KR20190034259A - 클라스레이트 퇴적물을 정량화하기 위한 방법 및 시스템 - Google Patents
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Abstract
탄성파로부터 표면 아래의 클라스레이트 퇴적물을 정량화하는 다양한 실시예가 제공된다. 하나의 실시예에서, 방법은 풀-업(pull-up)의 최댓값 및 최솟값을 결정하고 - 풀-업은 풀-업을 포함하는 디지털 이미지로부터 옴 - , 풀-업을 야기하는 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력 및 배경 퇴적물의 음파 속력을 추정하며 - 상기 클라스레이트 퇴적물과 배경 퇴적물은 상이함 - , 풀-업 최댓값, 풀-업의 최솟값, 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력, 및 배경 퇴적물의 음파 속력을 이용해 총 클라스레이트 두께(gross clathrate thickness)를 계산하고, 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력을 이용해 클라스레이트 농도 값과의 관계를 확립하며, 총 클라스레이트 두께와 클라스레이트 농도 값의 곱을 이용해 순 클라스레이트 두께(net clathrate thickness)를 결정할 때, 컴퓨팅 시스템을 이용하는 단계를 포함한다. 또한 히드로카본을 생산하는 실시예가 제공된다.
Description
본 발명은 클라스레이트(clathrate) 퇴적물의 정량화와 관련된다.
히드로카본, 가령, 석유 및 천연 가스의 존재를 식별하는 것은 히드로카본 시스템을 검출하기 위해 표면 아래 데이터를 이용하는 것에 의존한다. 이러한 시스템과 연관된 히드로카본 퇴적물을 추출하기 위해, 일반적으로 지구과학자들은 웰을 배치 및 시추할 위치(주입부 및 생산부), 웰로의 일관된 유체 흐름을 보장하는 방법, 및 위험부담을 감소시키는 방법을 결정한다.
시추 공정 동안 직면하는 퇴적물의 세트가 얕은 표면 아래에 일반적으로 존재하는 동결된 기체 누적물인 클라스레이트라고 알려진 화합물의 군이다. 클라스레이트 퇴적물은 기존에는 시추 위험물로 간주되었지만, 현재는 가능한 씰(seal) 및 자원으로 여겨진다.
전세계적으로 클라스레이트 내에 격리된 메탄의 현재 추정치는 100,000 내지 5,000,000 TCF이며, 가장 자주 인용되는 추정치는 700,000 TCF(남극 또는 고산 영구동토 지역의 임의의 하이드레이트를 제외한 숫자)이다. 최저 추정치가 방대한 가능성 있는 새로운 에너지 자원을 나타내더라도, 미국에서 소비되는 천연가스의 양의 4,000배 또는 전 세계의 입증된 가스 자원의 18배를 초과하는 것과 동일하다.
클라스레이트는 하나의 분자 성분(호스트 분자)으로 구성된 격자 구조가 또 다른 분자 성분(게스트 분자)을 가두거나 둘러싸는 물질이며, 이들은 결정형 구조를 닮았다. 클라스레이트는 클라스레이트 안정성 지대 내 심해(해양)와 영구동토(육지) 지역에서 비교적 저온 및 비교적 고압 환경에서 발견될 수 있다. 이러한 메커니즘으로 많은 양의 히드로카본 가스가 압축되어 있다. 예를 들어, 1 세제곱 미터의 천연가스 하이드레이트가 표준(표면) 온도 및 압력 조건에서 대략 0.8 세제곱 미터의 물 및 일반적으로 164 세제곱 미터의 천연가스를 포함한다.
클라스레이트 안정성 지대의 두께는 온도, 압력, 조성 및 하이드레이트-형성 가스의 가용성, 기저 지질 조건, 수심, 염도, 및 그 밖의 다른 요인들에 따라 달라진다. 클라스레이트 안정성 지대는 상단 및 바닥을 갖는 간격이다. 지대 내에 히드로카본이 존재하는 경우, 이들은 동결된 상태로 발생하는 것이 일반적이다. 클라스레이트 안정성 지대 아래에서, 증가된 압력 및 온도가 히드로카본을 기체 상태가 되게 한다. 구역의 상단은 종종 해저(해수에서 침전물로의 전이로 정의된다).
탄성파 데이터(seismic data)로부터 클라스레이트 퇴적물을 식별하기 위한 현재의 기술 상태는 클라스레이트 안정성 지대의 하단(base)을 대신하여 해저 모방 반사면(BSR: bottom simulating reflector)을 이용하는 것에 의존한다(도 1a). BSR은 자신의 위에서의 동결 기체(클라스레이트)에서 자신 아래에서의 자유 기체로의 (가령, 고체에서 기체로의) 급격한 상 변화를 상술하는 것으로 여겨진다. BSR을 이용해 클라스레이트 안정성 지대의 바닥을 묘사하는 한 가지 단점은 BSR이 종종 어떠한 클라스레이트 퇴적물도 존재하지 않는 곳에 존재하거나, 그 반대의 경우가 발생한다는 것이다(도 1b).
덧붙여, 클라스레이트 퇴적물을 정량화하기 위한 현재의 기술 상태는 추정된 클라스레이트 부피 및 포화도를 모델링하는 것, 또는 적어도 하나의 웰을 시추함으로써 직접 측정을 취하는 것에 의존한다. 두 기법 모두 보통은 1차원(1D)으로 수행되며, 따라서 클라스레이트 퇴적물 자체의 3차원(3D) 부피를 고려하지 않는다.
따라서 클라스레이트 퇴적물을 정량화하는 개선된 방식이 필요하다.
탄성파 데이터로부터 표면 아래의 클라스레이트 퇴적물을 정량화하는 다양한 실시예가 제공된다. 하나의 실시예에서, 탄성파 데이터로부터 표면 아래의 클라스레이트 퇴적물을 정량화하는 방법이 제공되며 상기 방법은 컴퓨팅 시스템을 이용해 이뤄지는 풀-업(pull-up)의 최댓값 및 최솟값을 결정하는 단계 - 풀-업은 풀-업을 포함하는 디지털 이미지로부터 옴 - , 풀-업을 야기하는 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력 및 배경 퇴적물의 음파 속력을 추정하는 단계 - 상기 클라스레이트 퇴적물과 배경 퇴적물은 상이함 - , 풀-업 최댓값, 풀-업의 최솟값, 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력, 및 배경 퇴적물의 음파 속력을 이용해 총 클라스레이트 두께를 계산하는 단계, 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력을 이용해 클라스레이트 농도 값과의 관계를 확립하는 단계, 및 총 클라스레이트 두께와 클라스레이트 농도 값의 곱을 이용해 순 클라스레이트 두께를 결정하는 단계를 포함한다.
하나의 실시예에서, 탄성파 데이터로부터 표면 아래의 클라스레이트 퇴적물을 정량화하는 시스템으로서, 상기 시스템은 프로세서, 및 상기 프로세서와 통신 가능하게 연결된 메모리를 포함하며, 상기 메모리는 컴퓨터 실행 명령을 포함하고, 상기 명령은 실행될 때, 프로세서로 하여금 풀-업의 최댓값 및 최솟값을 결정하는 단계 - 상기 풀-업은 풀-업을 포함하는 디지털 이미지로부터 옴 - , 풀-업을 야기하는 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력 및 배경 퇴적물의 음파 속력을 추정하는 단계 - 상기 클라스레이트 퇴적물과 배경 퇴적물은 상이함 - , 풀-업의 최댓값, 풀-업의 최솟값, 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력, 및 배경 퇴적물의 음파 속력을 이용해 총 클라스레이트 두께를 계산하는 단계, 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력을 이용해 클라스레이트 농도 값과의 관계를 확립하는 단계, 총 클라스레이트 두께와 클라스레이트 농도 값의 곱을 이용해 순 클라스레이트 두께를 결정하는 단계를 수행하게 한다.
하나의 실시예에서, 컴퓨터 판독형 매체가 컴퓨터 실행 명령을 저장하고, 상기 명령은 컴퓨팅 시스템에 의해 실행될 때, 컴퓨팅 시스템으로 하여금, 탄성파 데이터로부터 표면 아래의 클라스레이트 퇴적물을 정량화하는 방법을 수행하게 하고, 상기 방법은 풀-업의 최댓값 및 최솟값을 결정하는 단계 - 상기 풀-업은 풀-업을 포함하는 디지털 이미지로부터 옴 - , 풀-업을 야기하는 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력 및 배경 퇴적물의 음파 속력을 추정하는 단계 - 상기 클라스레이트 퇴적물과 배경 퇴적물은 상이함 - , 풀-업의 최댓값, 풀-업의 최솟값, 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력, 및 배경 퇴적물의 음파 속력을 이용해 총 클라스레이트 두께를 계산하는 단계, 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력을 이용해 클라스레이트 농도 값과의 관계를 확립하는 단계, 총 클라스레이트 두께와 클라스레이트 농도 값의 곱을 이용해 순 클라스레이트 두께를 결정하는 단계를 포함한다.
하나의 실시예에서, 히드로카본을 생산하는 방법이 클라스레이트 퇴적물에 대한 순 클라스레이트 두께를 획득하는 단계를 포함하며 순 클라스레이트 두께는 다음의 단계에 의해 생성됨: 풀-업의 최댓값 및 최솟값을 결정하는 단계 - 풀-업은 풀-업을 포함하는 디지털 이미지로부터 옴 - , 풀-업을 야기하는 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력 및 배경 퇴적물의 음파 속력을 추정하는 단계 - 상기 클라스레이트 퇴적물과 배경 퇴적물은 상이함 - , 풀-업의 최댓값, 풀-업의 최솟값, 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력, 및 배경 퇴적물의 음파 속력을 이용해 총 클라스레이트 두께를 계산하는 단계, 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력을 이용해 클라스레이트 농도 값과의 관계를 확립하는 단계, 및 총 클라스레이트 두께와 클라스레이트 농도 값의 곱을 이용해 순 클라스레이트 두께를 결정하는 단계 - 순 클라스레이트 두께는 클라스레이트 퇴적물 내 클라스레이트의 양을 가리킴 - . 또한 상기 방법은 클라스레이트 퇴적물의 양을 기초로 웰보어 위치에 대한 결정을 하고, 웰보어 위치에서 웰보어를 시추하며, 상기 웰보어를 통해 히드로카본을 생산하는 단계를 포함한다.
본 명세서에 기재된 그 밖의 다른 특징이 첨부된 도면과 함께 다음의 상세한 설명을 읽을 때 해당 분야의 통상의 기술자에게 더 쉽게 명백해질 것이다.
도 1a는 BSR이 클라스레이트 존재를 가리키는 예시도이다. 도 1b는 BSR이 클라스레이트 존재를 가리키지 않는 예시도이다.
도 2는 클라스레이트 퇴적물을 식별 및 정량화하기 위한 컴퓨팅 시스템의 하나의 실시예를 도시한다.
도 3은 탄성파 데이터로부터 표면 아래의 클라스레이트 퇴적물을 식별하는 방법의 하나의 실시예를 도시하는 흐름도이다.
도 4는 해저가 식별된 단면 탄성파 데이터의 하나의 예시를 도시한 디지털 이미지이다.
도 5는 지표 또는 해저 디지털 이미지의 하나의 예시를 도시하는 디지털 이미지이다. 더 구체적으로 도 5는 해저 디지털 이미지(양방향 이동 시간-TWTT)의 3D 뷰와 도 4의 단면의 탄성파 데이터를 도시한다.
도 6a, 6b, 및 6c는 클라스레이트 안정성 지대를 결정하기 위한 기법의 하나의 실시예를 도시한다. 더 구체적으로, 도 6a는 온도를 확립하기 위한 기법의 일부분을 도시한다. 도 6b는 기체 안정성 곡선을 중첩하기 위한 기법의 일부분을 도시한다. 도 6c는 클라스레이트 안정성 지대를 묘사하기 위한 기법의 일부분을 도시한다.
도 7은 결정될 수 있는 클라스레이트 안정성 지대의 하나의 예시를 개략적으로 표현한다.
도 8은 TWTT로 디스플레이되는 횡방향으로 넓은 표면 아래 이미지(3D)의 하나의 예시를 도시하는 디지털 이미지이다.
도 9는 심도로 변환된 도 8과 동일한 디지털 이미지이다.
도 10a는 연관된 기저 풀-업을 갖는 얕은 표면 아래의 클라스레이트-충전된 모래의 일례의 이미지이다. 회색선이 풀-업의 바닥을 묘사한다. 도 10b는 횡방향으로 넓은 표면 아래 디지털 이미지를 필터링함으로써 계산된 풀-업을 고립시키는 방법의 일례를 단면으로 도시한다.
도 11은 풀-업 디지털 이미지의 일례를 도시하는 디지털 이미지이다.
도 12a는 풀-업 디지털 이미지(2D)의 일례와 함께 탄성파 단면(TWTT)을 도시한다. 도 12b, 12c, 12d, 12e, 12f 및 12g는 풀-업이 있는 탄성파 단면의 추가 예를 도시하며, 이때 화살표가 얕은 표면 아래의 원으로 도시된 클라스레이트-충전된 모래를 가리킨다.
도 13a는 도 13b의 클라스레이트-충전된 모래 및 도 13c의 풀-업을 도시한다. 도 13b는 진폭 및 임피던스를 기초로 하는 조립질 침전물 디지털 이미지의 하나의 예시인 디지털 이미지의 3D 뷰를 도시한다. 도 13c는 풀-업 디지털 이미지의 일례인 디지털 이미지의 3D 뷰이다.
도 14a는 도 13b의 조립질 침전물 디지털 이미지와 도 13c의 풀-업 디지털 이미지를 중첩함으로써 생성된 조합된 디지털 이미지의 일례의 디지털 이미지이다. 도 14b는 조립질 침전물 디지털 이미지의 실제 예시, 풀-업 디지털 이미지의 실제 예시, 및 겹침 영역을 갖는 조합된 디지털 이미지의 실제 예시를 도시한다.
도 15a는 TWTT의 풀-업의 예시를 도시한다. 도 15b는 심도로 변환된 풀-업을 도시하며, 해저의 영향이 제거된다. 따라서 도 15a 내지 15b는 시간-심도 변환을 도시한다.
도 16a는 예시적 클라스레이트 퇴적물 및 2개의 예시적 웰의 위치를 도시하며, 웰 A는 비-클라스레이트 침전물에 위치하고, 웰 B는 클라스레이트-충전된 침전물을 교차한다. 도 16b는 웰 A(비-클라스레이트 침전물)의 음파 속력의 선형 증가를 도시하며, 도 16c는 웰 B(클라스레이트 침전물)의 음파 속력의 비선형 증가를 도시한다. 따라서 도 16a, 16b, 및 16c가 음파 속력에 대한 클라스레이트 퇴적물의 속성에 대한 요약을 도시한다.
도 17a는 클라스레이트-충전된 침전물(가령, 모래)의 위치를 도시한다. 도 17b는 도 17a의 클라스레이트-충전된 침전물의 탄성파 응답, 즉, 증가하는 진폭 및 임피던스를 도시한다.
도 18은 히드로카본을 생산하는 방법의 하나의 실시예를 도시하는 흐름도이다.
도 19는 탄성파 데이터로부터 표면 아래의 클라스레이트 퇴적물을 정량화하는 하나의 실시예를 도시하는 흐름도이다.
도 20a는 도 14a의 조합된 디지털 이미지의 수정된 버전이다. 도 20b는 도 20a를 기초로 클라스레이트의 음파 속력 및 배경 퇴적물의 음파 속력을 이용해 총 클라스레이트 두께를 정량화하는 하나의 예시를 도시한다.
도 21a는 음파 속력으로부터 클라스레이트 포화도를 확립하기 위한 상관관계를 이용하는 예시를 도시한다. 도 21b는 도 21a의 값을 이용해 순 클라스레이트 두께를 결정하는 예시를 도시한다. 따라서 도 21a 및 21b는 순 클라스레이트 두께를 걔산하는 예시를 도시한다.
