NO319052B1 - Anordning og fremgangsmate ved seismisk signalprosessering og undersokelse - Google Patents

Description

Teknisk felt

Denne oppfinnelse vedrører det generelle seismiske under-søkelsesfaget og spesielt apparater og fremgangsmåter for undersøkelse og produksjon av olje og gass ved å identifisere strukturelle og stratigrafiske lag i tre dimensjoner .

Oppfinnelsens bakgrunn

Ved seismiske undersøkelser tilveiebringes seismisk data langs linjer som består av geofongrupper på land eller hy-drofon kabeltraverser på land. Geofoner og hydrofoner vir-ker som følere som mottar energi som blir overført inn i bakken og reflekteres tilbake til overflaten av undergrunns steingrensesjikt. Energi tilveiebringes vanligvis på land ved hjelp av Vibroseis® kjøretøyer som overfører pulser ved å riste bakken med forhåndsbestemte mellomrom og frekvenser på overflaten. På vann benyttes vanligvis luftkanonkilder. Subtile forandringer i energien som vender tilbake til overflaten avspeiler ofte variasjoner av det stratigrafiske og strukturelle innhold og væskeinnholdet av reservoarene.

Ved utførelsen av tredimensjonale (3-D) seismiske under-søkelser er prinsippet tilsvarende. Imidlertid er linjer og rekker tettere plassert for å tilveiebringe mer detaljert undergrunnsdekning. Med denne høytetthetsdekningen må ekstremt store mengder digitalt data tas opp, lagres og behandles før avsluttende tolkninger kan utføres. Behandlingen krever store dataressurser og kompleks mykvare for å for-bedre signalene mottatt fra undergrunnen og for å dempe medfølgende støy som dekker signalet.

Så snart dataene er behandlet, samler og tolker den geofysiske arbeidsstokk den 3-D seismiske informasjon i form av en 3-D datakube (se figur 1) som på en effektiv måte representerer en fremstilling av undergrunnslag. Ved å bruke denne datakuben kan informasjon fremstilles i forskjellige former. Horisontale tidsskivekart kan dannes for utvalgte dybder (se figur 2). Ved å benytte en datamaskin arbeidsstasjon kan en tolk også skjære gjennom feltet for å under-søke reservoarspørsmål ved forskjellige seismiske horisonter. Vertikale skiver eller snitt kan også dannes i enhver retning ved hjelp av seismikk- eller brønndata. Tidskart kan overføres til dybde for å tilveiebringe en strukturell tolkning ved et spesielt nivå.

Seismiske data har tradisjonelt blitt samlet og behandlet for å vise seismiske refleksjoner. Forandringer i strati-grafi er imidlertid ofte vanskelig å detektere på tradisjonelle seismiske fremvisere pga. den begrensede mengde informasjon som stratigrafiske trekk viser i en tverr-snittfremstilling. Selv om slike fremstillinger gir anled-ning til å se mye større partier av disse lag er det vanskelig å identifisere forkastningsoverflater i et 3-D volum der ingen forkastningsrefleksjoner er registrert.

Koherens og likhet (et mål for multikanalkoherens) er to mål for seismiske traselikheter eller -ulikheter. Ettersom to seismiske traser øker i koherens vil de bli mer like. Gir man et koherensmål på en skala fra 0 til 1, vil 0 indi-kere den største mangel av likhet mens verdien 1 indikerer total eller fullstendig likhet (dvs. to identiske traser). Koherens av mer enn to traser kan defineres på en tilsvarende måte.

En metode for å beregne koherens ble vist i en US patent-søknad av Bahorich og Farmer (overdratt til Amoco Corporation) som har serienr. 08/535.934 og søknadsdato 12. de-sember 1994. En fremgangsmåte for å regne ut likhet ble vist i en US patentsøknad av Marfurt et al. (overdratt til Amoco Corporation) som har søknadsnr. 60/005.032 og søk-nadsdato 6. oktober 1995. Oppfinnelsen av Marfurt et al. omfattet et grovt søk over mulige forsenkninger og asimut-ter.

Selv om begge metoder har vist seg å være gode, har de visse begrensninger. Forbedret oppløsning og utregnigshastig-het er alltid ønskelig.

Fra Brenneke, J. C, 1995: "Analysis of fault traps". World Oil, vol. 216 no. 12, er det kjent et system for analyse av forkastningsfeller ved å benytte koherensanalyse på 3-D seismiske data og frembringe en koherenskube.

