BR112020022075B1

BR112020022075B1 - COMPUTER IMPLEMENTED METHOD FOR CHARACTERIZATION OF HYDROCARBON MATRIX ROCK, COMPUTER SYSTEM AND COMPUTER READABLE NON-TRANSIENT STORAGE MEDIUM

Info

Publication number: BR112020022075B1
Application number: BR112020022075-2A
Authority: BR
Inventors: Mingya CHEN; Fang Lin; Christopher H. Skelt
Original assignee: Chevron U.S.A. Inc
Priority date: 2018-05-03
Filing date: 2019-05-02
Publication date: 2023-08-15

Abstract

SISTEMA E MÉTODO PARA MAPEAMENTO DE ROCHA MATRIZ DE HIDROCARBONETO USANDO ATRIBUTOS SÍSMICOS. Trata-se de um método para identificar rochas matriz em um volume de subsuperfície de interesse. O método pode incluir a geração de um atributo sísmico de refletividade normalizado por tendência e o cálculo da localização, espessura, riqueza orgânica e maturidade térmica das rochas matriz potenciais com base em dados sísmicos. O método pode ser executado por um sistema de computador.SYSTEM AND METHOD FOR MAPPING HYDROCARBON MATRIX ROCK USING SEISMIC ATTRIBUTES. This is a method for identifying matrix rocks in a subsurface volume of interest. The method may include generating a trend-normalized seismic reflectivity attribute and calculating the location, thickness, organic richness, and thermal maturity of potential bedrock based on seismic data. The method can be performed by a computer system.

Description

CROSS REFERENCE TO RELATED ORDERS

[0001] O presente pedido reivindica a prioridade do Pedido de Patente Provisório U.S. N° 62/666143 depositado em 3 de maio de 2018 e do Pedido de Patente Provisório U.S. N° 62/801990 depositado em 6 de fevereiro de 2019.[0001] The present application claims the priority of U.S. Provisional Patent Application No. 62/666143 filed on May 3, 2018 and U.S. Provisional Patent Application No. 62/801990 filed on February 6, 2019.

DECLARATION ON FEDERAL SPONSORSHIP RESEARCH OR DEVELOPMENT

[0002] Não aplicável.[0002] Not applicable.

FIELD OF TECHNIQUE

[0003] As modalidades reveladas referem-se geralmente às técnicas para mapear rocha matriz de hidrocarboneto na superfície da terra e, em particular, a um método de mapeamento de qualidade e maturidade de rocha matriz de hidrocarboneto usando atributos sísmicos.[0003] The disclosed embodiments relate generally to techniques for mapping hydrocarbon bedrock on the surface of the earth and, in particular, to a method of mapping the quality and maturity of hydrocarbon bedrock using seismic attributes.

BACKGROUND

[0004] A exploração sísmica envolve o levantamento de meios geológicos subterrâneos para depósitos de hidrocarbonetos. Um levantamento normalmente envolve a implantação de matrizes sísmicos e sensores sísmicos em locais predeterminados. As matrizes geram ondas sísmicas, que se propagam no meio geológico criando mudanças de pressão e vibrações. Variações nas propriedades físicas do meio geológico dão origem a mudanças em certas propriedades das ondas sísmicas, como sua direção de propagação e outras propriedades.[0004] Seismic exploration involves surveying underground geological environments for hydrocarbon deposits. A survey typically involves deploying seismic arrays and seismic sensors at predetermined locations. The matrices generate seismic waves, which propagate in the geological environment, creating changes in pressure and vibrations. Variations in the physical properties of the geological medium give rise to changes in certain properties of seismic waves, such as their direction of propagation and other properties.

[0005] Porções das ondas sísmicas atingem os sensores sísmicos. Alguns sensores sísmicos são sensíveis a mudanças de pressão (por exemplo, hidrofones), outros ao movimento de partículas (por exemplo, geofones), e levantamentos industriais podem implantar um tipo de sensor ou ambos. Em resposta às ondas sísmicas detectadas, os sensores geram sinais elétricos correspondentes, conhecidos como traços, e gravam em meios de armazenamento como dados sísmicos. Os dados sísmicos incluirão uma pluralidade de “tiros” (casos individuais da matriz sísmica sendo ativada), cada um dos quais estão associados com uma pluralidade de traços registrados na pluralidade de sensores.[0005] Portions of the seismic waves reach the seismic sensors. Some seismic sensors are sensitive to pressure changes (e.g., hydrophones), others to particle movement (e.g., geophones), and industrial surveys may deploy one type of sensor or both. In response to the detected seismic waves, sensors generate corresponding electrical signals, known as traces, and record them on storage media as seismic data. The seismic data will include a plurality of “shots” (individual instances of the seismic array being activated), each of which is associated with a plurality of traces recorded on the plurality of sensors.

[0006] Dados sísmicos registrados são comumente usados para identificar reservatórios de hidrocarbonetos potenciais na rocha do reservatório (isto é, formações rochosas que contêm os hidrocarbonetos). No entanto, a identificação de rochas reservatório é apenas uma peça do quebra-cabeça dos hidrocarbonetos - também deve haver rochas matriz nas proximidades das rochas reservatório. As rochas matriz geram os hidrocarbonetos que podem então migrar para as rochas reservatório.[0006] Recorded seismic data is commonly used to identify potential hydrocarbon reservoirs in reservoir rock (i.e., rock formations that contain the hydrocarbons). However, identifying reservoir rocks is only one piece of the hydrocarbon puzzle – there must also be source rocks in close proximity to the reservoir rocks. The matrix rocks generate hydrocarbons that can then migrate to the reservoir rocks.

[0007] As técnicas convencionais para caracterização de rocha matriz baseiam-se em dados de poço e amostras de rocha e fluido de poços e afloramentos. Mesmo onde as rochas matriz potenciais foram identificadas, a extrapolação lateral e vertical das propriedades da rocha matriz além dos pontos de controle de poço/afloramento se baseia em uma simples suposição do modelo regional, que frequentemente falha em prever a variabilidade da rocha matriz na escala da bacia e do prospecto de forma adequada. Esforços anteriores foram feitos para usar dados sísmicos para mapear as rochas matriz de petróleo, interpretando uma forte amplitude negativa como o topo da rocha matriz. Publicações recentes demonstraram que a riqueza orgânica e espessura das matrizes às vezes podem ser mapeadas usando a impedância acústica ou interpretando-se eventos de variação de amplitude Class IV com deslocamento (AVO). No entanto, usando simplesmente a impedância acústica ou AVO Class IV pode levar a falsos positivos na identificação da rocha matriz e previsão imprecisa de qualidade da rocha matriz. Além disso, nenhuma das soluções existentes remove o efeito de compactação que ocorre quando as camadas de rocha são enterradas. Além disso, as soluções existentes não demonstram adequadamente a aplicabilidade das técnicas em termos de maturidade térmica ou potencial de geração de hidrocarbonetos de rochas matriz de petróleo.[0007] Conventional techniques for characterizing matrix rock are based on well data and rock and fluid samples from wells and outcrops. Even where potential bedrocks have been identified, lateral and vertical extrapolation of bedrock properties beyond well/outcrop control points is based on a simple regional model assumption, which often fails to predict bedrock variability at the scale. of the basin and prospect appropriately. Previous efforts have been made to use seismic data to map petroleum bedrock, interpreting a strong negative amplitude as the top of the bedrock. Recent publications have demonstrated that the organic richness and thickness of matrices can sometimes be mapped using acoustic impedance or by interpreting Class IV amplitude variation with displacement (AVO) events. However, simply using acoustic impedance or AVO Class IV can lead to false positives in bedrock identification and inaccurate bedrock quality prediction. Furthermore, none of the existing solutions remove the compaction effect that occurs when layers of rock are buried. Furthermore, existing solutions do not adequately demonstrate the applicability of the techniques in terms of thermal maturity or hydrocarbon generation potential from petroleum bedrock.

