KR20200014387A - 지하 구조물의 검출 - Google Patents
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Abstract
지질 조사 시스템은 지표면의 타겟 영역 위에 간격을 두고 이격된 복수의 음향 소스를 포함한다. 복수의 음향 센서 각각은 지진 에너지 파를 생성하도록 구성된다. 이 시스템은 또한 지질 형성물로 형성된 복수의 보어 홀에 위치된 복수의 음향 센서를 포함하며, 여기서 보어 홀은 지질 데이텀에 도달하기에 충분한 깊이를 갖는다. 시스템은 또한 복수의 음향 센서에 통신 가능하게 커플링되고 동작을 수행하도록 구성된 제어 시스템을 포함하고, 동작은, 복수의 음향 센서로부터, 복수의 음향 소스에 의해 생성되고 복수의 음향 센서에 의해 수신된 반사된 음향 신호와 연관된 데이터를 수신하는 동작; 수신된 데이터에 기초하여, 지질 형성물의 지하 토폴로지(subsurface topology)를 결정하는 동작; 및 결정된 지하 토폴로지에 기초하여 지질 형성물의 지하 모델을 생성하는 동작을 포함한다.
Description
[우선권 주장]
본 출원은 2017년 6월 1일에 출원되고 발명의 명칭이 "Detecting Sub-Terranean Structures"인 미국 가특허 출원 번호 제62/513,822호를 우선권으로 주장하며, 이 출원의 전체 내용은 인용에 의해 본원에 통합된다.
[기술 분야]
본 명세서는 지하 구조물의 검출에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 지진 데이터 획득 및 프로세싱을 통해 저기복 지하 구조물(low-relief sub-terranean structure)을 검출하는 것에 관한 것이다.
소정의 환경에서 획득된 지진 데이터는 거친 지형, 모래 언덕, 마른 강바닥 및 카르스트(karst)와 같은 표면-근처 복잡성으로 인해 크게 손상될 수 있다. 이러한 복잡성은 통상적으로 수직 이동 시간 변동을 유도하고 레코딩된 지진 흔적을 기준 레벨로 시프팅함으로써 시간 이미징을 통해 고려될 수 있다. 적용된 시간 시프트는 각각의 흔적에 대해 일정하며 정적 보정(static correction)으로서 알려져 있다. 복잡한 표면-근처 부분은 또한, 표면-근처 깊이 속도 모델을 사용한 깊이 이미징에 의해 보다 정확하게 처리될 수 있다. 정적 보정의 계산에 대해 또는 깊이 이미징에 대해 사용되는 모델은 굴절 단층 촬영 또는 표면 지진 데이터로부터의 다른 유사한 기술로 추정될 수 있다. 그러나, 이러한 방법은 일반적으로, 소정의 환경에 대해 통상적인 모든 표면 근처 복잡성, 특히 깊이에 따른 지진파 속도의 반전을 처리할 수 없다.
본 개시내용에 따른 일반적인 구현에서, 지질 조사 시스템은 지표면의 타겟 영역 위에 간격을 두고 이격된 복수의 음향 소스를 포함한다. 복수의 음향 센서 각각은 지진 에너지 파를 생성하도록 구성된다. 이 시스템은 또한 지질 형성물로 형성된 복수의 보어 홀에 위치된 복수의 음향 센서를 포함하며, 여기서 보어 홀은 지질 데이텀에 도달하기에 충분한 깊이를 갖는다. 시스템은 또한 복수의 음향 센서에 통신 가능하게 커플링되고 동작을 수행하도록 구성된 제어 시스템을 포함하고, 동작은, 복수의 음향 센서로부터, 복수의 음향 소스에 의해 생성되고 복수의 음향 센서에 의해 수신된 반사된 음향 신호와 연관된 데이터를 수신하는 동작; 수신된 데이터에 기초하여, 지질 형성물의 지하 토폴로지(subsurface topology)를 결정하는 동작; 및 결정된 지하 토폴로지에 기초하여 지질 형성물의 지하 모델을 생성하는 동작을 포함한다.
일반적인 구현과 결합 가능한 양상에서, 복수의 보어 홀은 지진 에너지 파의 원하는 샘플 파장에 대응하는 규칙적인 간격으로 형성된다.
이전 양상 중 임의의 것과 결합 가능한 다른 양상에서, 각각의 음향 센서는 광섬유 음향 센서를 포함한다.
이전 양상 중 임의의 것과 결합 가능한 다른 양상에서, 각각의 광섬유 음향 센서는 광섬유 턴어라운드 조립체(fiber optic turnaround assembly)이다.
이전 양상 중 임의의 것과 결합 가능한 다른 양상에서, 복수의 광섬유 턴어라운드 조립체는 단일 광섬유 케이블과 함께 커플링된다.
이전 양상 중 임의의 것과 결합 가능한 다른 양상에서, 지하 토폴로지를 결정하는 동작은, 제어 시스템으로, 시간 이미징(imaging) 모델에서 반사된 음향 신호와 연관된 데이터를 프로세싱하는 동작; 및 제어 시스템으로, 깊이 이미징 모델에서 반사된 음향 신호와 연관된 데이터를 프로세싱하는 동작을 포함한다.
이전 양상 중 임의의 것과 결합 가능한 다른 양상은, 반사된 음향 신호와 연관된 데이터의 정적 보정을 추정하는 동작을 더 포함한다.
이전 양상 중 임의의 것과 결합 가능한 다른 양상은, 추정된 정적 보정을 단파장 및 장파장으로 나누는 것을 더 포함한다.
이전 양상 중 임의의 것과 결합 가능한 다른 양상은, 반사된 음향 신호와 연관된 데이터의 추정된 정적 보정으로부터, 노이즈를 감쇠시키는 것을 더 포함한다.
이전 양상 중 임의의 것과 결합 가능한 다른 양상은, 복수의 보어 홀로부터 측정된 수직 타임시프트에 기초하여, 반사된 음향 신호와 연관된 데이터의 추정된 정적 보정을 복수의 미리 정의된 중간 깊이 레벨로 시프팅하는 것을 더 포함한다.
이전 양상 중 임의의 것과 결합 가능한 다른 양상은, 복수의 수퍼개더(supergather)를 생성하도록 복수의 음향 센서 각각으로부터 공통 개더(common gather)를 중합(stacking)하는 것을 더 포함하고, 수퍼개더 각각은 개선된 신호 대 잡음비를 갖는다.
이전 양상 중 임의의 것과 결합 가능한 다른 양상은, 복수의 미리 정의된 중간 깊이 레벨 각각에서, 수퍼개더를 공통 깊이 지점으로 소팅하고, 단파장 정적 보정을 적용하고, 그리고 수직 시간차(normal moveout) 속도를 추정하고 수직 시간차 보정 및 중합을 적용하는 것을 더 포함한다.
이전 양상 중 임의의 것과 결합 가능한 다른 양상은, 장파장 정적 시프트를 지질 데이텀에 적용하는 것을 더 포함한다.
이전 양상 중 임의의 것과 결합 가능한 다른 양상은, 복수의 미리 정의된 중간 깊이 레벨로부터 생성된 복수의 중합을 최종 중합으로 중합하는 것을 더 포함한다.
이전 양상 중 임의의 것과 결합 가능한 다른 양상은, 중합-후 시간 구조보정(post-stack time migration)을 수행하는 것을 더 포함한다.
이전 양상 중 임의의 것과 결합 가능한 다른 양상은, 반사된 음향 신호와 연관된 데이터의 노이즈 감쇠 추정 정적 보정의 상향-하향 분리(up-down separation)를 수행하는 것을 더 포함한다.
이전 양상 중 임의의 것과 결합 가능한 다른 양상은, 반사된 음향 신호의 측정된 속도를 보간함으로써 지표면과 지질 데이텀 사이의 표면-근처 속도 모델을 생성하는 것을 더 포함한다.
이전 양상 중 임의의 것과 결합 가능한 다른 양상은, 지질 데이텀 아래의 깊이에서 심층 속도 모델(deep velocity model)을 생성하는 것을 더 포함한다.
이전 양상 중 임의의 것과 결합 가능한 다른 양상은, 표면-근처 속도 모델을 포함하는 글로벌 속도 모델에 기초하여, 지표면으로부터의 깊이 구조보정을 사전-중합하는 것을 더 포함한다.
이전 양상 중 임의의 것과 결합 가능한 다른 양상에서, 복수의 음향 소스는 지표면의 타겟 영역에 걸쳐 규칙적이고 반복적인 간격으로 이격되며, 복수의 음향 소스는 지표면에 위치된 소스 카펫(source carpet)을 포함한다.
이전 양상 중 임의의 것과 결합 가능한 다른 양상에서, 규칙적이고 반복적인 간격은 100 미터 내지 1000 미터이다.
이전 양상 중 임의의 것과 결합 가능한 다른 양상에서, 지질 형성물은 복합 지질 구조물 및 저기복 지질 구조물을 포함한다.
다른 일반적인 구현에서, 방법은, 복수의 음향 센서를 복수의 보어 홀 내에 위치시키는 단계; 복수의 음향 소스를 지표면 상에 또는 그 근처에 위치시키는 단계; 복수의 음향 소스에 의해, 지하 지질 형성물로 지향되는 음향 신호를 방출하는 단계; 복수의 음향 센서에 의해, 지하 지질 형성물로부터 반사된 음향 신호를 수신하는 단계; 복수의 음향 센서에 의해 반사된 음향 신호를 수신하는 것에 기초하여, 지질 형성물의 지하 토폴로지를 결정하는 단계; 및 결정된 토폴로지에 기초하여 지질 형성물의 지하 모델을 생성하는 단계를 포함한다.
일반적인 구현과 결합 가능한 다른 양상은, 복수의 보어 홀을 지질 형성물로 시추(drilling)하는 단계를 더 포함하고, 보어 홀의 적어도 일부는 지질 데이텀에 도달하기에 충분한 깊이를 갖는다.
이전 양상 중 임의의 것과 결합 가능한 다른 양상은, 음향 센서와 통신 가능하게 커플링된 제어 시스템으로, 시간 이미징 모델에서 반사된 음향 신호를 프로세싱하는 단계를 더 포함한다.
이전 양상 중 임의의 것과 결합 가능한 다른 양상은, 제어 시스템으로, 깊이 이미징 모델에서 반사된 음향 신호를 프로세싱하는 단계를 더 포함한다.
이전 양상 중 임의의 것과 결합 가능한 다른 양상은, 반사된 음향 신호의 정적 보정을 추정하는 단계를 더 포함한다.
이전 양상 중 임의의 것과 결합 가능한 다른 양상은, 추정된 정적 보정을 단파장 및 장파장으로 나누는 것을 더 포함한다.
이전 양상 중 임의의 것과 결합 가능한 다른 양상은, 반사된 음향 신호의 추정된 정적 보정으로부터, 노이즈를 감쇠시키는 단계를 더 포함한다.
이전 양상 중 임의의 것과 결합 가능한 다른 양상은, 복수의 보어 홀로부터 측정된 수직 타임시프트에 기초하여, 반사된 음향 신호의 추정된 정적 보정을 복수의 미리 정의된 중간 깊이 레벨로 시프팅하는 단계를 더 포함한다.
이전 양상 중 임의의 것과 결합 가능한 다른 양상은, 복수의 수퍼개더를 생성하도록 복수의 음향 센서 각각으로부터 공통 개더를 중합하는 것을 더 포함하고, 수퍼개더 각각은 개선된 신호 대 잡음비를 갖는다.
이전 양상 중 임의의 것과 결합 가능한 다른 양상은, 복수의 미리 정의된 중간 깊이 레벨 각각에서, 수퍼개더를 공통 깊이 지점으로 소팅하고, 단파장 정적 보정을 적용하고, 그리고 수직 시간차 속도를 추정하고 수직 시간차 보정 및 중합을 적용하는 단계를 더 포함한다.
이전 양상 중 임의의 것과 결합 가능한 다른 양상은, 장파장 정적 시프트를 지질 데이텀에 적용하는 것을 더 포함한다.
이전 양상 중 임의의 것과 결합 가능한 다른 양상은, 복수의 미리 정의된 중간 깊이 레벨로부터 생성된 복수의 중합을 최종 중합으로 중합하는 것을 더 포함한다.
이전 양상 중 임의의 것과 결합 가능한 다른 양상은, 중합-후 시간 구조보정을 수행하는 것을 더 포함한다.
이전 양상 중 임의의 것과 결합 가능한 다른 양상은, 반사된 음향 신호의 노이즈 감쇠 추정 정적 보정의 상향-하향 분리를 수행하는 단계를 더 포함한다.
이전 양상 중 임의의 것과 결합 가능한 다른 양상은, 반사된 음향 신호의 측정된 속도를 보간함으로써 지표면과 지질 데이텀 사이의 표면-근처 속도 모델을 생성하는 것을 더 포함한다.
이전 양상 중 임의의 것과 결합 가능한 다른 양상은, 지질 데이텀 아래의 깊이에서 심층 속도 모델을 생성하는 것을 더 포함한다.