Sammenfatning av oppfinnelsen

Ifølge foreliggende oppfinnelse er en multitrasers eigen-dekomponeringsfremgangsmåte vist som er mer robust og har høyere oppløsning enn tidligere kjente fremgangsmåter. I en utførelse av oppfinnelsen er det vist en fremgangsmåte ved seismiske undersøkelser ifølge det etterfølgende patentkrav 1. Fremgangsmåten omfatter de følgende trinn: Å tilveiebringe seismisk data som dekker et forhåndsbestemt tredimensjonalt volum i undergrunnen, å dele nevnte volum inn i en rekke av relativt små tredimensjonale celler, og beregne seismiske datavektorer fra sesimiske data i hver celle, å beregne en kovariansmatrise ved å kombinere ytre produkter av nevnte datavektorer, og å regne ut et seismisk attributt for nevnte celler, som er en funksjon av i det minste en eigenverdi av nevnte kovariansmatrise, og lagre nevnte seismiske attributt.

I en annen utførelse av oppfinnelsen er fremgangsmåten i-følge oppfinnelsen kodet på et datamaskinlesbart medium (f.eks. magnetisk plate, magnetisk bånd, CD-ROM etc.) for å styre en datamaskin til å regne ut de seismiske attributter, ifølge det etterfølgende patentkrav 11.

Denne teknikk passer spesielt godt for tolkning av for-kastningsplan i et 3-D seismisk volum og for detektering av subtile stratigrafiske lag i 3-D. Dette er fordi seismiske traser som er skåret av en forkastningslinje generelt har en forskjellig seismisk karakter enn seismiske traser på hver side av forkastningen. Måling av seismiske traselikheter (for eksempel koherens eller 3-D kontinuitet) langs en tidsskive avslører karakteristiske trekk av lav koherens langs disse forkastningslinjene. Slike kohererende verdier kan avsløre kritiske undergrunnsdetaljer som ikke er tydelige på tradisjonelle seismiske snitt. Ved å beregne koherens langs en serie av tidsskriver kan også disse karakteristiske trekk av forkastninger identifisere forkast-ningsplan eller overflater.

Mange andre fordeler og trekk av den foreliggende oppfinnelse vil åpenbare seg i den påfølgende detaljerte beskrivelse av oppfinnelsen, utførelsene beskrevet, fra patent kravene og fra de vedføyde tegninger.

Kort beskrivelse av tegningene

• Figur 1 er en bilderepresentasjon av informasjonen til-veiebrakt ved behandling av 3-D seismisk data • Figur 2 er en bilderepresentasjon av en horisontal tidsskive av 3-D seismiske data behandlet ifølge tidligere kjent teknikk • Figur 3 er en tegning som viser to hosliggende seismiske traser • Figurene 4-8 er skjematiske diagrammer som viser koherensen av et par seismiske traser ifølge den foreliggende oppfinnelse • Figur 9 er en bilderepresentasjon av en løpende vindu-analysekube • Figur 10A, 10B og 10C er skjematiske diagrammer av grupper av seismiske traser • Figurene 11A, 11B og 11C er skjematiske diagrammer av

todimensjonale analysevinduer

• Figur 12 er et elementært flytskjema

• Figurene 13A, 13B og 13C er bilderepresentasjoner av den samme horisontale tidsskive ifølge oppfinnelsene av Bahorich et al., Marfurt et al. og den foreliggende oppfinnelse

Detaljert beskrivelse

Før fremgangsmåten av oppfinnelsen beskrives vil det grunn-leggende prinsipp beskrives.

Betrakt to traser ti og t2 over et spesifisert tidsvindu eller dybdevindu av N prøver for hvilke koherens skal eva-lueres. Et representativt diagram av trasene og det rele-vante analysevindu er vist i figur 3. Den første trasen ti består av tidsseriene (tu, ti2, ...tm) og den andre trasen t2 består av tidsseriene (t2i, t22r>--t2N)- 1 disse to tidsseriene refererer den første indeksen til trasenummeret (dvs. trase 1 eller trase 2) mens den andre indeksen henvi-ser til prøvenummeret.

Ved å plotte en trase mot den andre i det familiære todimensjonale kartesiske koordinatsystemet oppnås en bedre forståelse av koherensmeningen i forbindelse med den foreliggende oppfinnelse. Ved å plotte ekvivalente tidsprøver av de to trasene [dvs. punktparene (tu, t2i), (ti2,

t22), ... (tis, t2u) ], får man et kryssplott av de to tidsseriene. Lar man x-aksen representere den første trasen ti og y-aksen den andre trasen t2 får man diagrammet vist i figur 4. Det er mønsteret dannet av disse punktene som viser koherensen av de to trasene.