[0008] Também é desejável determinar a maturidade de possíveis rochas matriz, uma vez que não estão maduras ou que estão muito maduras podem não ser boas produtoras de hidrocarbonetos. Conforme explicado acima, as técnicas convencionais para caracterização de rochas matriz dependem de medições que usam amostras de rochas e fluidos de poços e afloramentos e estimativas que usam perfil de poços. Esforços anteriores para lidar com a relação entre maturidade e propriedade da rocha foram focados na modelagem física da rocha e só puderam ajustar os dados locais. Os modelos de física da rocha não levaram em consideração os efeitos entrelaçados nas propriedades da rocha pelo aumento da compactação mecânica e química conforme as rochas matriz se tornam mais maduras e trataram esses fatores como completamente independentes, o que não é verdade.[0008] It is also desirable to determine the maturity of possible matrix rocks, since they are not mature or are very mature and may not be good producers of hydrocarbons. As explained above, conventional techniques for characterizing bedrock rely on measurements using rock and fluid samples from wells and outcrops and estimates using well logs. Previous efforts to address the relationship between maturity and rock property have been focused on rock physical modeling and have only been able to fit local data. Rock physics models have not taken into account the intertwined effects on rock properties of increasing mechanical and chemical compaction as bedrock becomes more mature and have treated these factors as completely independent, which is not true.

[0009] A capacidade de definir a localização da rocha matriz e da rocha reservatório na subsuperfície é crucial para nossa capacidade de fazer as escolhas mais adequadas para a compra de materiais, operação segura, e conclusão de projetos com sucesso. O custo do projeto depende da previsão precisa da posição dos limites físicos dentro da Terra. As decisões incluem, mas não estão limitadas a, planejamento orçamentário, obtenção de direitos minerais e de arredamento, assinatura de compromissos de poço, autorização de locais de sonda, projetos de caminhos de poço e estratégia de perfuração, prevenção de problemas de integridade de subsuperfície por planejamento de estratégias adequadas de revestimento e cimentação, e seleção e compra de acabamento adequadas e equipamento de produção.[0009] The ability to define the location of bedrock and reservoir rock in the subsurface is crucial to our ability to make the most appropriate choices for purchasing materials, safe operation, and successful project completion. The cost of the project depends on accurately predicting the position of physical boundaries within the Earth. Decisions include, but are not limited to, budget planning, obtaining mineral and leasing rights, signing well commitments, permitting rig locations, well path designs and drilling strategy, preventing subsurface integrity issues by planning appropriate casing and cementing strategies, and selecting and purchasing appropriate finishes and production equipment.

[0010] Existe uma necessidade de caracterização de rocha matriz melhorada, a fim de avaliar melhor a carga potencial de hidrocarbonetos nos reservatórios.[0010] There is a need for improved bedrock characterization in order to better assess the potential hydrocarbon load in reservoirs.

SUMMARY

[0011] De acordo com algumas modalidades, é revelado um método de caracterização de rocha matriz que recebe um conjunto de dados sísmicos representativos de um volume de subsuperfície de interesse e um modelo de baixa frequência do volume de subsuperfície de interesse; inverte o conjunto de dados sísmicos usando o modelo de baixa frequência para gerar atributos de reservatório; remove tendências dos atributos de reservatório; normaliza os atributos de reservatório para gerar uma refletividade normalizada por tendência, e caracteriza a rocha matriz de hidrocarboneto com base na refletividade normalizada por tendência. O método pode caracterizar um ou mais dentre TOC estimados, localização da rocha matriz, e espessura da rocha matriz e também pode gerar um mapa 2-D ou 3-D da rocha matriz de hidrocarboneto que representa o um ou mais dentre TOC estimados, localização da rocha matriz, e espessura da rocha matriz.[0011] According to some embodiments, a bedrock characterization method is disclosed that receives a set of seismic data representative of a subsurface volume of interest and a low-frequency model of the subsurface volume of interest; inverts the seismic data set using the low-frequency model to generate reservoir attributes; removes trends from reservoir attributes; normalizes reservoir attributes to generate trend-normalized reflectivity, and characterizes hydrocarbon bedrock based on trend-normalized reflectivity. The method may characterize one or more of the estimated TOC, bedrock location, and bedrock thickness and may also generate a 2-D or 3-D map of the hydrocarbon bedrock that represents the one or more of the estimated TOC, location. of the bedrock, and thickness of the bedrock.

[0012] Em outro aspecto da presente invenção, para abordar os problemas acima mencionados, algumas modalidades fornecem um meio de armazenamento não transitório legível por computador que armazena um ou mais programas. O um ou mais programas compreendem instruções, que quando executadas por um sistema de computador com um ou mais processadores e memória, fazem com que o sistema de computador realize qualquer um dos métodos fornecidos no presente documento.[0012] In another aspect of the present invention, to address the aforementioned problems, some embodiments provide a non-transitory computer-readable storage medium that stores one or more programs. The one or more programs comprise instructions, which when executed by a computer system with one or more processors and memory, cause the computer system to perform any of the methods provided herein.

[0013] Em ainda outro aspecto da presente invenção, para abordar os problemas acima mencionados, algumas modalidades fornecem um sistema de computador. O sistema de computador inclui um ou mais processadores, memória, e um ou mais programas. O um ou mais programas são armazenados na memória e configurados para serem executados pelo um ou mais processadores. O um ou mais programas incluem um sistema operacional e instruções que quando executadas pelo um ou mais processadores, fazem com que o sistema de computador realize qualquer um dos métodos fornecidos no presente documento.[0013] In yet another aspect of the present invention, to address the aforementioned problems, some embodiments provide a computer system. The computer system includes one or more processors, memory, and one or more programs. The one or more programs are stored in memory and configured to be executed by the one or more processors. The one or more programs include an operating system and instructions that when executed by the one or more processors, cause the computer system to perform any of the methods provided herein.

BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS

[0014] A Figura 1 ilustra um fluxograma de um método de caracterização de rocha matriz, de acordo com algumas modalidades;[0014] Figure 1 illustrates a flowchart of a matrix rock characterization method, according to some modalities;

[0015] A Figura 2 ilustra um fluxograma de etapas em um método de caracterização de rocha matriz, de acordo com algumas modalidades;[0015] Figure 2 illustrates a flowchart of steps in a matrix rock characterization method, according to some modalities;

[0016] A Figura 3 demonstra as relações entre as propriedades do reservatório;[0016] Figure 3 demonstrates the relationships between the reservoir properties;

[0017] A Figura 4 demonstra as relações entre as propriedades do reservatório e dados sísmicos;[0017] Figure 4 demonstrates the relationships between reservoir properties and seismic data;

[0018] A Figura 5 demonstra as relações das propriedades do reservatório com a profundidade;[0018] Figure 5 demonstrates the relationships between reservoir properties and depth;

[0019] A Figura 6 demonstra os efeitos de uma etapa em um método de caracterização de rocha matriz;[0019] Figure 6 demonstrates the effects of a step in a rock matrix characterization method;

[0020] A Figura 7 demonstra os efeitos de uma etapa em um método de caracterização de rocha matriz;[0020] Figure 7 demonstrates the effects of a step in a rock matrix characterization method;

[0021] A Figura 8 demonstra os efeitos de uma etapa em um método de caracterização de rocha matriz;[0021] Figure 8 demonstrates the effects of a step in a matrix rock characterization method;

[0022] A Figura 9 demonstra os efeitos de uma etapa em um método de caracterização de rocha matriz;[0022] Figure 9 demonstrates the effects of a step in a rock matrix characterization method;

[0023] A Figura 10 demonstra os efeitos de uma etapa em um método de caracterização de rocha matriz;[0023] Figure 10 demonstrates the effects of a step in a matrix rock characterization method;