이전 양상 중 임의의 것과 결합 가능한 다른 양상은, 표면-근처 속도 모델을 포함하는 글로벌 속도 모델에 기초하여, 지표면으로부터의 깊이 구조보정을 사전-중합하는 것을 더 포함한다.
이전 양상 중 임의의 것과 결합 가능한 양상에서, 복수의 음향 소스를 지표면 상에 또는 그 근처에 위치시키는 단계는, 지표면의 타겟 영역 위에 규칙적이고 반복적인 간격으로 복수의 음향 소스를 위치시키는 단계를 포함하고, 복수의 음향 소스는 지표면에 위치된 소스 카펫을 포함한다.
이전 양상 중 임의의 것과 결합 가능한 양상에서, 규칙적이고 반복적인 간격은 100 미터 내지 1000 미터이다.
다른 일반적인 구현에서, 지하 모델을 생성하기 위한 컴퓨터-구현 방법은, 하드웨어 프로세서로, 복수의 음향 소스에 의해 생성되고 복수의 음향 센서에 의해 수신된 반사된 음향 신호와 연관된 데이터 식별하는 단계; 하드웨어 프로세서로, 식별된 데이터에 기초하여 지질 형성물의 지하 토폴로지를 결정하는 단계; 및 하드웨어 프로세서로, 결정된 지하 토폴로지에 기초하여 지질 형성물의 지하 모델을 생성하는 단계를 포함한다.
일반적인 구현과 결합 가능한 양상에서, 지하 토폴로지를 결정하는 단계는, 하드웨어 프로세서로, 시간 이미징 모델에서 반사된 음향 신호와 연관된 데이터를 프로세싱하는 단계; 및 하드웨어 프로세서로, 깊이 이미징 모델에서 반사된 음향 신호와 연관된 데이터를 프로세싱하는 단계를 포함한다.
이전 양상 중 임의의 것과 결합 가능한 양상에서, 시간 이미징 모델에서 반사된 음향 신호와 연관된 데이터를 프로세싱하는 단계는, 반사된 음향 신호와 연관된 데이터의 정적 보정을 추정하는 단계; 추정된 정적 보정을 단파장 및 장파장으로 나누는 단계; 반사된 음향 신호와 연관된 데이터의 추정된 정적 보정으로부터, 노이즈를 감쇠시키는 단계; 복수의 보어 홀로부터 측정된 수직 타임시프트에 기초하여, 반사된 음향 신호와 연관된 데이터의 추정된 정적 보정을 복수의 미리 정의된 중간 깊이 레벨로 시프팅하는 단계; 및 복수의 수퍼개더를 생성하도록 복수의 음향 센서 각각으로부터 공통 개더를 중합하는 단계를 포함하며, 여기서 수퍼개더 각각은 개선된 신호 대 잡음비를 갖는다.
이전 양상 중 임의의 것과 결합 가능한 양상에서, 시간 이미징 모델에서 반사된 음향 신호와 연관된 데이터를 프로세싱하는 단계는, 복수의 미리 정의된 중간 깊이 레벨 각각에서: 수퍼개더를 공통 깊이 지점으로 소팅하고, 단파장 정적 보정을 적용하고, 그리고 수직 시간차 속도를 추정하고 수직 시간차 보정 및 중합을 적용하는 단계; 장파장 정적 시프트를 지질 데이텀에 적용하는 단계; 복수의 미리 정의된 중간 깊이 레벨로부터 생성된 복수의 중합을 최종 중합으로 중합하는 단계; 및 중합-후 시간 구조보정을 수행하는 단계를 더 포함한다.
이전 양상 중 임의의 것과 결합 가능한 양상에서, 깊이 이미징 모델에서 반사된 음향 신호와 연관된 데이터를 프로세싱하는 단계는, 반사된 음향 신호와 연관된 데이터의 노이즈 감쇠 추정 정적 보정의 상향-하향 분리를 수행하는 단계; 반사된 음향 신호의 측정된 속도를 보간함으로써 지표면과 지질 데이텀 사이의 표면-근처 속도 모델을 생성하는 단계; 지질 데이텀 아래의 깊이에서 심층 속도 모델을 생성하는 단계; 및 표면-근처 속도 모델을 포함하는 글로벌 속도 모델에 기초하여, 지표면으로부터의 깊이 구조보정을 사전-중합(pre-stacking)하는 단계를 포함한다.
본 개시내용에 따른 지진 데이터 획득 시스템의 구현은 다음 특징 중 하나, 일부 또는 전부를 포함할 수 있다. 예를 들어, 구현은 표면-근처 속도의 직접 측정을 용이하게 하여 장파장 표면-근처 속도 변동을 적절히 샘플링하고 이 측정을, 표면-근처 관련 불확실성의 감소가 훌륭한 역할을 하는 저기복 타겟의 포커스 영역의 지진 그리드에 보간(interpolate)할 수 있다.
본 개시내용에 따른 구현은, 컴퓨터-구현 방법, 하드웨어 컴퓨팅 시스템 및 실체가 있는 컴퓨터 판독 가능 매체에서 실현될 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 컴퓨터의 시스템은 동작 중에 시스템이 액션을 수행하게 하는, 시스템 상에 설치된 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어 또는 이들의 조합 덕택으로 특정 액션을 수행하도록 구성될 수 있다. 하나 이상의 컴퓨터 프로그램은 데이터 프로세싱 장치에 의해 실행될 때 장치로 하여금 액션을 수행하게 하는 명령을 포함하는 덕택으로 특정 액션을 수행하도록 구성될 수 있다.
본 개시내용에서 설명되는 청구 대상의 하나 이상의 구현의 세부사항은, 첨부 도면 및 설명에서 기술된다. 본 청구 대상의 다른 특징, 양상, 및 이점은 설명, 도면, 및 청구항으로부터 명백해질 것이다.
도 1a 내지 도 1c는 본 개시내용에 따른 지진 데이터 획득 및 프로세싱 시스템의 예시적인 실시예의 개략도이다.
도 2 내지 도 5는 본 개시내용에 따른 지진 데이터 획득 및 프로세싱 시스템의 출력의 합성 모델을 예시하는 그래프이다.
도 6은 본 개시내용에 따른 저기복 지하 구조물의 지진 이미지를 생성하기 위한 예시적인 방법을 예시한다.
도 7은 본 개시내용에 따른 지진 데이터 획득 및 프로세싱 시스템의 시간 이미징 프로세스 흐름의 예시적인 구현을 예시한다.
도 8은 본 개시내용에 따른 지진 데이터 획득 및 프로세싱 시스템의 깊이 이미징 프로세스 흐름의 예시적인 구현을 예시한다.
도 9는 예시적인 광섬유 턴어라운드 조립체의 개략도이다.
도 10a는 분산 음향 감지(DAS) 시스템의 예시적인 구현의 개략도를 도시한다.
도 10b는 음향 소스의 카펫으로 획득된 다수의 웰에서 동시성 DAS 레코딩의 예시적인 필드 기하학적 구조의 개략도를 도시한다.
도 11a 내지 도 11c는 음향 소스 및 음향 센서를 포함하는 상이한 보어 홀에 대해 레코딩된 파형을 보여주는 그래프이다.
도 12a는 종래의 및 DAS 시스템을 사용하여 인접한 웰에 대한 피킹(picking) 시간 및 깊이를 비교하는 그래프를 도시한다.
도 12b는 DAS 시스템 및 바이브로사이즈(vibroseis) 음향 소스를 사용하여 인접한 웰에 대한 피킹 시간 및 깊이를 비교하는 그래프를 도시한다.
도 13은 합성 및 실제 공통-수신기 개더의 비교를 예시하는 그래프를 도시한다.
도 14는 표면 수진기와 DAS 시스템으로 획득된 사전-중합 공통-수신기 개더 사이의 비교를 예시하는 여러 그래프를 도시한다.
도 15는 DAS 시스템 및 종래의 지진 시스템으로 획득된 이미지 간의 비교를 예시하는 그래프를 도시한다.
도 16은 DAS 시스템에 대한 탄성 모델링된 수직 컴포넌트, 수평 컴포넌트 및 필드 개더에 대한 합성 및 필드 데이터 간의 비교를 예시하는 그래프를 도시한다.
도 17은 본 개시내용에 따른 지진 데이터 수집 및 프로세싱 시스템의 예시적인 제어 시스템의 개략도이다.
도 2 내지 도 5는 본 개시내용에 따른 지진 데이터 획득 및 프로세싱 시스템의 출력의 합성 모델을 예시하는 그래프이다.
도 6은 본 개시내용에 따른 저기복 지하 구조물의 지진 이미지를 생성하기 위한 예시적인 방법을 예시한다.
도 7은 본 개시내용에 따른 지진 데이터 획득 및 프로세싱 시스템의 시간 이미징 프로세스 흐름의 예시적인 구현을 예시한다.
도 8은 본 개시내용에 따른 지진 데이터 획득 및 프로세싱 시스템의 깊이 이미징 프로세스 흐름의 예시적인 구현을 예시한다.
도 9는 예시적인 광섬유 턴어라운드 조립체의 개략도이다.
도 10a는 분산 음향 감지(DAS) 시스템의 예시적인 구현의 개략도를 도시한다.
도 10b는 음향 소스의 카펫으로 획득된 다수의 웰에서 동시성 DAS 레코딩의 예시적인 필드 기하학적 구조의 개략도를 도시한다.
도 11a 내지 도 11c는 음향 소스 및 음향 센서를 포함하는 상이한 보어 홀에 대해 레코딩된 파형을 보여주는 그래프이다.
도 12a는 종래의 및 DAS 시스템을 사용하여 인접한 웰에 대한 피킹(picking) 시간 및 깊이를 비교하는 그래프를 도시한다.
도 12b는 DAS 시스템 및 바이브로사이즈(vibroseis) 음향 소스를 사용하여 인접한 웰에 대한 피킹 시간 및 깊이를 비교하는 그래프를 도시한다.
도 13은 합성 및 실제 공통-수신기 개더의 비교를 예시하는 그래프를 도시한다.
도 14는 표면 수진기와 DAS 시스템으로 획득된 사전-중합 공통-수신기 개더 사이의 비교를 예시하는 여러 그래프를 도시한다.
도 15는 DAS 시스템 및 종래의 지진 시스템으로 획득된 이미지 간의 비교를 예시하는 그래프를 도시한다.
도 16은 DAS 시스템에 대한 탄성 모델링된 수직 컴포넌트, 수평 컴포넌트 및 필드 개더에 대한 합성 및 필드 데이터 간의 비교를 예시하는 그래프를 도시한다.
도 17은 본 개시내용에 따른 지진 데이터 수집 및 프로세싱 시스템의 예시적인 제어 시스템의 개략도이다.
본 발명은 지층 지형 구조, 예를 들어, 저기복 탄화수소 저류층 구조물을 검출 및 결정하는 지진 데이터 획득 및 프로세싱 시스템, 방법 및 컴퓨터-판독 가능 매체의 구현을 설명한다. 일부 양상에서, 지진 데이터 획득 및 프로세싱 시스템은 지표면 상에 위치된 하나 이상의 음향 소스 및 이 표면으로부터 하나 이상의 지층 구역 안까지 형성된 보어 홀에 위치된 하나 이상의 음향 센서를 포함한다. 일부 양상에서, 음향 센서는 특정 간격으로 관심 영역에 걸쳐 형성될 수 있는 보어 홀 내의 분산 음향 감지(DAS) 시스템을 포함한다. 일부 양상에서, 보어 홀의 깊이는 지표면 아래의 깊이 및 예를 들어, 임의의 복잡한 표면-근처 형성물 아래의 깊이에 놓인 특정 기준 지진 데이텀에 도달하기에 충분할 수 있다(그리고 충분하도록 선택될 수 있음).
예시적인 구현에서, 하나 이상의 지진 신호가 음향 소스를 통해 지표면에서 유도된다. 예를 들어, 신호는 비교적 미세 간격으로 소스를 통해 표면 위치에서 유도될 수 있고 모든(또는 대부분의) 보어 홀에서 동시에 레코딩된다. 보어 홀에 따른 수직 사운드 이동 시간은 보어 홀 근처의 기준 데이텀에 대한 정적 보정뿐만 아니라 표면 근처 속도 모델을 추정하는 데 사용될 수 있다. 속도 및 정적 보정은 인접한 보어 홀 간에 보간되어 관심 영역에 대한 장파장 정적 모델 및 표면-근처 깊이 속도 모델을 생성한다.
일부 양상에서, 보어 홀에 레코딩된 지진 데이터는 깊이 및 시간 도메인에서 지하 이미지를 획득하기 위해 프로세싱 흐름을 사용하여 프로세싱된다. 예를 들어, 시간 프로세싱 흐름은 일부 양상에서, 공통-수신기 도메인(예를 들어, 다수의 소스로부터 지진 신호를 수신하는 수신기)에서 데이터의 노이즈 제거 및 감쇠를 포함한다. 시간 프로세싱 흐름은 또한 여러 깊이 레벨에서 검출된 지진 데이터를 비닝(binning)하는 것뿐만 아니라 각각의 깊이 레벨에서 지진 데이터에 대한 속도 추정 및 중합을 포함할 수 있다. 일부 양상에서, 시간 프로세싱 흐름은 또한 모든 예비 중합의 최종 시프트 및 중합을 포함할 수 있다.
