KR20180067650A - 진폭 보존을 갖는 fwi 모델 도메인 각도 스택들 - Google Patents

진폭 보존을 갖는 fwi 모델 도메인 각도 스택들 Download PDF

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Abstract

방법은: 미리 결정된 기판 반사각 범위들에 따라 서브세트들로 분리되는 지진 데이터세트를 획득하는 단계; 밀도에 대해 반전시키거나 각각의 밀도 모델들을 생성하기 위해 서브세트들의 각각에 각각 음향 전 파동장 반전 프로세스를 컴퓨터에 의해 수행하는 단계; 각각의 밀도 모델들을 사용하여, 서브세트들의 각각에 대해 음향 임피던스들을 반사각의 함수로서 생성하는 단계; 및 서브세트들의 각각에 대한 음향 임피던스들을 반사율 섹션들로 컴퓨터를 사용하여 변환하는 단계로서, 그들의 각각의 대역폭에 의해 반사율 섹션들을 표준화하는 단계를 포함하는, 상기 변환 단계를 포함한다.

Description

진폭 보존을 갖는 FWI 모델 도메인 각도 스택들
본 출원은 전체가 여기에 참조로 통합된 발명이 명칭이 진폭 보존을 갖는 FWI 모델 도메인 각도 스택들(FWI MODEL DOMAIN ANGLE STACKS WITH AMPLITUDE RESERVATION)인 2015년 10월 15일에 출원된 미국 가특허 출원 62/241,780의 이익을 주장한다.
발명의 분야
여기에 설명된 예시적인 실시예들은 지구물리학적 탐사의 분야에 관한 것으로, 특히 지구물리학적 데이터 처리에 관한 것이다. 구체적으로, 여기에 설명된 예시적인 실시예들은 FWI 모델 도메인 각도 스택들을 더 효율적으로 생성하는 방법에 관한 것이다.
본 섹션은 본 발명의 예시적인 실시예들과 연관될 수 있는 본 기술의 다수의 양태들을 도입하는 것이 의도된다. 이러한 논의는 본 발명의 특정한 양태들의 더 양호한 이해를 가능하게 하기 위한 프레임워크를 제공하는 것을 돕기 위한 것으로 생각된다. 따라서, 본 섹션은 이러한 관점으로 판독되어야 하고, 반드시 종래 기술의 허용으로서 판독되지 않아야 하는 것이 이해되어야 한다.
지진 탐사의 중요한 목표는 일반적으로 반사면들(reflectors)이라고 불리는 지표면 아래 구조들을 정확하게 이미징하는 것이다. 지진 탐사는 지진 조사(seismic survey)의 수행 동안 원래의 지진 데이터를 획득함으로써 가능해진다. 지진 조사 동안, 지진 에너지는 예를 들면 제어된 폭발에 의해 지하 레벨에서 생성되고 지면에 전달된다. 지진파들은 지하 구조들(underground structure)로부터 반사되고 수진기(geophone)라고 부리는 다수의 센서들에 의해 수신된다. 수진기에 의해 수신된 지진 데이터는 지하 환경의 정확한 맵핑을 생성하도록 처리된다. 처리된 데이터는 이후 탄화수소를 함유할 수 있는 지질학적 형성들을 식별하기 위한 목표로 검토된다.