[0024] A Figura 11 demonstra os efeitos de uma etapa em um método de caracterização de rocha matriz;[0024] Figure 11 demonstrates the effects of a step in a matrix rock characterization method;

[0025] A Figura 12 demonstra os efeitos de uma etapa em um método de caracterização de rocha matriz;[0025] Figure 12 demonstrates the effects of a step in a rock matrix characterization method;

[0026] A Figura 13 ilustra um resultado das modalidades da presente invenção;[0026] Figure 13 illustrates a result of embodiments of the present invention;

[0027] A Figura 14 ilustra um resultado das modalidades da presente invenção;[0027] Figure 14 illustrates a result of embodiments of the present invention;

[0028] A Figura 15 ilustra um fluxograma de um método de caracterização de rocha matriz, de acordo com algumas modalidades;[0028] Figure 15 illustrates a flowchart of a matrix rock characterization method, according to some modalities;

[0029] A Figura 16 demonstra as relações das propriedades do reservatório com profundidade;[0029] Figure 16 demonstrates the relationships between reservoir properties and depth;

[0030] A Figura 17 demonstra as relações das propriedades do reservatório com profundidade;[0030] Figure 17 demonstrates the relationships between reservoir properties and depth;

[0031] A Figura 18 ilustra um fluxograma de etapas em um método de caracterização de rocha matriz, de acordo com algumas modalidades;[0031] Figure 18 illustrates a flowchart of steps in a matrix rock characterization method, according to some modalities;

[0032] A Figura 19 ilustra um fluxograma de etapas em um método de caracterização de rocha matriz, de acordo com algumas modalidades;[0032] Figure 19 illustrates a flowchart of steps in a matrix rock characterization method, according to some modalities;

[0033] A Figura 20 ilustra um resultado de modalidades da presente invenção; e[0033] Figure 20 illustrates a result of embodiments of the present invention; It is

[0034] A Figura 21 é um diagrama de blocos que ilustra uma caracterização de rocha matriz sistema, de acordo com algumas modalidades.[0034] Figure 21 is a block diagram that illustrates a characterization of the rock matrix system, according to some embodiments.

[0035] Números de referência semelhantes referem-se às partes correspondentes ao longo dos desenhos.[0035] Similar reference numbers refer to corresponding parts throughout the drawings.

DETAILED DESCRIPTION OF MODALITIES

[0036] Descritos abaixo estão métodos, sistemas, e meios de armazenamento legíveis por computador que fornecem uma maneira de identificação e caracterização da rocha matriz. Essas modalidades são projetadas para serem de uso particular para identificar e caracterizar rochas matriz de hidrocarbonetos com base em dados sísmicos, além de dados de poços.[0036] Described below are computer-readable methods, systems, and storage media that provide a means of identifying and characterizing bedrock. These modalities are designed to be of particular use for identifying and characterizing hydrocarbon bedrock based on seismic data in addition to well data.

[0037] Agora será feita referência em detalhes a várias modalidades, exemplos das quais são ilustrados nos desenhos anexos. Na seguinte descrição detalhada, numerosos detalhes específicos são definidos a fim de fornecer uma compreensão completa da presente revelação e das modalidades descritas no presente documento. No entanto, as modalidades descritas no presente documento podem ser praticadas sem esses detalhes específicos. Em outros casos, métodos, procedimentos, componentes, e aparelhos mecânicos bem conhecidos não foram descritos em detalhes, de modo a não obscurecer desnecessariamente aspectos das modalidades.[0037] Reference will now be made in detail to various embodiments, examples of which are illustrated in the accompanying drawings. In the following detailed description, numerous specific details are defined in order to provide a complete understanding of the present disclosure and the embodiments described herein. However, the embodiments described herein may be practiced without these specific details. In other cases, well-known methods, procedures, components, and mechanical apparatus have not been described in detail so as not to unnecessarily obscure aspects of the embodiments.

[0038] A presente invenção é um fluxo de trabalho para mapear rochas matriz de petróleo, usando dados geoquímicos derivados de amostra de rocha, dados de perfil de poço, e dados sísmicos como entrada. Investigamos sistematicamente o impacto da profundidade de soterramento em atributos geofísicos da rocha matriz, como impedância acústica (AI) e razão da velocidade de compressão e velocidade de cisalhamento (Vp/Vs). Também investigamos o impacto de outros fatores geológicos, como espessura da rocha matriz, potencial de geração de hidrocarbonetos, padrão de distribuição da rocha matriz, quantidade de exumação, nível de saturação de hidrocarbonetos etc., nos atributos geofísicos da rocha matriz mencionados anteriormente. Com base nos resultados do trabalho acima, a presente invenção gera um novo atributo sísmico Refletividade Normalizada por Tendência para mapeamento de rocha matriz. Quando combinado com Vp/Vs, esse atributo é usado para mapear a variação de riqueza orgânica e espessura da rocha matriz de petróleo em corte transversal bidimensional, ou volume tridimensional com confiança quando a qualidade dos dados é adequada.[0038] The present invention is a workflow for mapping petroleum bedrock, using geochemical data derived from rock sample, well log data, and seismic data as input. We systematically investigated the impact of burial depth on geophysical attributes of the bedrock, such as acoustic impedance (AI) and ratio of compression velocity to shear velocity (Vp/Vs). We also investigated the impact of other geological factors, such as bedrock thickness, hydrocarbon generation potential, bedrock distribution pattern, amount of exhumation, hydrocarbon saturation level, etc., on the previously mentioned geophysical attributes of the bedrock. Based on the results of the above work, the present invention generates a new seismic attribute Trend Normalized Reflectivity for bedrock mapping. When combined with Vp/Vs, this attribute is used to map variation in organic richness and thickness of petroleum bedrock in two-dimensional cross-section, or three-dimensional volume with confidence when data quality is adequate.

[0039] A presente invenção pode incluir adicionalmente uma técnica que traz maturidade para a equação para prever o Carbono Orgânico Total (TOC) usando propriedades geofísicas. Analisamos dados tanto de rochas matriz convencionais quanto reservatórios não convencionais. Investigamos sistematicamente o impacto do conteúdo de querogênio e maturidade térmica nas propriedades geofísicas, incluindo velocidade, densidade, impedância acústica (AI) e razão da velocidade de compressão e velocidade de cisalhamento (Vp/Vs). Ao contrário do que os modelos de física de rocha sugeriram na literatura publicada, nossos dados mostram que a impedância acústica aumenta com aumento da maturidade térmica das rochas, provavelmente devido ao efeito de compactação físico-química complexa à medida que as rochas ficam mais enterradas. Com base nesses dados, derivamos relações empíricas entre AI, TOC, e maturidade térmica, que uniu a previsão de rocha matriz regional de métodos sísmicos em uma abordagem aplicável globalmente. A nova abordagem nos permite prever o TOC usando dados de volume e maturidade de AI invertidos sismicamente derivados de medições de núcleo ou de resultados de modelagem de bacia. Esse método nos permite prever o TOC quando o histórico de exumação e erosão é complexo e as tendências de compactação dependentes da profundidade não puderam ser estabelecidas a partir dos dados, e, como tal, o primeiro método descrito acima não pôde ser aplicado com eficácia. Enquanto isso, também fornece um novo método para estimar a maturidade térmica de rochas matriz se TOC e propriedades geográficas das rochas matriz forem conhecidas.[0039] The present invention may additionally include a technique that brings maturity to the equation for predicting Total Organic Carbon (TOC) using geophysical properties. We analyzed data from both conventional source rocks and unconventional reservoirs. We systematically investigated the impact of kerogen content and thermal maturity on geophysical properties, including velocity, density, acoustic impedance (AI), and ratio of compression velocity to shear velocity (Vp/Vs). Contrary to what rock physics models have suggested in published literature, our data show that acoustic impedance increases with increasing thermal maturity of rocks, likely due to the effect of complex physicochemical compaction as rocks become more buried. Based on these data, we derived empirical relationships between AI, TOC, and thermal maturity, which united regional bedrock prediction from seismic methods into a globally applicable approach. The new approach allows us to predict TOC using seismically inverted AI volume and maturity data derived from core measurements or basin modeling results. This method allows us to predict TOC when the exhumation and erosion history is complex and depth-dependent compaction trends could not be established from the data, and as such the first method described above could not be applied effectively. Meanwhile, it also provides a new method to estimate the thermal maturity of parent rocks if TOC and geographic properties of parent rocks are known.