도 22는 히드로카본을 생성하는 방법의 하나의 실시예를 도시하는 흐름도이다.
본 명세서에 제공된 도면, 실시예 및 예시가 반드시 실측 비율로 그려진 것은 아니며 본 발명의 원리를 명확하게 도시하는 것에 강조가 이뤄졌다. 또한 도면에서, 유사한 도면 부호가 복수의 도면에서 대응하는 부문을 지시한다.
도 1a는 BSR이 클라스레이트 존재를 가리키는 예시도이다. 도 1b는 BSR이 클라스레이트 존재를 가리키지 않는 예시도이다.
도 2는 클라스레이트 퇴적물을 식별 및 정량화하기 위한 컴퓨팅 시스템의 하나의 실시예를 도시한다.
도 3은 탄성파 데이터로부터 표면 아래의 클라스레이트 퇴적물을 식별하는 방법의 하나의 실시예를 도시하는 흐름도이다.
도 4는 해저가 식별된 단면 탄성파 데이터의 하나의 예시를 도시한 디지털 이미지이다.
도 5는 지표 또는 해저 디지털 이미지의 하나의 예시를 도시하는 디지털 이미지이다. 더 구체적으로 도 5는 해저 디지털 이미지(양방향 이동 시간-TWTT)의 3D 뷰와 도 4의 단면의 탄성파 데이터를 도시한다.
도 6a, 6b, 및 6c는 클라스레이트 안정성 지대를 결정하기 위한 기법의 하나의 실시예를 도시한다. 더 구체적으로, 도 6a는 온도를 확립하기 위한 기법의 일부분을 도시한다. 도 6b는 기체 안정성 곡선을 중첩하기 위한 기법의 일부분을 도시한다. 도 6c는 클라스레이트 안정성 지대를 묘사하기 위한 기법의 일부분을 도시한다.
도 7은 결정될 수 있는 클라스레이트 안정성 지대의 하나의 예시를 개략적으로 표현한다.
도 8은 TWTT로 디스플레이되는 횡방향으로 넓은 표면 아래 이미지(3D)의 하나의 예시를 도시하는 디지털 이미지이다.
도 9는 심도로 변환된 도 8과 동일한 디지털 이미지이다.
도 10a는 연관된 기저 풀-업을 갖는 얕은 표면 아래의 클라스레이트-충전된 모래의 일례의 이미지이다. 회색선이 풀-업의 바닥을 묘사한다. 도 10b는 횡방향으로 넓은 표면 아래 디지털 이미지를 필터링함으로써 계산된 풀-업을 고립시키는 방법의 일례를 단면으로 도시한다.
도 11은 풀-업 디지털 이미지의 일례를 도시하는 디지털 이미지이다.
도 12a는 풀-업 디지털 이미지(2D)의 일례와 함께 탄성파 단면(TWTT)을 도시한다. 도 12b, 12c, 12d, 12e, 12f 및 12g는 풀-업이 있는 탄성파 단면의 추가 예를 도시하며, 이때 화살표가 얕은 표면 아래의 원으로 도시된 클라스레이트-충전된 모래를 가리킨다.
도 13a는 도 13b의 클라스레이트-충전된 모래 및 도 13c의 풀-업을 도시한다. 도 13b는 진폭 및 임피던스를 기초로 하는 조립질 침전물 디지털 이미지의 하나의 예시인 디지털 이미지의 3D 뷰를 도시한다. 도 13c는 풀-업 디지털 이미지의 일례인 디지털 이미지의 3D 뷰이다.
도 14a는 도 13b의 조립질 침전물 디지털 이미지와 도 13c의 풀-업 디지털 이미지를 중첩함으로써 생성된 조합된 디지털 이미지의 일례의 디지털 이미지이다. 도 14b는 조립질 침전물 디지털 이미지의 실제 예시, 풀-업 디지털 이미지의 실제 예시, 및 겹침 영역을 갖는 조합된 디지털 이미지의 실제 예시를 도시한다.
도 15a는 TWTT의 풀-업의 예시를 도시한다. 도 15b는 심도로 변환된 풀-업을 도시하며, 해저의 영향이 제거된다. 따라서 도 15a 내지 15b는 시간-심도 변환을 도시한다.
도 16a는 예시적 클라스레이트 퇴적물 및 2개의 예시적 웰의 위치를 도시하며, 웰 A는 비-클라스레이트 침전물에 위치하고, 웰 B는 클라스레이트-충전된 침전물을 교차한다. 도 16b는 웰 A(비-클라스레이트 침전물)의 음파 속력의 선형 증가를 도시하며, 도 16c는 웰 B(클라스레이트 침전물)의 음파 속력의 비선형 증가를 도시한다. 따라서 도 16a, 16b, 및 16c가 음파 속력에 대한 클라스레이트 퇴적물의 속성에 대한 요약을 도시한다.
도 17a는 클라스레이트-충전된 침전물(가령, 모래)의 위치를 도시한다. 도 17b는 도 17a의 클라스레이트-충전된 침전물의 탄성파 응답, 즉, 증가하는 진폭 및 임피던스를 도시한다.
도 18은 히드로카본을 생산하는 방법의 하나의 실시예를 도시하는 흐름도이다.
도 19는 탄성파 데이터로부터 표면 아래의 클라스레이트 퇴적물을 정량화하는 하나의 실시예를 도시하는 흐름도이다.
도 20a는 도 14a의 조합된 디지털 이미지의 수정된 버전이다. 도 20b는 도 20a를 기초로 클라스레이트의 음파 속력 및 배경 퇴적물의 음파 속력을 이용해 총 클라스레이트 두께를 정량화하는 하나의 예시를 도시한다.
도 21a는 음파 속력으로부터 클라스레이트 포화도를 확립하기 위한 상관관계를 이용하는 예시를 도시한다. 도 21b는 도 21a의 값을 이용해 순 클라스레이트 두께를 결정하는 예시를 도시한다. 따라서 도 21a 및 21b는 순 클라스레이트 두께를 걔산하는 예시를 도시한다.
도 22는 히드로카본을 생성하는 방법의 하나의 실시예를 도시하는 흐름도이다.
본 명세서에 제공된 도면, 실시예 및 예시가 반드시 실측 비율로 그려진 것은 아니며 본 발명의 원리를 명확하게 도시하는 것에 강조가 이뤄졌다. 또한 도면에서, 유사한 도면 부호가 복수의 도면에서 대응하는 부문을 지시한다.
기체가 동결된 상태(클라스레이트)로 발생하는 최저 위치를 지칭한다.
"해저 모방 반사면(BSR: bottom simulating reflector)"은 클라스레이트 안정성 지대의 하단에서 발견되는 해저를 모방하며 동결된 상태(위)에서 자유 기체 상태(아래)로의 변화를 가리키는 반사를 지칭한다.
"클라스레이트(clathrate)"는 하나의 분자 성분(호스트 분자)으로 구성된 격자 구조가 또 다른 분자 성분(게스트 분자)을 가두거나 둘러싸는 물질을 지칭하는데, 이들은 결정형 구조를 닮았다. 클라스레이트의 일례로는 메탄, 카본 디옥사이드, 또는 그 밖의 다른 기체성 하이드레이트가 있다.
"클라스레이트 퇴적물(clathrate deposit)"은 거의 클라스레이트를 함유하거나 함유할 가능성이 높은 임의의 퇴적물을 지칭한다. "클라스레이트-충전된 모래(clathrate-filled sands)"가 클라스레이트 퇴적물의 하나의 예이다. "클라스레이트-충전된 모래"는 클라스레이트와 연관된 표면 아래에서 발견된 모래 또는 그 밖의 다른 거친-입자의 침전물 또는 바위를 지칭한다. 클라스레이트는 모래 퇴적물의 공극을 채운다.
"클라스레이트 음파 속력(clathrate sound wave speed)"은 클라스레이트-충전된 모래 또는 클라스레이트-충전된 침전물을 통과할 때의 음파의 속력을 지칭한다.
"클라스레이트 안정성 지대(clathrate stability zone)"는 동결 기체 퇴적물이 자연적으로 존재하는 표면 아래의 영역을 지칭한다. 지대의 두께는 온도, 압력, 조성, 및 클라스레이트-형성 가스의 가용성, 기저 지질 조건, 수심, 염도, 및 그 밖의 다른 요인에 따라 달라진다.
"조립질 모래 디지털 이미지(coarse-grained sand digital image)"는 클라스레이트-충전된 모래의 존재를 가리키는, 진폭, 임피던스, 또는 그 밖의 다른 탄성파 속성의 변화를 보여주는 탄성파 데이터로부터 생성된 이미지를 지칭한다.
"조합된 디지털 이미지"는 조립질 모래의 디지털 이미지와 풀-업 디지털 이미지를 겹침으로써 생성된 이미지를 지칭한다. 예를 들어, 조립질 모래 디지털 이미지가 풀-업 디지털 이미지 위에 중첩될 수 있다.
"농도"는 구성 물질을 전체 부피로 나눈 것을 지칭한다.
"깊은 표면 아래"는 지표 또는 해저로부터 먼 곳에서 있다. 예를 들어, 깊은 표면 아래는 지표 또는 해저의 최대 10km 밑에 있을 수 있다.
"밀도(Rho)"는 단위 부피당 질량을 지칭한다. 밀도는 gm/cm3로 보통 측정된다.
"직접 값"은 직접 측정에 의해 획득된 값을 지칭한다.
"필터"는 아티팩트, 가령, 풀-업을 격리하는 데 사용되는 기법을 지칭한다.
"감마선(GR)"은 침전물 또는 바위의 자연 방사능의 로그를 지칭한다. 감마 선은 일반적으로 API 단위로 측정된다. 모래는 보통 셰일에 비교할 때 더 낮은 감마 선 값을 가진다.
"기체"는 기체 상태로 존재하는, 즉, 액체나 고체 상태가 아닌 히드로카본 또는 그 밖의 다른 화합물을 지칭한다. 예를 들어, 기체의 비제한적 예를 들면, 수증기, 메탄, 펜탄, 또는 카본 디옥사이드가 있다.
"기체 안정성 곡선(gas stability curve)"은 심도와 온도가 증가함에 따른 기체의 안정성을 보여주는 곡선을 지칭한다. 클라스레이트 안정성 지대를 계산할 때, 기체 안정성 곡선이 지열 구배(geothermal gradient)의 오른쪽에 위치하는 경우, 퇴적물은 동결 상태에서 안정하고, 기체 안정성 곡선이 지열 구배의 왼쪽에 위치하는 경우, 퇴적물은 기체 상태에서 안정하다.
"지열 구배"는 표면 아래 심도가 증가함에 따른 온도 증가를 지칭한다.
"총 클라스레이트 두께(gross clathrate thickness)"는 더 큰 구간에 걸친 측정치를 지칭한다.
"임피던스"는 매질을 통과하는 프로덕트 밀도 및 음파 속력을 지칭한다.
"횡방향으로 넓은 표면 아래 디지털 이미지"는 영역 연속성을 디스플레이하는 표면 아래 반사면을 매핑함으로써 생성된 이미지를 지칭한다.
"지표 또는 해저 디지털 이미지"는 탄성파 데이터로부터 생성된 지표 또는 해서의 이미지를 지칭한다.
"맵"은 특징부(가령, 모래-프론 퇴적물, 단층, 습곡 등)를 식별하는 지구의 서브세트를 보여주는 그래픽 표현을 지칭한다.
"최댓값"은 국지적 최댓값을 지칭한다.
"최솟값"는 국지적 최솟값을 지칭한다.
"모델링된 값"은 물리 또는 수학-유도된 수학식의 세트를 통해 추정된 값을 지칭한다.
"순 클라스레이트 두께"는 총 클라스레이트 두께의 서브세트인, 더 작은 구간에 걸친 측정치를 지칭한다.
"공극"은 물질 내 빈 공간을 지칭한다.
"공극률"은 특정 물질 내 빈 공간의 퍼센티지를 지칭한다.
"압력 구배"는 심도가 증가함에 따른 압력의 변화를 지칭한다.
"풀-업(pull-up)"은 음파 속력의 증가에 의해 초래되는 아티팩트이며,명백한 구조적 하이를 야기한다.
"풀-업 디지털 이미지"는 풀-업 디지털 이미지를 생성하기 위해 횡방향으로 넓은 표면 아래 디지털 이미지에 필터를 이용함으로써 생성되는 이미지를 지칭한다.
"반사면"은 상이한 물리적 속성을 갖는 두 개의 지질 단위를 분리하는 물리적 경계면을 지칭한다.
"반사"는 반사면으로 알려진 물리적 경계면에 의해 야기되는 표면 아래 속성의 변화의 그래픽 표현을 지칭한다.
"저항률(R)"은 전기 전도에 저항하는 물질의 능력을 지칭한다. 일반적으로 저항률은 옴-미터로 측정된다.
"모래"는 비교적 조립질의 침전물을 지칭한다.
"탄성파 속성(seismic attribute)"은 전통적인 탄성파 디지털 이미지 상에서 더 감지하기 힘들게 나타나는 정보를 보강하는 데 사용될 수 있는 탄성파 데이터로부터 얻어진 추출된 값을 지칭한다. 탄성파 속성의 예로는, 코히런스, 스펙트럼 분해, 스위트니스, 감쇠, 및 곡률을 포함하며, 이들은 다음의 제3자로부터 이용 가능하다: Paradigm Limited, Schlumberger Limited, Halliburton Company의 Landmark 사업 부분, 
, dGB Earth Sciences B.V., Foster Findlay Associates Limited 등.
"탄성파 데이터"는 적어도 하나의 소스에 의해 대지를 통과하도록 음파를 전송하고 적어도 하나의 수신기에 의한 이들의 도착을 기록함으로써 획득된 표면 아래의 2D 또는 3D 디지털 이미지(들)를 지칭한다. "포스트-스택 탄성파 데이터(post-stack seismic data)"는 탄성파 해석될 준비가 된 처리된 디지털 이미지를 일컫는다.
"얕은 표면 아래(shallow subsurface)"는 지표 또는 해저 근처에서 나타난다. 예를 들어, 얕은 표면 아래는 지표 또는 해저 밑 최대 1km일 수 있다.
"음파 속력(Sp)"은 매질을 통과할 때의 음파의 속력을 지칭한다.
"온도 구배"는 심도에 따른 온도의 변화를 지칭한다.
"양방향 이동 시간(TWTT: two way travel time)"은 탄성파가 소스로부터 반사면까지 이동하고, 수신기(들)로 되돌아가는 데 걸리는 시간을 지칭한다.
"웰보어(wellbore)"는 히드로카본 복원에서 사용되기 위한 단일 구멍을 지칭한다. 예를 들어, 웰보어는 히드로카본의 누적물을 탐색하기 위해 사용되는 표면 아래로 시추되는 원통형 구멍일 수 있다. 웰보어는 주입, 또는 생산, 또는 둘 모두를 위해 사용될 수 있다. 웰보어는 케이싱, 라이너, 튜빙, 가열 요소, 이들의 임의의 조합 등을 포함할 수 있다. 웰보어는 나공(openhole) 부분 또는 케이싱되지 않은 부분을 포함할 수 있다. 웰보어는 층, 바위, 모래, 침전물 등으로 둘러싸인다. 웰보어는 수직, 경사진, 수평, 또는 이들의 조합의 궤적을 가질 수 있다. 상기 웰보어는 따로 언급되지 않는 임의의 완성된 하드웨어를 포함할 수 있다. 웰보어라는 용어는 본 명세서에 기재된 어떠한 구조 및 구성에도 한정되지 않는다. 웰보어라는 용어는 보어홀(borehole) 또는 웰(well)과 동의어로서 사용될 수 있다.