전 파동장 반전(Full Wavefield Inversion; FWI)은 지표 아래 속성들(속도 또는 밀도와 같은)을 추정하기 위해 사용되는 지구물리학적 방법이다. 종래 방법들에 비하여 더 높은 해상도 및 더 정확한 물리적 성질들에 대해 진보된 것으로 알려진다. FWI 알고리즘의 기본 구성 요소들은 다음과 같이 설명될 수 있다: 시작 지표 아래 물리적 속성 모델을 사용하여, 수치 방식(예를 들면, 유한-차분, 유한-요소 등)을 사용하여 파동 방정식을 풀어서, 합성 지진 데이터가 생성된다. 합성 지진 데이터는 현장 지진 데이터와 비교되고, 두개 사이의 차이를 사용하여, 목적 합수의 값이 계산된다. 목적함수를 최소화하기 위해, 합성 지진 데이터의 새로운 세트를 시뮬레이션하기 위해 사용되는 수정된 지표 아래 모델이 생성된다. 합성 지진 데이터의 이러한 새로운 세트는 목적 함수의 값을 재계산하기 위해 현장 데이터와 비교된다. 목적 함수 최적화 절차는 다른 검색 방향을 발견하기 위해 새로운 업데이트된 모델을 시작 모델로서 사용함으로써 반복되고, 이는 이후 관찰된 데이터를 더 잘 설명하기 위해 모델을 섭동시키기 위해 사용될 것이다. 프로세스는 업데이트된 모델이 관찰된 모델을 만족스럽게 설명한다는 것이 발견될 때까지 계속된다. 목적 함수를 최소화하고 지표 아래 모델을 업데이트하기 위해 전역 또는 국소 최적화 방법이 사용될 수 있다. 공통적으로 사용된 로컬 목적 함수 최적화 방법들은 경사도 검색(gradient search), 공액 경사도들(conjugate gradients), 준-뉴턴(quasi-Newton), 가우스-뉴턴(Gauss-Newton) 및 뉴턴 방법(Newton's method)을 포함하지만, 그로 제한되지 않는다. 공통적으로 사용된 전역 방법들은 몬테 카를로법(MONTE CARLO) 또는 그리드 검색(grid search)을 포함하지만, 그로 제한되지 않는다.
FWI가 지표 아래 속성들을 제공할 것이 예상되지만, FWI에 의해 지진 데이터로부터 정확한 점탄성 속성들(viscoelastic properties)을 직접 추출하는 것은 어렵다. FWI가 합성 파형들로 데이터를 피팅함으로써 속성들을 추정하기 때문에, 이는 파동 방정식이 실제 물리적 특성들을 얼마나 정확하게 설명할 수 있는지, 및 최적화 방법이 상이한 속성들로부터 효과들을 얼마나 잘 분리할 수 있는지에 의존한다. 음향 파동 방정식이 사용될 때, FWI는 데이터세트들에서 이동 시간 정보에 기초하여 P-파 속도 모델들을 생성할 수 있다. 그러나, 진폭 정보는 실제 지구가 점탄성이기 때문에 완전히 이용되지 않고, 음향 모델은 획득된 데이터에서 모든 진폭들을 설명할 수는 없다. FWI가 탄성 임피던스들과 같은 해석 가능한 생성물들을 제공할 것이 예상되는 경우, 탄성 시뮬레이션이 종종 필요하지만 매우 비싸다; 일반적으로 그것은 음향 FWI의 계산 결과의 6배 내지 10배이다. 또한, 전단파 속도에 대한 초기 모델은 제한된 전단파 운동학적 정보와 수집시 종종 좋지 않은 신호 대 잡음 비율 때문에 얻기 힘들다.
탄성 진폭 정보를 사용하는 대안적인 방법은 각도 스택들을 형성하는 것이다. 진폭 대 각도(Amplitude versus angle; AVA) 분석[5]은 탄성 속성들을 추출하기 위해 각도 스택들에서 수행될 수 있다. 키르히호프 구조보정(Kirchhoff migration)으로 생성된 전통적인 AVA 스택들은 전파 동안 진폭 손실을 설명하기 위해 기하학적인 확산 보정들을 필요로 한다. 그러나, 보정 후 진폭이 데이터의 정확한 진폭을 반영하는 것이 보장되지 않는다. 또한, 키르히호프 구조보정은 평탄한 속도 모델을 지지하는 선-추적에 기초하고 높은 콘트라스트 매질에서 실패할 가능성이 있다. 각도 계산들은 지표 아래 구조물들이 복잡할 때 충분히 정확하지 않은 1차원 가정하에 있다. 역시간 구조보정(reverse time migtation; RTM) 기반 각도 스택들[1, 2]은 고-해상도 속도 모델들을 사용하기 위해 더욱 진보된다. 그럼에도 불구하고, 진폭 보존은 여전히 어렵다. Yu Zhang 외(2014)[3]는 이미지 진폭들의 균형을 맞추기 위해 최소-자승 RTM을 보고했다; 그러나, 각도 스택들을 생성할 수 있는 것으로 입증되지 않았다.
