RU2450290C2 - Geological survey method - Google Patents
Geological survey method Download PDFInfo
- Publication number
- RU2450290C2 RU2450290C2 RU2010129261/28A RU2010129261A RU2450290C2 RU 2450290 C2 RU2450290 C2 RU 2450290C2 RU 2010129261/28 A RU2010129261/28 A RU 2010129261/28A RU 2010129261 A RU2010129261 A RU 2010129261A RU 2450290 C2 RU2450290 C2 RU 2450290C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- model
- hypotheses
- deposits
- signal
- hypothesis
- Prior art date
Links
Images
Landscapes
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к области геологоразведки и может быть использовано при поиске, разведке и доразведке залежей природных углеводородов.The invention relates to the field of exploration and can be used in the search, exploration and additional exploration of deposits of natural hydrocarbons.
Известен способ сейсмической разведки объектов, рассеивающих упругие волны (патент №2248014), в котором регистрируют сейсмические волны, возбуждаемые вблизи поверхности сейсмическим стандартным источником. Для заданной системы наблюдений моделируют волновые поля от ожидаемых объектов отражения, дифракции и рассеяния и выбирают параметры обработки таким образом, чтобы обеспечить наилучшее выделение моделируемых объектов на фоне помех. Полученные параметры используют для обработки реальных данных и выделения реальных объектов. Конфигурации объектов рассеяния представляют в виде разрезов и карт.A known method of seismic exploration of objects scattering elastic waves (patent No. 2248014), in which register seismic waves excited near the surface of a seismic standard source. For a given observation system, wave fields from the expected objects of reflection, diffraction, and scattering are modeled and the processing parameters are selected in such a way as to ensure the best selection of the modeled objects against the background of interference. The obtained parameters are used to process real data and extract real objects. The configurations of scattering objects are represented in the form of sections and maps.
Известен способ для обнаружения потенциального водного потока с малой глубиной залегания (патент №2319983), предназначенный для определения опасности водного потока с малой глубиной залегания путем использования сейсмических данных. Согласно этому способу производят моделирование распространения упругих волн в среде, получение сейсмических данных на основе моделирования и сравнение результатов моделирования с зарегистрированными сейсмическими данными. Модель упругого деформирования может включать в себя плотность, коэффициент Пуассона и упругие параметры Ламе.There is a method for detecting a potential water stream with a shallow depth (patent No. 2319983), designed to determine the danger of a water stream with a shallow depth by using seismic data. According to this method, modeling the propagation of elastic waves in the medium, obtaining seismic data based on the simulation and comparing the simulation results with the recorded seismic data. The elastic deformation model may include density, Poisson's ratio, and Lame’s elastic parameters.
Известны способы вибросейсморазведки при поиске залежей углеводородов, согласно которым возбуждают сейсмические колебания вибратором, регистрируют их сейсмическими приемниками, в качестве сейсмического сигнала используют сейсмический фон Земли, проводят их математическую обработку, а о наличии залежи судят либо по увеличению площади под кривой взаимного спектра одноименных компонент при записи сейсмического фона после возбуждения сейсмических колебаний по сравнению с записью сигнала до генерирования колебаний, либо по появлению спектральной аномалии не менее чем на одной из компонент при записи сигнала во время генерирования сейсмических колебаний по сравнению с сигналом, измеренным до генерирования (см., например, патенты РФ №2045079, «Способ вибросейсморазведки при поиске нефтегазовых месторождений», МПК6 G01V 1/00, опубл. 27.09.95, №2161809 «Способ поиска углеводородов (варианты), контроля эксплуатации углеводородной залежи», МПК7 G01V 1/00, опубл. 10.01.2001).Known methods of vibro-seismic exploration when searching for hydrocarbon deposits, according to which excite seismic vibrations with a vibrator, register them with seismic receivers, use the earth's seismic signal as a seismic signal, carry out their mathematical processing, and determine the presence of deposits or by increasing the area under the mutual spectrum curve of the same components recording of seismic background after excitation of seismic vibrations compared to recording a signal before generating oscillations, or by the appearance of spectral anomalies in at least one of the components when recording a signal during the generation of seismic vibrations compared with the signal measured before generation (see, for example, RF patents No. 2045079, “Vibro-seismic exploration method for the search for oil and gas fields”, IPC6
Известны способы пассивной спектральной сейсморазведки, в которых основным поисковым признаком является наличие аномалий в исследуемом частотном диапазоне.Known methods of passive spectral seismic in which the main search feature is the presence of anomalies in the studied frequency range.
Наиболее близким аналогом является способ поиска углеводородных залежей по патенту №2251716 RU, согласно которому производят регистрацию сейсмических колебаний поверхности Земли в диапазоне частот от 0.1 до 20 Гц, причем приемники сейсмических колебаний располагают на расстоянии от 50 м до 500 м друг от друга. Регистрацию проводят, разбивая временной диапазон регистрации измеренного на перспективной площади информационного сигнала на синхронизованные по времени для всех сейсмических приемников дискретные участки, проводят расчет спектральной характеристики, соответствующей каждому дискретному участку с образованием дискретной последовательности, анализируют каждый дискретный участок на наличие помехи, имеющей техногенную природу, и на наличие события, связанного с приходом сигнала от продуктивного пласта, исключают из дальнейшего рассмотрения те дискретные участки, которые не содержат события, связанного с приходом сигнала от продуктивного пласта в каждой из записей соответствующих компонент сейсмических приемников, а также дискретные участки, содержащие указанные помехи, и проводят анализ оставшихся дискретных участков с вынесением суждения о наличии или отсутствии углеводородов. Предпочтительно при реализации способа дополнительно проводят измерение сейсмических колебаний в месте, заведомо не содержащем углеводородов, а о наличии нефти или газа судят по появлению отклонений в спектральной характеристике по сравнению с местом, заведомо не содержащим углеводородов.The closest analogue is the method of searching for hydrocarbon deposits according to patent No. 2251716 RU, according to which seismic vibrations of the Earth’s surface are recorded in the frequency range from 0.1 to 20 Hz, and seismic vibration receivers are located at a distance of 50 m to 500 m from each other. Registration is carried out by dividing the time range of registration of the information signal measured in the prospective area into discrete sections synchronized in time for all seismic receivers, calculating the spectral characteristic corresponding to each discrete section with the formation of a discrete sequence, analyzing each discrete section for interference of anthropogenic nature, and the presence of an event associated with the arrival of a signal from the reservoir is excluded from further These discrete sections that do not contain events associated with the arrival of a signal from the reservoir in each of the records of the corresponding components of the seismic receivers, as well as discrete sections containing the indicated interference, analyze the remaining discrete sections with a judgment on the presence or absence of hydrocarbons. Preferably, when implementing the method, seismic vibrations are additionally measured in a place that is obviously not containing hydrocarbons, and the presence of oil or gas is judged by the appearance of deviations in the spectral characteristic compared to a place that is obviously not containing hydrocarbons.
Практика применения микросейсмических исследований показывает, что аналогичные аномалии могут наблюдаться и в отсутствие залежей углеводородов (далее - залежей) в разрезе. В качестве примеров можно привести результаты исследования на территории республики Татарстан [1] и Оренбургской области [2], где в первом случае существенный максимум в области 2-3 Гц присутствует постоянно и не изменяется при наличии залежей в разрезе, а во втором случае максимум присутствует в отсутствие залежей и пропадает при наличии залежи в точке исследования. Также установлено [3], что существенные максимумы могут изменять местоположение в спектре от точки к точке в зависимости от рельефа местности.The practice of using microseismic studies shows that similar anomalies can also be observed in the absence of hydrocarbon deposits (hereinafter - deposits) in the section. As examples, we can cite the results of a study in the Republic of Tatarstan [1] and the Orenburg region [2], where in the first case a significant maximum in the region of 2-3 Hz is constant and does not change when there are deposits in the section, and in the second case, the maximum is present in the absence of deposits and disappears in the presence of deposits at the point of study. It was also established [3] that significant maxima can change the location in the spectrum from point to point depending on the terrain.