[0040] A presente invenção pode ter grandes impactos em muitos projetos de exploração e desenvolvimento em que a presença da rocha matriz e distribuição é uma preocupação. Isso poderia reduzir substancialmente a incerteza associada com presença e qualidade de rocha matriz em uma região, por sua vez, contribuir para a avaliação adequada do risco de carga de hidrocarbonetos em projetos de exploração, deixando para trás a era de forte dependência de dados de poços esparsos. Para projetos de avaliação e desenvolvimento, também pode ajudar a avaliar os recursos restantes e não descobertos fornecendo dados básicos para calcular o óleo e/ou gás original no local (OOIP/OOGP) com maior confiança. A aplicação de previsão de maturidade pode ser particularmente útil para Devonianos e rochas matriz mais antigas, em que o método de refletância de vitrinista tradicional para determinação da maturidade térmica é difícil de ser aplicado devido à falta de desenvolvimento de árvores na história inicial da Terra.[0040] The present invention can have major impacts on many exploration and development projects where the presence of bedrock and distribution is a concern. This could substantially reduce the uncertainty associated with bedrock presence and quality in a region, in turn contributing to the adequate assessment of hydrocarbon loading risk in exploration projects, leaving behind the era of heavy reliance on well data. sparse. For assessment and development projects, it can also help assess remaining and undiscovered resources by providing baseline data to calculate original oil and/or gas in place (OOIP/OOGP) with greater confidence. The application of maturity prediction may be particularly useful for Devonian and older bedrocks, where the traditional window reflectance method for determining thermal maturity is difficult to apply due to the lack of tree development in Earth's early history.

[0041] A Figura 1 ilustra um fluxograma para um método abrangente de caracterização de rocha matriz. O método 100 gera mapas da localização da rocha matriz. O método 100 leva como entrada dados geofísicos (dados sísmicos) e dados de poços (dados geoquímicos derivados de amostra de rocha e dados de perfil de poço de cabo de perfilagem). Os dados de poço, após o controle de qualidade apropriado (QC), pode ser usado para estimar os atributos da rocha matriz (isto é, quantidade, qualidade e maturidade) e atributos geofísicos derivados do perfil (com alinhamento de profundidade adequado e informações dos dados sísmicos). A análise integrada dos atributos da rocha matriz e atributos geofísicos derivados do perfil, com a remoção da tendência necessária, geram correlações geoquímicas e geofísicas. Os dados sísmicos podem ser invertidos com base na ondeleta sísmica e um modelo de baixa frequência. Os produtos de inversão sísmica e as correlações geoquímicas e geofísicas podem ser usadas para gerar mapas e/ou volumes da distribuição da rocha matriz e variação do Conteúdo Orgânico Total (TOC) no volume de subsuperfície de interesse.[0041] Figure 1 illustrates a flowchart for a comprehensive matrix rock characterization method. Method 100 generates maps of the location of bedrock. Method 100 takes as input geophysical data (seismic data) and well data (geochemical data derived from rock sample and logging cable well log data). Well data, after appropriate quality control (QC), can be used to estimate source rock attributes (i.e., quantity, quality, and maturity) and log-derived geophysical attributes (with appropriate depth alignment and seismic data). Integrated analysis of bedrock attributes and profile-derived geophysical attributes, with necessary trend removal, generates geochemical and geophysical correlations. Seismic data can be inverted based on the seismic wavelet and a low-frequency model. Seismic inversion products and geochemical and geophysical correlations can be used to generate maps and/or volumes of bedrock distribution and Total Organic Content (TOC) variation in the subsurface volume of interest.

[0042] A Figura 2 ilustra um fluxograma para um método 200 de uso de inversão sísmica e remoção da tendência para gerar uma estimativa de TOC. Métodos de inversão sísmica tentam converter dados sísmicos em atributos de subsuperficie como impedância acústica (AI), velocidade de compressão (Vp), velocidade de cisalhamento (Vs), densidade (p), e semelhantes. AI na formação da subsuperfície é definido como: [0042] Figure 2 illustrates a flowchart for a method 200 of using seismic inversion and detrending to generate a TOC estimate. Seismic inversion methods attempt to convert seismic data into subsurface attributes such as acoustic impedance (AI), compression velocity (Vp), shear velocity (Vs), density (p), and the like. AI in subsurface formation is defined as:

[0043] As reflexões sísmicas, que são registradas em dados sísmicos, ocorrem nos limites da camada devido ao contraste na impedância acústica (AI) da camada acima (camada 1) e abaixo (camada 2). O coeficiente de reflexão (Rc) no ângulo incidente zero pode ser expresso como: [0043] Seismic reflections, which are recorded in seismic data, occur at layer boundaries due to the contrast in the acoustic impedance (AI) of the layer above (layer 1) and below (layer 2). The reflection coefficient (Rc) at zero incident angle can be expressed as:

[0044] Os fatores que podem afetar a AI incluem porosidade, saturação de fluido, litologia, compactação (temperatura, estresse, pressão de poro), e conteúdo orgânico. Os versados na técnica reconhecerão que é provável que haja uma redução no AI em folhelhos com alto TOC, pois o Kerogênio é significativamente menos denso do que os minerais comuns, como o quartzo ou argila. Isso é mostrado na Figura 3, em que o aumento do TOC é acompanhado por uma diminuição em AI, Vp, Vs, e densidade e um aumento na razão Vp/Vs, conforme indicado pelas setas.[0044] Factors that can affect AI include porosity, fluid saturation, lithology, compaction (temperature, stress, pore pressure), and organic content. Those skilled in the art will recognize that there is likely to be a reduction in AI in high TOC shales, as Kerogen is significantly less dense than common minerals such as quartz or clay. This is shown in Figure 3, where the increase in TOC is accompanied by a decrease in AI, Vp, Vs, and density and an increase in the Vp/Vs ratio, as indicated by the arrows.

[0045] Referindo-se novamente à Figura 2, a entrada de inversão 20 inclui os dados sísmicos, que a título de exemplo e não de limitação, contém frequências entre 4 a 60 Hz, e um modelo de baixa frequência, como um modelo terrestre inicial que contém atributos como Vp. Os versados na técnica saberão que há uma variedade de métodos de inversão sísmica, mas todos eles têm o efeito de remover a ondeleta dos dados sísmicos e produzir a saída de inversão 22 que, novamente a título de exemplo e não de limitação, pode ser AI, Vp, Vs, ou alguma combinação, como Vp/Vs. A Figura 4 é uma representação esquemática de como os atributos de reservatório, como AI e Vp/Vs estão relacionados aos dados sísmicos pelo modelo de baixa frequência, a refletividade da terra e a ondeleta.[0045] Referring again to Figure 2, inversion input 20 includes seismic data, which by way of example and not limitation, contains frequencies between 4 to 60 Hz, and a low frequency model, such as an Earth model. initial that contains attributes such as Vp. Those skilled in the art will know that there are a variety of seismic inversion methods, but they all have the effect of removing the wavelet from the seismic data and producing the inversion output 22 which, again by way of example and not limitation, may be AI , Vp, Vs, or some combination, such as Vp/Vs. Figure 4 is a schematic representation of how reservoir attributes such as AI and Vp/Vs are related to seismic data by the low-frequency model, the earth's reflectivity, and the wavelet.