Den generelle form av disse to korrelerte trasene er et sett av punkter representert av en ellipse. Denne ellipsen er en generalisering da den ikke representerer hvert indi-viduelle punkt men isteden beskriver den generelle egenskap av alle punktene. De store og små aksene av denne ellipsen vil orienteres i retning som bestemmes av geometrien av de parrede punkter. Lengden av de to aksene bestemmes også av denne geometri. En typisk representering av disse punkter og den tilsvarende ellipse vises i figur 5.

Retningene og størrelsene av de store og små aksene av ellipsen kan også representeres av to skalerte vektorer der den lengre vektoren er orientert langs den store aksen og den kortere vektoren langs den lille aksen. Størrelsen av disse to vektorer tilsvarer de to eigenverdiene av datako-variansmatrisen og de normaliserte vektorene tilsvarer eigenvektorene. Eigenvektorene, som er skalert av deres respektive eigenverdier, står for størrelsene og retningene av de store og små aksene. "Hovedkomponenten" tilsvarer ei-genvektoren som assosieres med den dominante eigenverdi. Figurene som følger {figurene 6-8) er ment å gi en intuitiv forståelse av mekanismene bak den foregående diskusjon. I disse figurene er trasene konstruert ved hjelp av enkle amplitude- og fasevariasjoner og effekten av disse varia-sjonene observeres på de assosierte eigenverdiene og eigenvektorene. Figur 6 demonstrerer hvordan to identiske traser degene-rerer til én 45 graders linje, (det vil si en ellipse hvor den lille aksen kollapser til null). "Null-lengden" indikerer at en andre eigenverdi er "null" og indikerer at eigen-vektoren som tilsvarer den dominante eigenverdi ligger langs den store aksen. Koherensen er maksimal, verdien er 1.

Situasjonen for to traser som har like størrelser og en 45 graders faseforskjell er vist i figur 7. Dette viser hvordan en faseskift forlenger den lille aksen og derfor for-størrer magnituden av den andre eigenverdien. De to eigenvektorene som er skalert av deres respektive eigenverdier er også vist. På grunn av forskjellen i disse trasene er koherensen redusert til en verdi av mindre enn 1.

Til slutt, i figur 8, er både fasen og størrelsen tillatt å variere. De to trasene har begge en 45 graders faseskift og et 2 til 1 størrelsesforhold. Den resulterende ellipse har en liten akse som ikke er null (den andre eigenverdien er ikke null), noe som reflekterer faseforskjellen. I tillegg er ellipsen og eigenvektorene rotert pga. størrelses-forskjellen. Igjen gir størrelsen og fasevariasjonen en re-duksjon i koherens.

Hovedpoenget med den foregående diskusjon er å vise, på en realistisk måte, at koherensen kan uttrykkes som en funksjon av eigenverdiene X,i og " kz, og eigenvektorene vi og V2. Funksjonelt er et uttrykk for koherens:

Denne fremgangsmåte for to traser kan lett utvides til et-hvert ønsket antall traser. Fra et praktisk synspunkt øker utregningsbyrden med et økende antall traser, og begrensninger settes bare av den tilgjengelige utregnings-kraft. For et 3-D seismisk datasett kan denne analyse gjen-tas over et bevegende eller løpende analysevindu i rom og tid (eller rom og dybde) noe som resulterer i et mål for koherens ved senteret av det bevegende vindu. Resultatet er et 3-D datasett som består av koherensverdier definert over det opprinnelige datavolum.

Det vil komme frem av den følgende diskusjon at en fordel med denne fremgangsmåte er at forskjellige aspekter ved dataene er fordelt mellom eigenverdiene og eigenvektorene. Informasjon, så som amplitude og fase, kan nå analyseres og håndteres på en robust og gjennomført måte. Oppløsningen kan for eksempel forbedres ved å manipulere eigenverdiene og eigenvektorene. Fordelene kan observeres visuelt i de beregnede koherensskivene. Et annet viktig aspekt av koherensverdier ifølge den foreliggende oppfinnelse er at de er følsomme for diskontinuiteter i det originale data og av-slører subtile geologiske trekk, så som forkastninger og kanaler.