깊이 프로세싱 흐름은 검출된 지진 데이터의 노이즈 감쇠 및 단파장 정적 보정에 후속하여 지진 데이터 획득 및 프로세싱 시스템에 의해 구현될 수 있다. 깊이 프로세싱 흐름 동안, 상행/하행 파필드 분리가 발생하며, 상행 파필드는 평활화된 지형 레벨로부터의 사전-중합 깊이 구조보정을 위한 입력으로서 사용된다. 깊이의 속도 모델은 보어 홀의 더 얕은 부분(예를 들어, 보어 홀)으로부터 획득된 표면 근처 모델의 조합으로서 생성될 수 있는 반면, 더 깊은 깊이 속도 모델은 단층 촬영 또는 다른 방법과 같은 깊이 모델 구축 기술로 획득될 수 있다.
따라서, 지진 데이터 획득 및 프로세싱 시스템의 예시된 예시적인 구현은 음향 센서에 의해 생성된 지진 데이터의 보어 홀 측정을 보간함으로써 표면 근처 표면 속도 모델을 구축할 수 있다. 지진 데이터 획득 및 프로세싱 시스템은 또한 보어 홀에 위치된 음향 센서로부터 지진 데이터를 통해 지하의 하나 이상의 이미지를 생성할 수 있다.
도 1a 내지 도 1c는 지진 데이터 획득 및 프로세싱 시스템(100)의 예시적인 실시예의 개략도이다. 도 1a는 시스템(100)의 등각도를 도시하는 반면, 도 1b는 시스템(100)의 평면도를 도시하고, 도 1c는 시스템(100)의 측면도 또는 깊이도를 도시한다. 도시된 바와 같이, 지진 데이터 획득 및 프로세싱 시스템은 관심 구역(또는 관심 영역)(104) 내에서 지표면(102)으로부터 형성된 다수의 보어 홀(106)을 포함한다. 다수의 음향 소스(108)(예를 들어, 지진 진동기, 해머, 에어 건, 플라즈마 사운드 소스, 텀퍼 트럭 또는 폭발물)가 관심 영역(104) 내의 지표면(102) 상에 위치된다. 보어 홀(106) 각각 및 음향 소스(108) 각각이 (지표면(102) 상의) 관심 영역(104) 내에서 위치되거나 기원하는 것으로 도시되지만, 보어 홀(106) 중 하나 이상은 관심 영역(104) 외부의 지표면(102)으로부터 형성(또는 관심 영역(104) 외부의 표면(102) 아래의 깊이로 연장)될 수 있다. 또한, 하나 이상의 음향 소스(108)는 관심 영역(104) 외부의 지표면(102) 상에 또는 그 근처에 위치될 수 있다.
도 1a 내지 도 1c에 도시된 예시적인 시스템(100)에서, 음향 센서(122)(도 1c에 도시됨)가 보어 홀(106) 각각에 위치된다. 이 예에서, 음향 센서(122) 각각은 케이블의 굽힘을 통해 음향 소스(108) 중 하나 이상으로부터 방출되는 음파(132)로 인한 음향 사운드를 감지하는 광섬유 지진 감지 케이블을 포함한다. 각각의 보어 홀(106) 내의 광섬유 지진 감지 케이블은 표면-근처 케이블(124)(예를 들어, 표면-근처 트렌치에 위치된 광섬유 케이블)에 의해 서로 커플링되고 제어 시스템(150)(나중에 더 상세히 설명됨)에 연결될 수 있다. 대안적인 구현에서, 음향 센서(122)는 보어 홀(106) 내에 위치되고 표면-근처 케이블(124)에 의해 서로 커플링된 하나 이상의 수진기를 포함할 수 있다.
일부 양상에서, 각각의 음향 센서(122)는 도 9에 도시된 바와 같이 광섬유 턴어라운드 조립체(900)일 수 있다. 예를 들어, 광섬유 턴어라운드 조립체(900)는 캡(904)(예를 들어, 파이렉스(Pyrex) 캡) 내로 연장되고 캡(904)에서 루프를 형성하는 광섬유 케이블(902)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 광섬유 턴어라운드 조립체(900)는 다수의 다른 조립체(900)를 통해 또한 연장되는 연속 섬유 케이블(902)을 포함한다. 따라서, 시스템(100)에서 다수의 광섬유 턴어라운드 조립체(900)의 사용은 (하나의 인터로게이터(interrogator)를 통해) 지진 데이터의 동시성 레코딩을 허용하고, 이에 따라 생산성을 증가시키고 비용을 감소시킬 수 있다. 일부 양상에서, 조립체(900)는 미리 제조될 수 있고 비교적 작은 직경을 가질 뿐만 아니라 캡(904)에 의해 잘 보호될 수 있어, 광섬유의 최소 굽힘 반경을 유지하는 난제를 해결하거나 해결하는 데 도움이 된다. 이러한 제약은 종종, 큰 직경 보어 홀이 요구되게 하며 종종 시스템의 약점인 특수 턴어라운드 조립체로 이어진다.
또한, 다수의 보어 홀을 통해 설치된 연속 섬유 케이블(902)을 포함하는 시스템(100)에서, 이러한 홀을 연결하는 수평 섬유 케이블 부분은 일반적으로 보호 및 더 양호한 커플링을 위해 얕은(예를 들어, 1m) 트렌치 내로 트렌칭된다. 따라서, 비용 및 설치 시간을 감소시키기 위해 케이블 플로깅(ploughing) 기술을 통한 자동 트렌칭 및 설치가 사용될 수 있다. 표면에 트렌칭된 섬유 케이블의 수평 세그먼트에 지진 신호를 레코딩함으로써, 표면-근처 관련 연구에 적합한 지진 데이터를 획득될 수 있다. 또한, 연속 광섬유 케이블은 비교적 조밀한 음향 센서 간격을 갖는 데이터의 출력을 허용할 수 있다. 이를 통해, 속도-주파수 패널 상의 분산 곡선 및 다른 표면-근처 모드를 피킹하고, 로컬 1차원 모델을 위해 이를 반전시키고 상이한 위치에서 이러한 모델을 결합하는 것을 가능하게 하는 잘 샘플링된 지표 진동(ground-roll) 레코딩이 달성될 수 있다. 동시에, 종래의 지진과 유사한 정상-전출 속도 분석 및 이미징을 가능하게 하는 얕은 계면으로부터의 반사가 레코딩될 수 있다. 또한, 표면 광섬유 케이블을 통해 굴절파가 레코딩되어 전체 파형 반전, 초동 단층 촬영 및 다른 굴절-기반 반전 기술에 대한 입력을 제공할 수 있다.
또한, 연속 광섬유 케이블의 사용은 동일한 소스 여기를 사용하여 단일 측정 광섬유로 멀티스케일 지진 조사를 허용할 수 있다. 종래의 획득 시스템에서, 그룹 내의 수진기의 수 및 수진기 샘플링에 관한 결정이 미리 내려져야 한다. 이러한 파라미터는 데이터 품질, 상이한 레코딩 이벤트의 강도 및 상이한 지하 타겟을 분석하기 위한 지진 데이터의 추가의 유용성에 영향을 준다. 예를 들어, 얕은 또는 표면-근처 구역에 대해, 지진 파장의 작은 특이점을 레코딩하기 위해 작은 크기의 수신기 그룹과 수신기 간의 작은 간격을 사용할 필요가 있다. 더 깊은 타겟에 대해, 일반적으로 표면-관련 노이즈를 감쇠하고 위크(week) 타겟 반사를 향상시키기 위해 큰 어레이로 보다 희박한 획득이 사용된다. DAS 획득에서, 감지 케이블은 항상 동일한 반면, 모든 획득 파라미터는 레코딩 박스(인터로게이터)에서 설정된다. 이는, 사용자는 단일 레코딩을 사용하여 상이한 지진 데이터세트를 생성할 수 있게 한다. 예를 들어, 출력 지진 신호를 형성하도록 후방산란 광이 평균화되는 광섬유 케이블의 길이인 게이지-길이(G) 및 출력 샘플링 간격을 변동시킴으로써, 사용자는(1) 육지 지진에 대해 중요한 표면 근처를 특성화하기 위해 작은 G와 초-고밀도 간격을 가진 "얕은(shallow)" 획득; 그리고 (2) 큰 G 및 중간 간격을 가진 "깊은(deep)" 획득과 같은 지진 데이터 세트를 얻을 수 있으며, 이는 깊은 반사를 타겟으로 하는 종래의 데이터에 대한 프록시가 되고 약한 신호에 대해 양호한 신호 대 잡음비를 요구한다.
다른 양상에서, 섬유 케이블(902)은 전방향 케이블일 수 있다. 예를 들어, 일부 섬유 케이블은 강한 지향성을 가지며, 이는 섬유 케이블을 따른 신호/응력변형에 가장 민감하고 섬유 케이블에 수직인 신호/응력변형에 둔감하다는 것을 의미한다. 따라서, 평행 및 수직 방향 사이의 감도가 줄어들 수 있다. 수직 보어 홀 내의 광섬유 케이블은 수직 전파 P-파 반사에 민감하지만, 수평 케이블은 이러한 신호를 레코딩하지 않아, 예를 들어, 케이블 표면 부분의 사용을 P-파 단층 촬영 또는 속도 분석으로 제한한다. 모든 방향의 신호/응력변형에 민감한 전방향 광섬유 케이블(또는 적어도, 케이블과 평행한 각도보다 더 큰 각도를 갖는 신호에 대해 감도가 증가됨)이 이를 완화시킨다.
이 예에 도시된 바와 같이, 보어 홀(106) 및 음향 소스(108)는 각각, 지표면(102)으로부터 또는 그 표면에서 반복 그리드 어레이로 형성되고 위치된다. 예를 들어, 보어 홀(106) 각각은 거리(110)만큼 인접 보어 홀(106)로부터 제 1 방향으로 분리되는 반면, 보어 홀(106) 각각은 거리(112)만큼 인접 보어 홀(106)로부터 제 2 방향으로 분리된다. 일부 양상에서, 거리(110 및 112)는 동일하거나 실질적으로 동일(예를 들어, 5-10 % 이내)할 수 있다. 일부 양상에서, 거리(110 및 112)는 몇 미터 내지 1000 미터(m)일 수 있다. 일부 양상에서, 거리(110 및 112)는 예를 들어 보어 홀(106)의 상대 깊이에 의존할 수 있다. 예를 들어, 최대 100m의 관심 영역(104) 내의 보어 홀(106)에 대해, 거리(110 및 112)는 100m 내지 300m일 수 있다. 최대 300m의 관심 영역(104) 내의 보어 홀(106)에 대해, 거리(110 및 112)는 300 m 내지 600m일 수 있다. 300m 초과의 관심 영역(104) 내의 보어 홀(106)에 대해, 거리(110 및 112)는 최대 1000m일 수 있다.
일부 예에서, 보어 홀(106) 또는 음향 소스(108) 또는 둘 모두는 도 1a 내지 도 1c에 도시된 바와 같이 반복 그리드 어레이로 형성되거나 위치되지 않을 수 있다. 예를 들어, 보어 홀(106)은 관심 영역(104)에서 지표면(102)으로부터 보다 랜덤하게 형성될 수 있거나, 관심 영역(104) 내에서 상이한(예를 들어, 비-정사각형) 반복 패턴으로 또한 형성될 수 있다. 또한, 소스(108)는 예를 들어, 보어 홀(108)은 관심 영역(104)에서 지표면(102) 상에 보다 랜덤하게 위치될 수 있거나, 관심 영역(104) 내에서 상이한(예를 들어, 비-정사형) 반복 패턴으로 또한 위치될 수 있다. 도 1b에 도시된 바와 같이, 각각의 음향 소스(108)는 거리(114)만큼 인접한 소스(108)로부터 1차원으로 분리될 수 있다. 또한, 소스(108) 각각은 거리(116)만큼 인접 소스(108)로부터 제 2 방향으로 분리된다. 일부 양상에서, 거리(114 및 116)는 동일하거나 실질적으로 동일(예를 들어, 5-10 % 이내)할 수 있다. 일부 양상에서, 거리(114 및 116)는 몇 미터 내지 1000m일 수 있다. 일부 양상에서, 거리(114 및 116)는 예를 들어 보어 홀(106)의 상대 깊이에 의존할 수 있다.
도 1a 내지 도 1c의 예시적인 시스템(100)에서, 관심 영역(104)은 지표면(102)의 일부를 포함하고, 음향 소스(108)가 위치되는 "소스 카펫"을 포함하거나 정의한다. 일부 양상에서, 이 소스 카펫은 모든 보어 홀(106)이 형성되는 지표면(102)의 영역을 커버하거나 커버하도록 연장된다. 이 시스템(100)에서, 음향 소스(108)의 분포(및 소스(108)의 수)는 파필드의 양호한 샘플링 및 타겟 지평층(target horizon)에서 높은 습곡(high fold)을 제공할 수 있다. 일부 양상에서, 증가된 신호 대 잡음비를 위한 다수의 음향 소스의 그룹이 존재할 수 있다.