"웰 데이터(well data)"는 실전에서 획득될 수 있는 임의의 웰 데이터를 지칭한다. 예를 들어, 웰 데이터의 비제한적 예를 들면, 밀도(Rho), 저항률(R), 감마선(GR), 음파 속력(Sp), 또는 이들의 임의의 조합이 있을 수 있다. 웰 데이터는 웰보어 내에서의, 감마선, 전기, 음향, 전자기, 핵 자기 공명, 압력, 및/또는 표면 아래의 그 밖의 다른 속성을 측정하는 하나 이상의 센서에 의한 직접 측정치를 포함할 수 있다. 웰 데이터는 다운홀인 실질적으로 임의의 데이터(가령, 웰 로그(well log), 코어, 센서로부터의 데이터 등)를 포함할 수 있다.
이 발명의 설명 및 이하의 청구항에서 사용될 때, 용어 "포함하다(comprise)"(뿐만 아니라 이의 형태, 파생 형태, 또는 변형 형태, 가령, "포함하는(comprising)" 및 "포함하다(comprises)"까지) 및 "포함하다(include)"(뿐만 아니라 이의 형태, 파생 형태, 또는 변형 형태, 가령, "포함하는(including)" 및 "포함하다(includes)"까지)는 포괄적(즉, 개방형)이고 추가 요소 또는 단계를 배제하지 않는다. 예를 들어, 용어 "포함하다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 명세서에서 사용될 때, 나열되는 특징부, 정수, 단계, 동작, 요소 및/또는 구성요소의 존재를 특정하지만, 하나 이상의 그 밖의 다른 특징부, 정수, 단계, 동작, 요소, 구성요소 및/또는 이들의 군의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 따라서 이들 용어는 언급된 요소(들) 또는 단계(들)만 포함할 뿐 아니라 명확히 언급되지 않은 그 밖의 다른 요소 또는 단계까지 포함할 수 있다. 덧붙여, 본 명세서에서 사용될 때, 부정관사("a" 또는 "an")의 사용은 요소와 사용될 때 "하나"를 의미하지만, "하나 이상", "적어도 하나" 및 "하나 또는 둘 이상"의 의미와 같다. 따라서 부정관사("a" 또는 "an")가 선행되는 요소는, 추가 제한 없이, 추가 동일한 요소의 존재를 배제하지 않는다.
용어 "약"의 사용은 명시적으로 지시되는지에 무관하게 모든 수치 값에 적용된다. 이 용어는 일반적으로 해당 분야의 통상의 기술자가 언급된 수치 값에 대한 합리적인 크기의 편차로 간주할(즉, 균등한 함수 또는 결과를 갖는) 수치 범위를 지칭한다. 예를 들어, 이 용어는 특정 수치 값의 ±10 퍼센트의 편차가 값의 결과 함수 또는 결과를 변경하지 않는다는 가정하에 이러한 편차를 포함하는 것으로 해석될 수 있다. 따라서 약 1%의 값은 0.9% 내지 1.1%의 범위인 것으로 해석될 수 있다.
요소들의 조합, 부분집합, 그룹 등(가령, 조성의 성분들의 조합 또는 방법의 단계들의 조합)이 개시될 때, 이들 요소의 다양한 개별적 및 총체적 조합 및 순열 각각의 특정한 언급이 명시적으로 나타나지 않을 수 있지만, 각각은 본 명세서에서 특정하게 고려되고 기재된 것임이 자명하다. 예를 들어, 본 명세서에 조성이 A형 성분, B형 성분, C형 성분, 또는 이들의 임의의 조합을 포함하는 것으로 기재된 경우, 이 구문은 이들 성분의 모든 다양한 개별적 및 총체적 조합 및 순열을 기재하는 것으로 이해된다. 예를 들어, 일부 실시예에서, 이 구문에 의해 기재된 조성은 A형 성분만 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 이 구문에 의해 기재된 성분은 B형 성분만 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 이 구문에 의해 기재된 조성은 C형 성분만 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 이 구문에 의해 기재된 조성은 A형 성분 및 B형 성분을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 이 구문에 의해 기재된 조성은 A형 성분 및 C형 성분을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 이 구문에 의해 기재된 조성은 B형 성분 및 C형 성분을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 이 구문에 의해 기재된 조성은 A형 성분, B형 성분, 및 C형 성분을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 이 구문에 의해 기재된 조성은 둘 이상의 A형 성분(가령, A1 및 A2)를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 이 구문에 의해 기재된 조성은 둘 이상의 B형 성분(가령, B1 및 B2)를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 이 구문에 의해 기재된 조성은 둘 이상의 C형 성분(가령, C1 및 C2)을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 이 구문에 의해 기재된 조성은 둘 이상의 제1 성분(가령, 둘 이상의 A형 성분(A1 및 A2))과, 선택사항으로서 하나 이상의 제2 성분(가령, 선택사항으로 하나 이상의 B형 성분)과, 선택사항으로서, 하나 이상의 제3 성분(가령, 선택사항으로서 하나 이상의 C형 성분))을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 이 구문에 의해 기재되는 조성은 둘 이상의 제1 성분(가령, 둘 이상의 B형 성분(B1 및 B2))과, 선택사항으로서 하나 이상의 제2 성분(가령, 선택사항으로서 하나 이상의 A형 성분)과, 선택사항으로서 하나 이상의 제3 성분(가령, 선택사항으로서 하나 이상의 C형 성분)을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 이 구문에 의해 기재된 조성은 둘 이상의 제1 성분(가령, 둘 이상의 C형 성분(C1 및 C2))과, 선택사항으로서 하나 이상의 제2 성분(가령, 선택사항으로 하나 이상의 A형 성분)과, 선택사항으로서 하나 이상의 제3 성분(가령, 선택사항으로서 하나 이상의 B형 성분)을 포함할 수 있다.
달리 정의되지 않는 한, 본 명세서에서 사용되는 모든 기술 및 과학 용어는 본 발명이 속하는 분야의 통상의 기술자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다.
하드웨어 및 소프트웨어: 도 2를 참조할 때, 이 도면은 클라스레이트 퇴적물을 식별하고 클라스레이트 퇴적물을 정량화하기 위한 컴퓨팅 시스템의 하나의 실시예를 도시한다. 일반적으로, 컴퓨팅 시스템(200)은 데이터 버스(206)를 통해 메모리(204)로 통신 가능하게 연결된 프로세서(202)를 포함한다. 프로세서(202)는 다양한 작업, 가령, 수학 및 통신 작업을 수행하기 위해 컴퓨터-판독형 명령을 실행시킬 수 있는 임의의 다양한 유형의 프로그램 가능 회로일 수 있다. 컴퓨팅 시스템(200)은 컴퓨터, 무선 디바이스, 유선 디바이스, 복수의 네트워킹된 디바이스 등일 수 있다.
메모리(204)는 임의의 다양한 메모리 디바이스, 가령, 다양한 유형의 컴퓨터 판독형 또는 컴퓨터 저장 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체 또는 컴퓨터 판독형 매체는 명령 실행 시스템, 장치, 또는 디바이스에 의해 또는 이들과 함께 사용되기 위한 프로그램을 포함 또는 저장할 수 있는 임의의 매체일 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 저장 매체는 동적 랜덤 액세스 메모리(DRAM) 또는 이의 변형, 솔리드 스테이트 메모리, 리드-온리 메모리(ROM), 전기-소거 가능 프로그램 가능 ROM, 광학 디스크(가령, CD-ROM, DVD 등), 자기 디스크(가령, 하드 디스크, 플로피 디스크 등), 자기 테이프, 및 데이터를 저장하는 그 밖의 다른 유형의 디바이스 및/또는 제조 물품을 포함할 수 있다. 일반적으로 컴퓨터 저장 매체는 적어도 하나 이상의 유형(tangible) 매체 또는 디바이스를 포함한다. 컴퓨터 저장 매체는, 일부 실시예에서, 컴퓨터 저장 매체는 전체적으로 비-일시적(non-transitory) 구성요소를 포함하는 실시예를 포함할 수 있다. 도시된 실시예에서, 메모리는 이하에서 더 상세히 언급되는 클라스레이트 애플리케이션(212)을 저장한다.
컴퓨팅 시스템(200)은 탄성파 데이터(224)의 적어도 일부분, 또는 웰 데이터(226)의 적어도 일부분, 또는 둘 모두를 수신하도록 구성된 통신 인터페이스(208)를 더 포함할 수 있다. 그 밖의 다른 데이터는 통신 인터페이스(208)를 통해 수신될 수 있다. 통신 인터페이스(208)는 이미지를 전송(가령, 클라스레이트 퇴적물을 식별하는 조합된 디지털 이미지 또는 그 밖의 다른 디지털 이미지 등을 전송)하거나, 데이터를 전송(가령, 클라스레이트 퇴적물을 정량화하는 생성된 순 클라스레이트 두께 등을 전송)하거나 그 밖의 다른 기능을 수행하도록 구성될 수 있다.
덧붙여, 디스플레이(210)는 클라스레이트 애플리케이션(212)과 연관된 사용자 인터페이스를 표시하도록 사용될 수 있다. 다양한 실시예에서, 컴퓨팅 시스템(200)은 추가 구성요소, 가령, 주변 I/O 디바이스를 포함하여, 예를 들어, 사용자가 클라스레이트 애플리케이션(212)과 연관된 사용자 인터페이스와 대화하게 할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(210) 및 주변 I/O 디바이스에 의해 사용자는 사용자 입력을 제공하고, 설정을 보고 편집할 수 있으며, 디지털 이미지, 가령, 여기서 생성된 디지털 이미지를 조작할 수 있으며, 식별된 클라스레이트 퇴적물의 존재를 검증(가령, 단면, 맵 보기, 또는 이들의 임의의 조합으로 검증)(가령, 웰 데이터를 이용해 검증), 또는 그 밖의 다른 기능을 수행할 수 있다. 일부 실시예에서, 사용자는 탄성파 데이터(224)의 적어도 일부분, 웰 데이터(226)의 적어도 일부분, 또는 둘 모두를 사용자 인터페이스를 통해 제공할 수 있다.
다양한 실시예에서, 컴퓨팅 시스템(200)에 의해 적어도 하나의 그 밖의 다른 소프트웨어 아이템, 적어도 하나의 그 밖의 다른 하드웨어 아이템, 또는 둘 모두와의 대화가 (i) Paradigm Limited, Schlumberger Limited, Halliburton Company의 Landmark 사업 부분, 
, dGB Earth Sciences B.V., Foster Findlay Associates Limited 등으로부터 이용 가능한 탄성파 속성, 가령, 코히런스, 스펙트럼 분해, 스위트니스, 감쇠 및 곡률을 결정할 수 있으며, (ii) 하나 이상의 청구항 요소를 수행할 수 있거나, (iii) 그 밖의 다른 기능을 수행할 수 있다.
다양한 실시예에서, 클라스레이트 애플리케이션(212)이 클라스레이트 퇴적물 식별 구성요소(214) 및 클라스레이트 퇴적물 정량화 구성요소(216)를 포함한다. 클라스레이트 퇴적물 검출 구성요소(214)는 탄성파 데이터(224)를 이용해 다양한 디지털 이미지, 가령, 조합된 디지털 이미지를 생성할 수 있고, 클라스레이트 퇴적물이 조합된 디지털 이미지에서 식별될 수 있다. 클라스레이트 퇴적물 정량화 구성요소(216)는 탄성파 데이터(224)를 이용해 총 클라스레이트 두께 및 순 클라스레이트 두께를 계산함으로써 클라스레이트 퇴적물(가령, 조합된 디지털 이미지로부터 식별된 클라스레이트 퇴적물)을 정량화할 수 있다. 일부 실시예에서, 구성요소(214)는 적어도 하나의 사용자 인터페이스를 사용자에게 표시하여, 사용자가 사용자 입력을 제공할 수 있다. 마찬가지로, 구성요소(216)는 적어도 하나의 사용자 인터페이스를 사용자에게 표시하여 사용자가 사용자 입력을 제공할 수 있다. 일부 실시예에서, 구성요소(214-216)는 단일 구성요소이거나, 구성요소(214-216)는 셋 이상의 구성요소일 수 있다. 덧붙여, 일부 실시예에서, 클라스레이트 애플리케이션(212)은 제3자로부터의 소프트웨어, 하드웨어, 또는 둘 모두와 대화할 수 있는데, 가령, 제3자로부터의 적어도 하나의 애플리케이션과 대화할 수 있다. 요컨대, 해당 분야의 통상의 기술자라면, 다양한 변형이 이뤄질 수 있고 청구항의 범위는 여기서 언급된 것에 한정되지 않음을 알 것이다. 예를 들어, 해당 분야의 통상의 기술자라면, 본 발명의 원리가 자동화된 단계만을 이용해 또는 자동화된 단계와 수동 단계의 조합을 이용해 구현될 수 있음을 알 것이다.
탄성파 데이터를 이용한 클라스레이트 퇴적물 식별 - 본 명세서에 탄성파 데이터로부터 표면 아래의 클라스레이트 퇴적물을 식별하기 위한 방법, 시스템, 및 프로그램 프로덕트의 실시예가 제공된다. 하나의 실시예에서, 방법은 컴퓨팅 시스템을 이용하여, 포스트-스택 탄성파 데이터로부터 지표 또는 해저 디지털 이미지를 생성하는 단계, 지표 또는 해저 디지털 이미지로부터 클라스레이트 안정성 지대를 결정하는 단계, 탄성파 데이터로부터 클라스레이트 안정성 지대 내 또는 아래의 횡방향으로 넓은 표면 아래 디지털 이미지를 생성하는 단계, 횡방향으로 넓은 표면 아래 디지털 이미지를 필터링하여, 풀-업 디지털 이미지를 생성하는 단계, 탄성파 데이터로부터 클라스레이트 안정성 지대 내의 조립질 침전물 디지털 이미지를 생성하는 단계, 조립질 침전물 디지털 이미지와 풀-업 디지털 이미지를 공간적으로 중첩시켜 조합된 디지털 이미지를 생성하는 단계, 및 조합된 디지털 이미지로부터 풀-업 디지털 이미지와 조립질 침전물 디지털 이미지가 겹치는 겹침 영역을 결정하는 단계를 포함한다. 상기 겹침 영역은 클라스레이트 퇴적물을 가리킨다.
본 명세서에 히드로카본을 생산하는 방법의 실시예가 제공된다. 하나의 실시예에서, 상기 방법은 포스트 스택 탄성파 데이터를 획득하는 단계, 조합된 디지털 이미지로부터 겹침 영역을 획득하는 단계 - 겹침 영역은 클라스레이트 퇴적물을 가리키고, 조합된 디지털 이미지는, 포스트-스택 탄성파 이미지로부터 지표 또는 해저 디지털 이미지를 생성하는 단계, 지표 또는 해저 디지털 이미지로부터 클라스레이트 안정성 지대를 결정하는 단계, 탄성파 데이터로부터 클라스레이트 안정성 지대 내 또는 아래의 횡방향으로 넓은 표면 아래 디지털 이미지를 생성하는 단계, 횡방향으로 넓은 표면 아래 디지털 이미지를 필터링하여 풀-업 디지털 이미지를 생성하는 단계, 탄성파 데이터로부터 클라스레이트 안정성 지대 내 조립질 침전물 디지털 이미지를 생성하는 단계, 조립질 침전물 디지털 이미지와 풀-업 디지털 이미지를 공간적으로 중첩시켜 조합된 디지털 이미지를 생성하는 단계, 및 조합된 디지털 이미지에서 풀-업 디지털 이미지와 조립질 침전물 디지털 이미지가 겹치는 겹침 영역을 결정하는 단계에 의해 생성됨 - , 및 식별된 클라스레이트 퇴적물을 기초로 웰보어 위치에 대해 결정하는 단계, 웰보어 위치에 웰보어를 시추하는 단계, 및 웰보어를 통해 히드로카본을 생산하는 단계를 포함한다.