Vender vi tilbake til fremgangsmåten av den foreliggende oppfinnelse er det første trinn å tilveiebringe eller aksessere et sett av tredimensjonale seismiske data. Slike data er i form av seismiske signaltraser fordelt over et tredimensjonalt jordvolumet. Metoden ved hvilke slike data tilveiebringes og reduseres til digital form for prosesse-ring av 3-D seismiske data er velkjent for fagmannen. Slike data tilveiebringes lett av geofysiske selgere som spesia-liserer seg i land- eller havundersøkelser. Slike data sel-ges eller lisensieres også av selgere og er generelt gitt eller lagret på magnetiske bånd for overføring til hukom-melsen av en seismisk arbeidsstasjon.

Det neste trinn er å dele 3-D datasettet inn i et antall av celler eller analysekuber (se figur 9). Disse kuber 20 ut-fører delings- eller sorteringsoppgaven av seismiske data inn i grupper eller celler for videre behandling. En analysekube dekker dermed hele det seismiske datasett eller 3-D datakuben 30. Hver analysekube 20 omfatter en stakk av stort sett flate rektangulære tidslag 22.

For enkelhets skyld er 3-D datakuben 30, analysekuben 20 og tidslagene 22 vist i form av høyrevinklede parallell-epipeder eller kuber (generisk sett en "celle"). Fagmannen vil sette pris på det enkle ved rektangulær geometri ved utførelse av gjentagende operasjoner av et 3-D datasett. Andre geometriske former og celleformer er mulige og kan påtrenges av forholdene.

Dersom vi går tilbake til figur 10, har hvert tidslag 22 eller plate partier av seismiske traser ti (bare en er vist for å unngå forvirring på tegningene) som passerer gjennom disse. Ni traser, lagt ut i et 3 ganger 3 gitter som er jevnt fordelt, er vist i figur 9. Fem traser i et stjerne-mønster (se figur 10A) eller tre traser (se figur 10B) kan også benyttes. Et symmetrisk arrangement er foretrukket. Ni traser i hvert tidslag er ofte bedre enn tre traser. To traser er det minste som kan anvendes.

For å visualisere oppfinnelsen henvises leseren til figurene 11A og 11B. Det er ofte vanskelig å visualisere ni dimensjoner (som er tilfelle ved ni traser). I figurene 11A og 11B er et todimensjonalt løpende vindu 24 (eller analysevindu) vist med bare to inneholdende traser ti og t2. Hver trase (se figur 11C) omfatter en tidsserie av N prøver

Analysevinduet 24 av figur 11C er videre delt inn i et antall av vertikalt stakkede, rektangulære tidslag 22.

Før vi går videre bør det forstås det at ved å velge vindu-størrelse og mellomrom er det en avveining mellom oppløs-ning og stabilitet. Med andre ord tillater små analysevinduer eller kuber høyere rom- eller tidsfrekvens i det resulterende parameterestimat, men gir mindre statistisk stabilitet eller færre frihetsgrader for disse estimater. På den annen side har veldig store vinduer dårlig oppløsning og har en tendens til å smøre ut dataene slik at viktige geologiske trekk kan forsvinne.

I figur 11C definerer datapunktene i hvert tidslag 22 seismiske datavektorer (her en 1 ganger 2 matrise hvor N=2). De todimensjonale tidslagene av figur 11C (eller de tredimensjonale tidslagene av figur 9) danner eller definerer vektorvinduer. Ni traser (N=9) vil resultere i en datavektor som har ni elementer.

Det ytre produkt av datavektoren i hvert vektorvindu eller tidslag 22 resulterer i en N ganger N matrise. En ni ele-ments datavektor gir en 9 ganger 9 matrise. Addering av

disse matrisene {en matrise for hvert vektorvindu) resulterer i en N ganger N kovariansmatrise for hele analysevinduet 24 (eller analysekuben 20). Dersom analysekuben omfatter ni tidslag adderes ni N ganger N matriser for å danne en N ganger N kovariansmatrise.

Ifølge den foreliggende oppfinnelse oppnås et meget nyttig og ikke åpenbart mål for trasekoherens ved å beregne eigenverdiene av kovariansmatrisen. Spesielt beregnes den størs-te eller dominante eigenverdi av kovariansmatrisen og summen av eigenverdiene av kovariansmatrisen. Forholdet mellom disse to tallene representerer størrelsen av den dominante eigenverdi relativt med summen av eigenverdier. Den indikerer også variasjonen av traser i en analysekube. Matematisk uttrykt representeres en nyttig seismisk attributt ved:

der X,i er eigenverdiene av kovariansmatrisen og Xi er den dominante eigenverdi. i|/ er en indikasjon av hvor godt punktelementene av de seismiske datavektorer korrelerer (se figurene 4 og 5).