본 발명의 목적은 FWI 모델 도메인 각도 스택들을 더 효율적으로 생성하는 방법을 제공하는 것이다.
미리 결정된 지표 아래 반사각 범위들에 따라 서브세트들로 분리되는 지진 데이터세트를 획득하는 단계; 밀도에 대해 반전시키고 각각의 밀도 모델들을 생성하기 위해 서브세트들의 각각에 대한 음향 전 파동장 반전 프로세스를 컴퓨터에 의해 수행하는 단계; 각각의 밀도 모델들을 사용하여 서브세트들의 각각에 대한 음향 임피던스들을 반사각의 함수로서 생성하는 단계; 및 서브세트들의 각각에 대한 음향 임피던스들을 반사율 섹션들로 컴퓨터를 사용하여 변환하는 단계를 포함하고, 상기 변환 단계는 상기 반사율 섹션들을 그들의 각각의 대역폭으로 정규화하는 단계를 포함한다.
이 방법에서, 전 파동장 반전 프로세스들의 각각은 동일한 속도 모델로부터 시작한다.
상기 방법에서, 전 파동장 반전 프로세스들의 각각은 서브세트들에 독립적으로 적용된다.
상기 방법에서, 상기 획득 단계는 반사면 딥핑각들(reflector dipping angles) 및 P파 속도의 정보를 포함하는 데이터 마스크를 사용하여 샷 수집물을 서브 세트들로 분할하는 단계를 포함한다.
상기 방법은, 반사율 섹션들의 각각에 대해, 모든 반사율 섹션들에 동일한 위치에 적용되는 적어도 하나의 로컬 윈도우 내에서 평균 스펙트럼을 계산하기 위해 푸리에 변환, 이산 푸리에 변환, 또는 고속 푸리에 변환을 사용하는 단계; 및 각 평균 스펙트럼에 대한 대역폭을 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 방법에서, 대역폭을 결정하는 단계는 10-dB 포인트들 사이의 거리에 기초한다.
상기 방법에서, 대역폭을 결정하는 단계는 가장 가파른 기울기를 갖는 포인트들 사이의 거리에 기초한다.
상기 방법에서, 평균 스펙트럼은 복수의 로컬 윈도우 내에서 계산되고, 평균화된다.
상기 방법은 복수의 각도들에서 반사율 값들을 결정하는 단계 및 보간법에 의해 각도-대-진폭 곡선을 구성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 방법은 반사율 섹션들을 사용하여 탄화수소 생성을 관리하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 방법에서, 탄화수소 생성을 관리하는 단계는 반사율 섹션들에 의해 적어도 부분적으로 결정된 위치에 웰(well)을 파는 단계를 포함한다.
컴퓨터로 실행될 때 컴퓨터가 방법을 구현하게 하는 명령들로 인코딩된 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 있어서, 상기 방법은: 미리 결정된 지표 아래 반사각 범위들에 따라 서브세트들로 분리된 지진 데이터세트를 획득하는 단계; 밀도에 대해 반전시키고 각각의 밀도 모델들을 생성하기 위해, 서브세트들의 각각에 대한 음향 전 파동장 반전 프로세스를 컴퓨터에 의해 수행하는 단계; 각각의 밀도 모델들을 사용하여, 서브세트들의 각각에 대한 음향 임피던스들을 반사각의 함수로서 생성하는 단계; 및 서브세트들의 각각에 대한 음향 임피던스들을 반사율 섹션들로 컴퓨터를 사용하여 변환하는 단계를 포함하고, 상기 변환 단계는 상기 반사율 섹션들을 그들의 각각의 대역폭으로 정규화하는 단계를 포함한다.
본 발명은 다양한 수정들 및 대안적인 형태들이 가능하지만, 그의 특정 실시 예들이 도면들에 도시되었고 여기에 상세하게 설명된다. 그러나, 본 명세서의 특정 예시적인 실시예에 대한 설명은 여기에 개시된 특정 형태들로 본 개시를 한정하려는 것이 아니라, 반대로, 본 개시는 첨부된 청구 범위에 의해 정의된 모든 수정들 및 등가물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 도면들이 반드시 본 발명의 예시적인 실시예들의 원리들을 명확하게 예시할 때 강조되어지는 것으로, 반드시 비례하는 것이 아님이 이해되어야 한다. 또한, 특정 치수들은 시각적으로 그러한 원칙들을 전달하는 데 도움이 되도록 과장될 수 있다.
