RU2648015C1 - Мобильный поисковый метод проведения пассивной низкочастотной сейсморазведки - Google Patents
Мобильный поисковый метод проведения пассивной низкочастотной сейсморазведки Download PDFInfo
- Publication number
- RU2648015C1 RU2648015C1 RU2017101856A RU2017101856A RU2648015C1 RU 2648015 C1 RU2648015 C1 RU 2648015C1 RU 2017101856 A RU2017101856 A RU 2017101856A RU 2017101856 A RU2017101856 A RU 2017101856A RU 2648015 C1 RU2648015 C1 RU 2648015C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- profile
- spectra
- sensors
- theoretical
- seismic
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 36
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 31
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 4
- 238000010219 correlation analysis Methods 0.000 claims abstract description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 3
- 229930195733 hydrocarbon Natural products 0.000 abstract description 12
- 150000002430 hydrocarbons Chemical class 0.000 abstract description 12
- 239000004215 Carbon black (E152) Substances 0.000 abstract description 7
- 238000004088 simulation Methods 0.000 abstract description 4
- 238000001514 detection method Methods 0.000 abstract description 2
- 230000008030 elimination Effects 0.000 abstract description 2
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 abstract description 2
- 230000010355 oscillation Effects 0.000 abstract description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 5
- 238000011160 research Methods 0.000 description 4
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 2
- 238000005755 formation reaction Methods 0.000 description 2
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 2
- 150000003839 salts Chemical class 0.000 description 2
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000003750 conditioning effect Effects 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 238000002939 conjugate gradient method Methods 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000005314 correlation function Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000010410 dusting Methods 0.000 description 1
- 239000012634 fragment Substances 0.000 description 1
- 238000007654 immersion Methods 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 239000011435 rock Substances 0.000 description 1
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000004613 tight binding model Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
- G01V1/28—Processing seismic data, e.g. for interpretation or for event detection
- G01V1/288—Event detection in seismic signals, e.g. microseismics
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
- G01V1/28—Processing seismic data, e.g. for interpretation or for event detection
- G01V1/30—Analysis
- G01V1/307—Analysis for determining seismic attributes, e.g. amplitude, instantaneous phase or frequency, reflection strength or polarity
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V2210/00—Details of seismic processing or analysis
- G01V2210/60—Analysis
- G01V2210/67—Wave propagation modeling
- G01V2210/677—Spectral; Pseudo-spectral
Landscapes
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
Изобретение относится к области геофизических исследований при поиске и разведке на залежи природных углеводородов. Мобильный поисковый метод проведения пассивной низкочастотной сейсморазведки включает в себя расстановку сейсмологических датчиков на дневной поверхности, регистрацию естественных микросейсмических колебаний, получение спектров микросейсмических колебаний, выполнение расчета методом численного моделирования теоретического спектра микросейсм, соответствующих разрезу с отсутствием нефтегазоносности и теоретических спектров микросейсм, соответствующих положению залежи на одном или нескольких исследуемых горизонтах, определение степени совпадения теоретических спектров с измеренными спектрами в каждой точке методами рангового корреляционного анализа, заключение о наличии в каждой точке измерения наличия залежи на исследуемых горизонтах либо об отсутствии залежи на основании коэффициентов корреляции, причем датчики при микросейсмических исследованиях расставляют по профилям одновременной записи с расстоянием между датчиками в профиле 100 метров и общей длине профиля, соответствующим предельной глубине исследования, получают скоростную модель под профилем наблюдения проведением интерферометрической обработки и используют данную скоростную модель для численного расчета теоретических спектров микросейсм. Технический результат - обеспечение точности оценки скоростной модели для территории исследования, достаточной для дальнейшего применения микросейсмических поисково-разведочных методов, повышение достоверности обнаружения залежей углеводородов, исключение потребности в априорной скоростной модели. 10 ил.
Description
Область техники, к которой относится изобретение
Изобретение относится к области геофизических исследований при поиске и разведке на залежи природных углеводородов.
