RU2490677C2 - Method for complex processing of geophysical data "litoscan" system for realising said method - Google Patents
Method for complex processing of geophysical data "litoscan" system for realising said method Download PDFInfo
- Publication number
- RU2490677C2 RU2490677C2 RU2011148308/28A RU2011148308A RU2490677C2 RU 2490677 C2 RU2490677 C2 RU 2490677C2 RU 2011148308/28 A RU2011148308/28 A RU 2011148308/28A RU 2011148308 A RU2011148308 A RU 2011148308A RU 2490677 C2 RU2490677 C2 RU 2490677C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- data
- code
- ogt
- thin
- processing
- Prior art date
Links
Images
Landscapes
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
Description
Техническое решение относится к геофизической разведке месторождений углеводородов (УВ) с использованием измерений параметров геофизических полей различной природы и может быть использовано при обработке данных для определения детальных (тонкослоистых) фильтрационно-емкостных свойств коллекторов и типа их насыщения в межскважинном и околоскважинном пространстве.The technical solution relates to the geophysical exploration of hydrocarbon deposits (HC) using measurements of the parameters of geophysical fields of various nature and can be used in data processing to determine the detailed (thin-layered) reservoir properties of the reservoirs and the type of saturation in the interwell and near-well space.
Известные способы и системы (комплексы, устройства) обработки геофизических данных, основанные на традиционной технологии [6-8], как правило, преобразуют и оптимизируют аппаратуру и этапы процедуры обработки, реализуемые с помощью вычислительных устройств. При этом информативность обработки повышается при комплексной обработке данных, полученных от совокупности измерителей геофизических полей разной природы.Known methods and systems (complexes, devices) for processing geophysical data based on traditional technology [6-8], as a rule, transform and optimize the equipment and stages of the processing procedure implemented using computing devices. At the same time, the information content of processing increases with the integrated processing of data obtained from a set of geophysical field meters of different nature.
В последнее время в РФ запатентован ряд способов и реализующих эти способы устройств [1-5] обработки сейсмических данных.Recently, a number of methods and devices [1-5] for processing seismic data have been patented in the Russian Federation.
Общим признаком известных способов и устройств [2-5] обработки геофизических данных является заданная последовательность операций и наличие последовательно соединенных блока накопления (хранения) измеренной информации, блока обработки данных (процессора) и блока анализа и интерпретации данных. При этом способы и устройства [2-5] реализуют обработку только сейсмических данных и только с целью первоначального перспективного поиска УВ, разрешающая способность которой (десятки метров) недостаточна для выявления тонкослоистой структуры залежи, а также для обнаружения маломощной остаточной или «пропущенной» (не выявленной) залежи, разработка которой может оказаться, в ряде случаев, достаточно эффективной.A common feature of known methods and devices [2-5] for processing geophysical data is a predetermined sequence of operations and the presence of series-connected units for storing (storing) measured data, a data processing unit (processor), and a data analysis and interpretation unit. Moreover, the methods and devices [2-5] only process seismic data and only for the purpose of an initial prospective search for hydrocarbons whose resolution (tens of meters) is insufficient to detect the thin-layered structure of the reservoir, as well as to detect a low-power residual or “missed” (not identified) deposits, the development of which may be, in some cases, quite effective.
Кроме того, известные способы и устройства [2-5] не предусматривают комплексной обработки данных сейсморазведки с другой геофизической информацией (например, геофизическими исследованиями скважин - ГИС), что снижает информативность и надежность оценки залежей УВ.In addition, the known methods and devices [2-5] do not provide for the integrated processing of seismic data with other geophysical information (for example, geophysical well surveys - GIS), which reduces the information content and reliability of the assessment of hydrocarbon deposits.
Обработка данных способами и устройствами [2-5] включает лишь традиционную технику повышения информативности посредством «избыточных» измерений,. без использования этапов взаимного преобразования геофизических полей различного типа (например, псевдоакустического преобразования данных сейсморазведки с учетом ГИС), что ограничивает возможности систем такого типа для детального определения фильтрационно-емкостных свойств коллекторов УВ.Data processing by methods and devices [2-5] includes only the traditional technique of increasing information content through "redundant" measurements. without using the stages of mutual conversion of geophysical fields of various types (for example, pseudo-acoustic conversion of seismic data taking into account GIS), which limits the capabilities of systems of this type for a detailed determination of the filtration-capacitive properties of hydrocarbon reservoirs.
Известный способ [1] обработки сейсмических данных по патенту RU 2144683 С1, принятый за прототип, включает последовательное накопление измерительной информации от измерителей параметров геофизических (сейсмических) полей, обработку измеренных данных, а также анализ и интерпретацию данных, причем измеренные данные обрабатывают последовательно в несколько этапов. Известное устройство [1] для обработки сейсмических данных по патенту RU 2144683 С1, осуществляющее известный способ [1], содержит последовательно соединенные блок накопления информации от модуля измерителей параметров геофизических (сейсмических) полей и блок обработки данных, выходы которого подключены к входам блока анализа и интерпретации данных. При этом процесс обработки в известных способе и устройстве [1] включает 4 последовательных этапа (операции).The known method [1] of processing seismic data according to the patent RU 2144683 C1, adopted as a prototype, includes the sequential accumulation of measurement information from the geophysical (seismic) field parameter meters, processing of the measured data, as well as analysis and interpretation of the data, and the measured data is processed sequentially in several stages. The known device [1] for processing seismic data according to the patent RU 2144683 C1, implementing the known method [1], contains a series-connected unit for accumulating information from the module for measuring parameters of geophysical (seismic) fields and a data processing unit whose outputs are connected to the inputs of the analysis unit and data interpretation. Moreover, the processing process in the known method and device [1] includes 4 consecutive stages (operations).