도 1은 FWI AVA 스택들을 생성하기 위한 예시적인 방법을 도시하는 도면.
도 2는 산란각들에 의한 스펙트럼 확산 효과를 도시하는 도면.
도 3a는 단일 샷 수집물을 도시하는 도면.
도 3b는 5개의 상이한 각도 범위들로 뮤트되는 단일 샷 수집물을 도시하는 도면.
도 4a는 음향 FWI를 갖는 각도 스택들을 도시하는 도면.
도 4b는 콘볼루션들을 갖는 각도 스택들을 도시하는 도면.
도 5는 일관성을 나타내기 위해 중첩된 도 4a 및 도 4b의 각 각도 스택으로부터의 수직선들을 도시하는 도면.
예시적인 실시예들이 여기에 기재된다. 그러나, 이하의 설명이 특정 실시예에 특정적인 정도까지, 이는 단지 예시적인 목적들을 위한 것이며 단지 예시적인 실시예들의 설명을 제공한다. 따라서, 본 발명은 아래에 설명된 특정 실시예들에 한정되지 않고, 오히려 첨부된 청구 범위의 진정한 사상 및 범위 내에 있는 모든 대안들, 수정들 및 등가물들을 포함한다.
여기에 기술된 예시적인 실시예들은 : 1) 복잡한 지질학적 특징을 갖고 견고할 수 있고; 2) 진폭 대 각도 정보를 보존할 수 있고; 3) 탄성 FWI보다 저렴할 수 있는 방법을 제공한다. 제안된 FWI 모델 도메인 각도 스택은 서로 다른 음향 모델들에 대해 서로 다른 각도 범위의 데이터세트들을 반전시킴으로써 생성될 수 있다. 진폭 보존은 데이터 피팅 프로세스를 통해 달성될 수 있고 각도 계산은 포인팅 벡터들(Poynting vectors)을 사용하여 더 정확하다. 포인팅 벡터는 등방성 및 이방성 매질들에서 신체파들, 계면파들, 유도파들 및 불균일한 파들에 대한 에너지 흐름을 설명한다. 포인팅 벡터는 자연스럽게 고해상도 FWI 속도 모델들을 이용한다. FWI 워크플로우의 통합부로서 구현될 때, 현재의 기술적 이점은 플랫폼들을 변경하지 않고 FWI 제품 각도 스택들을 활용할 수 있다. 더 중요하게는, 예적인 방법은 모델링 엔진의 불완전한 물리적 속성들에 국한되지 않는다.
본 기술적 진보의 예시적인 실시예들은 FWI를 사용하여 모델 도메인 진폭 보존 각도 스택들을 생성한다. 유리하게도, 본 기술적 진보는 음향 시뮬레이션들만을 사용할 수 있지만, 획득된 지진 데이터의 전체 오프셋들에 적용될 수 있다. 하나의 음향 모델을 사용하여 모든 종류의 물리적 속성들을 포함하는 모든 데이터에 맞출 수는 없다. 그러나, 데이터세트들이 반사각들로 구분된 경우, 각 각도마다 데이터를 설명할 수 있는 음향 모델이 있다. 모든 모델이 결합된 상태에서, 임피던스 모델은 반사각의 함수로 형성된다: I(θ). 음향 임피던스는 지진 에너지가 지표 아래 환경의 특정 부분을 통과하는 용이성의 측정치이다. 당업자는 음향 임피던스가 밀도와 지진 속도의 곱으로서 정의될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 임피던스로부터, 반사율은 각도의 함수로서 도출될 수 있다: R(θ), 이는 정확하게 AVA의 정의이다.
실제로, R(θ)의 연속적인 형태를 발견할 필요는 없다. 대신, R(θ)은 여러 각도들에서 결정될 수 있고, AVA 곡선은 보간법으로 재구성될 수 있다.
