, - on résout un système de co-krigeage factoriel qui correspond à ces matrices pour en déduire un opérateur spatial à appliquer aux deux cartographies 2D qui leur correspondent, afin d'en déduire une cartographie 2D qui correspond à leur composante commune, l'ensemble des cartographies 2D ainsi obtenues permettant de reconstituer le cube de données sismiques commun. 17. Procédé selon la revendication 16, caractérisé en ce que, pour déterminer le système de co-krigeage à résoudre pour déduire l'opérateur spatial à appliquer à deux cartographies 2D, on applique aux données d'au moins l'une des deux cartographies, préalablement à la détermination des co-variances et des cross- variances, un masque destiné à annuler les données de ladite cartographie sur une certaine zone.