Однако, как и в других аналогах [2-5], возможности способа и устройства [1] ограничены по разрешающей способности и, следовательно, по выявлению тонкослоистой структуры исследуемой площади, поскольку устройство [1] не предусматривает адекватного взаимного преобразования геофизических полей, позволяющего повысить детальность съемки с десятков метров до десятков сантиметров. Это препятствует обнаружению маломощных и/или «пропущенных» залежей У В.However, as in other analogs [2-5], the capabilities of the method and device [1] are limited by resolution and, therefore, by identifying the thin-layered structure of the studied area, since device [1] does not provide for adequate mutual conversion of geophysical fields, which allows increasing shooting detail from tens of meters to tens of centimeters. This prevents the detection of low-power and / or "missed" deposits in V.
Сущность предлагаемого технического решения заключается в создании способа и технологической системы «ЛИТОСКАН» (специальное название «ЛИТОСКАН» является аббревиатурой термина «ЛИТОлогическое СКАНирование») для комплексной обработки геофизических данных, позволяющих построить по материалам ГИС и сейсморазведки последовательно среднеслоистые и тонкослоистые модели литологии и фильтрационно-емкостных свойств коллекторов У В, определять тип флюидонасыщения и оптимизировать размещение скважин на выявленных нефтегазоперспективных объектах малой мощности, что практически не реализуется при использовании традиционных технологий обработки и интерпретации данных сейсморазведки.The essence of the proposed technical solution is to create a method and technological system “LITOSKAN” (the special name “LITOSKAN” is an abbreviation of the term “LITOGANIC SCAN”) for complex processing of geophysical data, which make it possible to build sequentially medium and thin-layer lithology and filtration models based on GIS and seismic data the capacitive properties of the UB reservoirs, determine the type of fluid saturation and optimize the placement of wells on identified oil and gas prospects x low-power facilities, which is practically not implemented using traditional technologies for processing and interpreting seismic data.
Основной технический результат предлагаемой системы - обеспечение высокой детальности и информативности геофизической съемки посредством повышения разрешающей способности, надежности и достоверности данных обработки материалов при выявлении тонкослоистой структуры исследуемой площади и повышении вероятности обнаружения маломощных либо «пропущенных» объектов УВ. Система позволяет осуществить синергию обработки данных по новым критериям поиска УВ с традиционной технологией выявления месторождений.The main technical result of the proposed system is to ensure high detail and informativeness of geophysical surveys by increasing the resolution, reliability and reliability of material processing data when revealing the thin-layered structure of the studied area and increasing the likelihood of detecting low-power or “missed” HC objects. The system allows synergy of data processing according to new criteria for hydrocarbon search with traditional technology for identifying deposits.
Технический результат при выполнении способа комплексной обработки геофизических данных достигается следующим образом.The technical result when performing the method of complex processing of geophysical data is achieved as follows.
Способ комплексной обработки геофизических данных включает последовательное накопление измерительной информации от измерителей параметров геофизических полей, обработку измеренных данных, а также анализ и интерпретацию данных, причем измеренные данные обрабатывают последовательно в несколько этапов.The method of complex processing of geophysical data includes the sequential accumulation of measurement information from the geophysical field parameter meters, the processing of the measured data, as well as the analysis and interpretation of the data, and the measured data is processed sequentially in several stages.
Отличительной особенностью способа является то, что накопление информации осуществляют в базе данных (БД) априорной геологической информации, в БД акустического каротажа (АК) опорных скважин и в БД сейсмограмм общей глубинной точки (ОГТ) 2D/3D в окрестности опорных скважин. Данные обрабатывают последовательно в семь основных этапов: на первом этапе обрабатывают данные АК и метода ОГТ и формируют априорные скорости ОГТ, на втором этапе формируют горизонты отражающих границ, поля скоростей ОГТ и временные поля сейсмограмм метода ОГТ, на третьем этапе формируют детальное поле скоростей ОГТ с увеличенной латеральной разрешенностью, на четвертом этапе формируют среднеслоистую модель скоростей упругих волн, на пятом этапе формируют тонкослоистую модель скоростей упругих волн, на шестом этапе формируют' тонкослоистую модель упругих параметров, на седьмом этапе формируют тонкослоистые модели фильтрационно-емкостных свойств и тип флюидонасыщения в межскважинном и околоскважинном пространстве. По данным обработки измерений на первом-седьмом этапах проводят анализ и комплексную интерпретацию совокупности данных с вынесением суждения о наличии объектов углеводородов малой мощности (менее 15-20 м), целесообразности их разработки, мониторинга и оптимизации размещения эксплуатационных скважин на исследованной площади.A distinctive feature of the method is that the accumulation of information is carried out in the database (DB) of a priori geological information, in the database of acoustic logging (AK) of reference wells and in the database of seismograms of a common deep point (OGT) 2D / 3D in the vicinity of the reference wells. The data are processed sequentially in seven main stages: at the first stage, they process the data of the AK and the OGT method and form the a priori velocity of the OGT, at the second stage they form the horizons of the reflecting boundaries, the velocity fields of the OGT and time fields of the seismograms of the OGT method, at the third stage they form the detailed velocity field of the OGT s increased lateral resolution, in the fourth stage, a medium-layered model of elastic wave velocities is formed, in the fifth stage, a thin-layer model of elastic wave velocities is formed, in the sixth stage, a “thin DIST elastic model parameters at the seventh stage is formed thin-model of reservoir properties and fluid saturation in the inter-well type and the borehole environment. According to the measurement processing data, at the first to seventh stages, an analysis and a comprehensive interpretation of the data set are carried out with a judgment on the presence of low-power hydrocarbon objects (less than 15-20 m), the feasibility of their development, monitoring and optimization of the location of production wells on the studied area.