도 1c에 도시된 바와 같이, 보어 홀(106)은 각각의 보어 홀(106)의 바닥이 지진 기준 데이텀(126) 아래의 깊이로 연장되도록 형성된다. 이 예에서, 지진 기준 데이텀(126)은 지표면(102) 보다 약 50-100m 더 깊을 수 있지만, 대안적인 구현에서는 더 얕거나 더 깊을 수 있다. 또한, 일부 양상에서, 지진 기준 데이텀(126)은 특정 극 방향, 예를 들어 동-서를 따라 배향될 수 있다. 예를 들어, 지진 기준 데이텀(126)은, 보정이 이루어지고 저속의 표면-근처 구역 및 지형의 영향을 최소화하도록 소스 및 수신기가 놓여지는 것으로 가정되는 기준(예를 들어, 임의의) 평면 표면을 정의한다. 일부 양상에서, 도 1c에 도시된 바와 같이, 지진 기준 데이텀(126)은 지표면 아래의 깊이에서 정의된다. 해양-기반 지진 데이터 획득 및 프로세싱 시스템과 같은 일부 양상에서, 지진 기준 데이텀은 해수면에 있을 수 있다. 도 1c에 추가로 도시된 바와 같이, 표면 층(128)은 지표면 아래에 상주하며 저기복 구조물을 포함하는 복합 표면 근처 구조(130)보다 얕은 깊이에 있다.
동작에서, 시스템(100)은 (예를 들어, 시추에 의해) 보어 홀(106)을 형성하고 이전에 설명된 바와 같이, 그리드 패턴으로 음향 소스(108)를 배치함으로써 구현될 수 있다. 음향 센서(122)(예를 들어, 광섬유 음향 센서)는 보어 홀(106)에 위치된다. 제어 시스템(150)은 (제어 케이블(120)을 통해) 음향 소스(108)를 동작시켜, 보어 홀(106) 내의 다양한 깊이에 있는 하나 이상의 음향 센서(122)에 도달하도록 지표면(102)으로부터, 표면 층(128)을 통과하여 복합 표면 근처 구조(130) 내로 그리고 이를 통과하게 하나 이상의 지진 에너지 파(132)를 생성할 수 있다. 일부 예에서, 지진 에너지(132)의 파장은 장파장(예를 들어, 약 2 킬로미터(km))일 수 있다. 이러한 예에서, 보어 홀은 공간 파장 당 적어도 2개의 보어 홀(106)이 존재하도록 1km 간격으로 이격될 수 있다. 이는, 음향 센서(122)에 의한 샘플링이 보어 홀(106) 사이의 신뢰할 수 있는 보간을 가능하게 하기 위해 표면 근처 모델 및 정적 모델을 적절히 샘플링할 수 있게 한다. 보어 홀(106)의 최소 깊이는 예시된 표면-근처 복합 구조 아래의 깊이에 위치된 지진 기준 데이텀(126)에 도달하기에 충분하도록 선택될 수 있다.
시스템(100)의 동작 동안, 제어 시스템(150)은 모든 깊이 레벨에서 모든 보어 홀(106)의 지진 신호를 동시에 레코딩할 수 있으며, 따라서 음향 센서(122)를 통해 (지하 구역을 통과하는 지진 에너지 파(132)의) 표면-근처 속도뿐만 아니라 지진 조사를 획득할 수 있다. 따라서, 시스템(100)은 관심의 지하 지진 반사기가 보어 홀(106)의 그리드를 따라 음향 센서(122)와 연속적인 각도/오프셋 커버리지를 갖는 것을 보장한다. 일부 경우에서, 더 깊은 보어 홀(106)은 그 사이의 수평 거리(예를 들어, 거리(110 및 112))의 감소를 허용할 수 있으며, 이는 복잡하지 않은 얕은 시추의 경우에 바람직할 수 있다. 보어 홀(106)을 형성하기 위한 복잡한 시추의 경우에, 더 미세한 공간 간격의 더 얕은 홀이 바람직할 수 있다. 종래의 음향 소스(예를 들어, Vibroseis 기술 소스)는 깊은 타겟 지평층으로부터 신뢰할 수 있는 지진 신호(132)를 제공하기 위해 사용될 수 있다.
일부 양상에서, 제어 시스템(150)의 모든 부분은 하나 이상의 보어 홀(106) 근처에 또는 인접하여 위치될 수 있고, 보어 홀(106)로부터 원격으로 위치되는 제어 시스템(150)의 다른 부분(또는 다른 컴퓨팅 시스템)과 (무선 또는 유선 통신을 통해) 통신할 수 있다. 따라서, 제어 시스템(150)은 보어 홀(106)에 또는 보어 홀(106)로부터 원격으로 (예를 들어, 데이터 프로세싱 랩에) 위치되는 컴퓨팅 시스템 또는 시스템을 표현할 수 있다.
도 2 내지 도 5는 본 개시내용에 따른 지진 데이터 획득 및 프로세싱 시스템의 출력의 합성 모델을 예시하는 그래프이다. 예를 들어, 도 2는 지표면 아래의 깊이에 기초한 2차원 장파장 정적 모델(200)을 도시한다. 도 3은 실제 저기복 구조물의 2차원 그래픽 표현(300)을 도시한다. 도 4는 지표면 아래의 깊이에 기초한 2차원 보어 홀 보간 정적 모델(400)을 도시한다. 도 5는 추정된 저기복 구조물의 2차원 그래픽 표현(500)을 도시한다. 장파장 정적 모델을 분석함으로써 보어 홀의 그리드가 어떻게 지진 탐사를 보조하고 정확한 표면-근처 모델을 전달할 수 있는지를 예시하기 위해, SEAM II Arid 모델(Oristaglio, 2015)을 사용하여 합성 예가 시뮬레이팅되었다. (도 3에 도시된 바와 같이) 10 x 10 km의 관심의 영역에서 2개의 저기복 구조물을 고려한다. 도 2는 100m 깊이에서 지진 데이텀을 가정한 SEAM Arid 속도 모델을 사용하여 계산된 실제 장파장 정적 모델을 도시한다. 가장 큰 구조적 불확실성은 탐사된 구조의 기하학적 구조 및 볼륨을 왜곡하는 장파장 정적 모델의 에러로부터 비롯된다. 1 x 1km 그리드 상의 보어 홀의 패치를 획득하는 것은 (도 4에 도시된 바와 같이) 81개의 웰을 요구한다. 단파장 정적 모델은 지진파로부터 추정할 수 있다고 가정하면, 장파장 정적 모델은 보어 홀로부터 전체 볼륨으로 보간되고 전체 조사에 대한 신뢰할 수 있는 정적 모델을 획득할 수 있다. 도 5는 보어 홀-기반 정적 모델을 사용한 10 및 20 미터 저기복 구조물의 신뢰할 수 있는 맵핑을 확인한다. 저기복 구조물과 연관된 더 큰 탐사 위험 및 탐사 웰을 시추하는 상당한 비용을 고려하면, 이러한 타겟팅된 보어 홀의 그리드는 지구 물리학상의 툴박스에 유용한 툴이 될 수 있다. DAS-기반 보어 홀(추후에 설명됨)은 시간 이미징뿐만 아니라 깊이 이미징에 대한 직접적이고 신뢰할 수 있는 정적 추정치를 제공하여 복잡한 표면-근처 조건을 갖는 영역에서 종종 직면하는 깊이 오결합(mis-ties)을 회피할 수 있다.
도 6은 저기복 지하 구조물의 지진 이미지를 생성하기 위한 예시적인 방법(600)을 예시한다. 일부 양상에서, 방법(600)은 도 1a 내지 도 1c에 도시된 시스템(100)의 적어도 일부로 또는 그에 의해 구현될 수 있다. 방법(600)은 복수의 음향 센서를 복수의 보어 홀에 위치시키는 것을 포함하는 단계(602)에서 시작할 수 있다. 방법(600)은 복수의 음향 소스를 지표면 상에 또는 그 근처에 위치시키는 것을 포함하는 단계(604)에서 계속될 수 있다. 방법(600)은 복수의 음향 소스에 의해, 지하 지질 형성물로 지향되는 음향 신호를 방출하는 것을 포함하는 단계(606)에서 계속될 수 있다. 방법(600)은 복수의 음향 센서에 의해, 지하 지질 형성물로부터 반사된 음향 신호를 수신하는 것을 포함하는 단계(608)에서 계속될 수 있다. 방법(600)은 복수의 음향 센서에 의해 반사된 음향 신호를 수신하는 것에 기초하여, 지질 형성물의 지하 토폴로지를 결정하는 것을 포함하는 단계(610)에서 계속될 수 있다. 방법(600)은 결정된 토폴로지에 기초하여 지질 형성물의 지하 모델을 생성하는 것을 포함하는 단계(612)에서 계속될 수 있다.
일부 양상에서, 단계(610)는 시간 이미징 모델 및 깊이 이미징 모델을 구현하는 것을 포함할 수 있다. 도 7은 이를테면, 제어 시스템(150)에 의해 시간 이미징 모델을 구현하기 위한 단계(610)에 대한 예시적인 서브-방법을 예시한다. 시간 이미징 모델을 구현하기 위한 예시된 방법은 반사된 음향 신호의 정적 보정을 추정하는 것을 포함하는 단계(702)에서 시작할 수 있다. 서브-방법은 추정된 정적 보정을 단파장 및 장파장으로 나누는 것을 포함하는 단계(704)에서 계속될 수 있다. 방법(700)은 반사된 음향 신호의 추정된 정적 보정으로부터, 노이즈를 감쇠시키는 것을 포함하는 단계(706)에서 계속될 수 있다. 서브 방법은 복수의 보어 홀로부터 측정된 수직 타임시프트에 기초하여, 반사된 음향 신호의 추정된 정적 보정을 복수의 미리 정의된 중간 깊이 레벨로 시프팅하는 것을 포함하는 단계(708)에서 계속될 수 있다. 서브-방법은 복수의 수퍼개더를 생성하도록 복수의 음향 센서 각각으로부터 공통 개더를 중합하는 것을 포함하는 단계(710)에서 계속될 수 있으며, 수퍼개더 각각은 개선된 신호 대 잡음비를 갖는다. 서브-방법은, 복수의 미리 정의된 중간 깊이 레벨 각각에서: 수퍼개더를 공통 깊이 지점으로 소팅하고, 단파장 정적 보정을 적용하고, 그리고 수직 시간차 속도를 추정하고 수직 시간차 보정 및 중합을 적용하는 것을 포함하는 단계(712)에서 계속될 수 있다. 서브-방법은 장파장 정적 시프트를 지질 데이텀에 적용하는 것을 포함하는 단계(714)에서 계속될 수 있다. 서브-방법은 복수의 미리 정의된 중간 깊이 레벨로부터 생성된 복수의 중합을 최종 중합으로 중합하는 것을 포함하는 단계(716)에서 계속될 수 있다. 서브-방법은 중합-후 시간 구조보정을 수행하는 것을 포함하는 단계(718)에서 계속될 수 있다.
도 8은 단계(610)에서 이를테면, 제어 시스템(150)에 의해 깊이 이미징 모델을 구현하기 위한 단계(706)로부터의 확장을 예시한다. 단계(706)로부터의 서브-방법은 반사된 음향 신호의 노이즈 감쇠 추정 정적 보정의 상향-하향 분리를 수행하는 것을 포함하는 단계(720)에서 시작할 수 있다. 단계(706)로부터의 서브-방법은 반사된 음향 신호의 측정된 속도를 보간함으로써 지표면과 지질 데이텀 사이의 표면-근처 속도 모델을 생성하는 것을 포함하는 단계(722)에서 계속될 수 있다. 단계(706)로부터의 서브-방법은 지질 데이텀 아래의 깊이에서 심층 속도 모델을 생성하는 것을 포함하는 단계(724)에서 계속될 수 있다. 단계(706)로부터의 서브-방법은 표면-근처 속도 모델을 포함하는 글로벌 속도 모델에 기초하여, 지표면으로부터의 깊이 구조보정을 사전-중합하는 것을 포함하는 단계(726)에서 계속될 수 있다.