Уровень техники
Из уровня техники известен способ поиска углеводородов и определения глубины залегания продуктивных пластов (RU 2251716, G01V 1/00, 10.05.2005), в котором проводят регистрацию сейсмических колебаний Земли в заданном диапазоне, дополнительно проводят генерирование сейсмических колебаний и их регистрацию, выделяют информативный сигнал, в качестве которого принимают сигнал от продуктивного пласта, проводят спектральный анализ полученных данных, по результатам которого судят о наличии или отсутствии углеводородов, а также о глубине залегания продуктивных на углеводороды пластов. В данном аналоге отмечается повышение уровня микросейсмического шума в частотной области 1-10 Гц. Повышение уровня шума принимается в аналоге как поисковый признак наличия нефтегазовой залежи в разрезе. Глубина залежи не определяется. Основными недостатками данного метода являются недостаточная подтверждаемость метода при сложном геологическом строении, отсутствие определения глубины залежи и недифференцируемость залежей на различной глубине.
Также известен способ низкочастотного сейсмического зондирования для поиска и разведки залежей углеводородов (RU 2336541, G01V 1/00, 20.10.2008), в котором размещают в точке наблюдения приемник сейсмических колебаний, регистрируют информационные сигналы по их измеряемым компонентам в течение промежутка времени, достаточного для записи статистически достоверного шумового сигнала в инфранизкочастотном диапазоне, рассчитывают спектральные характеристики с использованием Фурье-преобразования полученных сигналов, анализируют их на наличие ложных сигналов и сигналов от продуктивного пласта с природными углеводородами, исключают из рассмотрения ложные сигналы, проводят анализ оставшихся сигналов с вынесением суждения о наличии или отсутствии углеводородов, причем регистрацию и запись проводят по вертикальным компонентам информационных сигналов в диапазоне частот 0,5-50 Гц, соответствующем диапазону глубин залегания фундамента. В данном аналоге частично устраняется недостаток определения глубины. Причиной увеличения уровня шума принимается отражение микросейсм от контрастных геологических границ (явление резонанса вертикальных Р-волн). Для определения глубины границы, на основе известной скоростной модели для района исследования, вводятся расчетные формулы для определения частот, на которых должно произойти увеличение спектральной мощности. Путем сопоставления со спектром наблюдаемых микросейсм возможно определение глубин, на которых имеются контрастные геологические границы, в том числе залежи. Недостатки метода - в сложных геологических условиях определение глубины залежи невозможно из-за множества интерференции отражений от залежи с отражениями от других геологических границ, не связанных с нефтегазоносностью. В результате интерференции интенсивность спектральной мощности на каждой из расчетных частот изменяется и аналитическим расчетам не поддается.
В качестве наиболее близкого аналога выбран способ геологической разведки (RU 2450290, G01V 1/00, 10.05.2012). Направлен на обеспечение возможности работы метода в сложных геологических условиях. Для выделения залежей предлагается на основе скоростной модели в точке наблюдения рассчитать теоретические спектры микросейсм путем численного моделирования, с расчетом не только частот, но и интенсивностей отражений на всех частотах, при отсутствии залежей в разрезе и при наличии залежи на интересующих горизонтах, затем методами ранговой статистики сопоставить наблюденный спектр с расчетными и выделить горизонты с возможным нефтегазонакоплением. Метод работоспособен в сложных геологических условиях, в том числе с множественными этажами нефтегазоносности. Основной недостаток - требует знания скоростной модели в точке исследования, что делает невозможным его применение при поиске, на новых территориях и на территориях с изменяющимся геологическим строением.
Раскрытие изобретения
Техническая задача заключается в обеспечении исследования с точностью, достаточной для дальнейшего проведения микросейсмических поисково-разведочных работ в районах со слабой изученностью, на новых территориях без скважин, а также при значительной изменчивости геологического строения на территории исследования.
Технический результат заключается в обеспечении точности оценки скоростной модели для территории исследования, достаточной для дальнейшего применения микросейсмических поисково-разведочных методов, повышении достоверности обнаружения залежей углеводородов, исключении потребности в априорной скоростной модели.