Отличием способа также является то, что БД априорной геологической информации и БД акустического каротажа АК опорных скважин формируют в виде баз данных, которые содержат данные геофизического исследования скважин (ГИС), причем БД априорной геологической информации содержит данные литографических колонок опорных скважин, стратиграфические разбивки и данные лабораторного анализа керна, а БД АК опорных скважин содержит данные измерений акустического каротажа АК, данные гамма-гамма плотностного каротажа и данные кавернометрии, причем проводят корректировку данных ГИС с возможностью статистического формирования поправок с использованием петрофизических зависимостей.The difference of the method is also that the database of a priori geological information and the database of acoustic logging AK of the supporting wells are formed in the form of databases that contain data of geophysical exploration of wells (GIS), and the database of a priori geological information contains data of lithographic columns of reference wells, stratigraphic breakdowns and data laboratory analysis of the core, and the database AK of the reference wells contains measurement data of acoustic logging AK, gamma-gamma density logging data and cavernometry data, and GIS data are corrected with the possibility of statistical generation of corrections using petrophysical dependencies.
Способ, кроме того, отличается тем, что на первом этапе обработки осуществляют преобразование интервальных скоростей по данным АК в скорости ОГТ.The method, in addition, is characterized in that at the first stage of processing, the conversion of interval speeds according to AK data to the speed of the CDP is carried out.
Кроме того, отличием способа также является то, что на втором этапе строят граф обработки данных сейсмограмм метода ОГТ для формирования горизонтов отражающих границ, поля скоростей ОГТ и временных полей сейсмограмм метода ОГТ.In addition, the difference of the method is also that at the second stage, a graph of data processing of seismograms of the OGT method is constructed to form horizons of reflecting boundaries, the velocity field of the OGT and time fields of the seismograms of the OGT method.
Особенностью способа также является то, что на третьем этапе обработки по данным о горизонтах отражающих границ и полей скоростей сейсмограмм метода ОГТ формируют детальное поле скоростей ОГТ с увеличенной латеральной разрешенностью при заданном латеральном шаге в режимах спокойной или возмущенной геологической среды.A feature of the method is also that at the third stage of processing, based on the data on the horizons of the reflecting boundaries and velocity fields of the seismograms of the OGT method, a detailed OGT velocity field is formed with increased lateral resolution at a given lateral step in quiet or disturbed geological environment.
Способ, кроме того, отличается тем, что на четвертом этапе обработки вычисляют латеральный и вертикальный импульсы и решают обратную динамическую задачу сейсморазведки для построения среднеслоистой модели скоростей упругих волн по изменениям зависимости скорости упругих волн от плотности горных пород, используя метод упругой инверсии.The method, moreover, is characterized in that at the fourth processing step, lateral and vertical pulses are calculated and the inverse dynamic seismic problem is solved to construct a medium-layered model of elastic wave velocities from changes in the dependence of the elastic wave velocity on rock density using the elastic inversion method.
Способ также отличается тем, что на пятом этапе строят синтетические горизонты отражающих границ и поле скоростей ОГТ и формируют тонкослоистую модель скоростей упругих волн.The method also differs in that at the fifth stage, synthetic horizons of the reflecting boundaries and the velocity field of the CDP are built and a thin-layered model of elastic wave velocities is formed.
Отличие способа также заключается в том, что на шестом этапе строят статистические тонкослоистые модели упругих параметров по литотипам разрезов опорных скважин по технологии многоволновой сейсморазведки (МВС) или по технологии AVO, решая обратную динамическую задачу сейсморазведки с учетом тонкослоистой модели скоростей упругих волн, латерального и вертикального изменения импульса.The difference of the method also lies in the fact that, at the sixth stage, statistical thin-layer models of elastic parameters are constructed by lithotypes of the sections of the reference wells using multi-wavelength seismic technology (MVS) or AVO technology, solving the inverse dynamic seismic problem taking into account the thin-layer model of elastic wave velocities, lateral and vertical change in momentum.
Кроме того, способ отличается тем, что на седьмом этапе обработки формируют прогнозные тонкослоистые модели фильтрационно-емкостных свойств и тип флюидонасыщения посредством многомерных адаптивных алгоритмов на основе метода наименьших квадратов.In addition, the method is characterized in that, at the seventh processing step, predictive thin-layered models of reservoir properties and the type of fluid saturation are formed by means of multidimensional adaptive algorithms based on the least squares method.
При этом в конкретных случаях выполнения способа накопление информации, обработку данных, анализ и интерпретацию данных осуществляют посредством программируемого процессора или посредством портативного персонального компьютера ноутбук, при этом результаты совместной обработки данных отображают на графических и/или цифровых диаграммах и/или профилях для последующего вынесения суждения о наличии в исследуемом районе и идентификации нефтяных или газовых месторождений, а также для определения их контуров, глубины залегания и толщины слоев флюидов.Moreover, in specific cases of the method, the accumulation of information, data processing, analysis and interpretation of data is carried out by means of a programmable processor or laptop using a portable personal computer, while the results of joint data processing are displayed on graphic and / or digital charts and / or profiles for subsequent judgment about the presence in the study area and identification of oil or gas fields, as well as to determine their contours, depth and thickness Loew fluids.