Hver eneste eigenverdi av den respektive kovariansmatrise trenger ikke beregnes uttrykkelig. Fagmannen vet at metoder finnes for beregning av bare den dominante eigenverdi (for eksempel potensmetoden, Rayleigh koeffisienten, [den hur-tigste av de to] og så videre). Det er også kjent at summen av de diagonale elementer av kovariansmatrisen er lik summen av eigenverdiene av denne kovariansmatrisen. For lett-hets skyld kan forholdet (det vil si et koherensmål) av ligningen (2) gis senteret av analysekuben 20 eller analysevinduet 22. En fordel ved den dominante eigenverdi er at den har en tendens til mer direkte å vise variasjonen av trasene i analysevinduet. Den dominante eigenvektor vil ikke være et mål av variasjonen (det vil si koherensen).

Ved å utføre dette mål for koherens dekker analysekuben 20 eller analysevinduet 22 på en effektiv måte (det vil si langsgående eller vertikal) over hele 3-D volumet på figur 9 eller alle trasene på figur 11A. Hosliggende analysekuber 20 eller vektorvinduer 22 overlapper fortrinnsvis hverandre (se vinduene 24, 24' og 24'' på figur 11A). Overlapping forbedrer romoppløsningen.

Resultatet av at analysekuben 20 dekker over det hele 3-D datavolumet 30 og av at koherensmålet av ligning 2 er en rekke av koherensverdier gitt langs hver trase ved hver datavektor. Det 3-D datavolum blir på den måte konvertert til en 3-D koherenskube.

Dataen eller koherensmålene i koherenskuben tolkes lettest ved å fremstille koherensdataene i form at et seismisk attributtkart. Et slikt kart er oftest i form av en fremstilling av de koherensverdiene som ligger langs overflaten som går igjennom koherenskuben. To eksempler er et flatt plan som passerer igjennom en felles horisontal tidsskive og en kurvet overflate som går gjennom en seismisk hori-sontlinje utvalgt av en seismisk tolk. Et annet eksempel er en linje som respresenterer geologisk avleiringstid for å fange lag av den samme geologiske alder.

Koherensverdiene fremstilles lett for tolkning ved en grå fremtoning (for eksempel hvit som indikerer den høyeste koherens og svart som indikerer den laveste koherens) eller en annen fargeskala. (Se US patent 4,970,699 "Method for Color Mapping Geophysical Data").

De tolkende arbeidsstasjoner fra Landmark og GeoQuest kan for eksempel anvendes for å se og tolke forkastninger og stratigrafiske lag ved å benytte koherensekuben som et seismisk volum. Slike arbeidsstasjoner benyttes ofte av fagmannen. Ubehandlet 3-D seismisk data kan lett overføres til arbeidsstasjonen ved hjelp av et magnetisk bånd eller plate som er kodet med instruksjoner for at datamaskinen kan utføre den ovennevnte fremgangsmåte. Visualiserings-mykvare (for eksempel Landmarks's SeisCube mykvare) kan benyttes for å hurtig skjære igjennom koherenskuben for å lette forståelsen av komplekse forkastningsforhold. Kohe-rensfremstillinger, inkludert utskrivninger i form av seismiske attributtkart, kan redusere tolkningstiden når den benyttes for å velge hvilke seismiske linjer som skal tolkes, noe som gjør det mulig for tolkeren å arbeide seg rundt områder med dårlige data. I tillegg kan subtile stratigrafiske lag og komplekse forkastninger, som ikke tydelig kommer frem på tradisjonelle seismiske fremstillinger, hurtig identifiseres og tolkes.

Figurene 13A, 13B og 13C viser sammenligninger av den samme seismiske informasjon fremstilt og behandlet av andre fremgangsmåter og ifølge den foreliggende oppfinnelse. For-skjellene er tydelige.

Fremgangsmåten av oppfinnelsen utføres lettest ved å skrive et datamaskinprogram for å utføre trinnene beskrevet. Slike fremgangsmåter utføres rutinemessig på arbeidsstasjonene nevnt ovenfor.