Основываясь на гипотезе о возникновении спектральных аномалий в спектре микросейсм как следствии фильтрации спектра микросейсм горизонтально-слоистой геологической средой [4], можно констатировать, что наблюдаемая спектральная характеристика микросейсм является произведением спектра источника микросейсм на переходную характеристику среды при заданных условиях возбуждения и наблюдения сигнала. При этом переходная характеристика среды будет различна для вариантов отсутствия залежей в разрезе и наличия залежи в том или ином продуктивном горизонте, так как залежь является [5] контрастной отражающей границей для низких частот. При этом наличие залежи может способствовать повышению выраженности существующих максимумов спектра микросейсм, появлению новых максимумов или их исчезновению.Based on the hypothesis about the occurrence of spectral anomalies in the spectrum of microseisms as a result of filtering the spectrum of microseisms by a horizontally layered geological environment [4], it can be stated that the observed spectral characteristic of microseisms is the product of the spectrum of the source of microseisms and the transition characteristic of the medium under given conditions of excitation and observation of the signal. In this case, the transient response of the medium will be different for the options for the absence of deposits in the section and the presence of deposits in one or another productive horizon, since the deposit is [5] a contrasting reflective boundary for low frequencies. At the same time, the presence of a deposit can contribute to increasing the severity of the existing maxima of the spectrum of microseisms, the appearance of new maxima or their disappearance.
Можно существенно повысить достоверность анализа данных микросейсмических исследований, имея обоснованные эталоны спектров микросейсм для каждого типа геологического строения для условий отсутствия залежи в разрезе и наличия залежей во всех возможных продуктивных горизонтах. Одним из методов получения эталонов является накопление статистических данных на исследуемой территории, требующее наличия большого количества скважин, что не всегда выполнимо. Недостатком статистического метода является также то, что в случае исследований многопластовых залежей, на краях залежей и в других случаях, когда геологическое строение достаточно резко меняется по исследуемой площади, не удается накопить статистику, адекватную локальному геологическом устроению.It is possible to significantly increase the reliability of the analysis of microseismic data, having reasonable standards for the spectra of microseisms for each type of geological structure for the conditions of the absence of deposits in the section and the presence of deposits in all possible productive horizons. One of the methods for obtaining standards is the accumulation of statistical data on the study area, requiring the presence of a large number of wells, which is not always feasible. The disadvantage of the statistical method is that in the case of studies of multilayer deposits, on the edges of the deposits and in other cases when the geological structure changes quite sharply in the area under study, it is not possible to accumulate statistics that are adequate to the local geological structure.
Целью изобретения является повышение достоверности интерпретации данных микросейсмических наблюдений.The aim of the invention is to increase the reliability of the interpretation of microseismic observations.
В настоящем изобретении цель достигается за счет того, что зарегистрированный на поверхности микросейсмический фон сравнивают после фильтрации помех от наземных источников техногенных помех с модельным микросейсмическим фоном, рассчитанным в соответствии с той или иной гипотезой о геологическом строении. Для этого определяют ряд гипотез Hi, каждой их которых соответствуют различные геометрические параметры залежи и ее положение в геосреде. В соответствии с каждой гипотезой строится механическая модель геосреды на территории исследования.In the present invention, the goal is achieved due to the fact that the microseismic background recorded on the surface is compared after filtering interference from ground-based sources of man-made interference with a model microseismic background calculated in accordance with a particular geological structure hypothesis. For this, a number of hypotheses H i are determined, each of which corresponds to different geometrical parameters of the reservoir and its position in the geomedium. In accordance with each hypothesis, a mechanical model of the geomedium is constructed on the territory of the study.
Теоретический расчет переходных характеристик является альтернативным методом получения эталонных спектров при известном строении геосреды. А так как для сколько-нибудь сложных случаев аналитический расчет невозможен [6], единственным методом является численное моделирование распространения микросейсм с последующим накоплением модельного сигнала в точках модели, соответствующим точкам полевых наблюдений.The theoretical calculation of the transient characteristics is an alternative method for obtaining reference spectra with the known structure of the geomedium. And since analytical calculations are impossible for any complicated cases [6], the only method is the numerical simulation of microseism propagation with the subsequent accumulation of the model signal at the model points corresponding to the field observation points.
Моделирование проводят в 2 и 3D вариантах в зависимости от характера геосреды и размеров поискового объекта.Modeling is carried out in 2 and 3D versions, depending on the nature of the geo-environment and the size of the search object.
В процессе сравнения оценивают близость каждой из гипотез по отношению к наблюдаемому микросейсмическому фону и устанавливают гипотезу, наиболее адекватно описывающую геологическое строение исследуемой области.In the process of comparison, the proximity of each of the hypotheses with respect to the observed microseismic background is evaluated and the hypothesis that most adequately describes the geological structure of the studied area is established.
В результате достигается повышение достоверности прогноза наличия, глубины залегания и положения по простиранию залежи при геологоразведке на основе анализа данных микросейсмических исследований.As a result, an increase in the reliability of the prediction of the presence, depth, and position along strike of the reservoir during geological exploration is achieved based on the analysis of microseismic data.
Осуществление изобретенияThe implementation of the invention
Для моделирования используется реологическая модель Фойгта. Для построения сейсмомеханической модели используется скоростная (Vp и Vs) модель среды по данным сейсморазведки, данные о плотности получают либо из данных каротажа (при наличии), либо по известным эмпирическим зависимостям между скоростями распространения сейсмических волн и плотностью. Затухание в среде определяется из известных сейсмических данных либо при их отсутствии подбирается эмпирически по сходству спектров модельного и наблюдаемого сигналов.For modeling, the Voigt rheological model is used. To build a seismomechanical model, a high-speed (V p and V s ) model of the medium is used according to seismic data; density data are obtained either from logging data (if any) or from known empirical relationships between seismic wave propagation velocities and density. Attenuation in the medium is determined from known seismic data or, if they are absent, is selected empirically from the similarity of the spectra of the model and observed signals.
Моделирование проводят в 2 и 3D вариантах в зависимости от характера геосреды и размеров поискового объекта. Для среды с плоскопараллельным залеганием (максимальные отклонения от горизонтального залегания не более 15 градусов) и поисковым объектом с минимальным поперечным размером, равным или превышающим по абсолютной величине глубину его залегания, достаточно проведение моделирования в 2D постановке, при нарушении этих требований целесообразно проведение моделирования в 3D постановке.Modeling is carried out in 2 and 3D versions, depending on the nature of the geo-environment and the size of the search object. For an environment with plane-parallel bedding (maximum deviations from horizontal bedding no more than 15 degrees) and a search object with a minimum transverse size equal to or greater than the absolute depth of bedding in absolute value, 2D modeling is sufficient; if these requirements are violated, it is advisable to carry out 3D modeling staged.
По одному из вариантов микросейсмы моделируются случайно распределенными по поверхности и случайными по интенсивности кратковременными воздействиями. Характер распределения по поверхности - равномерный или в соответствии с известными источниками поверхностных шумов на исследуемой территории, по мощности - по нормальному закону распределения. Поток воздействий представляет собой Пуассоновский процесс. Параметры законов распределения варьируются для достижения наибольшего сходства модельного фона микросейсм с наблюдаемым.According to one of the options, microseisms are modeled by short-term effects randomly distributed on the surface and random in intensity. The nature of the distribution over the surface is uniform or in accordance with known sources of surface noise in the study area, in terms of power - according to the normal distribution law. The flow of influences is a Poisson process. The parameters of the distribution laws vary to achieve the greatest similarity between the model background of microseisms and the observed one.