Технический результат достигается за счет того, что мобильный поисковый метод проведения пассивной низкочастотной сейсморазведки включает в себя расстановку сейсмологических датчиков на дневной поверхности, регистрацию естественных микросейсмических колебаний, получение спектров микросейсмических колебаний, выполнение расчета методом численного моделирования теоретического спектра микросейсм, соответствующих разрезу с отсутствием нефтегазоносности и теоретических спектров микросейсм, соответствующих положению залежи на одном или нескольких исследуемых горизонтах, определение степени совпадения теоретических спектров с измеренными спектрами в каждой точке методами рангового корреляционного анализа, заключение о наличии в каждой точке измерения наличия залежи на исследуемых горизонтах либо об отсутствии залежи на основании коэффициентов корреляции, причем датчики при микросейсмических исследованиях расставляют по профилям одновременной записи с расстоянием между датчиками в профиле 100 метров и общей длине профиля, соответствующим предельной глубине исследования, получают скоростную модель под профилем наблюдения проведением интерферометрической обработки и используют данную скоростную модель для численного расчета теоретических спектров микросейсм.
Краткое описание чертежей
Фиг. 1 - Схема расположения профиля на опытном участке №1.
Фиг. 2 - Оценочная скоростная модель (est) и априорная скоростная модель (tgt) на участке работ №1.
Фиг. 3 - Разрез прогноза нефтенасыщения вдоль профиля участка №1, полученный по методу НСЗ с использованием априорной скоростной модели по данным ВСП.
Фиг. 4 - Разрез прогноза нефтенасыщения вдоль профиля участка №1, полученный по методу НСЗ с использованием оценочной скоростной модели.
Фиг. 5 - Схема расположения профиля на опытном участке №2.
Фиг. 6 - Геологическое строение на опытном участке №2 (фрагмент стратиграфический 3D модели). Черные точки соответствуют расположению датчиков на дневной поверхности.
Фиг. 7 - Оценочная скоростная модель вдоль профиля участка №2.
Фиг. 8 - Скоростная модель вдоль профиля участка №2, полученная из данных ВСП (разрез 3D).
Фиг. 9 - Разрез прогноза нефтенасыщения по профилю участка №2, полученный по методу НСЗ с использованием априорной скоростной модели по данным ВСП.
Фиг. 10 - Разрез прогноза нефтенасыщения по профилю участка №2, полученный по методу НСЗ с использованием оценочной скоростной модели.
Осуществление изобретения
При проведении работ данным методом работы делятся на полевые и камеральные работы.
Полевые работы включают в себя установку датчиков на местности, на дневной поверхности, регистрацию (запись) микросейсмического сигнала, оценку его кондиционности и, при необходимости, повторную запись с устранением причин некондиционной записи.
Расстановку датчиков на территории исследования производят прямолинейными профилями с шагом расстановки датчиков 100 метров. Профиль устанавливается, при возможности, с ориентацией началом или концом профиля на преимущественный локальный источник шума (дорога, жилой или промышленный объект). При установке датчиков допускается отклонение от расчетной точки установки в радиусе 5 метров.
Длина профиля должна соответствовать как минимум глубине исследуемого горизонта. При наличии возможности длину профиля можно максимально увеличивать.
Регистрацию (запись) естественных микросейсмических колебаний осуществляют путем установки сейсмологических датчиков на дневную поверхность в приямки глубиной до 0.5 метра с присыпкой датчиков слоем 10-30 см для защиты от ветровых помех. Используются трехкомпонентные велосиметры с рабочими частотами, включающими диапазон 0.5-10 Гц, и с собственным уровнем шумов не более 3 Нановольт на герц в данном диапазоне. Регистрации подлежат компоненты Z (вертикальные колебания) и компоненты X - колебания вдоль профиля.
Регистрацию производят всеми датчиками профиля с длиной одновременного участка записи не менее 16-18 часов. Максимальное время одновременной записи не ограничено.
Кондиционность записи определяют по согласованному с камеральной группой допустимому проценту и уровню помех на общей записи. Контроль записи производят визуальным анализом спектрограмм полевой записи на каждой точке отдельно.