Et flytskjema er vist i figur 12. I en utførelse av oppfinnelsen skrives mykvareprogrammet ved hjelp av FORTRAN 77 for å utføre fremgangsmåten akkurat beskrevet. Det 3-D seismiske data 30 skrives ut til minnet. På grunnlag av størrelsen og innholdet av de tilgjengelige seismiske data utføres et initialiseringstrinn 32, programparameteret in-titialiseres, dataområder etableres, forhåndsundersøkelser utføres og vindusstørrelser settes. Standardbetingelser leses eller brukerselekterte opsjoner leses. Så starter behandlingen 34. Spesielt kalles subrutinene 36 for å sveipe datavolumet med en analysekube. I hver analysekube beregner en subrutine 38 kovariansmatrisen, og en annen subrutine 40 beregner de dominante eigenverdier, summen av eigenverdiene og den resulterende koherensverdien. Til slutt kombineres 42 resultatene og de utregnede verdier lagres 44 i form av en koherenskube. En arbeidsstasjonsoperatør kan deretter aksessere koherenskuben for å fremstille utvalgte partier (for eksempel tidsskiven gjennom kuben) på en CRT-skjerm 46, for å danne en utskrivning eller seismisk attributtkart 48, for å utføre videre analyse eller overføre til minnet eller til et bånd 50 for videre behandling et annet sted.

Fagmannen anbefales å anvende fremgangsmåten sammen med det som er kjent om strategrafien og geologien av området som 3-D undersøkelsen dekker.

Koherenskart har vært anvendt på en rekke 3-D under-søkelser. Ved dybder av brukbar datakvalitet, kan omtrent 90 % av forkastningene lett identifiseres. Forkastningen ble identifisert på koherenskart som var meget subtile på seismiske partier, men klart til stede på koherenskartene pga. fremgangsmåtens robuste karakter og kartperspektivet av forkastningsmønsteret. Da koherenskart kan anvendes på utolkede tidsskiver, tilveiebringer den foreliggende oppfinnelse en måte å øke kartleggingshastigheten av det strukturelle rammeverk og å avsløre detaljer av forkastningsforhold som ellers bare ville bli tolket ved tid-krevende forkastningsutvelgelse.

Spesielle eksempler

Koherenskart ble generert langs utvalgte horisonter og identifiserte klart salt/skifer diapirer til havs.

Andre steder ble slam- og gassvulkaner klart indikert ved hjelp av fremgangsmåten ifølge oppfinnelsen.

Flere koherenstidsskiver viste utpregede detaljer av stratigrafiske lag, slik som forlatte elvekanaler, slamstrøm-ning, punktsøyler og undergrunnsdaler. På seismiske snitt kom disse trekkene noen ganger frem, men i visse tilfeller var de uidentifiserbare selv ved nøye undersøkelse.

Denne oppfinnelse tilveiebringer, så som den av Bahorich et al. og Marfurt et al., en fremgangsmåte for å avsløre for-kastningsplan i et 3-D volum der ingen forkastningsrefleksjoner har vært registrert. Forkastninger er ofte viktige for akkumuleringen av olje. En forkastning kan danne i en tetning ved å skjære av et strukturelt eller stratigrafisk lag slik at oljen fanges mot forkastningen. På den annen side, dersom forkastningsplanet inneholder grus som ikke har blitt sementert, kan den danne en kanal for fluider. Dette kan tillate hydrokarbonene å drive opp gjennom forkastningsplanet f.eks. inn i laget og fanges i det eller forlate laget ved å drive opp gjennom forkastningsplanet og ut av det. Dermed kan forkastningslinjer an-tyde strømningsmønsteret i et reservoar og kommunikasjon mellom injeksjons- og produksjonsbrønner.

Seismiske diskontinuiteter kan også tilveiebringe den nød-vendige sammenheng for å muliggjøre reservoar forutsigelser mellom brønnene og etablere reservoarkontinuitet og strøm-ningsmønstrene gjennom et felt. Koherensteknologi kan brukes for å finne, identifisere og kartlegge strukturelle og sedimentologiske lag som er under grunnen, så som forkastninger, saltdiapirer, ukonformiteter, kanalsystemer, for-kalkning og karbonatårefacier som vanligvis er assosiert med inneslutningen og lagringen av hydrokarboner. Denne teknologi hjelper derfor i søket, utskillelsen og produk-sjonen av hydrokarboner. I tillegg benyttes den for å identifisere både grunne og dype borefarer (f.eks. steder hvor det er gass for nær overflaten eller hvor det er ustabile forhold). Et annet eksempel er bruken av oppfinnelsen for å lete etter lekkasjeveier fra kjente reservoarer eller undergrunns lagringshulrom.