본 발명은 제안된 얕은 보어 홀("스마트 DAS 보어 홀")의 그리드에서 분산 음향 감지(DAS)를 사용하는 통합된 육상 지진 이미징 시스템을 설명한다. 이 시스템은 비용-효율적인 방식으로 동시성 지표면 근처 특성화 및 지하 이미징을 허용한다. 이 시스템을 사용하면, 모든 깊이 레벨이 동시에 레코딩될 수 있으므로, 보어 홀 속도 조사가 단일 샷으로 언제든지 획득될 수 있다. 스마트 DAS 보어 홀의 고밀도 그리드는 장파장 정적 모델을 정확하게 특성화하고 저기복 구조물에 대한 탐사에서의 불확실성을 감소시킨다. 또한, 단일 광 케이블로 여러 보어 홀을 연결하는 것은 매립된 수직 어레이를 가진 지진 조사의 효율적인 획득을 가능하게 하며, 이는 표면 지진보다 더 깊은 지하의 우수한 이미지를 개선된 정확도로 제공할 수 있는데, 그 이유는 이들이 표면-근처 복잡성 대부분을 우회하기 때문이다. 스마트 DAS 보어 홀은 표면 근처를 특성화하는 동시에 탐사, 개발 또는 저류층 모니터링을 위해 오일 및 가스 타겟의 깊은 반사 이미징을 수행하는 주문형 조사(on-demand survey)를 제공할 수 있다.
설명된 바와 같이, 본 개시내용의 구현은 표면 지진보다 훨씬 적은 채널을 갖고 지하에 센서를 매립함으로써 데이터 품질 및 표면-근처 난제 둘 모두를 해결하는 지진 포착 방식을 포함할 수 있다. 시스템의 특정 구현에서, 하나의 컴포넌트는 스마트 분산 음향 감지(DAS) 보어 홀(지진 센서로서 작용하는 비용 효율적인 광학 DAS 섬유로 이루어진 얕은 구멍(50-500m 깊이)임)이다.
스마트 DAS 보어 홀은 얕은 속도 변동의 직접 측정을 제공하고 굴절 단층 촬영과 같은 간접 방법으로부터 발생하는 열등하게 특성화된 표면-근처 모델에 의해 야기되는 틀린 구조의 생성을 감소시킬 수 있다. 단일 섬유(예를 들어, 도 1c에 도시됨)에 의해 연결된 스마트 DAS 보어 홀의 네트워크를 사용하는 것은 제안된 광섬유 시스템이 매립된 수직 DAS 어레이를 갖는 새로운 지진 포착을 수행할 수 있게 한다. 이러한 포착은 도 1c에 도시된 바와 같은 DAS 보어 홀 간을 연결 섬유 케이블로 이어지게 함으로써 비교적 적은 증분 비용으로 달성된다. 트렌칭된 연결 케이블은 또한 종래의 수평 수진기에 의해 레코딩된 것과 유사한 유용한 표면 지진 데이터를 레코딩한다. (특정 구현에서 설명된 바와 같이) 전방향 DAS 케이블이 사용된 경우, 종래의 수직 수진기에 의해 검출된 것과 유사한 지진 데이터가 또한 레코딩될 것이다. 결과적인 지구 물리학적 조사는 저기복 구조물의 탐사, 상세한 저류층 지구 물리학 또는 영구적인 모니터링에 대해 사용될 수 있다.
직접 측정은 표면-근처 성질의 보다 신뢰할 수 있고 정확한 특성화를 제공할 수 있다. 과거에, 지진 깊이 이미지에 대한 표면 근처의 영향을 감소시키는 데 필요한 정적 보정을 계산하기 위해 표면 근처 속도 프로파일을 생성하기 위해 얕은 보어 홀(보어 홀로서 알려짐)이 사용되었다. 종래의 지진 보어 홀은 초동을 획득하기 위해 단일 수진기를 보어 홀 위로 이동시키고 망치 또는 중량 낙하 소스를 사용하는 것을 요구한다. 데이터 품질은 일반적으로 여러 이유로 미심쩍다. 먼저, 개방 홀에서 벽-고정 수진기를 사용하여 데이터가 획득되며, 이는 가변 수신기 커플링을 초래한다. 각각의 수신기 레벨마다 샷을 반복해야 하는 필요성은 또한 가변 소스 시그니처를 초래한다. 대체적인 깊이에서 그리고 수동 동작으로 인해 정확한 깊이 제어를 달성하기가 어렵고; 양호한 초동을 달성하기 위해 약한 소스의 다수의 여기가 요구된다. 조작 상, 보어 홀 크루(crew)는 시추 동안 현장에 계속 있어서, 시추가 끝나자마자 홀에 들어가서 조사를 수행하여 잠재적인 보어 홀 붕괴를 방지해야 한다. 이는 보어 홀 측정을 어렵게 그리고 비싸게 하여 그의 사용을 제한한다.
제안된 스마트 DAS 보어 홀 셋업은 비교적 비용 효율적인 광섬유 DAS 케이블을 사용하여 보어 홀 지진 데이터를 획득할 수 있다. DAS 케이블은 시추 직후에 홀에 배치되고 그의 낮은 비용으로 인해 영구적으로 그대로 남겨둘 수 있다. DAS 케이블의 매 미터(meter)는 지진 센서로서 작용할 수 있어, 보어 홀의 전체 길이를 위에서 아래로 커버하는 다중 레벨 어레이를 가능하게 한다. 저비용 보어 홀의 그리드는 저기복 구조물의 신뢰할 수 있는 이미징을 위해 요구되는 장파장 정적 보정의 직접 추정을 허용한다.
시스템(100)의 특정 구현에서 사용될 수 있는 바와 같이, 일회용 DAS 센서를 사용하는 것은, 매립된 수신기를 통한 더 고품질의 지진 반사 데이터의 레코딩을 허용할 수 있다. 스마트 DAS 보어 홀의 경우에, 반사 레코딩이 지진 연안 조사(seismic offshore survey)와 유사한 전체 수직 안테나로 획득될 수 있다. 따라서, 스마트 DAS 보어 홀 시스템은 표면-근처 특성화 및 타겟팅된 깊은 이미징을 동시에 허용한다.
스마트 DAS 보어 홀에 대한 현장 실험이 사우디 아라비아에서 수행되었다. 다수의 웰을 통해 이어지는 단일 연속 섬유 케이블을 사용하여 반사 조사를 레코딩하는 보어 홀의 2차원 라인을 포함하는 스마트 DAS 보어 홀 어레이가 설치되었다. 다음으로, DAS 보어 홀의 데이터 품질이 평가되고 종래의 클램핑된 수진기를 이용한 표준 보어 홀 획득과 비교되었다. 이 테스트는 수직 DAS 어레이를 갖는 2차원 조사가 지하 이미징을 위한 강력한 지진 데이터를 제공할 수 있음을 입증했다. 또한, DAS 시스템 및 수진기를 갖는 레거시 표면 지진을 사용하여 획득된 사전 중합 데이터 및 이미지의 직접 비교가 수행되었다.
현장 테스트는 사우디 아라비아의 내륙 영역에서 표면-근처 특성화 및 더 깊은 지하 이미징 둘 모두를 검증하기 위해 수행되었다. 현장 테스트의 제 1 컴포넌트는 도 10a에 개략적으로 도시된 보어 홀 획득이었다. 전략적 고정형 DAS 섬유 케이블은 개방 홀에 설치되고 그 후 섬유와 형성물 사이에 양호한 커플링을 제공하는 적절한 재료로 도로 채워졌다. DAS 채널을 그의 각각의 표면 및 보어 홀 위치에 맵핑하기 위해, 알려진 물리적 위치의 지점 및 섬유를 따라 측정된 광학 거리를 비교하는 거리 교정이라 칭하는 프로세스가 사용되었다. 섬유는 모바일 인터로게이터 유닛에 연결되었고, 지진 소스는 웰에 가까운 표면에 배치되었다. 가속 중량 낙하(AWD), 진동기 펄스 및 종래의 진동기 스위프를 포함한 여러 소스가 테스트에 대해 사용되었다. DAS 획득과 함께, 단일-수신기 수진기 기구를 사용한 종래의 보어 홀 측정이 또한 비교 및 검증 목적으로 여러 웰에서 수행되었다.
현장 테스트의 제 2 단계는 동일한 스마트 DAS 보어 홀을 사용하여 반사 조사를 획득하는 것이다. 각각의 홀에 별개의 DAS 섬유를 배치하는 것은 전용 보어 홀 조사에 적합하지만, 반사 조사에 대해 다수의 인터로게이터를 요구할 수 있으며, 이는 비싸고 실용적이지 않을 수 있다. 효율을 개선하기 위해, 다수의 보어 홀이 단일 연속 섬유(도 1c에 도시된 시스템(100)과 매우 유사함)를 사용하여 연결되며, 이는 바닥에 루프를 가진 채로 각각의 홀에서 섬유를 위아래로 이어지게 하는 것을 요구한다. 케이블의 표면 섹션은 1 m 깊이로 트렌칭되었다. 홀 및 트렌치에서 연속 섬유를 설치함으로써, 단일 인터로게이터 유닛으로 모든 DAS 채널의 동시성 획득이 가능해진다. 10m 인라인 및 크로스라인 간격으로 관심 영역에 걸쳐 진동기를 사용하여 여러 2-차원 샷 라인이 획득되었다. 이는 2850개의 소스 위치 및 약 1200개의 DAS 채널(4m 샘플링 사용함)을 초래했으며 그 중 1/4은 다운홀이었다. 테스트의 실제 수신기 기하학적 구조는 도 10b에 도시되며, 여기서 점선은 이미징에 대해 사용된 연결된 DAS 보어 홀을 나타내고, 실선은 격리된 보어 홀을 나타낸다. 섬유는 대부분 축 방향을 따른 변형에 민감하기 때문에, 다운 홀 채널은 이미징에 대해 사용된 반사된 거의 수직으로 전파되는 P-전파를 레코딩하는 데 가장 적합하다. 표면 채널은 반사에 덜 민감하지만 표면파 반전을 위해 잘 샘플링된 지표 진동을 레코딩하고 단층 촬영에 대해 요구되는 강한 굴절 도달을 캡처한다. 섬유는 현장에 설치된 채로 유지되어 지진 모니터링을 위해 또는 계절 변동을 다루기 위해 반복된 보어 홀 측정 및/또는 반사 조사가 획득될 수 있게 한다.
테스트된 획득 시스템의 하나의 목표는 보다 정확한 이미징을 위해 표면 근처를 더 잘 특성화하는 것이다. 먼저, 직접 표면-근처 속도 측정을 위해 종래의 그리고 스마트 DAS 보어 홀을 사용하여 획득된 데이터가 비교되었다. AWD 소스 및 벽-고정 수진기를 사용하여 획득된 종래의 보어 홀 개더가 도 11a에 제공된다. 이 예에서, 종래의 보어 홀 구성은 수진기 및 AWD(각각의 깊이 위치에서 10개의 소스의 중합)를 사용하고 2m의 채널 간격은 50m 깊이 초과로 그리고 4m 아래로 사용된다. 소스 오프셋은 5m였다. 각각의 깊이에서, 소스가 여러 번 반복되고 데이터가 중합되어 도시된 출력을 생성한다. 이는 데이터에서 관찰된 조기 도달 파형 및 초동 피킹 변동 중 일부를 부분적으로 설명할 수 있다. 100m 깊이를 넘어, 초동의 주파수 콘텐츠 및 외견상 속도의 실질적인 변화가 관찰되었으며, 이는 리소그래피의 변화에 의해 야기되었을 가능성이 매우 높다.
스마트 DAS 보어 홀 개더가 비교를 위해 도 11b 및 도 11c에 도시된다. 도 11b에 도시된 조기 도달 파형은 또한 AWD 소스의 10회 반복을 중합함으로써 획득되었다. 모든 깊이 레벨이 DAS 섬유에 의해 동시에 레코딩될 수 있기 때문에, 획득이 훨씬 빨라졌고 결과적인 파형은 채널 사이에서 보다 일관되며, 고품질 파형이 표면으로부터 110m의 전체 깊이에서 관찰되었다. 도 11a 및 도 11b에 도시된 개더는 상이한 위치로부터 발생하여서, 피킹된 시간의 직접적인 비교가 이루어질 수 없다는 것에 주의한다. 그러나 DAS 파형은 일반적으로 종래의 보어 홀과 유사하거나 더 양호한 품질을 갖는다.
도 11c에 도시된 DAS 보어 홀은 10개의 바이브로사이즈 스위프(8-80Hz)를 사용하여 종래의 보어 홀(도 11a)에 인접한(약 300m 떨어짐) 웰에서 획득되었다. 도 11b에서와 같이, 피킹에 적합한 일관된 조기 도달 파형이 관찰되었다. 이동 시간 곡선이 이 인접 웰로부터의 종래의 그리고 DAS 피킹에 대해 도 12a에서 비교된다. 보어 홀에 대한 실제 소스 위치를 고려하도록 피킹을 등가의 수직 이동 시간으로 변환하기 위해 기하 보정이 적용되었다. 일반적으로, 피킹은 40m 아래의 관찰된 속도에서 약간의 편차(이는 건조한 환경에서 표면-근처의 본질을 고려하면 불합리하진 않음)가 존재했지만 양호한 일치를 보여준다.