바람직하게는, 해당 분야의 통상의 기술자라면 본 명세서에 제공된 실시예가 BSR(들)을 이용하지 않기 때문에, 탄성파 데이터로부터 클라스레이트 퇴적물을 더 정확히 식별할 수 있음을 알 것이다. 도 1a의 예시(100)로 도시된 바와 같이, 수십년간, 클라스레이트 퇴적물의 식별은 클라스레이트 퇴적물, 가령, 클라스레이트-충전된 모래(105)의 존재를 예측하기 위해 BSR(들), 가령, BSR(110) 이용에만 의존했다. 그러나 도 1b의 유사한 예시(115)에서 도시된 바와 같이, BSR(들)은 클라스레이트 퇴적물, 가령, 클라스레이트-충전된 모래(120)의 추정된 존재 없이 발견되었다. 예를 들어, 클라스레이트-충전된 모래(120)의 존재 때문이 아니라, 반사율의 변경 및 증가(결정 구조의 변경) 때문에 Opal A-CT 전이는 BSR, 가령, BSR(125)을 생성한다. 덧붙여, 클라스레이트-충전된 모래(120)가 BSR의 존재 없이 존재하는 것으로 여겨지는 경우, 이들의 존재는 해수와 표면 아래 모두에서의 수심, 온도, 및 압력 변화를 이용해 예측되고, 탄성파 데이터 구동 방식이 아니라 기체 및 물의 지구화학을 기초로 한다. 따라서 본 명세서에서 제공되는 탄성파 데이터 구동 방식은 클라스레이트 퇴적물의 존재 여부 및 면적을 식별하기 위해 BSR(들)을 이용하는 관습과 분명히 다르다.
실제로, 해당 분야의 통상의 기술자라면 실제 동작 환경에서, 클라스레이트-충전된 모래의 존재 여부 및 면적을 판독하는 것이 매우 복잡할 수 있다. 도 1a-1b는 클라스레이트-충전된 모래의 이해를 촉진시키기 위해 제공된다. 도 1a는 해저(상단) 및 바닥 클라스레이트 안정성 지대와 일치하는 BSR(바닥)으로 묘사되는 클라스레이트 안정성 지대와 클라스레이트-충전된 모래의 존재를 도시한다. 도 1b는 BSR이 클라스레이트를 나타내지 않는 클라스레이트 시스템을 도시하며 클라스레이트 누적물은 BSR의 존재에 의해 마킹되지 않는다. 본 명세서에 제공된 본 발명의 개념이 BSR을 이용하지 않고, 클라스레이트 퇴적물, 가령, 클라스레이트-충전된 모래를 식별하기 위한 실시예를 개시한다. 경우에 따라, BSR는 본 명세서의 실시예에서 식별되는 클라스레이트 퇴적물을 검증하기 위한 하나의 방법으로서 사용될 수 있지만, 어떠한 BSR도 필수는 아니다. 도 1b는 본 명세서에서 사용되는 실행 예시의 시작점으로서 역할한다.
바람직하게는, 해당 분야의 통상의 기술자라면 본 명세서에 제공된 실시예가 클라스레이트 퇴적물을 식별하기 위해 탄성파 데이터 구동 방식을 이용함을 알 것이다. 탄성파 데이터 구동 방식은 표면 아래의 어떠한 종래의 지구물리 지식을 필요로 하지 않는데, 예를 들면, 다음이 필요하지 않다: 웰 데이터, 코어 샘플, 단층촬영 정보, 속도 측정치, 속도 모델, 평활화된 속도 모델, 또는 변칙적 속도 모델. 탄성파 데이터 구동 방식은 또한 표면 아래의 어떠한 지질학적 지식을 필요로 하지 않으며, 다음이 필요하지 않다: 표면 아래 모래 및 셰일 퇴적물의 디지털 이미지, 표면 아래의 구성 및 기하학적 형태의 디지털 이미지, 또는 공극률에 대한 지식 또는 투수율 추세. 덧붙여, 탄성파 데이터 구동 방식은 표면 아래에 대한 어떠한 추정도 하지 않으며 웰보어 또는 이와 연관된 다운홀 데이터(가령, 웰 로그, 코어, 센서 등)가 전혀 또는 거의 없이 실질적으로 임의의 지역(가령, 육지, 근해 - 천해 또는 심해)에서 사용될 수 있다. 경우에 따라, 웰 데이터 등은 본 발명의 실시예에 의해 식별된 클라스레이트 퇴적물을 검증하기 위한 하나의 방법으로서 사용될 수 있지만, 어떠한 웰 등도 필수는 아니다. 따라서 정량화 방법, 가령, 역변환 또는 시뮬레이션이 본 명세서에서 제공된 기법을 기초로 클라스레이트 퇴적물을 검출하는 데 불필요하다.
바람직하게는, 본 명세서에 제공된 실시예가 조립질 침전물 디지털 이미지와 풀-업 디지털 이미지로부터 조합된 디지털 이미지를 생성하기 위해 디지털 이미지 프로세싱을 이용한다. 조합된 디지털 이미지 내 겹침 영역은 클라스레이트 존재를 가리킨다. 따라서 해당 분야의 통상의 기술자라면, 실시예가 컴퓨터 기술, 즉, 컴퓨팅 시스템, 가령, 컴퓨터의 기능의 개선과 또 다른 기술, 가령, 히드로카본 탐색 및 생산 기술의 개선 모두를 반영한 디지털 이미지 프로세싱의 혁신을 제공함을 알 수 있다.
바람직하게도, 해당 분야의 통상의 기술자라면 식별된 클라스레이트 퇴적물을 기초로 웰 보어 위치 및 웰보어 양에 대해 결정을 내릴 수 있음을 알 것이다. 식별된 클라스레이트 퇴적물은 히드로카본 탑 씰(top seal)로서 사용될 수 있고 원하는 결과에 따라 회피될 수 있다. 원하는 결과가 식별된 클라스레이트 퇴적물을 생산하는 것인 경우, 해당 분야의 통상의 기술자라면 하나 이상의 웰보어를 시추할 곳에 대한 결정을 식별된 클라스레이트 퇴적물을 기초로 내릴 수 있음을 알 것이다. 또한, 원하는 결과가 식별된 클라스레이트 퇴적물을 생산하는 것인 경우, 해당 분야의 통상의 기술자라면, 식별된 클라스레이트 퇴적물을 기초로 시추할 웰보어 개수에 대한 결정을 내릴 수 있음을 알 것이다. 원하는 결과가 식별된 클라스레이트 퇴적물을 회피하는 것인 경우, 해당 분야의 통상의 기술자라면, 식별된 클라스레이트 퇴적물의 위치가 사용되어, 식별된 클라스레이트 퇴적물을 회피하기 위해 웰보어를 시추하지 않을 곳 또는 웰보어를 시추할 곳에 대한 결정을 내릴 수 있음을 알 것이다. 또한, 원하는 결과가 식별된 클라스레이트 퇴적물을 회피하는 것인 경우, 해당 분야의 통상의 기술자라면 식별된 클라스레이트 퇴적물을 회피하기 위해 시추될 웰보어 개수에 대한 결정을 내릴 수 있음을 알 것이다.
덧붙여, 해당 분야의 통상의 기술자라면 시추될 하나 이상의 웰보어에 대해 선택될 완성제, 구성요소, 유체 등, 가령, 하나 이상의 웰보어의 구성(가령, 수직, 수평 등)에 대한 결정이 또한 식별된 클라스레이트 퇴적물을 기초로 이뤄질 수 있음을 알 것이다. 예를 들어, 케이싱, 튜빙, 패커, 가열기, 샌드 스크린, 그래블 팩, 미립자 이동을 위한 아이템 등이 식별된 클라스레이트 퇴적물을 기초로 선택될 수 있다. 덧붙여, 식별된 클라스레이트 퇴적물을 생산하기 위한 방법이 또한 식별된 클라스레이트 퇴적물을 기초로 선택될 수 있다. 식별된 클라스레이트 퇴적물, 가령, 하이드레이트 퇴적물을 생산하기 위해 사용될 수 있는 일부 방법 및 디바이스가 출원인 Chevron U.S.A. Inc.의 다음의 특허 및 특허 출원에서 제공된다: 미국 특허 출원 번호 2015/0090455, 미국 특허 번호 7,812,203, 미국 특허 출원 번호 2008/0102000, 미국 특허 번호 7,964,150, 미국 특허 번호 8,201,626, 및 미국 특허 번호 7,537,058로서, 이들 모두 그 전체가 참조로서 그리고 모든 목적으로 본 명세서에 포함된다.
바람직하게는, 해당 분야의 통상의 기술자라면 식별된 클라스레이트 퇴적물을 기초로 그 밖의 다른 결정도 내릴 수 있음을 알 것이다. 또한, 클라스레이트 퇴적물, 가령, 본 명세서에서 제공된 기법에 의해 식별된 클라스레이트 퇴적물을 정량화하기 위한 실시예가 역시 본 명세서에 제공된다. 식별된 클라스레이트 퇴적물의 결정된 양이 또한 식별된 클라스레이트 퇴적물을 기초로 하는 결정을 내릴 때 고려될 수 있다. 예를 들어, 많은 양의 클라스레이트를 가진다고 식별된 클라스레이트 퇴적물일수록, 적은 양의 클라스레이트를 가진다고 식별된 클라스레이트 퇴적물에 비교할 때 많은 개수의 웰보어 위치의 선택 및 많은 개수의 웰보어를 시추하는 것을 야기할 수 있다. 요컨대, 해당 분야의 통상의 기술자라면, 옵션이 많고 식별된 클라스레이트 퇴적물을 기초로 적절한 결정을 내리는 것이 안전하고 신뢰할만한 작업의 가능성을 향상시킬 것임을 알 것이다.
도 3을 참조하면, 이 도면은 방법(300)으로 지칭되는, 탄성파 데이터를 이용해 표면 아래의 클라스레이트 퇴적물을 식별하는 방법의 하나의 실시예를 도시한다. 방법(300)은 도 2의 컴퓨팅 시스템(200)에 의해 실행될 수 있다. 이해의 편의를 위해, 연속 예시가 방법(300)의 설명 전체에서 참조될 것이다. 연속 예시는 사용자가 대지의 특정 표면 아래 부분에 관심을 갖고 있으며 관심 표면 아래 부분이 클라스레이트 퇴적물을 포함하고 있는지 여부를 알고 싶어한다고 가정한다. 연속 예시의 끝 부분에서, 클라스레이트-충전된 모래(120)의 형태로 된 클라스레이트 퇴적물이 식별되며 이는 관심 표면 아래 부분에 존재할 가능성이 높다.
이해의 편의를 위해, 클라스레이트-충전된 모래(120)의 형태로 된 클라스레이트 퇴적물이 이 예시 전체에서 도시되지만, 방법(300)이 탄성파 데이터-구동형이고 어떠한 추정도 하지 않기 때문에 클라스레이트 퇴적물(가령, 클라스레이트-충전된 모래(120))에 대한 어떠한 지식도 시작할 때 필수는 아니다. 해당 분야의 통상의 기술자라면 클라스레이트 퇴적물(가령, 클라스레이트-충전된 모래(120))가 어떠한 웰 데이터 및 어떠한 시추된 웰보어 없이 방법(300)을 통해 식별됨을 알 것이다. 원하는 결과가 식별된 클라스레이트 퇴적물(가령, 클라스레이트-충전된 모래(120))을 생산하는 것인 경우, 해당 분야의 통상의 기술자라면 식별된 클라스레이트 퇴적물(가령, 클라스레이트-충전된 모래(120))의 존재를 확인하고 클라스레이트 퇴적물(가령, 클라스레이트-충전된 모래(120))을 생산하기 위해 하나 이상의 웰보어가 시추될 필요가 있을 것임을 또한 알 것이다.
(305)에서, 방법(300)은 탄성파 데이터를 수신하는 단계를 포함한다. 수신되는 탄성파 데이터의 예시로는 도 2에 도시된 탄성파 데이터(224)일 수 있다. 탄성파 데이터(224)는 적어도 하나의 소스(가령, 에어건(airgun), 비브로사이즈(vibroseis) 등)를 통해 대지를 통과하도록 음파를 전송하고, 적어도 하나의 수신기(가령, 하이드로폰(hydrophone), 지오폰(geophone) 등)에 의한 음파의 도착을 기록함으로써 생성될 수 있다. 덧붙여, 탄성파 데이터(224)는 프로세싱되고(노이즈가 제거되고), 이동되고, 스택되어, 해석될 준비가 된 탄성파 데이터인 포스트-스택 탄성파 데이터일 수 있다. 포스트-스택 탄성파 데이터(224)는 표면 아래의 적어도 하나의 2D 디지털 이미지일 수 있다. 포스트-스택 탄성파 데이터(224)는 표면 아래의 적어도 하나의 3D 디지털 이미지일 수 있다. 포스트-스택 탄성파 데이터(224)는 표면 아래의 적어도 하나의 2D 디지털 이미지 및 표면 아래의 적어도 하나의 3D 디지털 이미지일 수 있다. 사용자는 위도 및 경도로 된 좌표를 제공하거나 그 밖의 다른 방식으로 컴퓨팅 시스템(200)을 이용해 관심 표면 아래를 선택할 수 있고, 컴퓨팅 시스템(200)은 데이터베이스, 네트워킹된 컴퓨팅 시스템, 하나 이상의 탄성파 데이터를 생성하는 전문 업체 등으로부터 관심 표면 아래에 대응하는 탄성파 데이터(224)를 수신할 수 있다.
수신될 수 있는 탄성파 데이터의 하나의 예시로는 도 4의 디지털 이미지(400)가 있다. 디지털 이미지(400)는 단면으로 도시되어 있지만, 단면에 한정되지는 않는다. 예를 들어, 디지털 이미지는 맵 뷰, 가령, 사용자 입력에 대한 응답에서와 같이, 단면에 수직으로 배향될 수 있다.
(310)에서, 방법(300)은 탄성파 데이터로부터 지표 또는 해저 디지털 이미지를 생성하는 단계를 포함한다. 육지에서 클라스레이트 퇴적물을 검출하는 것에 관심이 있는 경우, 생성되는 디지털 이미지는 지표와, 아마도 지표 아래의 일부분을 포함한다. 근해에서 클라스레이트 퇴적물을 검출하는 것에 관심이 있는 경우, 생성되는 디지털 이미지는 해저와 아마도 해저 아래 부분을 포함한다. 컴퓨팅 시스템(200)은 연속 반사를 탄성파 해석 소프트웨어, 가령, Epos (Paradigm), Petrel (Schlumberger), 또는 Geoprobe (Landmark)와 매핑시킴으로써, 탄성파 데이터로부터 지표 또는 해저 디지털 이미지를 자동으로 생성할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 반사의 위치뿐 아니라 반사의 진폭을 가리키는 입력을 컴퓨팅 시스템(200)으로 제공한다. 반사가 선택된 후, 소프트웨어는 사용자-지정 임계치 내에서, 동일한 경계면을 따르는 다음 반사를 자동으로 선택한다. 탄성파 데이터로부터 생성될 수 있는 지표 또는 해저 디지털 이미지의 한 가지 예시가 도 5의 디지털 이미지(500)로서 도시된다.
(315)에서, 방법(300)은 지표 또는 해저 디지털 이미지로부터 클라스레이트 안정성 지대를 결정하는 단계를 포함한다. 클라스레이트 안정성 지대는 동결 기체, 가령, 동결 클라스레이트의 자연 발생 표면 아래 영역을 지칭하며, 상단과 바닥을 가진다. 클라스레이트 안정성 지대의 바닥(BCSZ)은 기체가 동결 상태로 있는 최저 위치를 나타내며, 이 포인트 아래에서, 기체는 자유 상태가 된다. 클라스레이트 안정성 지대의 상단은 지표 또는 해저일 수 있다.