도 1은 FWI AVA 스택들을 생성하기 위한 일 예시적인 방법을 도시한다. 단계(101)에서, 수집된 지진 데이터로부터 생성된 단일 샷 수집물일 수 있는 처리된 데이터가 획득된다. 이러한 처리된 데이터는 당업자에게 공지된 종래 기술들에 따른 상태에 있는 지진 데이터이다. 단계(102)에서, 샷 수집물은 수 개의 서브세트들로 분할된다. 각 서브세트는 비교적 작은 범위의 반사 각도들 내에 있다. 이는 반사면 딥핑각들과 P파 속도의 정보를 포함하는 주의깊게 설계된 데이터 마스크들을 사용하여 달성될 수 있다. 딥핑각들과 P파 속도로, 각각의 반사각에서 지표 아래 지점들의 각각으로부터의 데이터에서 반사파의 오프셋 및 시간을 구하기 위해 선-추적 방법이 사용될 수 있다. 데이터 마스킹은 원하는 부분(즉, 원하는 각도 범위) 만 후속 처리를 위해 이용가능하도록 원래 데이터의 일부를 숨기는 프로세스이다. 첨부된 도면에 도시된 각도 범위들은 단지 예시적인 것이며, 다른 각도 범위들이 사용될 수 있다. 더욱이, 각도 범위들의 수는 샷 수집물이 더 많거나 적은 섹션들로 나뉠 수 있기 때문에 또한 예시적이다.
단계(103)에서, 단계(102)에서 생성된 데이터 서브세트들의 각각에 음향 FWI가 인가되어 음향 임피던스들을 독립적으로 얻는다. 당업자는 음향 FWI에 익숙하고, 이 프로세스의 더 이상의 세부 사항은 생략된다. 모든 반전들은 동일한 속도 모델로부터 시작될 수 있고 속도 모델 구축이 이미 완료되고 충분히 정확하다고 가정할 때 이 프로세스에서 운동학들이 업데이트되지 않는다. 모델 업데이트들은 데이터 진폭만 설명하는 것으로 여겨진다. 반전 후, 이들 임피던스들로 시뮬레이션된 합성 파형들이 실제 데이터에 잘 맞아서 진폭 정보가 모델 도메인에서 보존된다. 각각의 임피던스 모델은 데이터 마스크들에 의해 제한된 반사각들의 특정 범위의 데이터만 설명할 수 있다. 하나의 각도 범위 내에서, 중간각(mid angle)은 반사율의 공칭각이 되도록 선택될 수 있다. 이는 반전에서 경사도를 형성할 때 포인팅 벡터[2]를 사용하여 추가로 보장되어서, 경사도가 공칭 각도에서의 반사들에 가장 민감하다. 포인팅 벡터들은 유한 차분 시뮬레이션 및 경사도 계산 동안 파 전파 방향들을 분리하는 데 사용된다. 데이터 분리는 선-이론에 기초하여 수행될 수 있다. 포인팅 벡터는 파동 이론을 기초하므로, 데이터 분리의 정확성을 확인하는 데 도움이 될 수 있다.
본원에서 사용되는 용어 속도 모델, 밀도 모델, 또는 물리적 속성 모델은 수들의 어레이, 일반적으로 3-D 어레이를 지칭하며, 모델 파라미터라 불리는 각각의 수는 셀 내의 속도, 밀도 또는 다른 물리적 속성의 값일 수 있고, 지표 아래 영역은 계산 목적들을 위해 분리된 셀들로 개념적으로 분할된다.
반전 후에, 밀도 및 속도 모두가 알려지고, 임피던스가 밀도 및 속도의 함수이기 때문에, 단계(104)는 음향 FWI의 결과들로부터 임피던스를 결정할 수 있다.