바이브로사이즈 스위프 데이터를 사용하여 획득된 10개의 DAS 보어 홀에 대한 모든 초동 피킹이 도 12b에 플로팅된다. 피킹의 일반적인 추세는 웰 사이에서 유사하지만, 명확한 측방향 속도 변동이 심지어 몇 킬로미터의 이러한 작은 스케일에 걸쳐 자명하다. 예를 들어, 약 80m의 깊이에서, 30ms의 변동이 일방향 이동 시간에서 관찰되었다. 이러한 변동은 저기복 탄화수소 구조물을 신뢰할 수 있게 이미징하기 위해 정확히 추정될 필요가 있는 중파장 내지 장파장의 정적 모델을 나타낸다.
최초의 스마트 DAS 보어 홀 지진 실험은, 종래의 방법을 사용하여 획득된 것보다 양호하지는 않은 경우에도 비견 가능한 훌륭한 데이터 품질이 세부적인 표면-근처 추정을 위해 획득될 수 있다는 것을 입증하였다. 종래의 보어 홀 획득은 표면에서 다수의 소스 여기 및 수진기의 재위치지정을 요구하지만, 스마트 DAS 보어 홀 조사는 단일 샷으로 획득될 수 있어, 보다 효율적인 획득 및 안정적인 파형으로 이어진다. 개선된 데이터 품질 외에도, DAS 보어 홀은 종래의 방법에 비해 몇 가지 다른 이점을 제공한다. 종래의 보어 홀 데이터의 획득 동안, 보어 홀의 임의의 붕괴는 툴의 손실로 이어져서 지연을 초래할 수 있다. DAS 보어 홀의 경우, 섬유가 설치되고 바로 도로 채워지기 때문에 위험이 크게 감소된다. 시추 직후에 DAS 케이블을 대부분의 보어 홀에 진입시키는 것이 단순한 것으로 판명되었고 유체 또는 고체 되채움, 시멘테이션 또는 벤토나이트 패킹은 우수한 음향 커플링을 제공하는 실용적인 솔루션을 나타낸다. 또한, 보어 홀 조사는 향후에 반복될 수 있으며, 다수의 보어 홀을 사용하는 지진 반사 조사의 부분으로서 또한 통합될 수 있다.
더 깊은 지하의 반사 이미징은 스마트 DAS 보어 홀 개념에 의해 가능해진 다른 기회이다. 건조한 환경에서 획득된 지진 데이터는 종종, 표면파 및 표면 근처에서의 다중 산란에 의해 야기되는 매우 강한 노이즈로 오염된다. 매립형 수신기는 이 문제를 부분적으로 극복할 수 있으며 종래의 표면 지진보다 양호한 품질 데이터를 제공할 수 있다. 매립된 DAS 데이터에 대해서도 유사한 연구 결과가 도출되며, 여기서 센서 깊이가 증가함에 따라, 표면-근처에서 에너지를 수평으로 전파시킴으로써 더욱 더 많은 반사 신호 및 더 적은 오염이 관찰되었다. 130m의 깊이에서 합성 및 실제 데이터가 도 13에서 비교되며 이는 필드 데이터는 원시 개더 상에서 타겟 반사 신호의 관찰을 허용하기에 충분한 품질을 갖는다는 것을 보여준다.
레거시 3-차원 지진에 대해 DAS 데이터를 벤치마킹하는 것이 흥미로울 수 있다. 도 14는 얕은 홀에서 단일 DAS 채널을 사용하여 획득된 공통-수신기 개더 및 표면 수진기 어레이를 사용하는 레거시 데이터를 도시한다. 두 데이터 세트 상의 반사된 신호 사이에서 훌륭한 운동학적 일치가 관찰되었다. DAS 데이터는 레거시 데이터의 경우의 60m와 비교하여 10m의 더 미세한 소스 샘플링으로 인해 보다 구체적으로 나타난다. 레거시 데이터 상의 더 낮은 레벨의 선형 노이즈는 현장에서 72개의 수진기 및 5개의 진동기 어레이의 사용에 의해 설명되며, 이는 지표 진동 및 낮은 외견상 속도를 갖는 다른 도달을 효율적으로 억제한다. 선형 노이즈 제거가 DAS 데이터에 적용되고 동일한 간격으로 제거(decimate)된 후, 특히, (도 14의 부분 "c"에 도시된 바와 같이) 지표 진동에 의해 심하게 차폐된 얕은 반사기에 대해, DAS와 레거시 수신기 데이터 사이에 더 가까운 일치가 보여진다. 선형 8-80 Hz 스위프가 두 획득에 대해 사용되었기 때문에, (도 14의 부분 "d" 및 "e"에 도시된 바와 같이) DAS 및 수진기 개더의 스펙트럼이 또한 직접 비교될 수 있다. 이는 DAS 수신기의 광대역 본질 및 수진기와의 일반적인 동등성을 확인하면 상당히 유사하게 나타난다.
이전에 설명된 바와 같은 DAS 필드 데이터 세트는 불규칙하고 큰 간격을 갖는 6개의 수직 어레이만을 포함하지만, 레거시 표면 지진 이미지와 비교될 수 있는 강력한 2-차원 이미지가 획득되었다. 비교를 공정하게 하기 위해, 레거시 3-차원 데이터로부터, 하나의 수신기 라인 및 하나의 병렬 고밀도 샷 라인(둘 모두에 대해 60m의 간격을 가짐)을 포함하는 등가의 2-차원 서브세트가 선택되었다. 두 데이터 세트에 동일한 시간 프로세싱이 적용되었고 동일한 레거시 속도가 사용되었고 정적 모델은 사용되지 않았다. DAS 획득 동안 소스/수신기 어레이의 부족을 보상하기 위해, 선형 노이즈 제거가 광섬유 데이터에 적용되는 반면, 필드 어레이는 레거시 데이터에 의존하였다. DAS 데이터 프로세싱을 위한 하나의 비-표준 단계는 시간 프로세싱 및 중합하기 위해 모든 수신기를 동일한 깊이 레벨이 되게 하였다. 이는 직접 도달 이동 시간을 사용하는 것, 파-방정식 리-데이터밍(wave-equation re-datuming)을 통하는 것 또는 간섭계 접근법에 의한 것을 포함해서 여러 방식으로 행해질 수 있다. 이 연구에서, 보어 홀 데이터 상에서 수직 이동 시간이 피킹되었고 결과적인 정적 모델을 사용하여 표면에 대해 모든 흔적이 리-데이터밍되었다. 이 접근법으로, 모든 깊이 레벨이 병합되어 단일 깊이로부터의 개별 중합에 비해 상당히 개선된 신호 대 잡음비를 갖는 최종 중합을 형성할 수 있다.
도 15는 DAS 및 레거시 수진기 데이터로 획득되는 브루트(brute) 지진 중합을 비교한다. 얕고 깊은 반사기 둘 모두는 표면 지진과 유사한 DAS 데이터에 대해 강력하게 이미징된다. DAS 및 레거시 라인은 45도로 교차하여서, DAS 이미지는 좌측 상에 그리고 레거시 이미지는 우측 상에 도시된다. 두 이미지의 훌륭한 결합이 3초 내내, 타겟 반사기뿐만 아니라 다른 반사기에 대해 교차 지점에서 보여진다. 이는 반사 에너지에 대한 DAS 수직 어레이의 훌륭한 감도, 및 얕은 홀 사이의 큰 간격에도 불구하고 표면 지진에 대한 등가의 이미지를 획득하는 능력을 확인한다. 속도 모델의 추가의 프로세싱 및 개량은 이미지를 개선해야 한다. 마찬가지로, DAS 보어 홀로 획득된 표면-근처 속도를 교정한 모델을 사용하여 깊이 이미징이 수행될 수 있다.
스마트 DAS 보어 홀 개념은 저기복 구조물과 같은 복잡한 프로스펙트의 오일 및 가스 탐사 관점에서 더 많은 기회를 제공한다. 표면-근처 모델에서 탐사에 영향을 줄 수 있는 상당한 불확실성이 존재하는 경우, 새로운 주문형 스마트 DAS 보어 홀의 획득이 요청될 수 있다. 시추 크루는 모든 보어 홀을 미리 시추하고 DAS 섬유를 설치한다. 그 후, 레코딩 크루가 와서 보어 홀 당 단일 샷/스위프(또는 중합하기 위한 여러 샷)로 모든 보어 홀 조사를 레코딩한다. 보어 홀 획득으로부터 시추/배치 단계를 분리하는 것은 위험, 비용 및 획득 시간을 최소화할 수 있다. 바이브로사이즈와 같은 강한 에너지 소스를 사용한 효율적인 획득은, 단일 스위프를 통한 보어 홀을 완전한 획득을 허용할 것이다. 이는 얕은 수직 지진 프로파일(VSP)의 획득과 같은 부가적인 이점을 제공하여, 열등한 얕은 데이터 품질로 인해 종래의 VSP 조사에 의해 통상적으로 누락되는, 표면 근처의 다수의 발생기를 식별하는 데 도움이 된다. 주문형 개념이 채택되는 경우, 관심의 프로스펙트에 대해 보어 홀의 규칙적 그리드를 실시하는 것이 실용적이 된다. 이러한 보어 홀 조사는 표면-근처 난제를 갖는 영역에서 목적에 맞는 솔루션일 수 있다.
그 이유로는, 스마트 DAS 보어 홀의 그리드는 장파장 정적 모델을 완전히 분석하고 저기복 구조물에 대해 필요한 정확도로 표면-근처 모델을 제공할 수 있다는 것; 매립된 데이터는 표면 반사 데이터와 비해 더 높은 신호 대 잡음비를 가지며 표면 지진에 비견 가능한 각도 커버리지 및 이미지를 제공할 수 있다는 것; 결합된 스마트 DAS 보어 홀 및 표면 지진 조사(즉, 동일한 소스를 사용함)는 일방향 단층 촬영 반전을 통해 표면 근처를 특성화하기 위한 고유한 장치를 제공한다는 것; 그리고 결합된 조사는 관심의 프로스펙의 위험을 제거할 수 있는 자족 패키지(self-contained package)라는 것을 포함한다.
표면을 따라 트렌칭된 섬유는 또한 (도 16에 도시된 바와 같이) 모델링된 탄성 응답과 쉽게 비교될 수 있는 훌륭한 데이터를 레코딩하는 것처럼 보인다. 예상된 것처럼, 섬유의 대부분 축 방향성은 그것이 수평 수진기와 더 유사하다는 것을 제안한다. 수직 수진기와 달리, DAS 및 수평 수진기 둘 모두는 반사의 증거를 거의 보여주지 않는다. 잘 샘플링된 굴절 도달 및 지표 진동은 굴절 단층 촬영 및 표면파 반전을 위해 쉽게 사용될 수 있다. 얕은 트렌치의 DAS 데이터의 훌륭한 품질은 전방향 DAS 케이블이 사용되는 경우, P-파 표면 지진 이미징이 달성될 수 있다는 것을 제안한다.
설명된 스마트 DAS 보어 홀의 다른 테스트에서, 매립된 센서를 통한 영구적 지진 모니터링은 CC-EOR 입증 프로젝트에서 성공적으로 입증되었다. 여기서, 종래의 센서의 높은 비용으로 인해, 단일 멀티컴포넌트 수진기가 각각의 70m 홀에 설치되었다. 깊은 웰에 대한 DAS 케이블은 고가의 보호를 요구할 수 있지만, 얕은 표면-근처 응용의 경우, 훨씬 적은 보호가 요구되며 비용이 훨씬 적게 들 수 있다. 이러한 비용 효율적인 DAS 감지를 통해, 종래의 단일 수진기 비용의 작은 부분으로 몇 미터마다 센서가 달린 표면으로부터 전체 홀이 계측될 수 있다. 각각의 웰에 다수의 센서가 있게 하는 것은 종래의 센서로 이용 가능한 것과 비교해서 더 높은 습곡 및 보다 반복 가능한 시간-경과 이미지로 이어질 수 있다. 전체 홀을 계측할 때 얕은 홀 사이에 간격이 증가될 수 있고, 이에 따라 모니터링 시스템을 보다 비용 효율적이 되게 하며, 이는 제안된 광섬유 DAS 시스템은 육지 지진 포착 및 모니터링에 큰 영향을 줄 수 있다는 것을 제안한다.
지구 물리학적 방법은 저기복 구조물의 탐사, 저류층 지구 물리학 및 난제시되는 건조한 지역의 모니터링에 사용되기 위해 더 높은 정확도 및 충실도를 제공해야 한다. 채널 카운트의 증가를 통한 표면 지진의 개선은 대부분의 회사에 의해 취해지는 접근법이지만, 우리는 지진 센서로서 DAS 광섬유 케이블로 이루어진 얕은 보어 홀을 활용하는 신규 접근법을 선택했다. 얕은 홀에서 DAS 케이블을 통한 비용 효율적인 센서는 표면 근처 속도의 직접 추정을 허용하고 그리하여 중요한 탐사 타겟인 저기복 구조물을 묘사할 때 구조적 불확실성의 주요 원인을 제거한다. 개발 및 생산에서, 이러한 매립된 시스템은 새로운 높은 충실도의 저류층 특성화를 제공하고 증가된 복원으로 이어지는 비용 효율적인 저류층 모니터링을 가능하게 할 수 있다. 이는 리턴이 줄어드는 표면에 더 많은 채널을 배치하는 대신, 매립된 얕은 홀에서 훨씬 적은 수의 그리고 더 높은 품질의 채널을 사용하여 보다 중요한 데이터 품질 개선이 달성될 수 있는 육지 지진에 대한 변화이다.