По второму варианту, для экспресс-моделирования микросейсмы моделируют плоским ударом, то есть одинаковое модельное воздействие осуществляют одновременно во всех точках модельной дневной поверхности.According to the second option, for express modeling, microseisms are modeled by a flat impact, that is, the same model effect is carried out simultaneously at all points of the model day surface.
Форму и длительность импульса, моделирующего отдельный точечный микросейсм либо плоский удар, определяют, применяя обратное преобразование Фурье к спектру, равномерному в анализируемом диапазоне частот.The shape and duration of a pulse simulating a single point microseism or a flat impact is determined by applying the inverse Fourier transform to a spectrum uniform in the analyzed frequency range.
Численное моделирование производится методом конечных элементов. Модель кроме ячеек моделируемого объема геологической среды может содержать краевые зоны для минимизации влияния на модельные сигналы эффектов отражения от границ модели. Геометрические размеры краевых зон по простиранию выбираются из такого расчета, чтобы за время моделирования отраженная от границ модели волна не успевала дойти до моделируемого объема. По глубине краевая зона модели может быть ограничена глубиной залегания границы Мохоровичича в регионе исследований или выбираться из критерия аналогичного для краевых зон по простиранию. Параметры среды для ячеек краевых зон соответствуют параметрам соответствующих граничных ячеек моделируемого объема.Numerical modeling is performed by the finite element method. The model, in addition to the cells of the simulated volume of the geological environment, can contain edge zones to minimize the effect on the model signals of reflection effects from the boundaries of the model. The geometric dimensions of the edge zones along the strike are selected from such a calculation that, during the simulation, the wave reflected from the model boundaries does not have time to reach the simulated volume. In depth, the marginal zone of the model can be limited by the depth of the Mokhorovichich boundary in the research region or be selected from a criterion similar for edge zones along strike. The environmental parameters for the cells of the edge zones correspond to the parameters of the corresponding boundary cells of the simulated volume.
Для каждой геологической гипотезы проводится статистически значимое количество вычислительных экспериментов, в результате чего получают ансамбли реализаций микросейсмического процесса на исследуемой территории для каждой из выдвинутых гипотез о геологическом строении.For each geological hypothesis, a statistically significant number of computational experiments is carried out, as a result of which ensembles of realizations of the microseismic process in the study area are obtained for each of the hypotheses put forward about the geological structure.
Рассмотрим далее работу с наборами сигналов в каждой отдельной точке исследований.Let us further consider working with signal sets at each individual point of research.
Полевые наблюдения, проведенные в данной точке с помощью широкополосного сейсмологического датчика, обеспечивающего требуемую полосу частот, подвергаются двум процедурам фильтрации узкополосных и широкополосных помех.Field observations made at a given point using a broadband seismological sensor that provides the required frequency band are subjected to two filtering procedures for narrowband and wideband interference.
Узкополосные помехи проявляются вследствие работы в непосредственной близости от точки наблюдения механизмов с вращающимися частями и представляют собой вынужденные колебания, распространяющиеся в геосреде, аддитивно накладывающиеся на общий микросейсмический фон. Так как анализируемым сигналом является естественный микросейсмический фон, то узкополосные помехи требуется удалить, по возможности сохраняя характеристики естественного фона. Для удаления узкополосных помех могут применяться методы медианной фильтрации или более сложные нелинейные методы, как например [7], основанные на относительной стабильности фазы узкополосных помех по отношению к микросейсмическому фону.Narrow-band interference appears due to the work in the immediate vicinity of the observation point of mechanisms with rotating parts and are forced vibrations propagating in the geomedium, additively superimposed on the general microseismic background. Since the analyzed signal is a natural microseismic background, narrow-band interference must be removed, preserving the characteristics of the natural background, if possible. To remove narrowband interference, median filtering methods or more complex nonlinear methods, such as [7], based on the relative phase stability of narrowband interference with respect to the microseismic background, can be used.
Широкополосные помехи проявляются вследствие единичных или серийных высокоамплитудных ударных воздействий в непосредственной близости от точки наблюдения, в основном от движущегося транспорта. Каждый источник микросейсм имеет собственный уникальный спектр, но для множества удаленных источников этот спектр усредняется путем суммирования до белого шума, а для единичного близкого источника такого усреднения не происходит. Таким образом, высокоамплитудные близкие источники вносят в кумулятивный спектр значительную составляющую собственного спектра, неизвестного априори. Для фильтрации данных помех применяется метод удаления участков записи (кадров) сигнала с суммарной энергией микросейсм, превышающей некоторый пороговый уровень. Для определения порогового уровня строится распределение энергии кадров, находится минимальный уровень Emin и медиана Emed. Пороговым уровнем отбраковки можно считатьBroadband interference occurs as a result of single or serial high-amplitude impacts in the immediate vicinity of the observation point, mainly from moving vehicles. Each microseism source has its own unique spectrum, but for many remote sources this spectrum is averaged by summing to white noise, but for a single close source this averaging does not occur. Thus, high-amplitude close sources introduce into the cumulative spectrum a significant component of the intrinsic spectrum, unknown a priori. To filter the interference data, the method of removing recording sections (frames) of a signal with a total microseismic energy exceeding a certain threshold level is used. To determine the threshold level, the energy distribution of the frames is built, the minimum level E min and the median E med are found . The rejection threshold level can be considered
Е=Emed+DE, где DE=Emed-Emin.E = E med + DE, where DE = E med -E min .
Кадры, прошедшие фильтрацию и отбраковку, подвергаются дальнейшему анализу, в ходе которого данный набор кадров сопоставляется с наборами модельных реализаций микросейсмического сигнала для каждой геологической гипотезы.Frames that have been filtered and rejected are subjected to further analysis, during which this set of frames is compared with sets of model implementations of the microseismic signal for each geological hypothesis.
Сопоставление модельных и наблюденных множеств кадров производят в спектральной и/или временной областях.A comparison of model and observed sets of frames is performed in the spectral and / or time domains.
Для сопоставления в спектральной области модельные и наблюденные кадры подвергаются преобразованию Фурье, в результате чего получаются наборы спектральных кривых. При обработке в спектральной области длительность кадров как наблюденного так и модельного сигналов определяется исходя из необходимой точности дискретизации спектра, которая зависит, в свою очередь, от характера различий между анализируемыми сигналами, соответствующими различным геологическим гипотезам (Рис.2). Минимальную длительность кадров как наблюденного, так и модельного сигналов выбирают так, чтобы сдвиг частотных максимумов спектров для гипотезы H0 и Hi детектировался 5 отсчетами при наличии спектрального максимума в обеих гипотезах либо 3 отсчетами при наличии максимума только в одной из гипотез в окрестностях любой частоты, где в модельном спектре для хотя бы одной из гипотез наблюдается спектральный максимум.For comparison in the spectral region, the model and observed frames are subjected to the Fourier transform, resulting in sets of spectral curves. When processing in the spectral region, the frame duration of both the observed and model signals is determined on the basis of the required accuracy of the spectrum discretization, which, in turn, depends on the nature of the differences between the analyzed signals corresponding to various geological hypotheses (Fig. 2). The minimum frame duration of both the observed and model signals is chosen so that the shift of the frequency maxima of the spectra for the hypotheses H 0 and H i is detected by 5 samples in the presence of a spectral maximum in both hypotheses or 3 samples in the presence of a maximum in only one of the hypotheses in the vicinity of any frequency , where the spectral maximum is observed in the model spectrum for at least one of the hypotheses.