음향 FWI에서, 데이터 진폭들을 맞추기 위해 P파 속도 및 밀도인 두 개의 파라미터들이 반전될 수 있다. P파 속도는 종종 L-2 놈 유형의 목적 함수가 사용될 때 진폭과 이동 시간에 맞추기 위해 선택된다. 그러나, 밀도는 반사율 반전에 더 좋은 파라미터일 수 있다. 밀도는 P파 속도보다 훨씬 간단한 AVA 응답을 갖는다. Aki-Richards 방정식에 설명된대로:
Figure pct00001
여기서 Δρ는 밀도 섭동이고, Δα는 P파 속도 섭동이고, 밀도는 각도에 따라 변하지 않는 일정한 AVA 응답을 갖는다[6]. 이는, 밀도 섭동이 특정각 θ에서 데이터 진폭에 맞게 반전될 때, 섭동의 값은 θ의 실제 값과 상관없이 각도 θ에서 반사율을 직접 나타낸다. 반대로, R(θ)을 획득하기 위해, P파 속도의 교란이 사용된다면,
Figure pct00002
의 보정을 적용할 필요가 있다. 더욱이, 수식[1]은 섭동이 약할 때만 유효하고, 섭동이 강할 때, 보정이 명확한 형식을 갖지 않는다. 밀도의 경우, 일정한 AVA 응답은 모든 경우들에 대해 유효하다.
음향 임피던스들이 획득된 후, 이들은 단계(105)에서 반사 섹션들(P-P 반사율)으로 성형되거나 변환될 수 있다. 반사율 섹션들은 공간에 대한 음향 임피던스의 미분(또는 보다 일반적으로 수직 미분, 어떤 경우들에는 시간일 수 있음)으로부터 근사적으로 결정될 수 있다. 그러나, 상이한 각도들, 즉 "스트레치(stretch)"에 걸친 반사율 스펙트럼의 균형을 맞추기 위한 하나 이상의 단계가 존재한다. 도 1은 동일한 단계에서 "형상" 및 "스트레치"를 도시하지만, 반드시 동시에 수행되는 것은 아니다.
구조보정에서 웨이브릿 스트레칭 효과와 유사하게, 상이한 반사각들의 데이터로부터 획득된 반사율들은 상이한 해상도들을 갖는다. 대역제한된 데이터(
Figure pct00003
)만이 존재하기 때문에(
Figure pct00004
및
Figure pct00005
는 데이터에 존재하는 최소 및 최대 주파수들이다), 각각의 θ에서, 반사율 스펙트럼은 단지 도 2에 도시된 파수 도메인에서
Figure pct00006
내지
Figure pct00007
로 샘플링된다. 파수 도메인에서 상이한 대역폭은 공간 도메인에서 상이한 진폭을 초래한다. 실제 반사율 값들(R(θ1), R(θ2))이 동일하다고 가정하면, 역 반사율들 사이의 관계는
Figure pct00008
이다. 따라서, 모델 도메인에서 데이터 AVO를 보존하기 위해, cosθ의 팩터로 나눔으로써 스펙트럼 스트레치를 보상할 필요가 있다. 실제로, 단일 반사각의 데이터를 사용하는 것은 어렵다. 따라서, 보상 팩터를 획득하는 대안적인 방식은 반사율의 대역폭을 측정하는 것이다. 모든 반사율 섹션들에 대하여, 푸리에 변환을 사용하여 동일한 섹션에서 모든 섹션에 적용되는 로컬 윈도우 내에서 평균화된 스펙트럼을 계산할 수 있다. 이것은 모든 섹션들에서 위치들이 동일하면 여러 위치에서 수행되고 평균화될 수 있다. 푸리에 변환이 선호될 수 있지만, FFT 또는 DFT와 같은 다른 변환들이 사용될 수 있다. 대역폭은 예를 들어 10dB 포인트들 사이의 거리로 정의될 수 있다. 그러나, 다른 대역폭 측정치들(즉, 3dB 포인트들, 반치전폭(full-width half maximum), 가장 가파른 기울기의 포인트 등)가 사용될 수 있지만, 10-dB 포인트들 사이의 거리가 바람직할 수 있다. 이후, 단계(105)를 완료하고 "스트레치"를 보상하기 위해, 반사율 진폭에 대한 스펙트럼 스트레칭 효과가 보정되도록 각각의 반사율 섹션이 자체 대역폭에 의해 정규화된다.
도 1의 방법의 최종 출력(단계(106))은 상이한 각도들에 대한 반사율 스택들이다.