컴포넌트 및 전체 시스템(100)의 유효성을 입증하는 2-차원 현장 실험이 설명된 바와 같이 수행되었다. 보다 간단하고 보다 안전하며 비용 효율적인 동작을 가능하게 하는 Smart DAS 보어 홀은 표면 근처 특성화에 대한 훌륭한 데이터 품질을 제공하는 것으로 밝혀졌다. 센서가 지표 레벨로부터 전체 깊이까지 존재하는 경우, 단일 소스 여기가 요구되어 모든 수신기에 대해 소스 시그니처가 동일하게 하며 이는 종래의 보어 홀에 비해 우수한 파형 품질을 제공한다.
특정 구현에 대한 경우일 수 있는 바와 같이, 단일 섬유 케이블을 통한 이 보어 홀의 연결은, 매립된 수직 어레이를 사용한 타겟팅된 반사 조사의 효율적으로 획득을 가능하게 한다. 이는, 통상적으로 사용되는 수십만 개의 수진기 및 케이블에 의해 부과되는 막대한 부담을 제거함으로써 육지 지진 데이터를 획득하는 비용을 크게 감소시킬 수 있다. 매립된 DAS 어레이는 더 작은 프로스펙트 영역을 이미징하기 위한 대안적인 접근법을 제공할 수 있고, 로컬화된 지진 조사를 위한 효율적인 대용물로서 역할을 할 수 있다. 획득된 DAS 데이터와 레거시 지진의 비교는 사전-중합 개더, 진폭 스펙트럼 및 최종 중합 상에서 DAS와 수진기 데이터 간에 양호한 일치를 보여주었다.
도 17은 본 개시내용에 따른 지진 데이터 획득 및 프로세싱 시스템(예를 들어, 시스템(100))에 대한 예시적인 제어기(1700)(또는 제어 시스템)의 개략도이다. 예를 들어, 제어기(1700)는 도 1c에 도시된 제어 시스템(150)을 포함하거나 그의 부분일 수 있다. 제어기(1700)는 지진 데이터 획득 및 프로세싱 시스템의 부분인 인쇄 회로 기판(PCB), 프로세서 또는 디지털 회로와 같은 다양한 형태의 디지털 컴퓨터를 포함하는 것으로 의도된다. 부가적으로, 시스템은 범용 직렬 버스(USB) 플래시 드라이브와 같은 휴대용 저장 매체가 포함할 수 있다. 예를 들어, USB 플래시 드라이브는 운영 체제 및 다른 애플리케이션을 저장할 수 있다. USB 플래시 드라이브는 다른 컴퓨팅 디바이스의 USB 포트에 삽입될 수 있는 입력/출력 컴포넌트 이를테면, 무선 송신기 또는 USB 커넥터를 포함할 수 있다.
제어기(1700)는 프로세서(1710), 메모리(1720), 저장 디바이스(1730) 및 입력/출력 디바이스(1740)를 포함한다. 컴포넌트(1710, 1720, 1730 및 1740) 각각은 시스템 버스(1750)를 사용하여 상호연결된다. 프로세서(1710)는 제어기(1700) 내에서 실행하기 위한 명령을 프로세싱할 수 있다. 프로세서는 다수의 아키텍처 중 하나를 사용하여 설계될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(1710)는 CISC(Complex Instruction Set Computers) 프로세서, RISC(Reduced Instruction Set Computer) 프로세서 또는 MISC(Minimal Instruction Set Computer) 프로세서일 수 있다.
일 구현에서, 프로세서(1710)는 단일-스레드 프로세서이다. 다른 구현에서, 프로세서(1710)는 다중-스레드 프로세서이다. 프로세서(1710)는 입력/출력 디바이스(1740) 상의 사용자 인터페이스에 대한 그래픽 정보를 디스플레이하기 위해 메모리(1720)에 또는 저장 디바이스(1730) 상에 저장된 명령을 프로세싱할 수 있다.
메모리(1720)는 제어기(1700) 내에 정보를 저장한다. 일 구현에서, 메모리(1720)는 컴퓨터-판독 가능 매체이다. 일 구현에서, 메모리(1720)는 휘발성 메모리 유닛이다. 다른 구현에서, 메모리(1720)는 비-휘발성 메모리 유닛이다.
저장 디바이스(1730)는, 제어기(1700)에 대한 대용량 저장소를 제공할 수 있다. 일 구현에서, 저장 디바이스(1730)는 컴퓨터-판독 가능 매체이다. 다양한 상이한 구현에서, 저장 디바이스(1730)는 플로피 디스크 디바이스, 하드 디스크 디바이스, 광학 디스크 디바이스 또는 테이프 디바이스일 수 있다.
입력/출력 디바이스(1740)는 제어기(1700)에 대한 입력/출력 동작을 제공한다. 일 구현에서, 입력/출력 디바이스(1740)는 키보드 또는 포인팅 디바이스를 포함한다. 다른 구현에서, 입력/출력 디바이스(1740)는 그래픽 사용자 인터페이스를 디스플레이하기 위한 디스플레이 유닛을 포함한다.
설명된 특징은 디지털 전자 회로로, 또는 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어로 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 이 장치는 프로그래밍 가능 프로세서에 의한 실행을 위해 정보 캐리어, 예를 들어 머신-판독 가능 저장 디바이스에 실체가 있게(tangibly) 구체화되는 컴퓨터 프로그램 제품으로 구현될 수 있고, 방법 단계는 입력 데이터를 동작시키고 출력을 생성함으로써 설명된 구현의 기능을 수행하도록 명령의 프로그램을 실행하는 프로그래밍 가능 프로세서에 의해 수행될 수 있다. 설명된 특징은 유리하게는, 데이터 저장 시스템, 적어도 하나의 입력 디바이스, 및 적어도 하나의 출력 디바이스로부터 데이터 및 명령을 수신하고 그로 데이터 및 명령을 송신하도록 커플링된 적어도 하나의 프로그래밍 가능 프로세서를 포함하는 프로그래밍 가능 시스템 상에서 실행 가능한 하나 이상의 컴퓨터 프로그램으로 구현될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 소정의 활동을 수행하거나 소정의 결과를 가져오기 위해 컴퓨터에서 직접적으로 또는 간접적으로 사용될 수 있는 명령의 세트이다. 컴퓨터 프로그램은 컴파일되거나 인터프리팅된 언어를 포함한 모든 형태의 프로그래밍 언어로 작성될 수 있으며, 그것은 자립형 프로그램 또는 모듈, 컴포넌트, 서브루틴 또는 컴퓨팅 환경에서 사용하기에 적합한 다른 유닛을 포함한 임의의 형태로 배포될 수 있다.
명령의 프로그램의 실행을 위해 적합한 프로세서는 예로서, 범용 및 특수 목적 마이크로프로세서 둘 모두 및 임의의 종류의 컴퓨터의 단독 프로세서 또는 다수의 프로세서 중 하나를 포함한다. 일반적으로, 프로세서는 판독-전용 메모리 또는 랜덤 액세스 메모리 또는 둘 모두로부터 명령 및/또는 데이터를 수신할 것이다. 컴퓨터의 필수 엘리먼트는 명령을 실행하기 위한 프로세서 및 명령 및 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 메모리이다. 일반적으로, 컴퓨터는 또한 데이터 파일을 저장하기 위해 하나 이상의 대용량 저장 디바이스를 포함하거나 이와 통신하도록 동작 가능하게 커플링될 것이고; 이러한 디바이스는 자기 디스크, 예를 들어, 내부 하드 디스크 및 제거 가능 디스크, 광-자기 디스크 및 광 디스크를 포함한다. 컴퓨터 프로그램 명령 및 데이터를 유형으로 구체화하기에 적합한 저장 디바이스는 예로서 반도체 메모리 디바이스, 이를테면 EPROM, EEPROM 및 플래시 메모리 디바이스; 자기 디스크, 이를테면 내부 하드 디스크 및 제거 가능 디스크; 광-자기 디스크; 및 CD-ROM 및 DVD-ROM 디스크를 포함하는 모든 형태의 비-휘발성 메모리를 포함한다. 프로세서 및 메모리는 ASIC(application-specific integrated circuit)에 의해 보완되거나 이에 통합될 수 있다.
사용자와의 상호작용을 제공하기 위해, 특징은, 사용자에게 정보를 디스플레이하기 위한 디스플레이 디바이스 이를테면, 음극선관(CRT) 또는 액정 디스플레이(LCD) 모니터, 및 사용자가 컴퓨터에 입력을 제공할 수 있게 하는 키보드 및 포인팅 디바이스 이를테면, 마우스 또는 트랙볼을 갖는 컴퓨터 상에서 구현될 수 있다. 부가적으로, 이러한 활동은 터치스크린 평면 디스플레이 및 다른 적절한 메커니즘을 통해 구현될 수 있다.
특징은, 백-엔드 컴포넌트 이를테면, 데이터 서버를 포함하거나, 또는 미들웨어 컴포넌트 이를테면, 애플리케이션 서버 또는 인터넷 서버를 포함하거나, 또는 프론트-엔드 컴포넌트 이를테면, 그래픽 사용자 인터페이스 또는 인터넷 브라우저를 갖는 클라이언트 컴퓨터, 또는 이의 임의의 조합을 포함하는 제어 시스템에서 구현될 수 있다. 시스템의 컴포넌트는, 임의의 형태 또는 매체의 디지털 데이터 통신 이를테면, 통신 네트워크에 의해 연결될 수 있다. 통신 네트워크의 예는 로컬 영역 네트워크("LAN"), 광역 네트워크("WAN"), 피어-투-피어 네트워크(애드-혹 또는 정적 멤버를 가짐), 그리드 컴퓨팅 인프라스트럭처 및 인터넷을 포함한다.
본 명세서가 많은 특정한 구현 세부사항을 포함하지만, 이는 청구될 수도 있는 것의 범위에 대한 제한으로서 해석되는 것이 아니라 오히려, 특정한 구현에 특정한 특성의 설명으로서 해석되어야 한다. 별개의 구현의 맥락에서 본 명세서에 설명된 소정의 특징은 또한, 단일 구현으로 조합하여 구현될 수 있다. 대조적으로, 단일 구현의 맥락에서 설명된 다양한 특징은 또한, 다수의 구현에서 개별적으로 또는 임의의 적합한 서브조합으로 구현될 수 있다. 더욱이, 특징이 소정의 조합으로 작용하는 것으로 설명되고 심지어 초기에 이와 같이 청구될 수 있지만, 일부 경우에서, 청구된 조합으로부터의 하나 이상의 특징은 그 조합으로부터 제거될 수 있고, 청구된 조합은 서브조합 또는 서브조합의 변동에 관련될 수 있다.
유사하게, 동작이 특정한 순서로 도면에 도시되지만, 이것은, 바람직한 결과를 달성하기 위해, 그러한 동작이 도시된 특정 순서 또는 순차적인 순서로 수행되거나, 모든 예시된 동작이 수행된다는 것을 요구하는 것으로서 이해되지는 않아야 한다. 소정의 환경에서, 멀티태스킹 및 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다. 또한, 설명된 구현에서의 다양한 시스템 컴포넌트의 분리는 모든 구현에서 그러한 분리를 요구하는 것으로서 이해되지는 않아야 하고, 그리고 설명된 프로그램 컴포넌트 및 시스템이 일반적으로, 단일 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다수의 소프트웨어 제품으로 패키징될 수 있다는 것이 이해되어야 한다.
다수의 구현이 설명되었다. 그럼에도 불구하고, 본 개시내용의 사상 및 범위로부터 벗어남이 없이 다양한 수정이 이루어질 수 있다는 것이 이해될 것이다. 예를 들어, 설명된 예시적인 동작, 방법 또는 프로세스는 설명된 것보다 더 많은 단계 또는 더 적은 단계를 포함할 수 있다. 또한, 이러한 예시적인 동작, 방법 또는 프로세스에서의 단계는 도면에서 설명되거나 예시된 것과 상이한 연속물로 수행될 수 있다. 따라서, 다른 구현은 다음의 청구항의 범위 내에 있다.