Набор спектров зарегистрированных кадров и набор спектров, соответствующих той или иной геологической гипотезе, могут сопоставляться на адекватность несколькими статистическими методами.A set of spectra of recorded frames and a set of spectra corresponding to a particular geological hypothesis can be compared for adequacy by several statistical methods.
Для экспресс-анализа применяется корелляционный метод. Как зарегистрированные спектры, так и спектры гипотез усредняются, в результате чего получаются средние спектральные кривые. Далее вычисляется корелляция наблюденных средних спектров со средними спектрами каждой из геологических гипотез. Максимальная корелляция определяет наиболее вероятную геологическую гипотезу.For express analysis, the correlation method is used. Both recorded spectra and hypothesis spectra are averaged, resulting in average spectral curves. Next, the correlation of the observed average spectra with the average spectra of each of the geological hypotheses is calculated. The maximum correlation determines the most probable geological hypothesis.
Для более надежного анализа может проводиться сопоставление по методу максимального правдоподобия. Для наблюденного спектра и для модельных спектров для каждой геологической гипотезы вычисляются функция плотности распределения спектра, после чего вычисляются функция правдоподобия для наблюденного спектра и каждой из геологических гипотез. Максимум правдоподобия определяет наиболее вероятную геологическую гипотезу.For a more reliable analysis, a maximum likelihood comparison may be performed. For the observed spectrum and for the model spectra for each geological hypothesis, the density function of the spectrum distribution is calculated, after which the likelihood function for the observed spectrum and each of the geological hypotheses is calculated. The maximum likelihood determines the most likely geological hypothesis.
В ряде случаев спектры при наличии залежи в различных горизонтах мало различаются между собой, так как при получении спектра мощности теряется информация о фазе сигнала, а усреднение большого количества кадров с выравниванием их по мощности нивелирует информацию о затухании. Таким образом, отличить спектры между собой становится возможным только в том случае, если наличие залежей в различных горизонтах приводит к появлению новых спектральных максимумов или резкому перераспределению энергии между ними.In some cases, the spectra in the presence of deposits in different horizons do not differ much from each other, since when the power spectrum is obtained, information about the phase of the signal is lost, and averaging a large number of frames with their equalization in power levels the information about the attenuation. Thus, it becomes possible to distinguish the spectra from each other only if the presence of deposits in different horizons leads to the appearance of new spectral maxima or to a sharp redistribution of energy between them.
В случае, когда отличия в спектрах для различных геологических гипотез статистически незначимы, проводится сопоставление во временной области, которое сохраняет фазы отдельных спектральных компонент сигнала. Выполнение анализа во временной области включает следующие этапы.In the case when the differences in the spectra for various geological hypotheses are statistically insignificant, a comparison is made in the time domain, which preserves the phases of the individual spectral components of the signal. The analysis in the time domain includes the following steps.
1. Моделирование распространения микросейсм. Микросейсмы моделируются случайно распределенными по поверхности и случайными по интенсивности кратковременными воздействиями. Характер распределения по поверхности -равномерный или в соответствии с известными источниками поверхностных шумов на исследуемой территории, по мощности - по нормальному закону распределения. Поток воздействий представляет собой Пуассоновский процесс. Параметры законов распределения варьируются для достижения наибольшего сходства модельного фона микросейсм с наблюдаемым. Строятся модельные отклики на единичное воздействие. Длительность модельного отклика должна включать в себя не менее 2-х двойных времен пробега от дневной поверхности до самого глубокого целевого горизонта.1. Modeling the distribution of microseisms. Microseisms are modeled by randomly distributed over the surface and random in intensity short-term effects. The nature of the distribution on the surface is uniform or in accordance with known sources of surface noise in the study area, according to power - according to the normal distribution law. The flow of influences is a Poisson process. The parameters of the distribution laws vary to achieve the greatest similarity between the model background of microseisms and the observed one. Model responses to a single impact are built. The duration of the model response should include at least 2 double travel times from the day surface to the deepest target horizon.
2. Выделение частотного диапазона для временного анализа. Полевые записи анализируются на наличие техногенных шумов с целью выбора диапазона, в котором отношение полезного сигнала к шумам максимально. В качестве полезного сигнала используется усредненный по анализируемым вариантам модельный спектр. Отношение сигнал/шум оценивается отношением мощности усредненного модельного спектра к мощности наблюдаемого спектра в некотором частотном диапазоне. Частотный диапазон, в котором данное отношение больше едниницы, выбирается как границы полосового фильтра.2. The allocation of the frequency range for time analysis. Field recordings are analyzed for the presence of industrial noise in order to select the range in which the ratio of the useful signal to noise is maximum. The model spectrum averaged over the analyzed options is used as a useful signal. The signal-to-noise ratio is estimated by the ratio of the power of the averaged model spectrum to the power of the observed spectrum in a certain frequency range. The frequency range in which this ratio is larger than unity is selected as the bandpass filter boundary.
Построенный полосовой фильтр применяется к усредненному модельному сигналу, в результате чего получается опорный сигнал. Длительность опорного сигнала устанавливается в 2-3 видимых периода.The constructed bandpass filter is applied to the averaged model signal, resulting in a reference signal. The duration of the reference signal is set in 2-3 visible periods.
4. Далее решается задача асинхронного обнаружения опорного сигнала в полевых записях. Для этого полевой сигнал с каждой точки наблюдений подвергается фильтрации фильтром, обратным к амплитудной и фазовой характеристике измерительного тракта с целью восстановить истинные амплитудные и фазовые соотношения между спектральными компонентами микросейсмического сигнала (истинный микросейсмический сигнал). Далее наблюденный микросейсмический сигнал разбивается на кадры длительностью, равной опорному сигналу с шагом дискретизации полевого сигнала, и к каждому кадру применяется построенный ранее в пункте 2 полосовой фильтр. Для отфильтрованных кадров вычисляется корреляция с опорным сигналом. Данная операция проводится для всех кадров полевой записи, в результате чего получается последовательность коэффициентов корреляции с опорным сигналом. В последовательности выделяются локальные максимумы корреляции и кадры, им соответствующие, усредняются с получением накопленного сигнала.4. Next, the task of asynchronous detection of the reference signal in the field records is solved. For this, the field signal from each observation point is filtered by a filter that is inverse to the amplitude and phase characteristics of the measuring path in order to restore the true amplitude and phase relations between the spectral components of the microseismic signal (true microseismic signal). Next, the observed microseismic signal is divided into frames of duration equal to the reference signal with the sampling step of the field signal, and the bandpass filter constructed earlier in
5. Следующим шагом решается задача различения гипотез Hi. Для этого вычисляется корреляция накопленного сигнала для каждой точки исследований с модельным сигналом для каждой геологической гипотезы. Оптимальная длительность сигналов для определения коэффициентов корреляции определяется экспериментально путем расчетов коэффициентов корреляции для нескольких длин и вычислением коэффициентов значимости корреляций для данной длины кадра. Оптимальной длиной кадра выбирается та, при которой сумма значимостей коэффициентов корреляции максимальна. Полученные коэффициенты корреляции для каждой геологической гипотезы и каждой точки исследований позволяют построить карту коэффициентов корреляции накопленного сигнала с модельными сигналами. Полученные наборы карт позволяют сделать вывод о распространении исследуемых вариантов геологического строения по площади исследований.5. The next step is to solve the problem of distinguishing hypotheses H i . For this, the correlation of the accumulated signal for each research point with the model signal for each geological hypothesis is calculated. The optimal signal duration for determining the correlation coefficients is determined experimentally by calculating the correlation coefficients for several lengths and calculating the correlation significance coefficients for a given frame length. The optimal frame length is the one at which the sum of the values of the correlation coefficients is maximum. The obtained correlation coefficients for each geological hypothesis and each research point allow us to build a map of the correlation coefficients of the accumulated signal with model signals. The obtained sets of maps allow us to conclude that the studied variants of the geological structure are distributed over the area of research.