[0046] A Figura 5 demonstra que o AI aumenta com a profundidade devido aos efeitos da compactação. À medida que as formações rochosas são enterradas, a pressão da sobrecarga afeta os atributos de reservatório, como a densidade que afeta a AI. A Figura 6 é uma representação esquemática dos processos de remoção da tendência. As tendências podem ser derivadas, por exemplo, identificando-se tendências nos perfis de poços que representam AI nas formações rochosas que são folhelho de rocha não matriz (isto é, contendo pouca matéria orgânica sólida) ou aplicando-se um filtro passa-baixa (por exemplo, 0 a 2 Hz passa baixa) para os perfis de poço, independentemente do tipo de rocha por onde passam. Conforme mostrado na Figura 7, ao tentar determinar a relação de AI para TOC, os efeitos da tendência de compactação resultam em nenhuma relação clara (gráfico cruzado à esquerda), enquanto após a tendência ser removida (gráfico cruzado à direita), uma relação se torna clara. Com referência agora à Figura 2, a saída de inversão 22 é removida da tendência para produzir AI removido de tendência e, opcionalmente, Vp/Vs e a própria tendência. Estes podem ser normalizados para gerar a refletividade normalizada por tendência 26. A Refletividade normalizada por tendência imita os termos de refletividade normais. É uma refletividade simplificada quando encerrada em uma rocha de fundo. A normalização pode ser expressa como: [0046] Figure 5 demonstrates that AI increases with depth due to the effects of compression. As rock formations are buried, overburden pressure affects reservoir attributes such as density which affects AI. Figure 6 is a schematic representation of the detrending processes. Trends can be derived, for example, by identifying trends in well logs that represent AI in rock formations that are non-matrix shale rock (i.e., containing little solid organic matter) or by applying a low-pass filter ( for example, 0 to 2 Hz low pass) for well logs, regardless of the type of rock they pass through. As shown in Figure 7, when trying to determine the relationship of AI to TOC, the effects of the compression trend result in no clear relationship (left cross plot), while after the trend is removed (right cross plot), a relationship emerges. makes it clear. Referring now to Figure 2, the reversal output 22 is removed from the trend to produce trend-removed AI and, optionally, Vp/Vs and the trend itself. These can be normalized to generate trend-normalized reflectivity 26. Trend-normalized reflectivity mimics normal reflectivity terms. It is a simplified reflectivity when enclosed in a bottom rock. Normalization can be expressed as:

[0047] Com referência novamente à Figura 2, a refletividade normalizada por tendência 26 pode ser usada para gerar uma estimativa de TOC 28. A relação entre a refletividade normalizada por tendência e TOC é primeiro determinada usando dados de poço (incluindo perfis e medições de TOC das amostras de rocha). Isso é demonstrado na Figura 8. Em seguida, o volume de refletividade normalizada por tendência pode ser derivado da remoção da tendência de volumes sismicamente invertidos usando a equação listada acima. TOC é então previsto a partir do volume de refletividade normalizada por tendência usando a relação derivada de poços.[0047] Referring back to Figure 2, the trend-normalized reflectivity 26 can be used to generate a TOC 28 estimate. The relationship between the trend-normalized reflectivity and TOC is first determined using well data (including logs and measurements of TOC of rock samples). This is demonstrated in Figure 8. Then, the trend-normalized reflectivity volume can be derived by removing the trend from seismically inverted volumes using the equation listed above. TOC is then predicted from the trend-normalized reflectivity volume using the well-derived relationship.

[0048] Além de derivar o AI, é possível derivar os Vp/Vs removidos da tendência. Conforme mostrado na Figura 8, Vp/Vs removido da tendência parece aumentar com TOC, que é contrário ao que foi documentado na maior parte da literatura. Para avaliar a relação com TOC e Vp/Vs, dados adicionais incluindo medições de dados de XRD (difração de raios-X) devem ser levados em consideração. A Figura 9 demonstra que o Vp/Vs removido da tendência aumenta com o aumento do TOC, que é o oposto das observações vistas na análise convencional de Vp/Vs.[0048] In addition to deriving the AI, it is possible to derive the Vp/Vs removed from the trend. As shown in Figure 8, Vp/Vs removed from the trend appears to increase with TOC, which is contrary to what has been documented in most of the literature. To evaluate the relationship with TOC and Vp/Vs, additional data including XRD (X-ray diffraction) data measurements must be taken into consideration. Figure 9 demonstrates that the detrended Vp/Vs increases with increasing TOC, which is the opposite of observations seen in conventional Vp/Vs analysis.

[0049] A Figura 10 demonstra a utilidade do AI removido da tendência e Vp/Vs removido da tendência. À esquerda, um gráfico cruzado convencional AI vs. Vp/Vs mostra que os pontos de dados para o folhelho rico em orgânico e o folhelho pobre em orgânico se sobrepõem e não podem ser distinguidos em do outro. Comparando isso com o gráfico cruzado à direita, o AI removido da tendência e Vp/Vs removido da tendência mostra que o folhelho rico em orgânico pode ser distinguido do folhelho pobre em orgânico, devido ao resultado inesperado mostrado na Figura 9 dos aumentos de Vp/Vs removidos da tendência com o aumento do TOC. Esse resultado torna a presente invenção uma nova ferramenta para caracterização de rocha matriz. Isso é ilustrado adicionalmente na Figura 11 e Figura 12, que mostram AI removido da tendência e Vp/Vs removido da tendência para dados de TOC para folhelho rico em orgânico e folhelho pobre em orgânico e dados de saturação de água (Sw) para areia úmida (arenito que contém água salgada) e areia de hidrocarbonetos (arenito que contém hidrocarbonetos). Os quatro gráficos cruzados observados na Figura 11 são sobrepostos na Figura 12, que ilustra a separação dos quatro diferentes tipos de formação rochosa.[0049] Figure 10 demonstrates the usefulness of trend-removed AI and trend-removed Vp/Vs. On the left, a conventional AI vs. Vp/Vs shows that the data points for the organic-rich shale and the organic-poor shale overlap and cannot be distinguished from each other. Comparing this to the cross plot on the right, the AI removed from the trend and Vp/Vs removed from the trend shows that the organic-rich shale can be distinguished from the organic-poor shale, due to the unexpected result shown in Figure 9 of the increases in Vp/ Vs removed from trend with increasing TOC. This result makes the present invention a new tool for rock matrix characterization. This is further illustrated in Figure 11 and Figure 12, which show AI detrended and Vp/Vs detrended for TOC data for organic-rich shale and organic-poor shale and water saturation (Sw) data for wet sand (sandstone that contains salt water) and hydrocarbon sand (sandstone that contains hydrocarbons). The four cross plots observed in Figure 11 are superimposed in Figure 12, which illustrates the separation of the four different types of rock formation.

[0050] A Figura 13 mostra uma seção 2-D do volume de TOC gerado pelo método 200 com três comparações do TOC encontrado em poços contra o TOC derivado dos dados sísmicos. Conforme pode ser observado, o TOC derivado sismicamente nas localizações dos poços corresponde precisamente ao TOC do perfil de poço. Isso permite confiança no mapeamento da rocha matriz em todo o volume de TOC gerado pelo método 200. Um mapa de visão plana do TOC pode ser observado na Figura 14. A capacidade de derivar mapas de rocha matriz de dados sísmicos impacta diretamente o gerenciamento do campo de hidrocarbonetos, que inclui a colocação do poço e perfuração.[0050] Figure 13 shows a 2-D section of the TOC volume generated by method 200 with three comparisons of TOC found in wells against TOC derived from seismic data. As can be seen, the seismically derived TOC at the well locations precisely matches the TOC of the well log. This allows for confidence in bedrock mapping across the entire TOC volume generated by method 200. A plan view map of the TOC can be seen in Figure 14. The ability to derive bedrock maps from seismic data directly impacts field management of hydrocarbons, which includes well placement and drilling.