일부 실시예에서, 클라스레이트 안정성 지대를 결정하는 것은, 각각 도 6a, 6b 및 6c에 도시된 온도를 확립하고, 기체 안정성 곡선을 중첩시키며, 클라스레이트 안정성 지대를 묘사(delineating)하는 세 가지 기술을 이용한다. 예를 들어, 도 6a는 위에 놓인 해수에서 아래 놓인 표면 아래까지의 해저에서의 온도 변화를 마킹한다. 표면 아래의 온도는 심도가 증가할수록 증가하며, 지열 구배라고 명명된다. 도 6b는 도 6a에 기체 안정성 곡선이 중첩된 것을 도시한다. 교차점은 동결 기체(위)에서 자유 기체(아래)로의 전환을 마킹한다. 도 6c는 동결 기체의 영역을 가이드로서 이용함으로써 클라스레이트 안정성 지대를 정의한다. 클라스레이트 안정성 지대의 상단은 해저로 마킹되며, 바닥은 기체 안정성 곡선과 지열 구배의 교차부에 의해 묘사된다.
더 구체적으로, 도 6a의 차트(600)에서 나타난 바와 같이, 클라스레이트 안정성 지대를 결정하는 것은 해저 심도(605), 해수 온도의 알려진 또는 추정된 값(610), 및 지열 구배의 알려진 또는 추정된 값(615)을 이용하는 것에 의존한다. 이들 값들이 플로팅되면, 기체 안정성 곡선(620)이 차트(600) 위에 중첩되고 교차점(625)이 표시된다. 교차점(625)은 기체 안정성 곡선(620)이 지열 구배(615)와 교차하는 점을 나타내며, 이 점 위의 위치는 동결 기체가 안정 형태로 존재하는 영역(630)을 강조하고, 이 점 아래의 위치는 자유 기체가 안정 형태로 존재하는 영역(635)을 묘사한다. 동결 기체의 영역(630)에서, 기체 안정성 곡선(620)은 지열 구배 곡선(615)의 우측에 위치하고, 자유 기체의 영역(635)에서, 기체 안정성 곡선(620)은 지열 구배 곡선(615)의 좌측에 위치한다. 도 6c에 도시된 바와 같이 클라스레이트 안정성 지대(640)는 동결 기체의 영역(630)의 두께에 의해 묘사되고, 보통 해저(상단)(605) 및 지열 구배 곡선(바닥)(615) 내에서 기체 안정성 곡선(620)의 교차점(625)에 의해 정의된다.
도 7은 결정될 수 있는 클라스레이트 안정성 지대(705)의 하나의 예시를 개략적으로 나타낸다. 예시(700)는 해저(710)를 이용해 결정될 수 있는 클라스레이트 안정성 지대(705)를 포함한다. 도 7은 기저 풀-업을 갖는 클라스레이트-충전된 모래(120)를 도시한다. 풀-업은 퇴적물 아래에서의 양방향 이동 시간(TWTT)의 감소를 야기하는 클라스레이트 충전된-모래(120)를 통과하는 음파 속력의 증가에 의해 제어된다.
(320)에서, 방법(300)은 탄성파 데이터로부터 클라스레이트 안정성 지대 내 또는 아래의(가령, 클라스레이트 안정성 곡선 내 또는 아래의) 횡방향으로 넓은 표면 아래 디지털 이미지(laterally extensive subsurface digital image)를 생성하는 단계를 포함한다. 탄성파 데이터로부터 발생될 수 있는 TWTT 영역에서의 횡방향으로 넓은 표면 아래 디지털 이미지의 하나의 예가 도 8의 디지털 이미지(800)로서 도시되어 있다. 횡방향으로 넓은 표면 아래 디지털 이미지(800)는 결정된 클라스레이트 안정성 지대(705) 내에 있는 표면 아래의 부분, 결정된 클라스레이트 안정성 지대(705) 아래에 있는 표면 아래(820)의 부분, 또는 둘 모두를 포함한다. 횡방향으로 넓은 표면 아래 디지털 이미지(800)는 시간 영역에서 생성될 수 있다. 컴퓨팅 시스템(200)은 연속 반사를 탄성파 해석 소프트웨어, 가령, Epos (Paradigm), Petrel (Schlumberger), 또는 Geoprobe (Landmark)와 매핑시킴으로써, 도 4의 탄성파 데이터의 디지털 이미지(400)로부터 횡방향으로 넓은 표면 아래 디지털 이미지(800)를 자동으로 생성할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 컴퓨팅 시스템(200)으로 반사의 위치뿐 아니라 반사의 진폭까지 지시하는 입력을 제공한다. 반사가 선택된 후, 소프트웨어는 사용자-지정 임계치 내에서 동일한 경계면을 따르는 다음 반사를 자동으로 선택한다.
심도 영역에서 생성될 수 있는 횡방향으로 넓은 표면 아래 디지털 이미지의 하나의 예시가 도 9의 디지털 이미지(900)로서 도시된다. 디지털 이미지(900)는 단면으로 도시되지만, 단면에 한정되지는 않는다. 디지털 이미지(900)는 결정된 클라스레이트 안정성 지대(705) 내의 표면 아래 부분, 클라스레이트 안정성 지대(705) 아래의 표면 아래(920)의 부분, 또는 둘 모두를 포함할 수 있다. 단면의 횡방향으로 넓은 표면 아래 디지털 이미지(900)는 도 10a의 복수의 평행 층, 가령, 결정된 클라스레이트 안정성 지대(705) 아래에 위치하는 표면 아래의 부분에서의 층(1025, 1035, 및 1045)으로서 나타나는 가능한 풀-업(pull-up)(1020, 1030 및 1040)을 포함한다. 풀-업을 갖는 횡방향으로 넓은 표면 아래 디지털 이미지의 또 다른 예시가 도 10a의 디지털 이미지(1000)이다.
(325)에서, 방법(300)은 횡방향으로 넓은 표면 아래 디지털 이미지를 필터링하여 풀-업 디지털 이미지를 생성하는 단계를 포함한다. 도 10a 및 10b는 풀-업을 고립시키기 위한 방법을 도시한다. 앞서 언급된 바와 같이, 도 10a는 연관된 기저 풀-업을 갖는 얕은 표면 아래에 있는 클라스레이트-충전된 모래를 도시한다. 회색 선이 풀-업의 바닥을 묘사한다. 도 10b는 횡방향으로 넓은 표면 아래 디지털 이미지를 필터링함으로써 계산된 풀-업의 고립을 단면으로 도시한다. 도 9의 횡방향으로 넓은 표면 아래 디지털 이미지(900)를 필터링하여 도 11의 풀-업 디지털 이미지(1100)를 생성하는 것은 도 10b에 도시된 필터(1050)를 이용하는 것을 포함한다. 필터(1050)는 공간 필터, 시간 필터 또는 이들의 임의의 조합일 수 있다. 일부 실시예에서, 필터(1050)는 가우시안 지역/잔차 필터(Gaussian Regional/Residual Filter)일 수 있다. 일부 실시예에서, 필터는 저역통과 필터일 수 있다. 일부 실시예에서, 필터는 고역통과 필터일 수 있다. 일부 실시예에서, 필터는 대역통과 필터일 수 있다. 일부 실시예에서, 필터는 지향성 코사인 필터(Directional Cosine Filter)일 수 있다. 일부 실시예에서, 필터는 이들의 임의의 조합, 가령, 잔차 필터와 지향성 코사인 필터 모두일 수 있다. 사용될 수 있는 필터에 대한 더 많은 정보는 다음의 간행물에서 찾을 수 있다: GEOSOFT INC., "montaj Geophysics How-To Guide", 2013년1월16일, 페이지 1-14 및 GEOSOFT INC., "Applying Filters with montaj", 2013년1월16일, 페이지 1-13, 둘 모두 그 전체가 참조로서 그리고 모든 목적으로 본 명세서에 포함된다. 풀-업(1055)(가령, 도 10a의 풀-업(1020, 1030, 1040))을 고립시키기 위해 횡방향으로 넓은 표면 아래 디지털 이미지(900)에 필터(1050)를 이용하는 하나의 개념 예시가 도 10b에 도시되어 있다. 컴퓨팅 시스템(200)은 횡방향으로 넓은 표면 아래 디지털 이미지에 푸리에 분해(Fourier Decomposition)를 실시함으로써, 횡방향으로 넓은 표면 아래 디지털 이미지를 자동으로 필터링하여 풀-업 이미지를 생성할 수 있다.
풀-업 디지털 이미지의 또 다른 예가 도 12a의 디지털 이미지(1205)로서 도시되어 있다. 디지털 이미지(1205)는 도 12a에 도시된 탄성파 섹션(1210)을 이용하며, 여기서 클라스레이트-충전된 모래(1220)가 풀-업에 대한 원인이다. 풀-업의 또 다른 예시가 도 12b, 12c, 12d, 12e, 12f 및 12g에서 탄성파 섹션(1225, 1230, 1235, 1240, 1245, 및 1250)에 도시되어 있고, 여기서, 클라스레이트-충전된 모래(1260, 1265, 1270, 1275, 1280, 1285 및 1290)가 기저 풀-업의 원인이다. 클라스레이트-충전된 모래를 식별하는 원 및 화살표가 풀-업을 가리킨다.
(330)에서, 방법(300)은 탄성파 데이터로부터 클라스레이트 안정성 지대 내 조립질 침전물 디지털 이미지를 생성하는 단계를 포함한다. 도 13b의 디지털 이미지(1310)가 조립질 침전물 디지털 이미지의 하나의 예이다. 조립질 침전물 디지털 이미지(1310)는 조립질 침전물, 가령, 모래, 실트(silt), 자갈, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 조립질 침전물 디지털 이미지(1310)는 그 밖의 다른 조립질 침전물을 포함할 수 있다. 조립질 침전물 디지털 이미지(1310)를 생성하는 것은 (1320)로 도시되는 바와 같이, 진폭, 임피던스, 탄성파 속성, 반사율, 또는 이들의 임의의 조합을 이용하는 것을 포함할 수 있다. (1320)에서, 반사율 및 임피던스가 각각 반사율 및 임피던스 데이터에 대한 반사의 값에 의해 결정될 수 있다. 탄성파 속성은 전통적인 탄성파 디지털 이미지 상에서는 더 무시할 만하게 나타나는 정보를 보강하는 데 사용될 수 있는 탄성파 데이터로부터 얻어진 추출된 값일 수 있다. 탄성파 속성의 예로는, 코히런스, 스펙트럼 분해, 스위트니스, 감쇠, 곡률, 또는 이들의 임의의 조합이 있다. 그 밖의 다른 탄성파 속성이 또한 사용될 수 있다. 탄성파 속성은 다음의 업체로부터 이용 가능하다: Paradigm Limited, Schlumberger Limited, Halliburton Company의 Landmark 사업 부분, 
, dGB Earth Sciences B.V., Foster Findlay Associates Limited 등. 탄성파 속성은 또한 그 밖의 다른 업체 또는 제3자로부터 이용 가능할 수 있다. 컴퓨팅 시스템(200)은 반사율 및 임피던스 데이터 상에서 진폭의 원하는 값을 식별함으로써 디지털 이미지(400)의 탄성파 데이터로부터 조립질 침전물 디지털 이미지(1310)를 자동으로 생성할 수 있다. 진폭의 원하는 값에 추가로, 컴퓨팅 시스템(200)은 원하는 값에 의해 정의된 탄성파 속성을 이용해 조립질 침전물 디지털 이미지(1310)를 자동으로 생성할 수 있다. 디지털 이미지(1310)는 (1320)에서의 반사율 및 임피던스의 진폭 변화와 관련된다.
도 13c는 도 9의 횡방향으로 넓은 표면 아래 디지털 이미지(900)의 (가령, 도 10b의 필터(1050)에 의한) 필터링에 의해 생성될 수 있는 풀-업 디지털 이미지(1330)의 또 다른 예시인 디지털 이미지(1330)를 제공한다. 풀-업 디지털 이미지(1330)는 3D 뷰로 도시되지만, 3D 뷰에 한정되지 않는다. 도 13c는 디지털 이미지(900)의 풀-업(1340)에서 필터(1050)를 제외한 것을 도시하며, 이는 풀-업 디지털 이미지(1330)를 도출한다. 도 13a는 맥락에 따른 디지털 이미지(1310 및 1330)를 도시한다.
(335)에서, 방법(300)은 조립질 침전물 디지털 이미지와 풀-업 디지털 이미지를 공간적으로 중첩시켜 조합된 디지털 이미지를 생성하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 도 14a의 디지털 이미지(1400)는 조합된 디지털 이미지의 하나의 예시이다. 조합된 디지털 이미지(1400)는 조립질 침전물 디지털 이미지(1310)와 풀-업 디지털 이미지(1330)를 중첩시킴으로써 생성된다. 일부 실시예에서, 풀-업 디지털 이미지(1330)는 조립질 침전물 디지털 이미지(1310) 상에 공간적으로 중첩될 수 있다. 일부 실시예에서, 풀-업 디지털 이미지(1330)만 사용될 수 있다. 컴퓨팅 시스템(200)은 조립질 침전물 디지털 이미지(1310)와 풀-업 디지털 이미지(1330)를 자동으로 공간적으로 중첩하여(지질 기준을 매칭) 조합된 디지털 이미지(1400)를 생성할 수 있다. 조합된 디지털 이미지(1400)는 클라스레이트 존재를 검출하는 데 사용된다: 풀-업 디지털 이미지(1330) 내 풀-업 및 조립질 침전물 디지털 이미지(1310) 내 진폭/임피던스의 값이 더 높을수록 클라스레이트 농도(1410)가 더 높음을 가리킨다.
(340)에서, 방법(300)은 조합된 디지털 이미지로부터 풀-업 디지털 이미지와 조립질 침전물 디지털 이미지가 겹치는 겹침 영역을 결정하기 위한 단계를 포함하며, 여기서 겹침 영역은 클라스레이트 퇴적물을 가리킨다. 또한, 하나의 겹침 영역이 또 다른 겹침 영역에 비해 더 높은 클라스레이트 농도를 가질 수 있다. 일부 실시예에서, 조합된 디지털 이미지에서 복수의 겹침 영역(겹치는 영역)이 결정될 수 있다. 본 명세서에서 지시될 때, 풀-업 디지털 이미지 내 풀-업과 조립질 침전물 디지털 이미지 내 반사율/임피던스의 더 높은 값일수록 더 높은 클라스레이트 농도를 가리킨다. 컴퓨팅 시스템(200)은 클라스레이트 퇴적물을 나타내는 임계치를 이용함으로써 조합된 디지털 이미지에서 겹침 영역을 자동으로 결정할 수 있다.
조립질 침전물 디지털 이미지(1420), 풀-업 디지털 이미지(1430), 및 조합된 디지털 이미지(1440)의 하나의 실전 예시가 도 14b에 도시되어 있다. 이 예시에서, 이미지가 3D와 2D 데이터 모두로부터 생성되고 리본-형 퇴적물을 갖는 조립질 침전물 디지털 이미지(1420)를 도시한다. 퇴적물은 풀-업 디지털 이미지(1430) 상에서 나타나는 풀-업을 생성한다. 2개의 이미지가 겹칠 때, 조합된 디지털 이미지(1440)가 겹침 영역(1450 및 1460)에서 발견된 가장 높은 클라스레이트 농도를 갖는 클라스레이트 퇴적물을 도시한다.
선택사항으로서, 방법(300)은 횡방향으로 넓은 표면 아래 디지털 이미지를 TWTT에서 심도로 변환하는 단계(345)를 포함한다. 예를 들어, 도 15a의 횡방향으로 넓은 표면 아래 디지털 이미지(1510)가 컴퓨팅 시스템(200)에 의해 TWTT로부터 속도 모델을 통해 변환될 수 있으며, 이로써 도 15b의 횡방향으로 넓은 표면 아래 디지털 이미지(1520)로부터 해저가 제거된다(방법(300)의(360)). 방법(300)은 또한 심도 영역으로, 탄성파 데이터(400)를 변환하는 단계(방법(300)의 (350)), 횡방향으로 넓은 표면 아래 디지털 이미지(800)를 변환하는 단계(방법(300)의 (345), 풀-업 디지털 이미지(1100)를 변환하는 단계(방법(300)의 (355)), 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 마찬가지로, 방법(300)은 지표 또는 해저 아티팩트를, 탄성파 데이터로부터 제거하는 단계(방법(300)의 (365)), 횡방향으로 넓은 표면 아래 디지털 이미지로부터 제거하는 단계(방법(300)의 (370)), 풀-업 디지털 이미지로부터 제거하는 단계(방법(300)의 (360)), 또는 이들의 임의의 조합을 더 포함할 수 있다.