Пример исследований в частотной областиFrequency domain research example
Исследуемый участок имел размер 20 км по простиранию. По данным поисково-разведочного и эксплуатационного бурения на данном участке выявлены залежи нефти в среднем и верхнем девоне, а также в нижнем карбоне. Для уточнения контуров залежей было проведено исследование по данному методу низкочастотного сейсмического зондирования (НСЗ).The study area had a size of 20 km along strike. According to exploration and production drilling data in this area, oil deposits were identified in the Middle and Upper Devonian, as well as in the Lower Carboniferous. To clarify the contours of the deposits, a study was conducted using this method of low-frequency seismic sounding (LSS).
Измерения низкочастотного микросейсмического фона были произведены в 315 точках. Расстояние между точками регистрации составляло от 250 до 500 м.Measurements of the low-frequency microseismic background were made at 315 points. The distance between the registration points was from 250 to 500 m.
Датчики представляют собой магнитоэлектрические маятниковые сейсмоприемники, преобразующие скорость механических колебаний в электрический ток, при этом напряжение, возбуждаемое на концах рабочей обмотки приемника, пропорционально скорости колебания грунта. Измерения были произведены с использованием мобильного цифрового сейсмометрического комплекса «Экспресс-4» разработки КБ «Геофизприбор» РАН (г.Москва).The sensors are magnetoelectric pendulum geophones that convert the speed of mechanical vibrations into electric current, while the voltage excited at the ends of the working winding of the receiver is proportional to the speed of the soil. The measurements were carried out using the Express-4 mobile digital seismometric complex developed by the Geofizpribor Design Bureau of the Russian Academy of Sciences (Moscow).
Обработка сигналов низкочастотного сейсмического зондирования включала в себя следующие этапы:Signal processing of low-frequency seismic sensing included the following steps:
- фильтрацию техногенных узкополосных помех, которая выполняется для исключения из регистрируемого сигнала узкополосных компонент, вызванных монохроматическими вибрациями близких поверхностных техногенных источников;- filtering technogenic narrow-band interference, which is performed to exclude from the recorded signal narrow-band components caused by monochromatic vibrations of close surface technogenic sources;
- фильтрацию широкополосных помех, которая выполняется для исключения кадров сигнала повышенной энергии, вызванной влиянием аддитивных поверхностных помех, значительно искажающих спектр полезного фонового микросейсмического шума;- filtering broadband interference, which is performed to exclude frames of a signal of increased energy caused by the influence of additive surface interference, significantly distorting the spectrum of useful background microseismic noise;
- построение итоговых спектров Фурье. Производится вычисление и суммирование спектров Фурье очищенных от помех кадров сигнала;- construction of the final Fourier spectra. The calculation and summation of the Fourier spectra of signal frames cleaned from interference is performed;
- расчет теоретических спектров микросейсм и их сопоставление с наблюденными спектрами с построением результирующих карт.- calculation of the theoretical spectra of microseisms and their comparison with the observed spectra with the construction of the resulting maps.
Область численного моделирования имела размер 20 км по простиранию и 38 км в глубину. Осадочный чехол и залежь моделировались конечными элементами размером 10×20 м, кристаллический фундамент - элементами 20×90 м. Залежь имела горизонтальный размер 10 км и вертикальный 50 м. Геологическая среда моделировалась телом Фойгта. Решение проводилось методом конечных элементов по явной схеме с шагом по времени 0,001 сек. Модельное время составило 11 сек. Полученные сигналы в диапазоне от 1 до 11 сек разбивались на кадры по 512 отсчетов с шагом 64 отсчета и усреднялись. В качестве источника возбуждения использовался плоский удар сверху по поверхности модели. На дневной поверхности записывались значения скорости вертикальных перемещений. Расстояние между пикетами наблюдения составляло 1 км (рис.1).The area of numerical modeling was 20 km in strike and 38 km in depth. The sedimentary cover and the reservoir were modeled by
Характеристика численной модели геологической среды участка работ приведена в таблице 1.The characteristics of the numerical model of the geological environment of the site are shown in table 1.
Все серии вычислительных экспериментов были повторены с вариациями временных и пространственных шагов моделирования, а также малыми вариациями сейсмомеханических характеристик элементов модели. Результат показал адекватность, устойчивость и сходимость модельных экспериментов.All series of computational experiments were repeated with variations of the temporal and spatial steps of the simulation, as well as small variations of the seismomechanical characteristics of the model elements. The result showed the adequacy, stability, and convergence of model experiments.
Моделировались четыре возможные гипотезы о строении геологического разреза:Four possible hypotheses about the structure of the geological section were modeled:
H0: с отсутствием нефтегазовой залежи в осадочном чехле;H 0 : with no oil and gas deposits in the sedimentary cover;
H1: с наличием нефтегазовой залежи в терригенном девоне;H 1 : with the presence of oil and gas deposits in terrigenous Devonian;
H2: с наличием нефтегазовой залежи в нижнем карбоне и карбонатном девоне;H 2 : with the presence of oil and gas deposits in the Lower Carboniferous and Carbonate Devonian;
Н3: с наличием нефтегазовой залежи в нижнем карбоне, карбонатном и терригенном девоне.N 3 : with the presence of oil and gas deposits in the Lower Carboniferous, carbonate and terrigenous Devonian.
Результаты численного моделирования представлены на рисунке 2.The results of numerical simulation are presented in Figure 2.
На всех модельных кривых независимо от насыщения разреза наблюдается спектральный максимум на 5 Гц, который отражает скоростные особенности разреза, не связанные с нефтенасыщением разреза, поэтому мы не учитываем его в дальнейшем описании модельных кривых.On all model curves, regardless of the section saturation, a spectral maximum of 5 Hz is observed, which reflects the velocity features of the section that are not related to the oil saturation of the section; therefore, we do not take it into account in the further description of the model curves.
Модельный спектр гипотезы H0 (H0 на рисунке 2) характеризуется наличием одного спектрального максимума на частоте 1,6-1,7 Гц (f1 на рисунке 2), который соответствует расчетным частотам (табл.1) для отражений от кристаллического фундамента. Такая форма спектра характеризует отсутствие нефтеносности в разрезе.The model spectrum of the hypothesis H 0 (H0 in Figure 2) is characterized by the presence of one spectral maximum at a frequency of 1.6-1.7 Hz (f1 in Figure 2), which corresponds to the calculated frequencies (Table 1) for reflections from the crystalline basement. This form of the spectrum characterizes the absence of oil content in the section.
Модельный спектр гипотезы H1 (H1 на рисунке 2) характеризуется наличием двух спектральных максимумов на частотах 1,2 Гц (f0 на рисунке 2) и 2,4 Гц (f1 на рисунке 2), которые соответствуют расчету прогнозных частот (табл.1) для отложений верхнего девона. Величина Δf составляет 1,2 Гц. Форма спектральных максимумов вытянутая, узкая, что характерно для глубоко залегающих отложений.The model spectrum of the hypothesis H 1 (H1 in Figure 2) is characterized by the presence of two spectral maxima at frequencies of 1.2 Hz (f0 in Figure 2) and 2.4 Hz (f1 in Figure 2), which correspond to the calculation of the predicted frequencies (Table 1) for Upper Devonian deposits. The Δf value is 1.2 Hz. The shape of the spectral maxima is elongated, narrow, which is characteristic of deep-lying deposits.