Технологический результат при использовании технологической системы «ЛИТОСКАН» для комплексной обработки геофизических данных достигается следующим образом (использованы обозночения блоков, приведенные ниже).The technological result when using the LITOSCAN technological system for complex processing of geophysical data is achieved as follows (block designations are used below).
Технологическая система для комплексной обработки геофизических данных содержит последовательно соединенные блок 2 накопления информации от модуля 1 измерителей параметров геофизических полей и блок 3 обработки данных, выходы которого подключены к входам блока 4 анализа и интерпретации данных.The technological system for integrated processing of geophysical data contains a series-connected
Отличительной особенностью технологической системы является то, что блок 2 накопления информации содержит базу 5 данных (БД) априорной геологической информации, БД 6 акустического каротажа (АК) опорных скважин и БД 7 сейсмограмм метода общей глубинной точки (ОГТ) 2D/3D в окрестности опорных скважин. Блок 3 обработки данных включает последовательно соединенные каналы 8-14 обработки геофизических данных (КОД): КОД 8 АК и метода ОГТ для формирования априорных скоростей ОГТ, КОД 9 для формирования горизонтов отражающих границ, поля скоростей ОГТ и временных полей сейсмограмм метода ОГТ, КОД 10 формирования детального поля скоростей ОГТ с увеличенной латеральной разрешенностью, КОД 11 для формирования среднеслоистой модели скоростей упругих волн, КОД 12 для формирования тонкослоистой модели скоростей упругих волн, КОД 13 для формирования тонкослоистых моделей упругих параметров и КОД 14 для формирования тонкослоистых моделей фильтрационно-емкостных свойств и типа флюидонасыщения в межскважинном и околоскважинном пространстве. Блок 4 анализа и интерпретации данных включает блоки 15-21 хранения результатов обработки данных (ХРД) в каналах 8-14 КОД, выходы которых соединены с входами соответствующих блоков ХРД 15-21: блок ХРД 15 априорных скоростей ОГТ, блок ХРД 16 горизонтов отражающих границ, поля скоростей ОГТ и временных полей сейсмограмм метода ОГТ, блок ХРД 17 детального поля скоростей ОГТ с увеличенной латеральной разрешенностью, блок ХРД 18 среднеслоистой модели упругих волн, блок ХРД 19 тонкослоистой модели скоростей упругих волн, блок ХРД 20 тонкослоистых моделей упругих параметров и блок ХРД 21 тонкослоистых моделей фильтрационно-емкостных свойств и типа флюидонасыщения. При этом первый выход БД 5 соединен с входом БД 6, первый-третий входы КОД 8 соединены соответственно с первым выходом БД 6, вторым выходом БД 5 и выходом БД 7, первый и второй входы КОД 9 соединены соответственно с выходом блока ХРД 15 и выходом БД 7, первый-третий входы КОД 10 соединены соответственно с первым и вторым выходами блока ХРД 16 и выходом БД 7, первый-шестой входы КОД 11 соединены соответственно с выходом блока ХРД 17, первым, вторым и третьим выходами блока ХРД 16, первым и вторым выходами БД 6, первый-третий входы КОД 12 соединены соответственно с выходом блока ХРД 18, первым выходом блока ХРД 16 и первым выходом БД 6, первый-третий входы КОД 13 соединены соответственно с выходом блока ХРД 19, с первым и вторым выходами БД 6, первый-третий входы КОД 14 соединены соответственно с выходом блока ХРД 20, первым и вторым выходами БД 6, а выходы блоков ХРД 15-21 являются совокупностью выходов технологической системы.A distinctive feature of the technological system is that the
Отличием системы также является то, что БД 5 и БД 6 содержат данные геофизического исследования скважин (ГИС), причем БД 5 априорной геологической информации содержит данные литографических колонок опорных скважин, стратиграфические разбивки и данные лабораторного анализа керна, а БД 6 содержит данные измерений акустического каротажа АК, данные гамма-гамма плотностного каротажа и данные кавернометрии и включает блок корректировки данных ГИС с возможностью статистического формирования поправок с использованием петрофизических зависимостей.The difference of the system is also that
Система, кроме того, отличается тем, что КОД 8 АК и метода ОГТ выполнен в виде вычислительного устройства, реализующего алгоритм преобразования интервальных скоростей по данным АК в скорости ОГТ.The system, moreover, is distinguished by the fact that
Кроме того, отличием системы является то, что КОД 9 выполнен в виде вычислительного устройства, реализующего граф обработки данных сейсмограмм метода ОГТ для формирования горизонтов отражающих границ, поля скоростей ОГТ и временных полей сейсмограмм метода ОГТ.In addition, the difference of the system is that CODE 9 is made in the form of a computing device that implements a graph of processing data of seismograms of the OGT method to form horizons of reflecting boundaries, the velocity field of the OGT and time fields of the seismograms of the OGT method.