[0051] A presente invenção gera seções 2-D e/ou volumes 3-D de TOC estimado para um volume de subsuperfície de interesse, permitindo o mapeamento da localização e distribuição estratigráfica da rocha matriz. Isso inclui informações sobre a espessura da rocha matriz. A presente invenção pode fornecer adicionalmente informações sobre a faixa provável de riqueza orgânica (por exemplo, TOC<2%, 2 a 5%, >5% etc.). É adequado para jogos não convencionais (folhelhos) e para rochas matriz de calcário.[0051] The present invention generates 2-D sections and/or 3-D volumes of estimated TOC for a subsurface volume of interest, allowing mapping of the location and stratigraphic distribution of the bedrock. This includes information about the thickness of the bedrock. The present invention can additionally provide information about the likely range of organic richness (e.g., TOC<2%, 2 to 5%, >5%, etc.). It is suitable for unconventional plays (shales) and limestone matrix rocks.

[0052] Uma variação do método 200 pode adicionalmente ser usada para estimar a maturidade das rochas matriz. Com referência à Figura 15, é mostrado um fluxograma para um método abrangente de caracterização de rocha matriz 1500 que gera mapas de maturidade de rocha matriz. O método 1500 é semelhante ao método 100 da Figura 1, mas adiciona a entrada da maturidade da rocha matriz de medições de núcleo ou modelagem de bacia. Conforme observado na Figura 16, observa-se que o aumento da maturidade está associado a maior velocidade e maior AI. Isso ocorre provavelmente porque a rocha matriz de maior maturidade foi exposta a uma compactação e temperatura mais altas, resultando em uma estrutura de rocha mais rígida. Conforme mostrado na Figura 17, a relação entre Vp, TOC, e maturidade Ro pode ser determinada a partir de dados de poço. Os volumes de velocidade podem ser estimados a partir da sísmica usando uma série de abordagens de análise de velocidade, como tomografia e inversão de forma de onda completa. Se TOC também for conhecido na área, então a maturidade pode ser prevista usando Vp e TOC como entrada.[0052] A variation of method 200 can additionally be used to estimate the maturity of source rocks. Referring to Figure 15, a flow chart is shown for a comprehensive bedrock characterization method 1500 that generates bedrock maturity maps. Method 1500 is similar to Method 100 in Figure 1, but adds input of bedrock maturity from core measurements or basin modeling. As seen in Figure 16, it is observed that increased maturity is associated with greater speed and greater AI. This is likely because the more mature bedrock has been exposed to higher compaction and temperature, resulting in a more rigid rock structure. As shown in Figure 17, the relationship between Vp, TOC, and Ro maturity can be determined from well data. Velocity volumes can be estimated from seismic using a number of velocity analysis approaches such as tomography and full waveform inversion. If TOC is also known in the area, then maturity can be predicted using Vp and TOC as input.

[0053] Da mesma forma, a função entre AI, TOC e maturidade derivada de dados de poço também pode ser usada para prever TOC se AI e maturidade térmica forem conhecidos. A Figura 18 ilustra um método 1800 que é uma variação do método 200 da Figura 2. O modelo de baixa frequência e dados sísmicos são usados como entrada de inversão 20 que é invertida para retirar a ondeleta e gerar saída de inversão 22 (AI e Vp/Vs). A saída de inversão 22 pode então ser combinada com maturidade térmica de medições de rocha ou resultados de modelagem de bacia 184 com base nas relações demonstradas na Figura 16 e Figura 17 para gerar mapas ou volumes de TOC 28. Essa variação é explicada adicionalmente na Figura 19 como método 1900. No método 1900, os dados de poço de medições de rocha e/ou perfis de cabo de perfilagem) são compilados em um banco de dados para que uma função de regressão possa ser derivada ou atualizada, por exemplo, usando uma análise dos gráficos na Figura 16 ou Figura 17. Essa função é definida como AI = f(TOC, Ro). A representação da maturidade da refletância de vitrinista (Ro) pode ser medida a partir de amostras de rocha ou ser aproximado de resultados de modelagem de bacia, e combinados com o AI derivado da inversão sísmica e a função AI=f(TOC, Ro) para gerar mapas e/ou volumes de TOC previsto. Essa função AI=f(TOC, Ro) é ilustrada, por exemplo, na Figura 20.[0053] Likewise, the function between AI, TOC and maturity derived from well data can also be used to predict TOC if AI and thermal maturity are known. Figure 18 illustrates a method 1800 which is a variation of the method 200 of Figure 2. The low frequency model and seismic data are used as inversion input 20 which is inverted to remove the wavelet and generate inversion output 22 (AI and Vp /Vs). The inversion output 22 can then be combined with thermal maturity from rock measurements or basin modeling results 184 based on the relationships demonstrated in Figure 16 and Figure 17 to generate TOC maps or volumes 28. This variation is further explained in Figure 19 as method 1900. In method 1900, well data from rock measurements and/or logging cable profiles) are compiled into a database so that a regression function can be derived or updated, for example, using a analysis of the graphs in Figure 16 or Figure 17. This function is defined as AI = f(TOC, Ro). The maturity representation of window reflectance (Ro) can be measured from rock samples or approximated from basin modeling results, and combined with AI derived from seismic inversion and the function AI=f(TOC, Ro) to generate predicted TOC maps and/or volumes. This function AI=f(TOC, Ro) is illustrated, for example, in Figure 20.

[0054] Deve-se notar também que a função pode ser reescrita como Ro = f(AI, TOC) ou Ro = f(Vp, TOC). Dessa maneira, a função pode ser usada para estimar a maturidade térmica Ro a partir de um volume TOC e volume Vp ou AI.[0054] It should also be noted that the function can be rewritten as Ro = f(AI, TOC) or Ro = f(Vp, TOC). In this way, the function can be used to estimate thermal maturity Ro from a TOC volume and Vp or AI volume.

[0055] A Figura 21 é um diagrama de blocos que ilustra um sistema de caracterização de rocha matriz 500, de acordo com algumas modalidades. Embora certos recursos específicos sejam ilustrados, aqueles versados na técnica apreciarão a partir da presente revelação que vários outros recursos não foram ilustrados por uma questão de brevidade e de modo a não obscurecer aspectos mais pertinentes das modalidades reveladas no presente documento.[0055] Figure 21 is a block diagram illustrating a bedrock characterization system 500, according to some embodiments. Although certain specific features are illustrated, those skilled in the art will appreciate from the present disclosure that several other features have not been illustrated for the sake of brevity and so as not to obscure more pertinent aspects of the embodiments disclosed herein.