Модельный спектр гипотезы H2 (Н2 на рисунке 2) характеризуется наличием двух спектральных максимумов на частотах 1,45 Гц (f0 на рисунке 2) и 2,9 Гц (fl на рисунке 2), сдвинутых относительно друг друга на величину, равную Δf, что соответствует расчетным частотам (табл.1). Спектральные максимумы несколько уширены по сравнению со спектрами от девонских терригенных залежей и отражают наличие нефтеносности в отложениях нижнего карбона и карбонатного девона.The model spectrum of the H 2 hypothesis (H2 in Figure 2) is characterized by the presence of two spectral maxima at frequencies of 1.45 Hz (f0 in Figure 2) and 2.9 Hz (fl in Figure 2), shifted relative to each other by an amount equal to Δf, which corresponds to the calculated frequencies (table 1). The spectral maxima are somewhat broadened compared with the spectra from the Devonian terrigenous deposits and reflect the presence of oil in the Lower Carboniferous and Carbonate Devonian sediments.
В гипотезе H3 (H3 на рисунке 2) моделировалось совместное влияние залежей в девоне и нижнем карбоне на форму спектра микросейсм В данном случае наблюдаются спектральные максимумы на частотах 1,7 Гц (f0 на рисунке 2) и 3 Гц (f1 на рисунке 2), которые сформированы совместным влиянием близких резонансных частот моделей с залежью в верхнем карбонатном и терригенном девоне и нижнем карбоне.In the hypothesis H 3 (H3 in Figure 2), the combined effect of the Devonian and Lower Carboniferous deposits on the shape of the spectrum of microseisms was simulated. In this case, spectral maxima are observed at frequencies of 1.7 Hz (f0 in Figure 2) and 3 Hz (f1 in Figure 2) , which are formed by the combined influence of close resonant frequencies of the models with deposits in the Upper Carbonate and Terrigenous Devonian and Lower Carboniferous.
Таким образом, численным моделированием были получены модельные кривые, которые показали, что аномалии, связанные с наличием залежи углеводородов, на территории исследования должны содержать мультимодальную структуру и отличаться от фоновых аномалий геосреды морфологией спектра.Thus, model curves were obtained by numerical simulation, which showed that the anomalies associated with the presence of a hydrocarbon deposit in the study area should contain a multimodal structure and differ from the background anomalies of the geomedium by the spectrum morphology.
Был проведен корреляционный анализ наблюденных и модельных (для всех гипотез) спектральных кривых. Пример спектра и спектрограммы наблюденного сигнала в одной из точек наблюдения показан на рисунке 3. Пример карты корреляций с гипотезой H2 приведен на рис.4. На основе выделения максимума корреляций по гипотезам была построена карта нефтеперспективности нижнекаменноугольно-верхнедевонских отложений (рис.5). Ранжирование на возможно перспективную и нефтеперспективную зоны осуществлялось с учетом данных сейсморазведочных работ и результатов поисково-разведочного бурения.A correlation analysis of the observed and model (for all hypotheses) spectral curves was performed. An example of the spectrum and spectrograms of the observed signal at one of the observation points is shown in Figure 3. An example of a correlation map with hypothesis H2 is shown in Fig. 4. Based on the identification of the maximum correlations for the hypotheses, a map of the oil prospects of the Lower Carboniferous-Upper Devonian sediments was constructed (Fig. 5). The ranking for possible prospective and oil prospective zones was carried out taking into account the data of seismic surveys and the results of exploration drilling.
Анализ микросейсмических сигналов во временной областиAnalysis of microseismic signals in the time domain
Детальное рассмотрение спектральных максимумов в районе 1-4 Гц показывает наличие нескольких дополнительных спектральных максимумов в районе 2 и 3 Гц, однако их амплитуды весьма малы. Учитывая наличие детальной информации о скоростной характеристике геологического разреза в данном случае для разделения сигналов были проведены исследования методом корреляционного выделения сигнала на фоне шумов. Учитывая, что сигнал выше 4 Гц сильно зашумлен, для проведения анализа целесообразно использовать полосу частот 0-4 Гц. После фильтрации данным фильтром модельные сигналы имеют достаточные отличия для проведения корреляционного анализа (Рис.6).A detailed examination of the spectral maxima in the region of 1-4 Hz shows the presence of several additional spectral maxima in the region of 2 and 3 Hz, but their amplitudes are very small. Considering the availability of detailed information about the velocity characteristics of the geological section, in this case, for the separation of signals, studies were conducted by the method of correlation signal extraction against the background of noise. Given that the signal above 4 Hz is very noisy, it is advisable to use a frequency band of 0-4 Hz for analysis. After filtering with this filter, the model signals have sufficient differences for conducting a correlation analysis (Fig. 6).
Для проведения корреляционного анализа была применена следующая методика. На первом этапе проводилось накопление полезного сигнала. В отфильтрованных фильтром низких частот 0 Гц-4 Гц полевых записях детектировались моменты наибольшей корреляции текущего сигнала с началом модельных сигналов во временном отрезке от 0 до 2 сек, также отфильтрованных данным фильтром. Этот участок был выбран для детектирования начала полезного сигнала потому, что он практически одинаков для всех типов модельных сигналов.For the correlation analysis, the following methodology was applied. At the first stage, the useful signal was accumulated. In the field records filtered by a low-
Из детектированных моментов начала сигнала выбирались 10% с наибольшим уровнем корреляции, и кадры длиной 6 сек, начинающиеся с детектированного момента, усреднялись. Уровень корреляции для отбора кадров для накопления выбирался исходя из статистических критериев, количество накопленных кадров составляло от 300 до 1300 экземпляров сигнала. Пример полученного накопленного полезного сигнала представлен на Рис.7.From the detected moments of the beginning of the signal, 10% with the highest level of correlation were selected, and frames 6 seconds long starting from the detected moment were averaged. The correlation level for selecting frames for accumulation was selected based on statistical criteria, the number of accumulated frames ranged from 300 to 1300 signal instances. An example of the received accumulated useful signal is presented in Fig. 7.
На втором этапе накопленные кадры сравнивались с модельными сигналами для различных геологических гипотез. Для полученных усредненных кадров вычислялся коэффициент корреляции с различными модельными сигналами. Учитывая различия в шумовой обстановке для различных точек исследований, для сравнения брались нормированные на сумму корреляционных коэффициентов величины корреляций для каждого случая. В результате были получены значения нормированных коэффициентов корреляции модельного сигнала для каждой из геологических гипотез с реальными накопленными сигналами в каждой точке исследований. Для каждого из коэффициентов корреляции строились карты, по которым проводился прогноз нефтеносности. На Рис.8 показана карта распределения коэффициента корреляции накопленного сигнала с модельным сигналом при залежи в карбоне. Видно, что на карте проявляются несколько областей с хорошей корреляцией.At the second stage, the accumulated frames were compared with model signals for various geological hypotheses. For the obtained averaged frames, the correlation coefficient was calculated with various model signals. Considering the differences in the noise environment for different research points, we took for comparison the correlation values normalized to the sum of the correlation coefficients for each case. As a result, we obtained the values of the normalized correlation coefficients of the model signal for each of the geological hypotheses with the actual accumulated signals at each research point. For each of the correlation coefficients, maps were constructed, according to which the oil content forecast was conducted. Fig. 8 shows a map of the distribution of the correlation coefficient of the accumulated signal with the model signal for a carbon deposit. It can be seen that several areas with good correlation appear on the map.