선택사항으로서, 식별된 클라스레이트 퇴적물(가령, 클라스레이트-충전된 침전물 또는 모래)이 겹침 영역(즉, 식별된 클라스레이트 퇴적물) 내에 존재함을 검증하는 하나의 예시가 웰보어로부터의 데이터를 이용하는 것이다. 가설 웰보어 A(1610) 및 웰보어 B(1620)가 도 16a에 도시되어, 배경 음파 속력(1630) 및 클라스레이트 음파 속력(1640) 모두에 대한 설명을 촉진시킨다. 도 16a에 도시된 바와 같이 가설 웰보어 A(1610)가 비-클라스레이트 침전물을 통해 시추되고 가설 웰보어 B(1620)가 클라스레이트 침전물을 통해 시추된 경우, 비-클라스레이트 침전물을 통한 배경 음파 속력(1630)이 도 16b에 도시된 바와 같이 선형으로 증가한다. 그러나 클라스레이트 음파 속력(1640)은 도 16c에 도시된 바와 같이 비선형으로 증가한다.
클라스레이트-충전된 모래의 응답의 하나의 예시가 도 17a 및 17b에 도시되어 있으며, 여기서 클라스레이트-충전된 모래(120)의 탄성파 응답이 웰보어 B(1620) 및 반사율(1710)의 증가 및 임피던스(1720)의 증가와 연관된다. 따라서 반사율(1710)의 증가 및 임피던스(1720)의 증가가 클라스레이트-충전된 모래(120)를 가리키고 조립질 침전물 디지털 이미지(1310), 가령, 도 14b의 조립질 침전물 디지털 이미지(1420)를 생성하는 데 사용될 수 있다. 디지털 이미지(1420)는 맵 뷰로 도시되지만, 맵 뷰에 한정되지 않는다. 또한 조립질 침전물 디지털 이미지(1420)가 어떠한 웰보어도 포함할 필요는 없다.
도 18을 참조하면, 이 도면은 방법(1800)으로 지칭되는 히드로카본을 생성하는 방법의 하나의 실시예를 도시한다. (1805)에서 방법(1800)은 포스트 스택 탄성파 데이터를 획득하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 사용자는 업체로부터 또는 탄성파 데이터가 획득되게 하는 그 밖의 다른 방식으로 포스트 스택 탄성파 데이터를 획득할 수 있다. 포스트 스택 탄성파 데이터는 예를 들어 컴퓨팅 시스템(200)으로 탄성파 데이터(224)로서 전송될 수 있다.
(1810)에서, 방법(1800)은 조합된 디지털 이미지로부터 겹침 영역을 획득하는 단계를 포함하며, 여기서 겹침 영역은 클라스레이트 퇴적물을 가리키고, 조합된 디지털 이미지는 다음의 단계에 의해 생성된다: 포스트-스택 탄성파 이미지로부터 지표 또는 해저 디지털 이미지를 생성하는 단계, 지표 또는 해저 디지털 이미지로부터 클라스레이트 안정성 지대를 결정하는 단계, 탄성파로부터 클라스레이트 안정성 지대 내 또는 아래의 횡방향으로 넓은 표면 아래 디지털 이미지를 생성하는 단계, 횡방향으로 넓은 표면 아래 디지털 이미지를 필터링하여 풀-업 디지털 이미지를 생성하는 단계, 탄성파 데이터로부터 클라스레이트 안정성 지대 내 조립질 침전물 디지털 이미지를 생성하는 단계, 조립질 침전물 디지털 이미지와 풀-업 디지털 이미지를 공간적으로 중첩시켜 조합된 디지털 이미지를 생성하는 단계, 및 조합된 디지털 이미지에서 풀-업 디지털 이미지와 조립질 침전물 디지털 이미지가 겹치는 겹침 영역을 결정하는 단계. 예를 들어 이들 아이템은 앞서 언급되었다.
(1815)에서, 방법(1800)은 식별된 클라스레이트 퇴적물을 기초로 웰보어 위치에 과한 결정을 내리고, 웰보어 위치에서 웰보어를 시추하며, 상기 웰보어를 통해 히드로카본을 생산하는 단계를 포함한다. 식별된 클라스레이트 퇴적물을 기초로 웰보어 위치에 관한 결정을 내리는 것은 예를 들어 웰보어의 구성(가령, U-형 수직, 벗어남 등)을 기초로 웰보어의 위도, 경도, 심도 등을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 복수의 웰보어 위치에 관한 결정이 이뤄질 수 있으며 복수의 웰보어가 복수의 웰보어 위치에서 시추될 수 있다.
일부 실시예에서, 웰보어 위치에 관한 결정이 식별된 클라스레이트 퇴적물로부터 히드로카본을 생산하는 것을 기초로 이뤄질 수 있다. 원하는 결과가 식별된 클라스레이트 퇴적물로부터 히드로카본을 생산하는 것인 경우, 사용자는 식별된 클라스레이트 퇴적물로부터 히드로카본을 생산하기 위한 적어도 하나의 웰보어의 위치에 대해 결정할 수 있다. 해당 분야의 통상의 기술자라면 클라스레이트 퇴적물로부터 히드로카본을 생산하기 위한 실질적으로 임의의 기법이 사용될 수 있음을 알 것이다.
일부 실시예에서, 웰보어 위치에 관한 결정은 식별된 클라스레이트 퇴적물 및 또 다른 퇴적물로부터 히드로카본을 생산하는 것을 기초로 할 수 있다. 일부 실시예에서, 원하는 결과가 식별된 클라스레이트 퇴적물과 또 다른 퇴적물 모두로부터 히드로카본을 생산하는 것을 포함할 수 있다. 식별된 클라스레이트 퇴적물은 다른 퇴적물(가령, 석유를 포함하는 히드로카본 퇴적물)보다 얕은 깊이에 있을 수 있다, 즉, 다른 퇴적물이 식별된 클라스레이트 퇴적물보다 깊이 있을 수 있다. 히드로카본은 출원인 Chevron U.S.A. Inc.의 다음의 특허 출원에서 언급된 바와 같이 식별된 클라스레이트 퇴적물과 다른 퇴적물 모두로부터 생산될 수 있다: 미국 특허 출원 번호 2015/0090455, 이는 그 전체가 참조로서 그리고 모든 목적으로 본 명세서에 포함된다.
미국 특허 출원 번호 2015/0090455에 기재된 바와 같이, 제1 히드로카본 웰보어가 시추되고 동작되어 히드로카본 저장소로부터 히드로카본을 추출할 수 있다. 히드로카본 저장소 내 히드로카본의 온도는 천연가스 하이드레이트 저장소의 형태로 된 클라스레이트 퇴적물의 온도보다 자연히 높을 수 있다. 펌프가 히드로카본 저장소로부터 히드로카본 웰보어를 통해 히드로카본을 인출하도록 동작한다. 히드로카본 웰보어는 또 다른 웰로, 가령, 도관을 통해 연결되고, 추출된 히드로카본은 상기 도관을 통해 다른 웰보어로 공급된다. 다른 웰을 통해 흐르는 동안, 열이 히드로카본에서 천연가스 하이드레이트 저장소로 전달되어, 가열된 부분을 형성한다. 히드로카본은 다른 웰에서 빠져나온다. 가열 후, 다른 웰보어가 도관을 제거함으로써 히드로카본 웰로부터 단절될 수 있다. 그 후 다른 웰보어에 개구가 천공되고 상기 개구에 의해 천연가스 하이드레이트가 다른 웰보어로 인출될 수 있다. 또 다른 펌프가 천연가스 하이드레이트 수를 천연가스 하이드레이트 저장소 밖으로 나와 개구를 통해 다른 웰보어 내로 인출하도록 동작한다. 천연가스 하이드레이트 수가 다른 웰보어에서 빠져나온다. 따라서 두 개의 웰보어가 두 개의 웰보아 위치에서 시추되어 (이 예시에서 천연가스 하이드레이트 저장소의 형태로 된) 클라스레이트 퇴적물과 (이 예시에서 히드로카본 저장소의 형태로 된) 또 다른 퇴적물 모두로부터 히드로카본의 생산을 가능하게 할 수 있다. 해당 분야의 통상의 기술자라면 클라스레이트 퇴적물 및 다른 퇴적물로부터 히드로카본을 생산하기 위한 실질적으로 임의의 기법이 사용될 수 있음을 알 것이다.
일부 실시예에서, 웰보어 위치에 관한 결정이 또 다른 퇴적물로부터 히드로카본을 생산하는 것을 기초로 할 수 있으며, 여기서 다른 퇴적물과 식별된 클라스레이트 퇴적물은 상이하다. 원하는 결과가 히드로카본을 갖는 다른 퇴적물로부터 히드로카본을 생산하고 식별된 클라스레이트 퇴적물을 회피하는 것인 경우, 사용자는 다른 퇴적물로부터 히드로카본을 생산하기 위해 적어도 하나의 웰보어의 위치에 대한 결정을 내릴 수 있다. 주입 웰보어(들)을 위한 웰보어 위치(들) 및 생산 웰보어(들)를 위한 웰보어 위치(들)이 결정될 수 있고 다른 퇴적물로부터 히드로카본을 생산하기 위해 시추될 수 있다. 다른 퇴적물로부터 히드로카본을 생산하기 위해, 해당 분야의 통상의 기술자는 워터 플러딩법(waterflooding), 석유 회수 증진법(EOR: enhanced oil recovery), 이들의 임의의 조합 등을 이용할 수 있다. EOR 작업 또는 EOR 적용의 예시로는, (가령, 이산화탄소 플러딩법(carbon dioxide flooding)을 포함하는) 혼합 기체 주입, 화학적 주입(종종 화학적 석유 회수 증진법(CEOR: chemical enhanced oil recovery))이 있으며, 예를 들어, 중합체 플러딩, 알칼리성 플러딩, 계면활성제 플러딩, 부합성 제어 작업뿐 아니라 이들의 조합(가령, 알칼리성-중합체 플러딩 또는 알칼리성-계면활성제-중합체 플러딩), 미생물 주입, 및 열 복원(가령, 주기적 증기, 증기 플러딩 및 불꽃 플러딩)이 있다. 일부 실시예에서, EOR 작업은 중합체(P) 플러딩 작업, 알칼리성-중합체(AP) 플러딩 작업, 계면활성제-중합체(SP) 플러딩 작업, 알칼리성-계면활성제-중합체(ASP) 플러딩 작업, 부합성 제어 작업, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 해당 분야의 통상의 기술자라면 다른 퇴적물로부터 히드로카본을 생산하기 위한 실질적으로 임의의 기법이 사용될 수 있음을 알 것이다.
적어도 웰보어 위치에 관한 결정을 내리는 것에 추가로, 일부 실시예에서, 다음에 대한 적어도 하나의 결정이 또한 이뤄질 수 있다: 웰보어의 수량, 시추 가공될 웰보어의 구성, 완료 장비의 선택, 유체의 선택 등.
하이드레이트로서의 히드로카본만, 비-하이드레이트 히드로카본만, 또는 하이드레이트와 비-하이드레이트 히드로카본으로 히드로카본의 생산이 시작된 후, 해당 분야의 통상의 기술자라면 그 밖의 다른 다양한 기법이 사용될 수 있음을 알 것이다. 예를 들어, 생산이 시작된 후 4차원(4D)뿐 아니라 그 밖의 다른 적절한 기법이 사용될 수 있다.
일부 실시예에서, 방법(1800)은 단면, 맵 뷰, 또는 이들의 임의의 조합으로의 식별된 클라스레이트 퇴적물의 존재를 검증하는 단계를 더 포함할 수 있다. 덧붙여, 방법(1800)은 웰 데이터를 이용해 식별된 클라스레이트 퇴적물의 존재를 검증하는 단계를 더 포함할 수 있다. 방법(1800)은 그 밖의 다른 수정도 포함할 수 있다.
탄성파 데이터를 이용한 클라스레이트 퇴적물 정량화 - 탄성파 데이터로부터 표면 아래의 클라스레이트 퇴적물을 정량화하기 위한 방법, 시스템 및 프로그램 프로덕트의 실시예가 본 명세서에 제공된다. 하나의 실시예에서, 방법은 풀-업의 최댓값 및 최솟값을 결정하는 단계 - 풀-업은 풀-업을 포함하는 디지털 이미지로부터 옴 - , 풀-업을 야기하는 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력 및 배경 퇴적물의 음파 속력을 추정하는 단계 - 클라스레이트 퇴적물과 배경 퇴적물은 상이함 - , 풀-업의 최댓값, 풀-업의 최솟값, 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력 및 배경 퇴적물의 음파 속력을 이용해 총 클라스레이트 두께를 계산하는 단계, 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력을 이용해 클라스레이트 농도 값과의 관계를 확립하는 단계, 및 총 클라스레이트 두께와 클라스레이트 농도 값의 곱을 이용해 순 클라스레이트 두께를 결정하는 단계를 포함한다.
바람직하게는, 해당 분야의 통상의 기술자라면 본 명세서에 제공되는 실시예가 탄성파 데이터 구동 방식을 이용해 클라스레이트 퇴적물을 정량화함을 알 수 있다. 탄성파 데이터 구동 방식은 표면 아래의 어떠한 종래의 지구물리학적 지식을 필요로 하지 않는데, 다음이 필요하지 않다: 웰 데이터, 코어 샘플, 단층촬영 정보, 속도 측정치, 속도 모델, 평활화된 속도 모델, 또는 변칙적 속도 모델. 탄성파 데이터 구동 방식은 또한 표면 아래의 어떠한 지질학적 지식도 필요로 하지 않는데, 가령, 다음이 필요하지 않다: 표면 아래 모래 및 셰일 퇴적물의 디지털 이미지, 표면 아래의 구성 및 기하학적 형태의 디지털 이미지, 또는 공극율에 대한 지식 또는 투수율 추세. 덧붙여, 탄성파 데이터 구동 방식은 표면 아래에 대한 어떠한 추정도 하지 않으며, 웰보어 또는 연관된 웰 데이터를 거의 또는 전혀 갖지 않고, 실질적으로 임의의 지역(가령, 육지, 연안 - 천해 또는 심해, 등)에서 사용될 수 있다. 경우에 따라, 웰 데이터 등이 본 발명의 실시예에 의해 결정된 클라스레이트 퇴적물 정량화를 검증하기 위한 한 방법으로서 사용될 수 있지만, 어떠한 웰 데이터도 필수는 아니다. 따라서 정량화 방법, 가령, 역변환 또는 시뮬레이션이 본 명세서에서 제공된 기법을 기초로 클라스레이트 퇴적물을 정량화하기 위해 불필요하다.
바람직하게는, 해당 분야의 통상의 기술자가 클라스레이트 퇴적물의 정량화를 기초로 웰보어 위치 및 웰보어 수량에 관한 결정을 내릴 수 있음을 알 것이다. 원하는 결과가 정량화된 클라스레이트 퇴적물을 생성하는 것이라면, 해당 분야의 통상의 기술자라면, 하나 이상의 웰보어를 시추할 위치에 대한 결정이 클라스레이트 퇴적물의 수량을 기초로 이뤄질 수 있음을 알 것이다. 원하는 결과가 정량화된 클라스레이트 퇴적물을 생산하는 것이라면, 해당 분야의 통상의 기술자라면, 클라스레이트 퇴적물의 수량을 기초로 시추할 웰보어의 개수에 대한 결정이 이뤄질 수 있음을 알 것이다. 예를 들어, 더 많은 클라스레이트를 갖는 클라스레이트 퇴적물이 더 적은 양의 클라스레이트를 갖는 클라스레이트 퇴적물에 비교할 때 더 많은 개수의 웰보어 위치의 선택 및 더 많은 개수의 웰보어의 시추를 야기할 수 있다. 원하는 결과가 정량화된 클라스레이트 퇴적물을 회피하려는 것이라면, 해당 분야의 통상의 기술자라면, 클라스레이트 퇴적물의 양이 사용되어, 상기 양의 클라스레이트 퇴적물을 회피하기 위해, 웰보어를 시추하지 않을 곳 또는 웰보어를 시추할 곳에 대한 결정이 내려질 수 있음을 알 것이다. 덧붙여, 원하는 결과가 클라스레이트 퇴적물을 회피하는 것이라면, 해당 분야의 통상의 기술자라면 상기 양의 클라스레이트 퇴적물을 회피하기 위해 시추될 웰보어의 개수에 대한 결정이 내려질 수 있음을 알 것이다.