При некондиционности записи хотя бы в одной точке профиля запись повторяют для всего профиля.
Камеральные работы включают две стадии.
На первой стадии производится определение скоростной модели на участке исследования для каждого профиля исследования в отдельности. Определение скоростной модели производятся по Р-волнам специальной интерферометрической обработкой.
Нахождение распределения скоростей Р-волн основывается на решении обратной задачи Штурма-Лиувиля, которое записывается в цилиндрических координатах для плоскопараллельной среды в следующем виде (1):
где
потенциал, а
собственные значения.
Действительные собственные значения соответствуют дискретному спектру, зависящему от глубины z:
В локальных окрестностях по z скорость может быть аппроксимирована согласно дифференциальному уравнению:
где
λ(i) - волновые числа дискретного спектра;
ƒ(i) - частоты дискретного спектра;
v (i) - фазовые скорости дискретного спектра.
Решение обратной задачи Штурма-Лиувиля относительно потенциала ищут итерационно, представляя потенциал в виде суммы текущего приближения и возмущения p(z)
Приближения ищут последовательно по интервалам глубин с шагом h. Итерации будут корректировать потенциал на текущем интервале, таким образом возмущение p(z) будет определено на интервале [z,z+h]. Обозначают глубину i-й итерации - z1, а i+1-й - z2 .
Известно, что потенциал можно получить из интегрального уравнения Марченко, которое в данном случае записывается в виде:
Функция Грина G имеет вид
где
где
где αj βj - левая и правая границы лакуны в спектре, соответствующие i-му собственному значению.
Возмущение потенциала получается из ядра А при решении уравнения (6):
Таким образом, последовательность определения скоростной характеристики Р-волн следующая.
1. Находят спектральные максимумы вертикальной компоненты корреляционной функции между двумя датчиками, сортируют их по амплитуде, начиная с большего.
2. По изменениям амплитуды вдоль профиля находят длины волн (волновое число) соответствующие этим спектральным максимумам.
3. Находят фазовую скорость, как произведение длины волны на частоту.
4. Задают скорость для глубины z=0, принимают ее за текущую итерацию z1.
5. По формуле (3) находят аппроксимацию скорости на глубину z2, изменяя глубину на фиксированный шаг h.
6. По формуле (2) находят текущий набор собственных значений ξj.
7. По формулам (6) находят функцию Грина.
8. Решают уравнение (5) относительно А методом сопряженных градиентов.
9. Находят поправку к потенциалу p(z) согласно формуле (7).
10. Корректируют потенциал по формуле (4), для интервала z1, z2 принимая для первого шага потенциал q(0, ∞)=0, для следующих шагов принимая q(z2, ∞)=q(z2).
11. Решают совместно уравнения (1) и (3) методом наименьших квадратов, находят действительное значение скорости V(z) на глубине z2 .
12. Возвращаются на шаг 5 до достижения максимально требуемой глубины восстановления скоростной модели.
Скорость Р-волн для первого шага задается исходя из априорной информации либо прямым измерением методом измерения первого вступления активной малоглубинной сейсмики.
По определенным скоростным моделям по отдельным профилям строится методом интерполяции трехмерная скоростная модель по всему участку исследования.
На второй стадии на основе данной скоростной модели методом численного моделирования производится численный расчет теоретических спектров микросейсм для отсутствия залежи в разрезе (гипотеза Н0) и наличии залежи на некоторых горизонтах (гипотезы Hi), где i - номер исследуемого горизонта с некоторой глубиной. Для этого для каждой модели производится численный расчет функции Грина для вертикальной компоненты при воздействии и наблюдении в точке модели, соответствующей положению датчика на дневной поверхности в области исследования.
Из расчетной функции Грина получают ее Фурье-образ.
Для каждой точки исследования получают также полевой спектр микросейсм, для чего полевая запись делится на кадры длиной 4096 отсчетов, производится преобразование Фурье для каждого кадра.
Производится сравнение спектров кадров на однородность. Кадры, имеющие резкие отклонения от среднего, отбрасываются, остальные усредняются.