В результате совместной обработки в спектральной и временной областях были построены карты прогнозной нефтеносности по нижнекаменноугольно-девонским отложениям (Рис.9). Последующим бурением (скважины 6547 и 6540 на рисунке 9) прогноз на наличие залежи в нижнекаменноугольных отложениях был подтвержден.As a result of joint processing in the spectral and temporal regions, maps of predicted oil content were constructed for the Lower Carboniferous-Devonian sediments (Fig. 9). Subsequent drilling (
Описание рисунковDescription of drawings
На рисунке 1 представлена схема области численного моделирования. 1 - осадочный чехол, 2 - фундамент, 3 - конечные элементы, которыми моделируются осадочный чехол и фундамент, 4 - неоднородность геологической среды - залежь углеводородов, 5 - сейсмоприемники, 6 - равномерное микросейсмическое возбуждение.Figure 1 shows a diagram of the domain of numerical simulation. 1 - sedimentary cover, 2 - foundation, 3 - finite elements that simulate the sedimentary cover and foundation, 4 - heterogeneity of the geological environment - hydrocarbon reservoir, 5 - geophones, 6 - uniform microseismic excitation.
На рисунке 2 представлены варианты модельных спектров, полученные в результате численного моделирования. H0 - без залежи, H1 - залежь в терригенном девоне, H2 - залежь в нижнем карбоне/карбонатном девоне, H3 - залежь в терригенном девоне и нижнем карбоне/карбонатном девоне. Символами f0 и f1 обозначены спектральные максимумы, соответствующие отклику неоднородностей.Figure 2 shows the variants of model spectra obtained as a result of numerical simulation. H 0 - without reservoir, H 1 - reservoir in terrigenous Devonian, H 2 - reservoir in Lower Carboniferous / Carbonate Devonian, H 3 - reservoir in terrigenous Devonian and Lower Carboniferous / Carboniferous Devonian. The symbols f 0 and f 1 denote the spectral maxima corresponding to the response of the inhomogeneities.
На рисунке 3 представлены характерные зарегистрированная спектрограмма и спектр микросейсм на исследуемой территории. А - спектрограмма, Б - спектр ранговый, В - спектр до фильтрации, Г - спектр после фильтрации.Figure 3 shows the characteristic recorded spectrogram and the spectrum of microseisms in the study area. A - spectrogram, B - rank spectrum, C - spectrum before filtration, G - spectrum after filtration.
На рисунке 4 представлена карта коэффициентов корреляции наблюдаемого и модельного сигналов в спектральной области. Цифрами указаны значения коэффициентов корреляции спектров наблюдаемого и модельного сигналов в точках исследования.Figure 4 shows a map of the correlation coefficients of the observed and model signals in the spectral region. The numbers indicate the correlation coefficients of the spectra of the observed and model signals at the points of study.
На рисунке 5 представлена карта перспективных зон в нижнекаменноугольно-девонском комплексе отложений по данным низкочастотного сейсмического зондирования в спектральной области в масштабе 1:30000.Figure 5 shows a map of promising zones in the Lower Carboniferous-Devonian sedimentary complex according to low-frequency seismic sounding in the spectral region at a scale of 1: 30,000.
На рисунке 6 представлен характерный вид модельных сигналов в диапазоне 1-5 сек после фильтрации фильтром нижних частот 4 Гц.Figure 6 shows a typical view of model signals in the range of 1-5 sec after filtering by a low-pass filter of 4 Hz.
На рисунке 7 представлен пример полученного накопленного полезного сигнала с датчика при исследовании методом низкочастотного сейсмического зондирования.Figure 7 shows an example of the received accumulated useful signal from the sensor during the study using the method of low-frequency seismic sounding.
На рисунке 8 представлена карта коэффициентов корреляции наблюдаемого и модельного сигналов во временной области. Цифрами указаны значения коэффициентов корреляции наблюдаемого и модельного сигналов в точках исследования.Figure 8 shows a map of the correlation coefficients of the observed and model signals in the time domain. The numbers indicate the values of the correlation coefficients of the observed and model signals at the points of study.
На рисунке 9 представлена карта перспективных зон в нижнекаменноугольно-девонском комплексе отложений по данным низкочастотного сейсмического зондирования в спектральной и временной областях в масштабе 1:30000.Figure 9 shows a map of promising zones in the Lower Carboniferous-Devonian sedimentary complex according to low-frequency seismic sounding in the spectral and temporal regions at a scale of 1: 30,000.
ЛитератураLiterature
1. Birialtsev, E.V. The analysis of microseisms spectrum at prospecting of oil reservoir on Republic Tatarstan [Text] / E.V.Birialtsev, I.N.Plotnikova, I.R.Khabibulin, N.Y.Shabalin // EAGE Conference. - Saint Petersburg, Russia, 2006.1. Birialtsev, E.V. The analysis of microseisms spectrum at prospecting of oil reservoir on Republic Tatarstan [Text] / E.V. Birialtsev, I.N. Plotnikova, I.R. Khabibulin, N.Y.Shabalin // EAGE Conference. - Saint Petersburg, Russia, 2006.
2. Birialtsev, E. Experience in Low-Frequency Spectral Analysis of Passive Seismic Data in Volga-Ural Oil-Bearing Province [Electronic resource] / E.Birialtsev, E.Eronina, N.Shabalin, D.Rizhov, V.Rizhov, A.A.Vildanov // IPTC 13678. INTERNATIONAL PETROLEUM TECHNOLOGY CONFERENCE (IPTC), DOHA, QATAR, 2009.2. Birialtsev, E. Experience in Low-Frequency Spectral Analysis of Passive Seismic Data in Volga-Ural Oil-Bearing Province [Electronic resource] / E. Birialtsev, E. Eronina, N. Sabalin, D. Rizhov, V. Rizhov, AAVildanov // IPTC 13678. INTERNATIONAL PETROLEUM TECHNOLOGY CONFERENCE (IPTC), DOHA, QATAR, 2009.
3. Шарапов, И.Р. Влияние зоны малых скоростей на спектральный состав природных микросейсм [Текст] / И.Р.Шарапов, Е.В.Биряльцев, А.А.Вильданов, И.Н.Плотникова, В.А. Рыжов // Георесурсы. - Казань.: Изд-во Казанск. гос. ун-та, 2009. - Вып.4. - С.27-30.3. Sharapov, I.R. The influence of the low-velocity zone on the spectral composition of natural microseisms [Text] / I.R.Sharapov, E.V. Biryaltsev, A.A. Vildanov, I.N. Plotnikova, V.A. Ryzhov // Geo-resources. - Kazan .: Publishing house Kazan. state University, 2009 .--
4. Бережной, Д.В. Анализ спектральных характеристик микросейсм как метод изучения структуры геологической среды [Текст] / Д.В.Бережной, Е.В.Биряльцев, Т.Е.Биряльцева, В.Л.Кипоть, В.А.Рыжов, Д.Н.Тумаков, М.Г.Храмченков // НИИ математики и механики Казанского университета. 2003-2007 гг. / Научн. ред. и сост. A.M.Елизаров. - Казань: Изд-во Казанск. гос. ун-та, 2008. - С.360-386.4. Berezhnoy, D.V. Analysis of the spectral characteristics of microseisms as a method for studying the structure of the geological environment [Text] / D.V. Berezhnoy, E.V. Biryaltsev, T.E. Biryaltseva, V.L. Kipot, V.A. Ryzhov, D.N. Tumakov, M.G. Khramchenkov // Scientific Research Institute of Mathematics and Mechanics of Kazan University. 2003-2007 / Scientific ed. and comp. A.M. Elizarov. - Kazan: Publishing house Kazan. state University, 2008 .-- S.360-386.
5. Козлов Е.А. Модели среды в разведочной сейсмологии. Тверь, Изд-во ГЕРС, 2006. - 480 стр.5. Kozlov EA Environmental models in exploratory seismology. Tver, GERS Publishing House, 2006. - 480 p.