Особенностью системы также является то, что КОД 10 выполнен в виде вычислительного устройства, реализующего по данным о горизонтах отражающих границ и полей скоростей сейсмограмм метода ОГТ алгоритм формирования детального поля скоростей ОГТ с увеличенной латеральной разрешенностью при заданном латеральном шаге, при этом КОД 10 снабжен селектором выбора режима работы для спокойной или возмущенной геологической среды.A feature of the system is also that
Система, кроме того, отличается тем, что КОД 11 выполнен в виде вычислительного устройства, реализующего алгоритм вычисления латерального и вертикального импульса и алгоритм решения обратной динамической задачи сейсморазведки для формирования среднеслоистой модели скоростей упругих волн по изменениям зависимости скорости упругих волн от плотности горных пород, и включает блок упругой инверсии.The system, moreover, is characterized in that
Система также отличается тем, что КОД 12 выполнен в виде вычислительного устройства, реализующего алгоритм построения синтетических горизонтов отражающих границ и поля скоростей ОГТ и алгоритм формирования тонкослоистой модели скоростей упругих волн.The system also differs in that
Отличие системы также заключается в том, что КОД 13 выполнен в виде вычислительного устройства, реализующего статистический алгоритм построения тонкослоистых моделей упругих параметров, дифференцированный по литотипам разрезов опорных скважин, при этом КОД 13 снабжен селектором выбора режима работы для технологии многоволновой сейсморазведки (МВС) или для технологии AVO при решении обратной динамической задачи сейсморазведки с учетом тонкослоистой модели скоростей упругих волн, латерального и вертикального изменения импульса.The difference of the system also lies in the fact that
Кроме того, система отличается тем, что КОД 14 выполнен в виде вычислительного устройства, реализующего формирование прогнозных тонкослоистых моделей фильтрационно-емкостных свойств и типа флюидонасыщения посредством многомерных адаптивных алгоритмов на основе метода наименьших квадратов.In addition, the system is characterized in that
В частных случаях выполнения системы блок 2 накопления информации может дополнительно к ДЦ 5-7 включать БД измерений параметров естественных геофизических полей: гравитационного и/или геомагнитного, и/или искусственно создаваемых геофизических полей при поисках углеводородов методами электроразведки.In particular cases of the system execution, the
Блок 2 накопления информации, блок 3 обработки данных и блок 4 анализа и интерпретации данных выполнены в виде блоков программируемого процессора или на базе портативного персонального компьютера ноутбук, причем блок 4 анализа и интерпретации данных выполнен с возможностью отображения результатов совместной обработки данных блоков ХРД 15-21 на графических и/или цифровых диаграммах и/или профилях для последующего вынесения суждения о наличии в исследуемом районе и идентификации нефтяных или газовых месторождений, а также для определения их контуров, глубины залегания и толщины слоев флюидов.The
На фиг.1 представлена общая схема выполнения способа, на фиг.2 приведена общая конструктивная схема предложенной технологической системы для выполнения комплексной обработки геофизических данных, где использованы следующие обозначения:Figure 1 presents the General scheme of the method, figure 2 shows the General structural scheme of the proposed technological system for performing integrated processing of geophysical data, where the following notation is used:
1 - модуль измерителей параметров геофизических полей;1 - module measuring instruments parameters of geophysical fields;
2 - блок накопления информации;2 - information storage unit;
3 - блок обработки данных;3 - data processing unit;
4 - блок анализа и интерпретации данных;4 - block analysis and interpretation of data;
5 - база данных (БД) априорной геологической информации;5 - database (DB) of a priori geological information;
6 - БД акустического каротажа (АК) опорных скважин;6 - DB acoustic logging (AK) of reference wells;
7 - БД сейсмограмм метода общей глубинной точки (ОГТ) 2D/3D в окрестности опорных скважин;7 - DB seismograms of the method of the common deep point (OGT) 2D / 3D in the vicinity of the reference wells;
8 - канал обработки данных (КОД) АК и метода ОГТ для формирования априорных скоростей ОГТ;8 - channel data processing (COD) AK and OGT method for the formation of a priori speeds of OGT;
9 - КОД для формирования горизонтов отражающих границ, поля скоростей ОГТ и временных полей сейсмограмм метода ОГТ;9 - CODE for the formation of horizons of reflecting boundaries, the velocity field of the CDP and the time fields of the seismograms of the CDP method;
10 - КОД для формирования детального поля скоростей ОГТ с увеличенной латеральной разрешенностью;10 - CODE for the formation of a detailed velocity field of the OGT with increased lateral resolution;
11 - КОД для формирования среднеслоистой модели скоростей упругих волн;11 - CODE for the formation of a medium-layered model of elastic wave velocities;
12 - КОД для формирования тонкослоистой модели скоростей упругих волн;12 - CODE for the formation of a thin-layered model of elastic wave velocities;
13 - КОД для формирования тонкослоистых моделей упругих параметров;13 - CODE for the formation of thin-layered models of elastic parameters;
14 - КОД для формирования тонкослоистых моделей фильтрационно-емкостных свойств и типа флюидонасыщения в межскважинном и околоскважинном пространстве;14 - CODE for the formation of thin-layered models of reservoir properties and type of fluid saturation in the inter-well and near-well space;
15 - блок хранения результатов обработки данных (ХРД) априорных скоростей ОГТ;15 - storage unit for the results of data processing (RRD) of a priori velocities of the CDP;
16 - блок ХРД горизонтов отражающих границ, поля скоростей ОГТ и временных полей сейсмограмм метода ОГТ;16 is a block of the CDR of the horizons of the reflecting boundaries, the velocity field of the OGT and time fields of the seismograms of the OGT method;
17 - блок ХРД детального поля скоростей ОГТ с увеличенной латеральной разрешенностью;17 - block CDR of the detailed velocity field of the OGT with increased lateral resolution;
18 - блок ХРД среднеслоистой модели упругих волн;18 is a block of RCD medium-layer model of elastic waves;
19 - блок ХРД тонкослоистой модели скоростей упругих волн;19 is a block of CDR of a thin-layered model of elastic wave velocities;
20 - блок ХРД тонкослоистых моделей упругих параметров;20 is a block of CDR of thin-layered models of elastic parameters;
21 - блок ХРД тонкослоистых моделей фильтрационно-емкостных свойств и типа флюидонасыщения.21 is a block of CDR of thin-layered models of reservoir properties and type of fluid saturation.