Koherenskartleggingen av 3-D seismikk er et ekstremt kraf-tig og effektivt verktøy for kartlegging av bade struktur og strategrafi. Den nye metode er spesielt følsom for enhver lateral variasjon av bølgeekvivalentkarakter og er derfor spesielt følsom for de vanlige årsaker for laterale variasjoner av bølgeekvivalenten (dvs. forkastningsforskyv-ninger eller stratigrafiske variasjoner). Inneholdet av oppfinnelsen omfatter derfor en fremgangsmåte, anordninger i hvilke fremgangsmåten er registrert i form av datamaskin-instruksjoner, produktet (f.eks. et kart) av denne fremgangsmåte, og måten et slikt produkt bruker ved utvinnelsen av gass og olje.

Av den foregående beskrivelse går det frem at et antall variasjoner, alternativer og modifikasjoner vil være tydelige for fagmannen. Denne beskrivelse er derfor bare å regne som illustrativ og er for det formål å innføre fagmannen i måten oppfinnelsen skal utføres på. De seismiske traser har for eksempel blitt fremstilt med like mellomrom. Traser med ulik mellomrom (se figur 10C) kan lett overføres til like mellomrom ved hjelp av tolkning. Som et annent eksempel, kan det være nyttig å filtrere trasene som danner datavektoren for å eliminere ensomme forekomster. Et mellomliggen-de filter kan brukes for å sortere elementene av hver datavektor. Kantavkutninger kan anvendes for å oppnå videre ut-jevning.

Andre algoritmer kan dessuten anvendes for å måle likheten av nærliggende områder av seismiske data eller for å gene-rere koherenskuben. Koherensverdien eller seismikk-attributtene av ligning (2) tjener som et forholdsvis god estimert eller mål av signaldiskontinuitet i geologiske formasjoner i tillegg til signaldiskontinuiteter over forkastninger og errisjonsmessige diskordanser. Andre kombina-sjoner av eigenverdiene av kovariansmatrisen er foreslått (f.eks. aritmetisk middel, kvadratisk middelverdi, gjennom-snitt, middelverdi, kvadratet av summen av kvadratene, kvadratet av produktet av kvadratene, minimalpunktet, mak-simalpunktet, summen, produktet, osv.). Fremgangsmåten av oppfinnelsen kan dessuten kombineres med andre attributter {f.eks. AVO stigning osv.) og også utføres på multikompo-nentseismikkdata.

Visse trekk ved oppfinnelsen kan også brukes selvstendig fra andre trekk av oppfinnelsen. Geologiske lag identifisert i henhold til den foreliggende oppfinnelse kan for eksempel dekkes av et hastighetskart for å tilveiebringe en måte å kryssjekke hastighetene på.

Mens koherensskrivekartene i seg selv er veldig kraftige kartleggingsverktøy, er det i tillegg, når brukt sammen med rekognoseringskartlegging av amplituder og fallkart, et løfte om en teknologisk milepæl i kartleggingseffektivitet av Mexicogulfen eller tilsvarende bassenger med 3-D seismiske data lett tilgjengelige. Man tror at detaljert kartlegging av struktur og strategrafi vil akselereres ved hjelp av kartlegging i et kartbilde og mindre ved hjelp av tradisjonell linje for linje utvelging. Tolkning i et kartbilde av rekognoseringsdata gir betydelig forbedrelse i kvalitet og kvantitet av tolkningen. Fremgangsmåten ifølge oppfinnelsen er dessuten i utgangspunktet rask. Slike has-tigheter hjelper en å hurtig utføre budvalg når konsesjoner legges ut.

Det bør til slutt også forstås at prinsippet av oppfinnelsen kan være like anvendelige i andre felt (f.eks. ved passive sonarer, der følerne er akustiske og signalkildene kan være fiendtlige undervannsbåter, ved jordskjelv og atomvåpendetoneringsdeteksjonssystemer, der følerne er seismiske og signalkildene er jordskjelv eller eksplosjons-episentre, ved astronomisk inferometri, der følerne er ra-dioteleskoper og signalkildene er fjerne galakser eller kvasarer, og ved faseoppstilte radarer der følerne er opp-stillingsantennen) der signalene (f.eks. radar, sonar, ra-diofrekvent energi, etc.) behandles for å danne bilder eller lokalisere forandringer i strukturen representert av slike bilder.