[0056] Para esse fim, o sistema de caracterização de rocha matriz 500 inclui uma ou mais unidades de processamento (CPUs) 502, uma ou mais interfaces de rede 508 e/ou outras interfaces de comunicação 503, memória 506, e um ou mais barramentos de comunicação 504 para interconectar esses e vários outros componentes. O sistema de caracterização de rocha matriz 500 também inclui uma interface de usuário 505 (por exemplo, um visor 505-1 e um dispositivo de entrada 505-2). Os barramentos de comunicação 504 podem incluir circuitos (às vezes chamados de chipset) que interconectam e controlam as comunicações entre os componentes do sistema. A memória 506 inclui memória de acesso aleatório de alta velocidade, como DRAM, SRAM, DDR RAM ou outros dispositivos de memória de estado sólido de acesso aleatório; e pode incluir memória não volátil, como um ou mais dispositivos de armazenamento de disco magnético, dispositivos de armazenamento de disco óptico, dispositivos de memória flash, ou outros dispositivos de armazenamento de estado sólido não volátil. A memória 506 pode incluir opcionalmente um ou mais dispositivos de armazenamento localizados remotamente das CPUs 502. A memória 506, que inclui os dispositivos de memória não volátil e volátil dentro da memória 506, compreende um meio de armazenamento não transitório legível por computador e pode armazenar dados sísmicos, dados de poço, dados de núcleo, e/ou outras informações geológicas.[0056] To this end, the bedrock characterization system 500 includes one or more processing units (CPUs) 502, one or more network interfaces 508 and/or other communication interfaces 503, memory 506, and one or more 504 communication buses to interconnect these and several other components. The bedrock characterization system 500 also includes a user interface 505 (e.g., a display 505-1 and an input device 505-2). Communication buses 504 may include circuits (sometimes called chipsets) that interconnect and control communications between system components. Memory 506 includes high-speed random access memory, such as DRAM, SRAM, DDR RAM, or other solid-state random access memory devices; and may include non-volatile memory, such as one or more magnetic disk storage devices, optical disk storage devices, flash memory devices, or other non-volatile solid state storage devices. Memory 506 may optionally include one or more storage devices located remotely from the CPUs 502. Memory 506, which includes non-volatile and volatile memory devices within memory 506, comprises a computer-readable non-transitory storage medium and may store seismic data, well data, core data, and/or other geological information.

[0057] Em algumas modalidades, a memória 506 ou o meio de armazenamento não transitório legível por computador da memória 506 armazena os seguintes programas, módulos e estruturas de dados, ou um subconjunto dos mesmos, que inclui um sistema operacional 516, um módulo de comunicação de rede 518, e um módulo de rocha matriz 520.[0057] In some embodiments, memory 506 or the computer-readable non-transitory storage medium of memory 506 stores the following programs, modules, and data structures, or a subset thereof, which includes an operating system 516, a network communication 518, and a bedrock module 520.

[0058] O sistema operacional 516 inclui procedimentos para lidar com vários serviços básicos do sistema e para executar tarefas dependentes de hardware.[0058] Operating system 516 includes procedures for handling various basic system services and for performing hardware-dependent tasks.

[0059] O módulo de comunicação de rede 518 facilita a comunicação com outros dispositivos por meio das interfaces de rede de comunicação 508 (com ou sem fio) e uma ou mais redes de comunicação, como a Internet, outras rede de área ampla, redes de área local, redes de área metropolitana e assim por diante.[0059] The network communication module 518 facilitates communication with other devices through the communication network interfaces 508 (wired or wireless) and one or more communication networks, such as the Internet, other wide area networks, networks local area networks, metropolitan area networks, and so on.

[0060] Em algumas modalidades, o módulo de rocha matriz 520 executa as operações do método 200, método 1800 e/ou 1900. O módulo de rocha matriz 520 pode incluir o submódulo de dados 525, que lida com os dados sísmicos 525-1 e os dados de poço 525-2. Esses dados são fornecidos pelo submódulo de dados 525 para outros submódulos.[0060] In some embodiments, the bedrock module 520 performs the operations of method 200, method 1800 and/or 1900. The bedrock module 520 may include the data submodule 525, which handles the seismic data 525-1 and well data 525-2. This data is provided by data submodule 525 to other submodules.

[0061] O submódulo de tendência 522 contém um conjunto de instruções 522-1 e aceita metadados e parâmetros 522-2 que o habilitarão a pelo menos gerar o atributo sísmico de refletividade normalizada por tendência. O submódulo da função de maturidade 523 contém um conjunto de instruções 523-1 e aceita metadados e parâmetros 523-2 que o permitirão calcular a maturidade de rochas matriz potenciais. Embora operações específicas tenham sido identificadas para os submódulos discutidos no presente documento, isso não significa que seja limitante. Cada submódulo pode ser configurado para executar operações identificadas como parte de outros submódulos, e pode conter outras instruções, metadados, e parâmetros que permitem a execução de outras operações de uso no processamento de dados sísmicos, dados de poço, e geração de imagem. Por exemplo, qualquer um dos submódulos pode, opcionalmente, ser capaz de gerar um display que seria enviado e mostrado no visor da interface do usuário 505-1. Além disso, qualquer um dos dados ou produtos de dados processados podem ser transmitidos através da interface de comunicação (ou interfaces de comunicação) 503 ou da interface de rede 508 e podem ser armazenados na memória 506.[0061] Trend submodule 522 contains an instruction set 522-1 and accepts metadata and parameters 522-2 that will enable it to at least generate the trend-normalized seismic reflectivity attribute. The maturity function submodule 523 contains a set of instructions 523-1 and accepts metadata and parameters 523-2 that will allow it to calculate the maturity of potential source rocks. Although specific operations have been identified for the submodules discussed in this document, this does not mean that it is limiting. Each submodule may be configured to perform operations identified as part of other submodules, and may contain other instructions, metadata, and parameters that allow the execution of other operations of use in processing seismic data, well data, and imaging. For example, any of the submodules may optionally be capable of generating a display that would be sent to and shown on the user interface display 505-1. Furthermore, any of the processed data or data products may be transmitted via the communication interface (or communication interfaces) 503 or the network interface 508 and may be stored in memory 506.

[0062] Os métodos 200, 1800, e/ou 1900 são, opcionalmente, governados por instruções que são armazenadas na memória do computador ou um meio de armazenamento não transitório legível por computador (por exemplo, memória 506 na Figura 21) e são executados por um ou mais processadores (por exemplo, processadores 502) de um ou mais sistemas de computador. O meio de armazenamento legível por computador pode incluir um dispositivo de armazenamento de disco magnético ou óptico, dispositivos de armazenamento de estado sólido, como memória flash, ou outro dispositivo ou dispositivos de memória não volátil. As instruções legíveis por computador armazenadas no meio de armazenamento legível por computador podem incluir um ou mais dentre: código- fonte, código de linguagem de montagem, código de objeto, ou outro formato de instrução que é interpretado por um ou mais processadores. Em várias modalidades, algumas operações em cada método podem ser combinadas e/ou a ordem de algumas operações pode ser alterada da ordem mostrada nas Figuras. Para facilidade de explicação, os métodos são descritos como sendo realizados por um sistema de computador, embora em algumas modalidades, várias operações do método 200 sejam distribuídas em sistemas de computador separados.[0062] Methods 200, 1800, and/or 1900 are optionally governed by instructions that are stored in computer memory or a non-transitory computer-readable storage medium (e.g., memory 506 in Figure 21) and are executed by one or more processors (e.g., processors 502) of one or more computer systems. The computer-readable storage medium may include a magnetic or optical disk storage device, solid-state storage devices such as flash memory, or other non-volatile memory device or devices. Computer-readable instructions stored on the computer-readable storage medium may include one or more of: source code, assembly language code, object code, or other instruction format that is interpreted by one or more processors. In various embodiments, some operations in each method may be combined and/or the order of some operations may be changed from the order shown in the Figures. For ease of explanation, the methods are described as being performed by a computer system, although in some embodiments, various operations of method 200 are distributed across separate computer systems.

[0063] Embora modalidades particulares sejam descritas acima, será entendido que não se destina a limitar a invenção a essas modalidades particulares. Pelo contrário, a invenção inclui alternativas, modificações e equivalentes que estão dentro do espírito e do escopo das reivindicações anexas. Vários detalhes específicos são estabelecidos a fim de fornecer uma compressão completa do assunto apresentado no presente documento. Mas será evidente para aqueles versados na técnica que o assunto pode ser praticado sem esses detalhes específicos. Em outros casos, métodos, procedimentos, componentes, e circuitos bem conhecidos não foram descritos em detalhes, de modo a não obscurecer desnecessariamente aspectos das modalidades.[0063] Although particular embodiments are described above, it will be understood that it is not intended to limit the invention to these particular embodiments. Rather, the invention includes alternatives, modifications and equivalents that are within the spirit and scope of the appended claims. Several specific details are set out in order to provide a complete understanding of the subject matter presented in this document. But it will be apparent to those skilled in the art that the subject can be practiced without these specific details. In other cases, well-known methods, procedures, components, and circuits have not been described in detail so as not to unnecessarily obscure aspects of the embodiments.