Фиг.3-5 иллюстрируют технический результат, получаемый при использовании предложенных способа и устройства «ЛИТОСКАН» для комплексной обработки геофизических данных: сравнение традиционного графа обработки данных [1,2] (вверху) с графом обработки по предложенной технологии (внизу), где приняты следующие обозначения:Figure 3-5 illustrate the technical result obtained using the proposed method and device "LITOSCAN" for complex processing of geophysical data: comparison of the traditional data processing graph [1,2] (top) with the processing graph by the proposed technology (bottom), where the following notation:
W1, W2 - опорные скважины;W 1 , W 2 - reference wells;
P1-P4 - сейсмические профили;P 1 -P 4 - seismic profiles;
H1-H11 - горизонты отражающих границ.H 1 -H 11 - horizons of reflecting boundaries.
Работа технологической системы «ЛИТОСКАН» при осуществлении способа комплексной обработки геофизических данных (фиг.1, 2) заключается в следующем.The operation of the technological system "LITOSCAN" when implementing the method of complex processing of geophysical data (Fig.1, 2) is as follows.
Измеренные модулем 1 параметры геофизических полей накапливаются в блоке 2 накопления информации. БД 5 и БД 6 содержат данные геофизического исследования скважин (ГИС), причем БД 5 априорной геологической информации содержит данные литографических колонок опорных скважин, стратиграфические разбивки и данные лабораторного анализа керна, а БД 6 содержит данные измерений акустического каротажа АК, данные гамма-гамма плотностного каротажа и данные кавернометрии и включает блок корректировки данных ГИС с возможностью статистического формирования поправок с использованием петрофизических зависимостей (таких как формулы Гарднера, Кастаньи-Гринберга, Фауста и др. [7]).The parameters of geophysical fields measured by
Информация с выхода блока 2 (выходов БД5 - 7) поступает на входы блока 3 обработки данных (на входы каналов КОД 8-14 последовательной обработки) и, далее, с выходов КОД 8-14 - на входы соответствующих блоков ХРД 15-21 блока 4 хранения результатов обработки данных. КОД 8 АК и метода ОГТ в окрестности опорных скважин, выполненный в виде вычислительного устройства, по данным БД 5 и БД 6 реализует алгоритм преобразования интервальных скоростей в скорости ОГТ; результаты обработки направляются в блок ХРД 15. КОД 9 обрабатывает данные сейсмограмм метода ОГТ из БД 7, а также данные блока ХРД 15, а результаты обработки передает в блок ХРД 16. При этом обработка осуществляется по стандартному графу обработки [7, 8], включающему корреляцию горизонтов отражающих границ.Information from the output of block 2 (outputs BD5 - 7) goes to the inputs of
КОД 10, выполненный в виде вычислительного устройства, реализует по данным блока ХРД 16 о горизонтах отражающих границ и полей скоростей сейсмограмм метода ОГТ, а также по данным БД 7 алгоритм формирования детального поля скоростей ОГТ с увеличенной латеральной разрешенностью при заданном латеральном шаге. При этом выбор режима работы (для спокойной или возмущенной геологической среды) производится посредством селектора канала КОД 10. Результаты обработки данных КОД 10 поступают в блок ХРД 17.
КОД 11 реализует алгоритм вычисления латерального и вертикального импульса и алгоритм решения обратной динамической задачи сейсморазведки для формирования среднеслоистой модели скоростей упругих волн по изменениям зависимости скорости упругих волн от плотности горных пород, и включает блок упругой инверсии, который формирует латеральное и вертикальное изменения импульса обращения свертки и изменений зависимости «скорость упругих волн - плотность горных пород». Результаты упругой инверсии и среднеслоистая модель скоростей упругих волн сохраняются в блоке ХРД 18.
КОД 12 реализует алгоритм построения синтетических горизонтов отражающих границ и поля скоростей ОГТ и алгоритм формирования тонкослоистой модели скоростей упругих волн с передачей результатов обработки в блок ХРД 19. При этом достигается технический результат в виде синтетического вертикального разрешения полей скоростей упругих волн, адекватного скважинному (до 15 см).
КОД 13 реализует статистический алгоритм построения тонкослоистых моделей упругих параметров, дифференцированный по литотипам разрезов опорных скважин, при этом КОД 13 снабжен селектором выбора режима работы для технологии многоволновой сейсморазведки (МВС) или для технологии AVO [7, 8] при решении обратной динамической задачи сейсморазведки с учетом данных БД 6 и тонкослоистой модели скоростей упругих волн (блок ХРД 19), латерального и вертикального изменения импульса. Блок ХРД 20 сохраняет данные о тонкослоистых моделях упругих параметров.