Claims (22)
- 지질 조사 시스템으로서,
지표면(terranean surface)의 타겟 영역 위에 간격을 두고 이격된 복수의 음향 소스 ― 상기 복수의 음향 소스 각각은, 지진 에너지 파(seismic energy wave)를 생성하도록 구성됨 ― ;
지질 형성물 내에 형성된 복수의 보어 홀 내에 위치된 복수의 음향 센서 ― 상기 복수의 보어 홀은, 지질 데이텀(geologic datum)에 도달하기에 충분한 깊이를 가짐 ― ;
상기 복수의 음향 센서에 통신 가능하게 커플링되고 동작을 수행하도록 구성된 제어 시스템
을 포함하고,
상기 동작은,
상기 복수의 음향 소스에 의해 생성되고 상기 복수의 음향 센서에 의해 수신된 반사된 음향 신호와 연관된 데이터를, 상기 복수의 음향 센서로부터 수신하는 동작;
상기 수신된 데이터에 기초하여, 상기 지질 형성물의 지하 토폴로지(subsurface topology)를 결정하는 동작; 및
상기 결정된 지하 토폴로지에 기초하여 상기 지질 형성물의 지하 모델을 생성하는 동작
을 포함하는, 지질 조사 시스템. - 제1항에 있어서, 상기 복수의 보어 홀은, 상기 지진 에너지 파의 원하는 샘플 파장에 대응하는 규칙적인 간격으로 형성되는, 지질 조사 시스템.
- 제1항에 있어서, 각 음향 센서는 광섬유 음향 센서를 포함하는, 지질 조사 시스템.
- 제3항에 있어서, 각 광섬유 음향 센서는 광섬유 턴어라운드 조립체(fiber optic turnaround assembly)를 포함하는, 지질 조사 시스템.
- 제4항에 있어서, 복수의 광섬유 턴어라운드 조립체가 단일 광섬유 케이블과 함께 커플링되는, 지질 조사 시스템.
- 제1항에 있어서, 상기 지하 토폴로지를 결정하는 동작은,
상기 제어 시스템으로, 시간 이미징 모델(time imaging model)에서 상기 반사된 음향 신호와 연관된 데이터를 프로세싱하는 동작; 및
상기 제어 시스템으로, 깊이 이미징 모델(depth imaging model)에서 상기 반사된 음향 신호와 연관된 데이터를 프로세싱하는 동작을 포함하는, 지질 조사 시스템. - 제6항에 있어서, 상기 시간 이미징 모델에서 상기 반사된 음향 신호와 연관된 데이터를 프로세싱하는 동작은,
상기 반사된 음향 신호와 연관된 데이터의 정적 보정(static correction)을 추정하는 동작;
상기 추정된 정적 보정을 단파장 및 장파장으로 나누는 동작;
상기 반사된 음향 신호와 연관된 데이터의 추정된 정적 보정으로부터, 노이즈를 감쇠시키는 동작;
상기 복수의 보어 홀로부터 측정된 수직 타임시프트(vertical timeshift)에 기초하여, 상기 반사된 음향 신호와 연관된 데이터의 추정된 정적 보정을 복수의 미리 정의된 중간 깊이 레벨로 시프팅하는 동작;
복수의 수퍼개더(supergather)를 생성하도록 상기 복수의 음향 센서 각각으로부터의 공통 개더(common gather)를 중합(stacking)하는 동작 ― 상기 복수의 수퍼개더 각각은, 개선된 신호 대 잡음비를 가짐 ― ;
상기 복수의 미리 정의된 중간 깊이 레벨 각각에서:
상기 복수의 수퍼개더를 공통 깊이 지점으로 소팅(sorting)하고,
단파장 정적 보정을 적용하고,
수직 시간차(normal moveout) 속도를 추정하고 수직 시간차 보정 및 중합을 적용하는 동작;
상기 지질 데이텀에 장파장 정적 시프트를 적용하는 동작;
상기 복수의 미리 정의된 중간 깊이 레벨로부터 생성된 복수의 중합을 최종 중합으로 중합하는 동작; 및
중합-후 시간 구조보정(post-stack time migration)을 수행하는 동작을 포함하는, 지질 조사 시스템. - 제7항에 있어서, 상기 깊이 이미징 모델에서 상기 반사된 음향 신호와 연관된 데이터를 프로세싱하는 동작은,
상기 반사된 음향 신호와 연관된 데이터의 노이즈 감쇠 추정 정적 보정의 상향-하향 분리(up-down separation)를 수행하는 동작;
상기 반사된 음향 신호의 측정된 속도를 보간함으로써 상기 지표면과 상기 지질 데이텀 사이의 표면-근처 속도 모델(near-surface velocity model)을 생성하는 동작;
상기 지질 데이텀 아래의 깊이에서의 심층 속도 모델(deep velocity model)을 생성하는 동작; 및
상기 표면-근처 속도 모델을 포함하는 글로벌 속도 모델에 기초하여, 상기 지표면으로부터의 깊이 구조보정을 사전-중합(pre-stacking)하는 동작을 포함하는, 지질 조사 시스템. - 제1항에 있어서, 상기 복수의 음향 소스는 상기 지표면의 타겟 영역 위에 규칙적이고 반복적인 간격으로 이격되며, 상기 복수의 음향 소스는, 상기 지표면 상에 위치된 소스 카펫(source carpet)을 포함하는, 지질 조사 시스템.
- 제1항에 있어서, 규칙적이고 반복적인 간격은 100 미터와 1000 미터 사이인, 지질 조사 시스템.
- 제1항에 있어서, 상기 지질 형성물은 복합 지질 구조물(complex geologic structure) 및 저기복 지질 구조물(low-relief geologic structure)을 포함하는, 지질 조사 시스템.
- 방법으로서,
복수의 보어 홀 내에 복수의 음향 센서를 위치시키는 단계;
지표면 상에 또는 상기 지표면 근처에 복수의 음향 소스를 위치시키는 단계;
상기 복수의 음향 소스에 의해, 지하 지질 형성물에 지향되는 음향 신호를 방출하는 단계;
상기 복수의 음향 센서에 의해, 상기 지하 지질 형성물로부터 반사된 음향 신호를 수신하는 단계;
상기 복수의 음향 센서에 의해 상기 반사된 음향 신호를 수신하는 것에 기초하여, 상기 지하 지질 형성물의 지하 토폴로지를 결정하는 단계; 및
상기 결정된 토폴로지에 기초하여 상기 지하 지질 형성물의 지하 모델을 생성하는 단계
를 포함하는, 방법. - 제12항에 있어서, 지질 형성물 내에 상기 복수의 보어 홀을 시추(drilling)하는 단계를 더 포함하고, 상기 복수의 보어 홀 중 적어도 일부는, 지질 데이텀에 도달하기에 충분한 깊이를 갖는, 방법.
- 제12항에 있어서, 상기 지하 토폴로지를 결정하는 단계는,
상기 복수의 음향 센서에 통신 가능하게 커플링된 제어 시스템으로, 시간 이미징 모델에서 상기 반사된 음향 신호를 프로세싱하는 단계; 및
상기 제어 시스템으로, 깊이 이미징 모델에서 상기 반사된 음향 신호를 프로세싱하는 단계를 포함하는, 방법. - 제14항에 있어서, 상기 시간 이미징 모델에서 상기 반사된 음향 신호를 프로세싱하는 단계는,
상기 반사된 음향 신호의 정적 보정을 추정하는 단계;
상기 추정된 정적 보정을 단파장 및 장파장으로 나누는 단계;
상기 반사된 음향 신호의 추정된 정적 보정으로부터, 노이즈를 감쇠시키는 단계;
상기 복수의 보어 홀로부터 측정된 수직 타임시프트에 기초하여, 상기 반사된 음향 신호의 추정된 정적 보정을 복수의 미리 정의된 중간 깊이 레벨로 시프팅하는 단계;
복수의 수퍼개더를 생성하도록 상기 복수의 음향 센서 각각으로부터의 공통 개더를 중합하는 단계 ― 상기 복수의 수퍼개더 각각은, 개선된 신호 대 잡음비를 가짐 ― ;
상기 복수의 미리 정의된 중간 깊이 레벨 각각에서:
상기 복수의 수퍼개더를 공통 깊이 지점으로 소팅하고,
단파장 정적 보정을 적용하고,
수직 시간차 속도를 추정하고 수직 시간차 보정 및 중합을 적용하는 단계;
상기 지질 데이텀에 장파장 정적 시프트를 적용하는 단계;
상기 복수의 미리 정의된 중간 깊이 레벨로부터 생성된 복수의 중합을 최종 중합으로 중합하는 단계; 및
중합-후 시간 구조보정을 수행하는 단계를 포함하는, 방법. - 제15항에 있어서, 상기 깊이 이미징 모델에서 상기 반사된 음향 신호를 프로세싱하는 단계는,
상기 반사된 음향 신호의 노이즈 감쇠 추정 정적 보정의 상향-하향 분리를 수행하는 단계;
상기 반사된 음향 신호의 측정된 속도를 보간함으로써 상기 지표면과 상기 지질 데이텀 사이의 표면-근처 속도 모델을 생성하는 단계;
상기 지질 데이텀 아래의 깊이에서의 심층 속도 모델을 생성하는 단계; 및
상기 표면-근처 속도 모델을 포함하는 글로벌 속도 모델에 기초하여, 상기 지표면으로부터의 깊이 구조보정을 사전-중합하는 단계를 포함하는, 방법. - 제12항에 있어서, 상기 지표면 상에 또는 상기 지표면 근처에 복수의 음향 소스를 위치시키는 단계는, 상기 지표면의 타겟 영역 위에 규칙적이고 반복적인 간격으로 상기 복수의 음향 소스를 위치시키는 단계를 포함하고, 상기 복수의 음향 소스는, 상기 지표면 상에 위치된 소스 카펫을 포함하는, 방법.
- 제17항에 있어서, 상기 규칙적이고 반복적인 간격은 100 미터와 1000 미터 사이인, 방법.
- 지하 모델을 생성하기 위한 컴퓨터-구현 방법(computer-implemented method)으로서,
하드웨어 프로세서로, 복수의 음향 소스에 의해 생성되고 복수의 음향 센서에 의해 수신된 반사된 음향 신호와 연관된 데이터를 식별하는 단계;
상기 하드웨어 프로세서로, 상기 식별된 데이터에 기초하여 지질 형성물의 지하 토폴로지를 결정하는 단계; 및
상기 하드웨어 프로세서로, 상기 결정된 지하 토폴로지에 기초하여 상기 지질 형성물의 지하 모델을 생성하는 단계
를 포함하는, 지하 모델을 생성하기 위한 컴퓨터-구현 방법. - 제19항에 있어서, 상기 지하 토폴로지를 결정하는 단계는,
상기 하드웨어 프로세서로, 시간 이미징 모델에서 상기 반사된 음향 신호와 연관된 데이터를 프로세싱하는 단계; 및
상기 하드웨어 프로세서로, 깊이 이미징 모델에서 상기 반사된 음향 신호와 연관된 데이터를 프로세싱하는 단계를 포함하는, 지하 모델을 생성하기 위한 컴퓨터-구현 방법. - 제20항에 있어서, 상기 시간 이미징 모델에서 상기 반사된 음향 신호와 연관된 데이터를 프로세싱하는 단계는,
상기 반사된 음향 신호와 연관된 데이터의 정적 보정을 추정하는 단계;
상기 추정된 정적 보정을 단파장 및 장파장으로 나누는 단계;
상기 반사된 음향 신호와 연관된 데이터의 추정된 정적 보정으로부터, 노이즈를 감쇠시키는 단계;
상기 복수의 보어 홀로부터 측정된 수직 타임시프트에 기초하여, 상기 반사된 음향 신호와 연관된 데이터의 추정된 정적 보정을 복수의 미리 정의된 중간 깊이 레벨로 시프팅하는 단계;
복수의 수퍼개더를 생성하도록 상기 복수의 음향 센서 각각으로부터의 공통 개더를 중합하는 단계 ― 상기 복수의 수퍼개더 각각은, 개선된 신호 대 잡음비를 가짐 ― ;
상기 복수의 미리 정의된 중간 깊이 레벨 각각에서:
상기 복수의 수퍼개더를 공통 깊이 지점으로 소팅하고,
단파장 정적 보정을 적용하고,
수직 시간차 속도를 추정하고 수직 시간차 보정 및 중합을 적용하는 단계;
상기 지질 데이텀에 장파장 정적 시프트를 적용하는 단계;
상기 복수의 미리 정의된 중간 깊이 레벨로부터 생성된 복수의 중합을 최종 중합으로 중합하는 단계; 및
중합-후 시간 구조보정을 수행하는 단계를 포함하는, 지하 모델을 생성하기 위한 컴퓨터-구현 방법. - 제21항에 있어서, 상기 깊이 이미징 모델에서 상기 반사된 음향 신호와 연관된 데이터를 프로세싱하는 단계는,
상기 반사된 음향 신호와 연관된 데이터의 노이즈 감쇠 추정 정적 보정의 상향-하향 분리를 수행하는 단계;
상기 반사된 음향 신호의 측정된 속도를 보간함으로써 지표면과 상기 지질 데이텀 사이의 표면-근처 속도 모델을 생성하는 단계;
상기 지질 데이텀 아래의 깊이에서의 심층 속도 모델을 생성하는 단계; 및
상기 표면-근처 속도 모델을 포함하는 글로벌 속도 모델에 기초하여, 상기 지표면으로부터의 깊이 구조보정을 사전-중합하는 단계를 포함하는, 지하 모델을 생성하기 위한 컴퓨터-구현 방법.
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