본 기술적 진보는 SEG SEAM Phase I 모델로부터 추출된 2-D 슬라이스로 생성된 합성 데이터세트에 적용되었다. 압력 데이터는 최대 4km 오프셋의 스트리머(streamer)들로 시뮬레이션된다. 흡수 경계 조건은 수면상에 사용된다. 따라서 자유 곡면 관련 배수가 데이터에 존재하지 않는다. 도 3a에 도시된 바와 같이, 단일 샷 수집물은 점선들(301, 302, 303, 304, 305)에 의해 5개의 섹션으로 분할되고, 이는 다음의 각도 범위들에 대응한다: 0-10; 10-20; 20-30; 30-40; 40-50도. 각도 범위들이 반드시 중첩될 필요는 없다. 5개의 데이터 마스크들은 이들 라인들(301-305)에 기초하여 설계되고, 각각은 10도의 반사각을 포함한다. 따라서, 도 3b에 도시된 바와 같이 5개의 데이터 서브세트들이 생성된다(단계(102)를 참조). 동일한 속도 모델로부터 시작하여, 각각의 서브세트들을 각각 사용하여 음향 FWI가 수행된다(단계(103)를 참조). 반전 후의 결과적인 음향 임피던스들(단계(104)를 참조)는 반사율 섹션들(단계(106)를 참조) 내로 "성형" 및 "스트레치"(단계(105) 참조)되고, 도 4a의 패널들에 도시된다. 마지막 패널의 갭 영역(401)은 깊은 부분으로부터의 큰 각도 반사가 획득 오프셋의 외부에 있기 때문이다. 결과들의 품질을 검증하기 위해, 실제 반사율 섹션들은 지진 웨이브릿과 반사율 시퀀스들 사이의 컨볼루션(convolution)에 의해 생성되고, 도 4b에 도시된다. 반사율 시퀀스들은 Zoeppritz 방정식[4] 및 실제 합성 모델을 사용하여 계산된다. 도 4a와 도 4b에서 AVA는 일관성이 있는 것처럼 보인다. 더욱 정밀한 조사를 위해, 모델 도메인 스택들로부터의 5개의 수직선들(402a, 403a, 404a, 405a, 406a) 및 컨볼루션 섹션들로부터의 다섯 개(402b, 403b, 404b, 405b, 406b)가 도 5에 중첩되어 일관성을 보여준다. 모든 각도들 및 모든 깊이들에서 FWI 모델 도메인 스택들이 컨볼루션 스택들에 비해 매우 유사한 진폭들을 갖는 것이 분명하다. 복잡한 지질학적 특징을 통해 워크플로우가 안정적이고 정확하다는 것을 보여준다.
최종 반사율은 탄화수소 탐사의 관리 및/또는 지표 아래의 해석에 사용될 수 있는 지표 아래 이미지의 일 예이다. 본 문서에서 사용된 탄화수소 관리에는 탄화수소 추출, 탄화수소 생성, 탄화수소 탐사, 잠재적인 탄화수소 자원 식별, 웰 위치 식별, 웰 주입 및/또는 추출 속도 결정, 저장소 연결성 식별, 탄화수소 자원들의 획득, 배치 및/또는 폐기, 사전 탄화수소 관리 결정들 및 기타 탄화수소 관련 행위 또는 활동들의 리뷰를 포함한다.
모든 실제 적용에서, 현재의 기술적 발전은 여기의 개시 내용에 따라 프로그래밍된 컴퓨터와 함께 사용되어야 한다. 바람직하게, FWI를 효율적으로 수행하기 위해, 컴퓨터는 당업자에게 공지된 고성능 컴퓨터(HPC)이다. 이러한 고성능 컴퓨터들은 전형적으로 노드들의 클러스터들을 포함하고, 각각의 노드는 병렬 계산을 허용하는 다수의 CPU들 및 컴퓨터 메모리를 구비한다. 모델들은 대화형 시각화 프로그램들 및 모니터들 및 프로젝터들과 같은 연관된 하드웨어를 사용하여 시각화 및 편집될 수 있다. 시스템의 아키텍처는 가변적일 수 있으며, 논리 동작들을 실행하고 현재의 기술적 진보에 따라 출력을 디스플레이할 수 있는 임의의 수의 적절한 하드웨어 구조들로 구성될 수 있다. 당업자는 크레이(Cray) 또는 IBM으로부터 이용 가능한 적합한 슈퍼퓨터들을 알고 있다.