По данным блока ХРД 20 и данным БД 6 КОД 14 формирует прогнозные тонкослоистые модели фильтрационно-емкостных свойств и тип флюидонасыщения посредством многомерных адаптивных алгоритмов на основе метода наименьших квадратов. Тонкослоистые модели фильтрационно-емкостных свойств и тип флюидонасыщения сохраняются в блоке ХРД 21.According to the data of the
Выходы блоков ХРД 15-21 являются совокупностью выходов технологической системы для индикации, интерпретации данных и вынесения суждения о наличии объектов УВ малой мощности (менее 15-20 м), целесообразности их разработки, мониторинга и оптимизации размещения эксплуатационных скважин на исследованной площади.The outputs of the KhRD blocks 15-21 are the totality of the outputs of the technological system for displaying, interpreting data and making judgments about the presence of HC facilities of low power (less than 15-20 m), the feasibility of their development, monitoring and optimization of the location of production wells on the investigated area.
В частных случаях выполнения системы блок 2 накопления информации может дополнительно к БД 5-7 включать БД (на чертеже показаны пунктиром) измерений параметров естественных геофизических полей: гравитационного и/или геомагнитного, и/или искусственно создаваемых геофизических полей при поисках углеводородов методами электроразведки, что повышает информативность и достоверность геофизической съемки.In particular cases of the system execution, the
В предлагаемой системе «ЛИТОСКАН» блок 2 накопления информации, блок 3 обработки данных и блок 4 анализа и интерпретации данных выполнены в виде блоков программируемого процессора или на базе портативного персонального компьютера ноутбук, причем блок 4 анализа и интерпретации данных выполнен с возможностью отображения результатов совместной обработки данных блоков ХРД 15-21 на графических и/или цифровых диаграммах и/или профилях (фиг.3-5) для последующего вынесения суждения о наличии в исследуемом районе и идентификации нефтяных или газовых месторождений, а также для определения их контуров, глубины залегания и толщины слоев флюидов.In the proposed LITOSCAN system, the
Таким образом, из описания способа и технологической системы «ЛИТОСКАН» и ее работы следует, что достигается ее назначение с указанным техническим результатом, который находится в причинно-следственной связи с совокупностью существенных признаков.Thus, from the description of the LITOSCAN method and technological system and its operation, it follows that its purpose is achieved with the indicated technical result, which is in a causal relationship with the totality of essential features.
ИСТОЧНИКИ ПО УРОВНЮ ТЕХНИКИBACKGROUND OF THE INVENTION
I. Прототип и аналог:I. Prototype and analogue:
1. RU 2144683 С1, 20.01.2000 (прототип).1. RU 2144683 C1, 20.01.2000 (prototype).
2. RU 2107309 С1, 20.03.1998 (аналог).2. RU 2107309 C1, 03.20.1998 (analogue).
II. Дополнительные источники по уровню техники:II. Additional sources of prior art:
3. RU 97119642 А, 27.09.1999.3. RU 97119642 A, 09.27.1999.
4. RU 2321025 С2, 27.03.2008.4. RU 2321025 C2, 03/27/2008.
5. RU 2335787 С2, 10.10.2008.5. RU 2335787 C2, 10.10.2008.
6. US 5027332, 25.06.1991.6. US 5027332, 06.25.1991.
7. Боганик Г.Н., Гурвич И.И. Сейсморазведка: Учебник для вузов. - Тверь: Изд-во АИС, 2006. - 744 с. (с.369-710: Обработка и интерпретация сейсморазведочных данных).7. Boganik G.N., Gurvich I.I. Seismic exploration: Textbook for universities. - Tver: AIS Publishing House, 2006. - 744 p. (p. 369-710: Processing and interpretation of seismic data).
8. http://cggveritas.com/hampson-rusell (2011 г.).8.http: //cggveritas.com/hampson-rusell (2011).
Claims (21)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2011148308/28A RU2490677C2 (en) | 2011-11-28 | 2011-11-28 | Method for complex processing of geophysical data "litoscan" system for realising said method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2011148308/28A RU2490677C2 (en) | 2011-11-28 | 2011-11-28 | Method for complex processing of geophysical data "litoscan" system for realising said method |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2011148308A RU2011148308A (en) | 2012-02-27 |
| RU2490677C2 true RU2490677C2 (en) | 2013-08-20 |
Family
ID=45851884
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2011148308/28A RU2490677C2 (en) | 2011-11-28 | 2011-11-28 | Method for complex processing of geophysical data "litoscan" system for realising said method |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2490677C2 (en) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2541091C1 (en) * | 2013-10-10 | 2015-02-10 | Светлана Викторовна Шолохлова | Method of producing apriori hodograph for performing lithologic and stratigraphic referencing |
| RU2566424C2 (en) * | 2014-07-24 | 2015-10-27 | Александр Алексеевич Архипов | Method and process system for analysing nonlinear properties of medium in order to expand spectrum of detected wave signal |
| RU2639649C2 (en) * | 2017-03-17 | 2017-12-21 | Джемма Павловна Земцова | Computer system for processing and analysis of geophysical data |
| RU2758416C1 (en) * | 2020-09-25 | 2021-10-28 | Публичное акционерное общество "Нефтяная компания "Роснефть" (ПАО "НК "Роснефть") | Method for reconstruction of fine structure of geological features and differentiation thereof into fractured and cavernous |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117452518B (en) * | 2023-12-22 | 2024-03-19 | 中国石油大学(华东) | Reservoir lithology prediction method based on multidisciplinary data fusion clustering algorithm |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2144683C1 (en) * | 1994-12-12 | 2000-01-20 | Амоко Корпорейшн | Method of processing of seismic signal and prospecting for mineral deposits |