덧붙여, 해당 분야의 통상의 기술자라면 시추될 하나 이상의 웰보어에 대해 선택될 완성제, 구성요소, 유체 등 가령, 하나 이상의 웰보어의 구성(가령, 수직, 수평 등)에 대한 결정이 또한 클라스레이트 퇴적물의 양을 기초로 이뤄질 수 있음을 알 것이다. 예를 들어, 케이싱, 튜빙, 패커, 가열기, 샌드 스크린, 그래블 팩, 미립자 이동을 위한 아이템 등이 클라스레이트 퇴적물의 양을 기초로 선택될 수 있다. 또한, 클라스레이트 퇴적물을 생산하기 위한 방법이 또한 클라스레이트 퇴적물의 양을 기초로 선택될 수 있다. 클라스레이트 퇴적물, 가령, 하이드레이트 퇴적물을 생산하는 데 사용될 수 있는 일부 방법 및 디바이스가 출원인 Chevron U.S.A. Inc.의 다음의 특허 및 특허 출원에서 제공된다: 미국 특허 출원 번호 2015/0090455, 미국 특허 번호 7,812,203, 미국 특허 출원 번호 2008/0102000, 미국 특허 번호 7,964,150, 미국 특허 번호 8,201,626, 및 미국 특허 번호 7,537,058, 이들 모두 그 전체가 참조로서 그리고 모든 목적으로 본 명세서에 포함된다.
바람직하게는, 해당 분야의 통상의 기술자라면, 그 밖의 다른 결정이 클라스레이트 퇴적물의 양을 기초로 이뤄질 수 있음을 알 것이다. 예를 들어, 더 많은 양의 클라스레이트를 갖는 클라스레이트 퇴적물을 생산하는 데 노력을 집중하기 위해 히드로카본 생산 시추 프로젝트의 우선순위화, 자원 관리 등에 대해 결정이 내려질 수 있다. 요컨대, 해당 분야의 통상의 기술자라면 옵션이 많고 클라스레이트 퇴적물의 양을 기초로 적절한 결정을 내리는 것이 안정하고 신뢰할만한 작업의 가능성을 높일 것이다.
덧붙여, 클라스레이트 퇴적물(가령, 본 명세서에 기재된 방법에 의해 식별된 클라스레이트 퇴적물)의 양이, 앞서 언급된 바와 같이, 클라스레이트 퇴적물로부터만, 클라스레이트 퇴적물과 또 다른 퇴적물로부터, 또는 다른 퇴적물로부터만 히드로카본을 생산하는 것에 대해 결정하기 위해 사용될 수 있다.
도 19를 참조하면, 이 도면은 방법(1900)으로 지칭되는 탄성파 데이터를 이용해 표면 아래 클라스레이트 퇴적물을 정량화하는 방법의 하나의 실시예를 도시한다. 상기 방법(1900)은 도 2의 컴퓨팅 시스템(200)에 의해 실행될 수 있다. 해당 분야의 통상의 기술자라면, 도 3의 방법(300)에 의해 식별되는 클라스레이트 퇴적물(가령, 클라스레이트 충전된 모래(120))이 어떠한 웰 데이터 없이 그리고 어떠한 시추된 웰보어 없이, 방법(1900)을 통해 정량화될 수 있음을 알 것이다. 실제로, 방법(1900)은 탄성파 데이터 구동식이며 어떠한 추정도 하지 않는다. 원하는 결과가 클라스레이트 퇴적물(가령, 클라스레이트 충전된 모래(120))을 생산하려는 것이라면, 해당 분야의 통상의 기술자라면 클라스레이트 퇴적물(가령, 클라스레이트 충전된 모래(120))의 양을 확인하고 클라스레이트 퇴적물(가령, 클라스레이트 충전된 모래(120))를 생산하기 위해 하나 이상의 웰보어가 시추되어야 할 것임을 알 것이다. 그러나 해당 분야의 통상의 기술자라면 방법(1900)은 독립적으로 도 3의 방법(300)의 실행 없이 실행될 수 있음을 알 것이다. 따라서 클라스레이트 퇴적물이 본 명세서의 일부 실시예에서 제공된 기법에 의해 식별되고 정량화될 수 있거나 클라스레이트 퇴적물이 본 명세서의 일부 실시예에서 제공된 기법에 의해 식별만 되거나, 클라스레이트 퇴적물이 본 명세서의 일부 실시예에 제공된 기법에 의해 정량화만될 수 있다.
(1905)에서, 방법(1900)은 풀-업의 최댓값 및 최솟값을 결정하는 단계를 포함하며, 여기서 풀-업은 풀-업을 포함하는 디지털 이미지로부터 온다. 풀-업을 포함하는 디지털 이미지의 예시가 조합된 디지털 이미지, 가령, (도 14a로부터의) 도 20a에 도시된 조합된 디지털 이미지(2010)일 수 있다. 도 20a는 10m 및 100m 두께의 풀-업의 예시를 이용하며 도 20a, 20b, 도 21a, 및 21b의 연속되는 정량화 예시에 대한 토대이다. 대안으로, 도 14b에서의 조합된 디지털 이미지가 사용될 수 있다. 해당 분야의 통상의 기술자라면 조립질 침전물 디지털 이미지와 풀-업 디지털 이미지를 공간적으로 중첩함으로써 생성된 실질적으로 임의의 조합된 디지털 이미지가 사용될 수 있음을 알 것이다.
대안으로, 풀-업을 포함하는 디지털 이미지는 풀-업 디지털 이미지(가령, 도 13c 또는 도 14b의 풀-업 디지털 이미지(1330))일 수 있다. 해당 분야의 통상의 기술자라면 횡방향으로 넓은 표면 아래 디지털 이미지를 필터링함으로써 생성된 실질적으로 임의의 풀-업 디지털 이미지가 사용될 수 있음을 알 것이다.
일부 실시예에서, 풀-업을 갖는 디지털 이미지는 본 명세서에 개시된 기법에 의해 생성되거나 본 명세서에 개시된 기법에 의해 생성되지 않을 수 있다. 덧붙여, 일부 실시예에서, 풀-업을 갖는 디지털 이미지는 이전에 결정될 수 있고 (1905)에서는 단순히 수신될 수 있다. 컴퓨팅 시스템(200)은 풀-업의 최솟값 및 풀-업의 최댓값을 포함하는 도 20a의 조합된 디지털 이미지(2010)의 풀-업에 대한 값의 범위를 자동으로 결정할 수 있다. 도 20a에서 시작하는 연속 정량화 예시에서, 풀-업에 대한 최솟값이 10m이고 풀-업에 대한 최댓값이 100m이다.
(1910)에서, 방법(1900)은 풀-업을 야기하는 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력 및 배경 퇴적물의 음파 속력을 추정하는 단계를 포함하며, 여기서 클라스레이트 퇴적물과 배경 퇴적물은 상이하다. 음파 속력은 대응하는 퇴적물의 모델링된 값, 또는 웰보어가 시추된 경우 측정된 값을 통해 결정될 수 있다. 예를 들어, 모델링된 값의 경우, 음파 속력은 순 클라스레이트의 속력(3.3-3.8 km/s)에 대한 농도를 추론함으로써 추정될 수 있다. 예를 들어, 직접 값의 경우, 음파 속력은 보어홀의 가령, 초음파 또는 음파 속력을 기초로 할 수 있다. 컴퓨팅 시스템(200)은 음파 속력을 추정할 수 있으며 일부 실시예에서 사용자는 다음 단계로 진행하기 전에 컴퓨팅 시스템(200)에 의해 생성된 음파 속력 추정치의 정확도를 확인할 수 있다. 연속 정량화 예시에서, 도 20b에 도시된 바와 같이, 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력은 2이고 배경 퇴적물의 음파 속력은 1이다.
(1915)에서, 방법(1900)은 풀-업의 최댓값, 풀-업의 최솟값, 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력, 및 배경 퇴적물의 음파 속력을 이용해 총 클라스레이트 두께를 계산하는 단계를 포함하다. 도 20b는 총 클라스레이트 두께를 계산하기 위한 공식을 도시하며, 이는 다음과 같이 나열된다: Tcg = Pu/[(Sc/Sb)-1], 여기서 Tcg는 총 클라스레이트 두께(m 또는 ft), Pu는 풀-업(m 또는 ft), Sc는 클라스레이트 음파 속력((m/s 또는 ft/s), Sb는 배경 음파 속력(m/s 또는 ft/s)이다. 음파 속력은 보통 m/s 또는 ft/s로 측정되지만, m/s 또는 ft/s에 한정되는 것은 아니다. 총 클라스레이트 두께는 변동을 고려해 범위로 계산될 수 있다. 총 클라스레이트 두께는 일부 실시예에서(가령, 웰보어가 시추되었고 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력이 높은 정확도로 알려진 경우) 단일 값이거나, 일부 실시예에서 단일 평균 값이거나, 일부 실시예에서 범위 값일 수 있다. 컴퓨팅 시스템(200)은 이 공식을 이용해 총 클라스레이트 두께를 자동으로 생성할 수 있다. 연속 정량화 예시에서, 총 클라스레이트 두께는 약 11m 내지 약 110m의 범위를 가진다.
(1920)에서, 방법(1900)은 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력을 이용해 클라스레이트 농도와의 관계를 확립함으로써 클라스레이트 농도 값을 생성할 수 있다. 도 21a는 클라스레이트 음파 속력 대 농도의 선형 관계(2100)를 도시하지만, 관계는 선형 관계에 한정되지 않는다. 예를 들어, 일부 실시예에서 지수 관계, 멱법칙 관계 또는 그 밖의 다른 임의의 비선형 관계가 사용될 수 있다. 일부 실시예에서, 음파 속력이 2개의 농도(가령, 도 21a에 도시된 바와 같이 농도 y 및 z)를 가질 수 있기 때문에 상대적 클라스레이트 농도에 대한 가정이 이뤄질 수 있다. 클라스레이트 농도 값은 일부 실시예에서 단일 값이거나, 일부 실시예에서 y와 z 사이의 단일 평균 값이거나, 일부 실시예에서, y와 z의 범위 값일 수 있다. 그럼에도, 클라스레이트 농도 값은 순 클라스레이트 두께를 계산하는 데 사용되도록 결정된다. 일부 실시예에서, z 값에 더 가까운 숫자가 클라스레이트 자생지 때문에 더 적절할 수 있다. 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력 및 상기 자생지에서의 클라스레이트의 성장에 대한 지식이 더 정확할수록(가령, 웰보어가 시추된 경우) 클라스레이트 농도 값이 더 정확하다. 더 많은 정보는 Dai외 저, "Detection and estimation of gas hydrates using rock physics and seismic inversion: Examples from the northern deepwater Gulf of Mexico", The Leading Edge, pp. 60-66 (January 2004)에서 발견될 수 있으며, 이는 그 전체가 본 명세서에 참조로서 포함된다. 연속 정량화 예시에서, y의 클라스레이트 농도 값이 0.15이고 z의 클라스레이트 농도 값이 0.85이다. 따라서 이 연속 정량화 예시에서, 클라스레이트 농도 값은 약 0.15 내지 약 0.85의 범위를 가진다.
(1925)에서, 방법(1900)은 총 클라스레이트 두께와 클라스레이트 농도 값의 곱을 이용해 순 클라스레이트 두께를 결정하는 단계를 포함한다. 도 21b는 순 클라스레이트 두께를 계산하기 위한 공식을 도시하며 이는 다음과 같이 나열된다: Tcn = Tcg * C, 여기서 Tcn는 순 클라스레이트 두께이고, Tcg는 총 클라스레이트 두께이며, C는 클라스레이트 농도 값이다. 순 클라스레이트 두께는 클라스레이트 퇴적물 내 클라스레이트의 양을 가리키거나 웰보어를 시추하고 클라스레이트 퇴적물을 생산함으로써 확인될 수 있는 퇴적물 내 클라스레이트의 양의 적어도 더 정확한 추정치를 가리킨다. 순 클라스레이트 두께는 변동을 고려하여 범위로서 계산될 수 있다. 순 클라스레이트 두께는 일부 실시예에서(가령, 웰보어가 시추되었고 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력이 높은 정확도로 알려진 경우) 단일 값이거나, 일부 실시예에서 단일 평균 값이거나, 일부 실시예에서 범위 값일 수 있다. 컴퓨팅 시스템(200)은 이 공식을 이용해 순 클라스레이트 두께를 자동으로 생성할 수 있다. 연속 정량화 예시에서, 순 클라스레이트 두께는 약 1.65m 내지 약 93.5m의 범위를 가진다.
도 22를 참조하면, 이 도면은 방법(2200)으로 지칭되는 히드로카본을 생산하는 방법의 하나의 실시예를 도시한다. (2205)에서, 방법(2200)은 포스트 스택 탄성파 데이터를 획득하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 사용자는 업체로부터 포스트 스택 탄성파 데이터를 획득하거나 그 밖의 다른 방식으로 탄성파 데이터가 획득되게 할 수 있다. 포스트 스택 탄성파 데이터는 예를 들어 탄성파 데이터(224)로서 컴퓨팅 시스템(200)으로 전송될 수 있다.
(2210)에서, 방법(2200)은 클라스레이트 퇴적물에 대한 순 클라스레이트 두께를 획득하는 단계를 포함하며, 여기서 순 클라스레이트 두께는 다음의 단계에 의해 생성된다: 풀-업의 최댓값 및 최솟값을 결정하는 단계 - 풀-업은 풀-업을 포함하는 디지털 이미지로부터 옴 - , 풀-업을 야기한 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력 및 배경 퇴적물의 음파 속력을 추정하는 단계 - 클라스레이트 퇴적물과 배경 퇴적물은 상이함 - , 풀-업의 최댓값, 풀-업의 최솟값, 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력, 및 배경 퇴적물의 음파 속력을 이용해 총 클라스레이트 두께를 계산하는 단계, 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력을 이용해 클라스레이트 농도 값과의 관계를 확립하는 단계, 및 총 클라스레이트 두께와 클라스레이트 농도 값의 곱을 이용해 순 클라스레이트 두께를 결정하는 단계. 순 클라스레이트 두께는 클라스레이트 퇴적물 내 클라스레이트의 양을 가리킨다. 예를 들어, 이들 아이템은 앞서 기재되었다. 예를 들어, 풀-업을 포함하는 디지털 이미지는 탄성파 데이터를 기초로 할 수 있다.