Claims (19)

1. Fremgangsmåte ved seismiske undersøkelser, omfattende de følgende trinn: a) å tilveiebringe seismisk data som dekker et forhåndsbestemt tredimensjonalt volum i undergrunnen, b) å dele nevnte volum inn i en rekke av relativt små tredimensjonale celler, og beregne seismiske datavektorer fra sesimiske data i hver celle, karakterisert vedc) å beregne en kovariansmatrise ved å kombinere ytre produkter av nevnte datavektorer, og d) å regne ut et seismisk attributt for nevnte celler, som er en funksjon av i det minste en eigenverdi av nevnte kovariansmatrise, og lagre nevnte seismiske attributt.

2. Fremgangsmåte ifølge krav 1, hvor beregning av kovariansematrisen videre omfatter å ad-dere nevnte ytre produkter av et antall av nevnte datavektorer.

3. Fremgangsmåte ifølge krav 1 eller 2, hvor nevnte seismiske attributt beregnes fra forholdet mellom den største eigenverdi og en sum av eigenverdier.

4. Fremgangsmåte ifølge et av de foregående krav, hvor nevnte relativt små tredimensjonale celler er overlap-pende.

5. Fremgangsmåte ifølge et av de foregående krav, idet den videre omfatter å danne en seismisk attributt-fremvisning.

6. Fremgangsmåte ifølge krav 5, der nevnte seismiske attributt-fremvisning dannes ved å fremstille nevnte seismiske attributter relativt til en overflate som går gjennom en forhåndsbestemt seismisk horisont .

7. Fremgangsmåte ifølge krav 5, der nevnte seismiske attributt-fremvisning dannes ved å fremstille nevnte seismiske attributt relativt til en overflate som går gjennom en forhåndsbestemt tidslinje.

8. Fremgangsmåte ifølge et av kravene 1 til 4, som videre omfatter å kartlegge en representasjon av eigenverdiene av nevnte kovariansmatrise.

9. Fremgangsmåte ifølge et av de foregående krav, videre omfattende å regne ut en største av nevnte eigenverdier av nevnte kovariansmatrise, å regne ut en sum av nevnte eigenverdier av nevnte kovariansmatrise, og å regne ut forholdet mellom nevnte største eigenverdi og nevnte sum av eigenverdier av nevnte kovariansmatrise.

10. Fremgangsmåte ifølge krav 9, der summen av eigenverdier av nevnte kovariansmatrise reg-nes ut ved å danne summen av diagonale elementer av nevnte kovariansmatrise.

11. Anordning omfattende et datamaskinlesbart medium som bærer instruksjoner for en behandling som omfatter: a) å lese inn i minnet 3-D seismiske data som dekker et forhåndsbestemt jordvolum, b) å dele nevnte 3-D seismiske data inn i en rekke av relativt små tredimensjonale celler der hver av nevnte celler inneholder et antall seismiske traser, karakterisert vedc) å beregne i hver nevnte celle en koherensverdi fra en funksjon av i det minste en eigenverdi av en kovariansmatrise dannet av et antall av ytterprodukter av nevnte seismiske traser, og d) å lagre nevnte koherensverdier av nevnte celler i en form for fremstilling.

12. Anordning ifølge krav 11, der nevnte koherensverdi er i hvert fall en funksjon av den største av nevnte eigenverdier av nevnte kovariansmatrise.

13. Anordning ifølge krav 11 eller 12, der nevnte koherensverdi er en funksjon av den største eigenverdi og en sum av nevnte eigenverdier.

14. Anordning ifølge krav 13, der nevnte sum av nevnte eigenverdi beregnes ved å danne summen av diagonale elementer i nevnte kovariansmatrise.

15. Anordning ifølge et av kravene 11 til 14, hvor nevnte koherensverdier lagres i form av et 2-D kart av underjordiske trekk representert av nevnte koherensverdi.

16. Anordning ifølge et av kravene 11 til 15, der nevnte datamaskinlesbare medium velges fra gruppen som består av et magnetisk bånd, en magnetisk plate, en optisk plate og en CD-ROM.

17. Anordning ifølge et av kravene 11 til 16, hvor nevnte relativt små tredimensjonale celler er overlap-pende .

18. Anordning ifølge et av kravene 11 til 17, som videre omfatter datamaskinfremvisningsorganer for å fremvise nevnte koherensverdier.

19. Anordning ifølge krav 18, hvor nevnte datamaskinfremvisningsorganer fremviser nevnte koherensverdier relativt til en overflate som går gjennom i det minste én av i) en forhåndsbestemt horisont, og ii) en forhåndsbestemt tidslinje.