| RU2145100C1 (en) * | 1999-02-16 | 2000-01-27 | Миколаевский Эрнест Юлианович | Method for search, prospecting and exploration of oil-gas pool |
| US20090187391A1 (en) * | 2008-01-23 | 2009-07-23 | Schlumberger Technology Corporation | Three-dimensional mechanical earth modeling |
-
2011
- 2011-11-28 RU RU2011148308/28A patent/RU2490677C2/en not_active IP Right Cessation
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2144683C1 (en) * | 1994-12-12 | 2000-01-20 | Амоко Корпорейшн | Method of processing of seismic signal and prospecting for mineral deposits |
| RU2145100C1 (en) * | 1999-02-16 | 2000-01-27 | Миколаевский Эрнест Юлианович | Method for search, prospecting and exploration of oil-gas pool |
| US20090187391A1 (en) * | 2008-01-23 | 2009-07-23 | Schlumberger Technology Corporation | Three-dimensional mechanical earth modeling |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| US 20090119018 A1, 07 05.2009. * |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2541091C1 (en) * | 2013-10-10 | 2015-02-10 | Светлана Викторовна Шолохлова | Method of producing apriori hodograph for performing lithologic and stratigraphic referencing |
| WO2015053659A1 (en) * | 2013-10-10 | 2015-04-16 | Светлана Викторовна ШОЛОХОВА | Method of producing an a priori hodograph for carrying out lithostratigraphic correlation |
| RU2566424C2 (en) * | 2014-07-24 | 2015-10-27 | Александр Алексеевич Архипов | Method and process system for analysing nonlinear properties of medium in order to expand spectrum of detected wave signal |
| RU2639649C2 (en) * | 2017-03-17 | 2017-12-21 | Джемма Павловна Земцова | Computer system for processing and analysis of geophysical data |
| RU2758416C1 (en) * | 2020-09-25 | 2021-10-28 | Публичное акционерное общество "Нефтяная компания "Роснефть" (ПАО "НК "Роснефть") | Method for reconstruction of fine structure of geological features and differentiation thereof into fractured and cavernous |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| RU2011148308A (en) | 2012-02-27 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11668853B2 (en) | Petrophysical inversion with machine learning-based geologic priors | |
| CN103842853B (en) | Time shift geological data is corrected for coating and record effect | |
| US20210089897A1 (en) | High-resolution earth modeling using artificial intelligence | |
| Lallier et al. | Uncertainty assessment in the stratigraphic well correlation of a carbonate ramp: Method and application to the Beausset Basin, SE France | |
| Grana et al. | The link between seismic inversion, rock physics, and geostatistical simulations in seismic reservoir characterization studies | |
| RU2490677C2 (en) | Method for complex processing of geophysical data "litoscan" system for realising said method | |
| Kianoush et al. | Compressional and shear interval velocity modeling to determine formation pressures in an oilfield of SW Iran | |
| Edwards et al. | Uncertainty management in stratigraphic well correlation and stratigraphic architectures: A training-based method | |
| CN101630013A (en) | Method for inverting Poisson ratio parameters of pre-stack seismic data | |
| CN113514875B (en) | Method and system for surveying and describing lithologic oil and gas reservoirs based on big data | |
| Pafeng et al. | Prestack waveform inversion of three-dimensional seismic data—An example from the Rock Springs Uplift, Wyoming, USA | |
| RU2289829C1 (en) | Method for performing geophysical surveying to detect oil-gas objects | |
| Bruno et al. | Groundwater characterization in arid regions using seismic and gravity attributes: Al Jaww Plain, UAE | |
| CN201747364U (en) | Interval transit time curve reconstruction equipment | |
| Moon et al. | Collocated cokriging and neural-network multi-attribute transform in the prediction of effective porosity: A comparative case study for the Second Wall Creek Sand of the Teapot Dome field, Wyoming, USA | |
| Li et al. | Relative elastic interferometric imaging for microseismic source location | |
| Alves et al. | Simulation of acoustic impedance images by stochastic inversion of post-stack seismic reflection amplitudes and well data | |
| Maity et al. | Novel fracture zone identifier attribute using geophysical and well log data for unconventional reservoirs | |
| Mohamed et al. | A new approach to improve reservoir modeling via machine learning | |
| CN115880455A (en) | Three-dimensional intelligent interpolation method based on deep learning | |
| RU114175U1 (en) | TECHNOLOGICAL SYSTEM "LITOSKAN" FOR COMPLEX PROCESSING OF GEOPHYSICAL DATA | |
| Al-Khazraji | Depth prediction by using various velocity models of Khasib Reservoir in East Baghdad field, Iraq | |
| Kumar et al. | Appraisal of reservoir porosity using a machine learning approach: A study from the Eocene‐Miocene interval of Upper Assam Basin, NE, India | |
| Naseer et al. | Delineation of stratigraphic traps within the basin floor fans of Miocene sedimentary sequences, offshore Indus, Pakistan using inverted acoustic impedance simulations | |
| CN115616660B (en) | Method and device for monitoring carbon dioxide leakage condition of sea area carbon sealing project by using diffraction waves |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| QB4A | Licence on use of patent |
Free format text: LICENCE Effective date: 20140630 |
|
| QB4A | Licence on use of patent |
Free format text: LICENCE FORMERLY AGREED ON 20180829 Effective date: 20180829 |
|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20201129 |