참고 문헌들
하기 참조 문헌들은 그 전체가 참고 문헌으로 인용된다 :
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[5] 응용 지구 물리학 백과사전, R.E. Sheriff, 4판, SEG, 2002, p. 12; 및
[6] Aki, K 및 Richards, P (2002) 정량적 지진학, 제2판, University Science Books, p. 148.

Claims (12)

  1. 방법에 있어서,
    미리 결정된 지표 아래 반사각 범위들에 따라 서브세트들로 분리되는 지진 데이터세트를 획득하는 단계;
    밀도에 대해 반전시키고 각각의 밀도 모델들을 생성하기 위해 세브세트들의 각각에 음향 전 파동장 반전 프로세스(acoustic full wavefield inversion process)를 컴퓨터에 의해 각각 수행하는 단계;
    상기 각각의 밀도 모델들을 사용하여, 상기 서브세트들의 각각에 대한 음향 임피던스들을 반사각의 함수로서 생성하는 단계; 및
    상기 서브세트들의 각각에 대한 상기 음향 임피던스들을 반사율 섹션들로 컴퓨터를 사용하여 변환하는 단계로서, 상기 변환 단계는 그들의 각각의 대역폭에 의해 상기 반사율 섹션들을 정규화하는 단계를 포함하는, 상기 변환 단계를 포함하는, 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 전 파동장 반전 프로세스들의 각각은 동일한 속도 모델로부터 시작하는, 방법.
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 전 파동장 반전 프로세스들의 각각은 상기 서브세트들에 독립적으로 적용되는, 방법.
  4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 획득 단계는 반사면 딥핑 각도들(reflector dipping angles) 및 P파 속도의 정보를 포함하는 데이터 마스크를 사용함으로써 샷 수집물을 서브세트들로 분할하는 단계를 포함하는, 방법.
  5. 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 반사율 섹션들의 각각에 대해, 모든 반사율 섹션들에 대해 동일한 위치에서 적용되는 적어도 하나의 로컬 윈도우 내에서 평균 스펙트럼을 계산하기 위해 푸리에 변환, 이산 푸리에 변환 또는 고속 푸리에 변환을 사용하는 단계 및 각각의 평균 스펙트럼에 대한 대역폭을 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 대역폭을 결정하는 단계는 10-㏈ 포인트들 사이의 거리에 기초하는, 방법.
  7. 제 5 항에 있어서,
    상기 대역폭을 결정하는 단계는 가장 가파른 기울기를 갖는 포인트들 사이의 거리에 기초하는, 방법.
  8. 제 5 항에 있어서,
    상기 평균 스펙트럼은 복수의 로컬 윈도우들 내에서 계산되고 평균되는, 방법.
  9. 제 1 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항에 있어서,
    복수의 각도들에서 반사율 값들을 결정하는 단계 및 보간법에 의해 각도 대 진폭 곡선을 구성하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  10. 제 1 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 반사율 섹션들을 사용하여 탄화수소 생성을 관리하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  11. 제 1 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 탄화수소 생성을 관리하는 단계는 상기 반사율 섹션들에 의해 적어도 부분적으로 결정된 위치에 웰을 파는 단계를 포함하는, 방법.
  12. 명령들로 인코딩된 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서, 상기 명령들은 컴퓨터에 의해 실행될 때 상기 컴퓨터가 방법을 구현하게 하는, 상기 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 있어서,
    상기 방법은:
    미리 결정된 지표 아래 반사각 범위들에 따라 서브세트들로 분리되는 지진 데이터세트를 획득하는 단계;
    밀도에 대해 반전시키고 각각의 밀도 모델들을 생성하기 위해 서브세트들의 각각에 대해 각각 음향 전 파동장 반전 프로세스를 컴퓨터에 의해 수행하는 단계;
    상기 각각의 밀도 모델들을 사용하여, 상기 서브세트들의 각각에 대한 음향 임피던스들을 반사각의 함수로서 생성하는 단계; 및
    상기 서브세트들의 각각에 대한 상기 음향 임피던스들을 각각의 섹션들로 컴퓨터를 사용하여 변환하는 단계로서, 그들의 각각의 대역폭에 의해 상기 반사율 섹션들을 정규화하는 단계를 포함하는, 상기 변환 단계를 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
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