[0064] A terminologia usada na descrição da invenção no presente documento tem como propósito descrever modalidades particulares apenas e não se destina a ser limitativa da invenção. Conforme usado na descrição da invenção e nas reivindicações anexas, as formas singulares "um," "uma," e "o/a" destinam-se a incluir as formas plurais também, a menos que o contexto indique claramente o contrário. Também será entendido que o termo "e/ou", conforme usado no presente documento, refere-se a e abrange qualquer e todas as combinações possíveis de um ou mais dos itens listados associados. Será compreendido adicionalmente que os termos "inclui," "incluindo," "compreende," e/ou "compreendendo," quando usados neste relatório descritivo, especificam a presença de recursos, operações, elementos, e/ou componentes declarados, mas não excluem a presença ou adição de um ou mais outros recursos, operações, elementos, componentes, e/ou grupos dos mesmos.[0064] The terminology used in describing the invention in this document is intended to describe particular embodiments only and is not intended to be limiting of the invention. As used in the description of the invention and the appended claims, the singular forms "a," "an," and "the" are intended to include the plural forms as well, unless the context clearly indicates otherwise. It will also be understood that the term "and/or", as used herein, refers to and encompasses any and all possible combinations of one or more of the associated listed items. It will be further understood that the terms "includes," "including," "comprises," and/or "comprising," when used in this specification, specify the presence of, but do not exclude, the stated features, operations, elements, and/or components the presence or addition of one or more other resources, operations, elements, components, and/or groups thereof.

[0065] Conforme usado no presente documento, o termo "se" pode ser interpretado como significando "quando" ou "após" ou "em resposta à determinação" ou "de acordo com uma determinação" ou "em resposta à detecção," que uma condição precedente declarada é verdadeira, dependendo do contexto. Da mesma forma, a frase "se for determinado [que uma condição precedente declarada é verdadeira]" ou "se [uma condição precedente declarada for verdadeira]" ou “quando [uma condição precedente declarada for verdadeira]” pode ser interpretada como significando "sobre determinar " ou "em resposta à determinação" ou "de acordo com uma determinação" ou "mediante detecção" ou "em resposta à detecção" que a condição precedente declarada é verdadeira, dependendo do contexto.[0065] As used herein, the term "if" may be interpreted to mean "when" or "after" or "in response to determination" or "in accordance with a determination" or "in response to detection," which a stated condition precedent is true depending on the context. Similarly, the phrase “if it is determined [that a stated condition precedent is true]” or “if [a stated condition precedent is true]” or “when [a stated condition precedent is true]” can be interpreted to mean “ about determining" or "in response to determination" or "in accordance with a determination" or "upon detection" or "in response to detection" that the stated condition precedent is true, depending on the context.

[0066] Embora alguns dos vários desenhos ilustrem uma série de estágios lógicos em uma ordem particular, os estágios que não são dependentes podem ser reordenados e outros estágios podem ser combinados ou interrompidos. Embora alguns reordenamentos ou outros agrupamentos sejam especificamente mencionados, outros serão óbvios para os versados na técnica e, portanto, não apresentam uma lista exaustiva de alternativas. Além disso, deve-se reconhecer que as etapas podem ser implementadas em hardware, firmware, software ou qualquer combinação dos mesmos.[0066] Although some of the various drawings illustrate a series of logical stages in a particular order, stages that are not dependent may be reordered and other stages may be combined or interrupted. Although some rearrangements or other groupings are specifically mentioned, others will be obvious to those skilled in the art and therefore do not present an exhaustive list of alternatives. Furthermore, it must be recognized that the steps can be implemented in hardware, firmware, software, or any combination thereof.

[0067] A descrição anterior, para fins de explicação, foi descrita com referência a modalidades específicas. No entanto, as discussões ilustrativas acima não pretendem ser exaustivas ou limitar a invenção às formas precisas reveladas. Muitas modificações e variações são possíveis em vista dos ensinamentos acima. As modalidades foram escolhidas e descritas a fim de melhor explicar os princípios da invenção e suas aplicações práticas, para assim permitir que outros versados na técnica utilizem da melhor forma a invenção e várias modalidades com várias modificações conforme adequado para o uso particular contemplado.[0067] The previous description, for purposes of explanation, was described with reference to specific embodiments. However, the above illustrative discussions are not intended to be exhaustive or to limit the invention to the precise forms disclosed. Many modifications and variations are possible in view of the above teachings. Embodiments have been chosen and described in order to better explain the principles of the invention and its practical applications, so as to enable others skilled in the art to best utilize the invention and various embodiments with various modifications as appropriate for the particular use contemplated.

REFERENCES

[0068] Chen, 2016, Patente U.S. N° 10.120.092[0068] Chen, 2016, U.S. Patent No. 10,120,092

[0069] Loseth H. et al., 2011, Geology, Can hydrocarbon source rock be identified on seismic data? pp. 1167 a 1170[0069] Loseth H. et al., 2011, Geology, Can hydrocarbon source rock be identified on seismic data? pp. 1167 to 1170

[0070] Vernik, L. e Milovac, J., 2011, The Leading Edge, Rock physics of organic shales. pp. 318 a 323[0070] Vernik, L. and Milovac, J., 2011, The Leading Edge, Rock physics of organic shales. pp. 318 to 323

[0071] Bandyopadhyay, K., et al., 2012, SEG Annual Meeting Abstract, Rock Property Inversion in Organic-rich Shale: Uncertainties, Ambiguities, e Pitfalls. pp. 1 a 5[0071] Bandyopadhyay, K., et al., 2012, SEG Annual Meeting Abstract, Rock Property Inversion in Organic-rich Shale: Uncertainties, Ambiguities, and Pitfalls. pp. 1 to 5

[0072] Loseth et al, 2016, Patente U.S. N° 9244182, Method of assessing hydrocarbon source rock candidate.[0072] Loseth et al, 2016, U.S. Patent No. 9244182, Method of assessing hydrocarbon source rock candidate.

Claims

1. Computer-implemented method (100) for characterizing hydrocarbon matrix rock, characterized by the fact that it comprises: a. receiving, into a computer processor (502), a set of seismic data (20) representative of a subsurface volume of interest and a model of the subsurface volume of interest; B. inverting, through the computer processor (502), the seismic data set (20) using the model to generate reservoir attributes (22); w. detrending, via the computer processor (502), the reservoir attributes to produce detrended reservoir attributes and a depth-dependent compaction trend; d. normalizing, via the computer processor (502), the detrended reservoir attributes relative to the depth-dependent compaction trend to generate a trend-normalized reflectivity (26); and is. characterize, through the computer processor (502), the hydrocarbon bedrock based on trend-normalized reflectivity, wherein the characterization includes one or more of TOC - Total Organic Content - estimated, bedrock location, and bedrock thickness , and further comprises generating a 2-D or 3-D map of the hydrocarbon bedrock that represents the one or more of estimated TOC, bedrock location, and bedrock thickness.

2. Method according to claim 1, characterized by the fact that the reservoir attributes include acoustic impedance and Vp-Vs ratio, where Vp is compression speed and Vs is shear speed.

3. Method according to claim 1, characterized by the fact that the trend removal is based on a well log or an earth model.

4. Computer system (500) characterized by the fact that it comprises: one or more processors (502); and memory (506); wherein instructions are stored in memory (506) and configured to be executed by the one or more processors (502), causing the system to perform the method as defined in any one of claims 1 to 3.

5. Non-transitory computer-readable storage medium characterized by the fact that it stores instructions that, when executed by an electronic device with one or more processors (502) and memory (506), cause the device to perform the method as defined in any of claims 1 to 3.