A presente dissertação aborda a atenuação de reflexões múltiplas do fundo do mar, através do método de filtragem conhecido como deconvolução preditiva multicanal, DPM. Este tipo de filtragem preditiva exige periodicidade dos eventos a atenuar. Esta premissa porém não é obedecida no domínio CMP, onde os dados sísmicos registrados apresentam algum afastamento entre fonte e receptores. Nesse domínio os problemas decorrentes da não-periodicidade é tanto maior quanto maior o afastamento entre fonte e receptores. Para reduzir tais problemas foi utilizada a transformada (tau-p) que representa uma decomposição do CMP no domínio de ondas planas. No domínio tempo-parâmetro de raio (tau-p) as reflexões múltiplas apresentam um comportamento aproximadamente periódico e o método de DPM atua de maneira mais eficaz. Para levar o dado sísmico a um domínio mais apropriado para a DP fez-se necessária a transformada (tau-p) direta e inversa. A amostragem espacial inadequada é responsável pela presença de ruídos numéricos associados a este tipo de transformação. Os métodos de interpolação têm sido utilizados para reduzir os efeitos de falseamento espacial. Para redução desse ruído utilizou-se o método de interpolação de traços sísmicos proposto por Porsani (1999). O método de DPM no domínio (tau-p), combinado com a interpolação dos traços sísmicos foi aplicado sobre dados de um levantamento offshore da Noruega. Os resultados obtidos demonstram que a abordagem utilizada é eficiente para a atenuação de reflexões múltiplas do fundo do mar.

Sea-floor multiple suppresion is treated here using a filtering approach known as multichannel predictive deconvolution. One of the most important features needed for this filtering result method is the events' periodicity. This feature does not occur on acquired seismic data due to the source-receiver offsets on common middle point (CMP) domain, like it is evident on far offsets. The reason for applying predictive deconvolution in the tau-p domain is that the multiples seemed qdeconvolution in the tau-p domain is that the multiples seemed quite periodic in this domain. A practical example of the proposed method was made using a marine seismic dataset acquired offshore Norway. Multichannel predictive deconvolution was successfully tested on this dataset, but for this purpose we had to make the forward transform of the data to the tau-p domain before the filtering. During the transform the datatau-p domain before the filtering. During the transform the data show noise due to the poor spatial sampling of the original data (aliasing). Interpolation methods have been used to diminish the spatial alias effects, improving the quality of the imaging methods. The method shown in our present work was proposed by Porsani (1999) and follows the Spitz(1991) interpolation method. A half-step prediction filter was introduced that makes trace interpolation significantly more efficient and easier to implement. The results obtained with this method before the tau-p transform reduced very significantly the spatial alias effect and provided a good seismic image.