6. Тихонов А.Н., Самарский А.А. Уравнения математической физики (5-е изд.). М.: Наука, 1977 - 735 с.6. Tikhonov A.N., Samarsky A.A. Equations of Mathematical Physics (5th ed.). M .: Nauka, 1977 - 735 s.
7. Рыжов, В.А. Оптимизационный метод фильтрации квазигармонических помех с сохранением фонового уровня шума при изучении природных микросейсм [Текст] // Сейсмические приборы. - Москва: Изд-во ИЗФ РАН, 2008. - Т.44. - №4. - С.19-26.7. Ryzhov, V.A. An optimization method for filtering quasi-harmonic noise while maintaining the background noise level when studying natural microseisms [Text] // Seismic instruments. - Moscow: Publishing House of the IZP RAS, 2008. - T. 44. - No. 4. - S. 19-26.
Claims (11)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2010129261/28A RU2450290C2 (en) | 2010-07-14 | 2010-07-14 | Geological survey method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2010129261/28A RU2450290C2 (en) | 2010-07-14 | 2010-07-14 | Geological survey method |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2010129261A RU2010129261A (en) | 2012-01-20 |
| RU2450290C2 true RU2450290C2 (en) | 2012-05-10 |
Family
ID=45785337
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2010129261/28A RU2450290C2 (en) | 2010-07-14 | 2010-07-14 | Geological survey method |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2450290C2 (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2648015C1 (en) * | 2017-01-20 | 2018-03-21 | Общество с ограниченной ответственностью "Градиент технолоджи" (ООО "ГТ") | Mobile searching method of passive low-frequency seismic exploration |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108267722A (en) * | 2018-01-23 | 2018-07-10 | 航天建筑设计研究院有限公司 | Geological radar echo-signal physical property, which deconstructs to know with detection target number reconstruct intelligence, takes method |
| CN117150226B (en) * | 2023-11-01 | 2024-01-09 | 深圳龙电华鑫控股集团股份有限公司 | Carrier communication transmission information acquisition management system |
| CN118311646B (en) * | 2024-06-07 | 2024-08-20 | 山东省地质矿产勘查开发局第三地质大队(山东省第三地质矿产勘查院、山东省海洋地质勘查院) | Data analysis method for geological environment monitoring |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0745870A2 (en) * | 1995-06-01 | 1996-12-04 | Phillips Petroleum Company | Non-unique seismic lithologic inversion for subterranean modeling |
| RU2223521C2 (en) * | 1997-12-01 | 2004-02-10 | Шлюмбергер Текнолоджи Б.В. | Method and gear for formation, test and modification of geological models of subsurface zones |
| RU2248014C1 (en) * | 2004-03-22 | 2005-03-10 | Закрытое акционерное общество Научно-производственная компания "Форум" | Elastic waves dissipating objects seismic prospecting method |
| RU2251716C1 (en) * | 2004-06-25 | 2005-05-10 | Арутюнов Сергей Львович | Method of prospecting hydrocarbons |
-
2010
- 2010-07-14 RU RU2010129261/28A patent/RU2450290C2/en active IP Right Revival
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0745870A2 (en) * | 1995-06-01 | 1996-12-04 | Phillips Petroleum Company | Non-unique seismic lithologic inversion for subterranean modeling |
| RU2223521C2 (en) * | 1997-12-01 | 2004-02-10 | Шлюмбергер Текнолоджи Б.В. | Method and gear for formation, test and modification of geological models of subsurface zones |
| RU2248014C1 (en) * | 2004-03-22 | 2005-03-10 | Закрытое акционерное общество Научно-производственная компания "Форум" | Elastic waves dissipating objects seismic prospecting method |
| RU2251716C1 (en) * | 2004-06-25 | 2005-05-10 | Арутюнов Сергей Львович | Method of prospecting hydrocarbons |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| БИРЯЛЬЦЕВ Е.В. и др. Результаты численного моделирования распространения природных микросейсм в зонах залегания нефтегазовых залежей / Конференция EAGE, ГЕОМОДЕЛЬ-2008. - Геленджик: 2008. * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2648015C1 (en) * | 2017-01-20 | 2018-03-21 | Общество с ограниченной ответственностью "Градиент технолоджи" (ООО "ГТ") | Mobile searching method of passive low-frequency seismic exploration |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| RU2010129261A (en) | 2012-01-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106526670B (en) | A kind of method of the description of seismic properties sand body spatial distribution and evaluation in clastic reservoir rock | |
| RU2518577C2 (en) | Continuous adaptive surface wave analysis for three-dimensional seismic data | |
| Tselentis et al. | Strategy for automated analysis of passive microseismic data based on S-transform, Otsu’s thresholding, and higher order statistics | |
| US9176243B2 (en) | Locating oil or gas actively by exciting a porous oil and gas saturated system to give off its characteristic resonance response, with optional differentiation of oil, gas and water | |
| Halliday et al. | Seismic surface waves in a suburban environment: Active and passive interferometric methods | |
| WO2016185223A1 (en) | Interferometric microseismic imaging methods and apparatus | |
| Lambert et al. | Low‐frequency microtremor anomalies at an oil and gas field in Voitsdorf, Austria | |
| DK177865B1 (en) | Method for detecting or monitoring a hydrocarbon reservoir size subsurface structure | |
| US20100302905A1 (en) | Method for monitoring a subsoil zone, particularly during simulated fracturing operations | |
| Witten et al. | Signal-to-noise estimates of time-reverse images | |
| RU2450290C2 (en) | Geological survey method | |
| Zhang et al. | Microseismic hydraulic fracture imaging in the Marcellus Shale using head waves | |
| Zhang et al. | Retrieval of shallow S-wave profiles from seismic reflection surveying and traffic-induced noise | |
| CA2678289A1 (en) | Passively locating a porous oil, gas or water saturated system giving off its characteristic resonance response to ambient background noise | |
| Vaezi et al. | Interferometric assessment of clamping quality of borehole geophones | |
| Ali et al. | A low-frequency passive seismic array experiment over an onshore oil field in Abu Dhabi, United Arab Emirates | |
| Lambert et al. | Spectral analysis of ambient ground-motion—Noise reduction techniques and a methodology for mapping horizontal inhomogeneity | |
| RU2386984C1 (en) | Method of hydrocarbons prospecting | |
| Okpoli et al. | Integration of Well logs and seismic attribute analysis in reservoir identification on PGS field onshore Niger Delta, Nigeria | |
| Hosseini et al. | Constraining shallow subsurface S wave velocities with the initial portion of local P waves recorded at multiple seismic networks including ANSS and EarthScope Transportable Array in the CEUS | |
| Galiana-Merino et al. | Seismic noise array measurements using broadband stations and vertical geophones: preliminary outcomes for the suitability on fk analysis | |
| CA2687389C (en) | Locating and differentiating oil, gas or water by actively exciting a porous oil, gas or water saturated system to give off its characteristic resonance response | |
| Trinchero et al. | Geomechanical and geometric seismic attributes in an interpretation workflow for characterization of unconventional reservoirs | |
| CN103760599B (en) | A kind of miniature fault detection method and fault detection device | |
| RU2648015C1 (en) | Mobile searching method of passive low-frequency seismic exploration |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20120715 |
|
| NF4A | Reinstatement of patent |
Effective date: 20141010 |
|
| QB4A | Licence on use of patent |
Free format text: LICENCE Effective date: 20170330 |
|
| QB4A | Licence on use of patent |
Free format text: LICENCE Effective date: 20171218 |
|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20200715 |
|
| NF4A | Reinstatement of patent |
Effective date: 20210511 |