(2215)에서, 방법(2200)은 클라스레이트 퇴적물의 양을 기초로 웰보어 위치에 대한 결정을 하는 단계, 웰보어 위치에서 웰보어를 시추하는 단계 및 상기 웰보어를 통해 히드로카본을 생산하는 단계를 포함한다. 일부 실시예에서, 복수의 웰보어 위치에 대한 결정이 이뤄질 수 있고 복수의 웰보어가 복수의 웰보어 위치에서 시추될 수 있다. 일부 실시예에서, 웰보어 위치에 대한 결정이 정량화된 클라스레이트 퇴적물로부터 히드로카본을 생성하는 것을 기초로 한다. 일부 실시예에서, 웰보어 위치에 대한 결정이 다른 퇴적물(가령, 다른 히드로카본 퇴적물)로부터 히드로카본을 생성하는 것을 기초로 하며, 이때 다른 퇴적물(가령, 다른 히드로카본 퇴적물과 정량화된 클라스레이트 퇴적물은 상이하다. "다른 퇴적물"은 배경 퇴적물이거나 실질적으로 임의의 다른 퇴적물일 수 있다. 일부 실시예에서, 웰보어 위치에 관한 결정이 정량화된 클라스레이트 퇴적물과 다른 퇴적물(가령, 다른 히드로카본 퇴적물) 모두로부터 히드로카본을 생산하는 것을 기초로 하며, 이때, 다른 퇴적물과 정량화된 클라스레이트 퇴적물은 상이하다. 클라스레이트 퇴적물의 양은 예를 들어, 하나 이상의 웰보어를 시추함으로써, 또는 웰 데이터 등으로부터 검증될 수 있다. 웰보어 위치에 추가로, 클라스레이트 퇴적물의 양을 기초로 하는 결정이 내려질 수 있으며, 가령 (a) 더 적은 양을 갖는 퇴적물보다 더 많은 양을 갖는 퇴적물에 먼저 착수하기 위한 우선순위화 결정, (b) 정량화된 클라스레이트 퇴적물의 양을 기초로 시추될 하나 이상의 웰보어를 선택하기 위한 완성제, 구성요소, 유체 등, 가령, 하나 이상의 웰보어의 구성(가령, 수직, 수평 등)에 대한 결정 등이 있다.
본 발명의 실시예는 컴퓨터 프로세스(방법), 프로세스(방법), 컴퓨팅 시스템 또는 제조 물품, 가령, 컴퓨터 프로그램 프로덕트 또는 컴퓨터 판독형 매체로서 구현될 수 있다. 용어 컴퓨터 판독형 매체는 본 명세서에서 사용될 때 컴퓨터 저장 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 정보의 저장, 가령, 컴퓨터 판독형 명령, 데이터 구조, 또는 프로그램 모듈의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기법으로 구현되는 휘발성 및 비휘발성, 탈착식 및 비-탈착식 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 RAM, ROM, 전기 소거 가능 리드-온리 메모리(EEPROM), 플래시 메모리 또는 그 밖의 다른 메모리 기술, CD-ROM, 디지털 다목적 디스크(DVD), 또는 그 밖의 다른 광학 저장장치, 자기 카세트, 자기 테이프, 자기 디스크 저장장치 또는 그 밖의 다른 자기 저장 디바이스, 또는 정보를 저장하는 데 사용될 수 있고 컴퓨팅 시스템(200)에 의해 액세스될 수 있는 그 밖의 다른 임의의 제조 물품을 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 반송파 또는 그 밖의 다른 전판 또는 변조되는 데이터 신호를 포함하지 않는다. 일부 실시예에서 컴퓨터 저장 매체는 적어도 일부 유형(tangible) 특징부를 포함하며, 많은 실시예에서, 컴퓨터 저장 매체는 전적으로 비-일시적(non-transitory) 구성요소를 포함한다.
본 출원에서 제공되는 하나 이상의 실시예의 설명 및 도시가 청구되는 본 발명의 범위를 어떠한 식으로도 한정 또는 제한하려는 의도가 없다. 본 명세서에서 제공되는 실시예, 예시 및 상세사항은 소유권을 전하고 타인이 본 발명의 최적 모드를 제자하고 사용할 수 있도록 하는 데 충분한 것으로 간주된다. 청구되는 발명은 본 출원에서 제공되는 어떠한 실시예, 예시 또는 상세사항에도 한정되는 것으로 해석되어서는 안 된다. 조합하여 또는 개별적으로 도시되고 기재되는지에 무관하게, 다양한 특징부(구조적인 것과 방법적인 것 모두)가 선택적으로 포함되거나 생략되어 특정 특징부 세트로 실시예를 생성할 수 있는 것으로 의도된다. 본 출원에서 설명과 도시가 제공되었지만, 해당 분야의 통상의 기술자라면 변경, 수정 및 대안적 실시예가 청구되는 발명의 더 넓은 양태의 범위 내에 속함을 알 수 있고, 본 출원에서 구현되는 일반적인 발명의 개념은 상기 더 넓은 범위 내에 있다. 예를 들어, 이러한 다른 예시가 청구항의 기재와 다르지 않는 구조적 또는 방법적 요소를 갖는 경우 또는 청구항의 기재와 무의미한 차이만을 갖는 균등한 구조적 또는 방법적 요소를 갖는 경우 청구항의 범위 내에 있는 것이다. 본 명세서에서 인용된 모든 참고 문헌은 본 명세서에 참조로서 포함된다. 예를 들어, 미국 정규특허 출원 번호 15/281,910 (Chevron Docket No. T-10434) 발명의 명칭 "METHODS AND SYSTEMS FOR IDENTIFYING A CLATHRATE DEPOSIT" 및 동일자로 출원된 미국 정규특허 출원 번호 15/218,920 (Chevron Docket No. T-10435) 발명의 명칭 "METHODS AND SYSTEMS FOR QUANTIFYING A CLATHRATE DEPOSIT" 모두 그 전체가 본 명세서에 참조로서 포함된다.
Claims (22)
- 탄성파 데이터로부터 표면 아래(subsurface)의 클라스레이트 퇴적물을 정량화하는 방법으로서, 상기 방법은 컴퓨팅 시스템을 이용해 이뤄지는,
풀-업(pull-up)의 최댓값 및 최솟값을 결정하는 단계 - 풀-업은 풀-업을 포함하는 디지털 이미지로부터 옴,
풀-업을 야기하는 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력 및 배경 퇴적물의 음파 속력을 추정하는 단계 - 상기 클라스레이트 퇴적물과 배경 퇴적물은 상이함,
풀-업 최댓값, 풀-업의 최솟값, 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력, 및 배경 퇴적물의 음파 속력을 이용해 총 클라스레이트 두께(gross clathrate thickness)를 계산하는 단계,
클라스레이트 퇴적물의 음파 속력을 이용해 클라스레이트 농도 값과의 관계를 확립하는 단계, 및
총 클라스레이트 두께와 클라스레이트 농도 값의 곱을 이용해 순 클라스레이트 두께(net clathrate thickness)를 결정하는 단계
를 포함하는, 클라스레이트 퇴적물을 정량화하는 방법. - 제1항에 있어서, 배경 퇴적물의 음파 속력, 또는 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력, 또는 둘 모두가 3차원으로 변하는, 클라스레이트 퇴적물을 정량화하는 방법.
- 제1항에 있어서, 총 클라스레이트 두께를 추정하는 것은 공식을 이용하는 것을 포함하며, 상기 공식은 Tcg = Pu/[(Sc/Sb)-1]이되, Tcg = 총 클라스레이트 두께(m 또는 ft)이며, Pu = 풀-업(m 또는 ft)이고, Sc = 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력이며, Sb = 배경 퇴적물의 음파 속력인, 클라스레이트 퇴적물을 정량화하는 방법.
- 제1항에 있어서, 순 클라스레이트 두께를 추정하는 것을 공식을 이용하는 것을 포함하며, 상기 공식은 Tcn = Tcg * C이되, Tcn = 순 클라스레이트 두께(m 또는 ft)이고, Tcg = 총 클라스레이트 두께(m 또는 ft)이며, C = 클라스레이트 농도 값인, 클라스레이트 퇴적물을 정량화하는 방법.
- 제1항에 있어서, 풀-업을 포함하는 디지털 이미지는 조합된 디지털 이미지이고, 상기 조합된 디지털 이미지는 조립질 침전물 디지털 이미지와 풀-업 디지털 이미지를 공간적으로 중첩함으로써 생성되는, 클라스레이트 퇴적물을 정량화하는 방법.
- 제1항에 있어서, 풀-업을 포함하는 디지털 이미지는 풀-업 디지털 이미지이며, 풀-업 디지털 이미지는 횡방향으로 넓은 표면 아래 디지털 이미지를 필터링함으로써 생성되는, 클라스레이트 퇴적물을 정량화하는 방법.
- 탄성파 데이터로부터 표면 아래의 클라스레이트 퇴적물을 정량화하는 시스템으로서, 상기 시스템은
프로세서, 및
상기 프로세서와 통신 가능하게 연결된 메모리를 포함하며, 상기 메모리는 컴퓨터 실행 명령을 포함하고, 상기 명령은 실행될 때, 프로세서로 하여금
풀-업의 최댓값 및 최솟값을 결정하는 단계 - 상기 풀-업은 풀-업을 포함하는 디지털 이미지로부터 옴 - ,
풀-업을 야기하는 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력 및 배경 퇴적물의 음파 속력을 추정하는 단계 - 상기 클라스레이트 퇴적물과 배경 퇴적물은 상이함 - ,
풀-업의 최댓값, 풀-업의 최솟값, 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력, 및 배경 퇴적물의 음파 속력을 이용해 총 클라스레이트 두께를 계산하는 단계,
클라스레이트 퇴적물의 음파 속력을 이용해 클라스레이트 농도 값과의 관계를 확립하는 단계,
총 클라스레이트 두께와 클라스레이트 농도 값의 곱을 이용해 순 클라스레이트 두께를 결정하는 단계
를 수행하게 하는, 클라스레이트 퇴적물을 정량화하는 시스템. - 제7항에 있어서, 배경 퇴적물의 음파 속력, 또는 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력, 또는 둘 모두가 3차원으로 변하는, 클라스레이트 퇴적물을 정량화하는 시스템.
- 제7항에 있어서, 총 클라스레이트 두께를 추정하는 단계는 공식을 이용하는 단계를 포함하며, 상기 공식은 Tcg = Pu/[(Sc/Sb)-1]이되, Tcg = 총 클라스레이트 두께(m 또는 ft)이며, Pu = 풀-업(m 또는 ft)이고, Sc = 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력이며, Sb = 배경 퇴적물의 음파 속력인, 클라스레이트 퇴적물을 정량화하는 시스템.
- 제7항에 있어서, 순 클라스레이트 두께를 추정하는 단계는 공식을 이용하는 단계를 포함하며, 상기 공식은 Tcn = Tcg * C이되, Tcn = 순 클라스레이트 두께(m 또는 ft)이고, Tcg = 총 클라스레이트 두께(m 또는 ft)이며, C = 클라스레이트 농도 값인, 클라스레이트 퇴적물을 정량화하는 시스템.
- 제7항에 있어서, 풀-업을 포함하는 디지털 이미지는 조합된 디지털 이미지이며, 상기 조합된 디지털 이미지는 조립질 침전물 디지털 이미지와 풀-업 디지털 이미지를 공간적으로 중첩함으로써 생성되는, 클라스레이트 퇴적물을 정량화하는 시스템.
- 제7항에 있어서, 풀-업을 포함하는 디지털 이미지는 풀-업 디지털 이미지이며, 풀-업 디지털 이미지는 횡방향으로 넓은 표면 아래 디지털 이미지를 필터링함으로써 생성되는, 클라스레이트 퇴적물을 정량화하는 시스템.
- 컴퓨터 실행 명령이 저장된 컴퓨터 판독형 매체로서, 상기 명령은 컴퓨팅 시스템에 의해 실행될 때, 컴퓨팅 시스템으로 하여금, 탄성파 데이터로부터 표면 아래의 클라스레이트 퇴적물을 정량화하는 방법을 수행하게 하고, 상기 방법은
풀-업의 최댓값 및 최솟값을 결정하는 단계 - 상기 풀-업은 풀-업을 포함하는 디지털 이미지로부터 옴,
풀-업을 야기하는 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력 및 배경 퇴적물의 음파 속력을 추정하는 단계 - 상기 클라스레이트 퇴적물과 배경 퇴적물은 상이함,
풀-업의 최댓값, 풀-업의 최솟값, 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력, 및 배경 퇴적물의 음파 속력을 이용해 총 클라스레이트 두께를 계산하는 단계,
클라스레이트 퇴적물의 음파 속력을 이용해 클라스레이트 농도 값과의 관계를 확립하는 단계,
총 클라스레이트 두께와 클라스레이트 농도 값의 곱을 이용해 순 클라스레이트 두께를 결정하는 단계
를 포함하는, 컴퓨터 판독형 매체. - 제13항에 있어서, 배경 퇴적물의 음파 속력, 또는 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력, 또는 둘 모두가 3차원으로 변하는, 컴퓨터 판독형 매체.
- 제13항에 있어서, 총 클라스레이트 두께를 추정하는 단계는 공식을 이용하는 단계를 포함하며, 상기 공식은 Tcg = Pu/[(Sc/Sb)-1]이되, Tcg = 총 클라스레이트 두께(m 또는 ft)이며, Pu = 풀-업(m 또는 ft)이고, Sc = 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력이며, Sb = 배경 퇴적물의 음파 속력인, 컴퓨터 판독형 매체.
- 제13항에 있어서, 순 클라스레이트 두께를 추정하는 단계는 공식을 이용하는 단계를 포함하며, 상기 공식은 Tcn = Tcg * C이되, Tcn = 순 클라스레이트 두께(m 또는 ft)이고, Tcg = 총 클라스레이트 두께(m 또는 ft)이며, C = 클라스레이트 농도 값인, 컴퓨터 판독형 매체.
- 제13항에 있어서, 풀-업을 포함하는 디지털 이미지는 조합된 디지털 이미지이고, 상기 조합된 디지털 이미지는 조립질 침전물 디지털 이미지와 풀-업 디지털 이미지를 공간적으로 중첩함으로써 생성되는, 컴퓨터 판독형 매체.
- 제13항에 있어서, 풀-업을 포함하는 디지털 이미지는 풀-업 디지털 이미지이며, 풀-업 디지털 이미지는 횡방향으로 넓은 표면 아래 디지털 이미지를 필터링함으로써 생성되는, 컴퓨터 판독형 매체.
- 히드로카본을 생산하는 방법으로서, 상기 방법은
클라스레이트 퇴적물에 대한 순 클라스레이트 두께를 획득하는 단계 - 순 클라스레이트 두께는 이하의 단계에 의해 생성됨:
풀-업의 최댓값 및 최솟값을 결정하는 단계 - 풀-업은 풀-업을 포함하는 디지털 이미지로부터 옴,
풀-업을 야기하는 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력 및 배경 퇴적물의 음파 속력을 추정하는 단계 - 상기 클라스레이트 퇴적물과 배경 퇴적물은 상이함,
풀-업의 최댓값, 풀-업의 최솟값, 클라스레이트 퇴적물의 음파 속력, 및 배경 퇴적물의 음파 속력을 이용해 총 클라스레이트 두께를 계산하는 단계,
클라스레이트 퇴적물의 음파 속력을 이용해 클라스레이트 농도 값과의 관계를 확립하는 단계, 및
총 클라스레이트 두께와 클라스레이트 농도 값의 곱을 이용해 순 클라스레이트 두께를 결정하는 단계 - 순 클라스레이트 두께는 클라스레이트 퇴적물 내 클라스레이트의 양을 가리킴, 및
클라스레이트 퇴적물의 양을 기초로 웰보어 위치에 대한 결정을 하고, 웰보어 위치에서 웰보어를 시추하며, 상기 웰보어를 통해 히드로카본을 생산하는 단계
를 포함하는, 히드로카본을 생산하는 방법. - 제19항에 있어서, 웰보어 위치에 대한 결정은 정량화된 클라스레이트 퇴적물로부터 히드로카본을 생산하는 것을 기초로 하는, 히드로카본을 생산하는 방법.
- 제19항에 있어서, 웰보어 위치에 대한 결정은 다른 퇴적물로부터 히드로카본을 생산하는 것을 기초로 하며, 상기 다른 퇴적물과 정량화된 클라스레이트 퇴적물은 상이한, 히드로카본을 생산하는 방법.
- 제19항에 있어서, 웰보어 위치에 대한 결정은 상기 정량화된 클라스레이트 퇴적물과 다른 퇴적물 모두로부터 히드로카본을 생산하는 것을 기초로 하며, 상기 다른 퇴적물과 정량화된 클라스레이트 퇴적물은 상이한, 히드로카본을 생산하는 방법.
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