Каждый расчетный Фурье-образ сравнивается с усредненным полевым спектром данной точки методом ранговой корреляции Спирмена. Полученные коэффициенты ранговой корреляции для гипотез Hi нормируются на коэффициент корреляции для гипотезы Н0.
Для каждого исследуемого горизонта на основании априорной информации о геологическом строении экспертной оценкой геолога определяется уровень отсечения для принятия решения о наличии или отсутствии залежи. Типовое значение уровня равно единице (некоторая гипотеза имеет больший коэффициент корреляции, чем коэффициент корреляции со спектром для разреза без залежей, однако оно может быть скорректировано в большую или меньшую сторону для учета неформализуемых факторов.
По исследуемым горизонтам строится карта нормированного коэффициента корреляции, на который накладывается уровень отсечения. Уровень отсечения определяет возможную границу залежи в данном горизонте.
Определение скоростной модели по интерферометрическим исследованиям по описанной выше схеме подтверждается проведенными исследованиями по территории Республики Татарстан и Астраханской области, а также работами по определению скоростной модели на территории Северного Кавказа.
Для апробации метода были проведены опытные работы на двух участках.
Опытный участок №1 находился в Республике Татарстан. Расстановка датчиков включала 41 трехкомпонентный сейсмометр СМЕ-4111, расположенных по субмеридиональному профилю с шагом 50 метров (фиг. 1). Общая длина профиля составила 2 километра. Один из горизонтальных датчиков сейсмометра ориентировался вдоль профиля. Район характеризуется преимущественно плоскопараллельным залеганием.
Была проведена запись микросейсмического шума с одновременной регистрацией в течение 18 часов.
По первым вступлениям методом малоглубинной сейсморазведки была определена скорость Р-волн в верхнем слое, которая составила 1100 м/с.
Согласно последовательности определения скоростной характеристики Р-волн, описанной выше, был произведен расчет оценочной скоростной модели на глубину до 2000 м для каждой пары соседних точек профиля. Для повышения точности оценки полученные таким образом скоростные модели были усреднены. Полученная усредненная оценочная скоростная модель приведена на Фиг. 2 (кривая est).
В районе работ известна скоростная модель скорости Р-волн, полученная на близрасположенной скважине №665. Данная скоростная модель приведена для сопоставления на Фиг. 2 (кривая tgt).
С оценочной скоростной моделью и скоростной моделью, полученной по данным ВСП (вертикально-сейсмического профилирования), были проведены камеральные работы по методу НСЗ по поиску залежей углеводородов. На Фиг. 3 показан разрез прогноза нефтенасыщения вдоль профиля, полученный с использованием скоростной модели по данным ВСП. На Фиг. 4 показан разрез прогноза нефтенасыщения вдоль профиля с использованием оценочной скоростной модели.
Анализ показывает хорошую сходимость прогноза нефтенасыщения с использованием обеих скоростных моделей, что показывает работоспособность предлагаемого метода в условиях плоскопараллельного залегания.
Опытный участок №2 находился в Астраханской области. Расстановка датчиков включала 40 трехкомпонентных сейсмометров Lennartz 5 с, расположенных по профилю с шагом 100 метров (Фиг. 5). Общая длина профиля составила 4 километра. Один из горизонтальных датчиков сейсмометра ориентировался вдоль профиля. Район характеризуется сложным геологическим строением, включающим солянокупольную тектонику (Фиг. 6).
Была проведена запись микросейсмического шума с одновременной регистрацией в течение 22 часов.
По первым вступлениям методом малоглубинной сейсморазведки была определена скорость Р-волн в верхнем слое, которая составила 400 м/с.
С учетом сложного геологического строения расчет скоростной модели производился для каждой пары соседних точек раздельно, без усреднения, что позволило получить скоростной разрез вдоль профиля (Фиг. 7). Расчет производился согласно описанной выше последовательности определения скоростной характеристики Р-волн на глубину до 6000 м.
Для сопоставления результатов была использована скоростная модель, полученная из данных ВСП на близлежащих скважинах. Путем интерполяции данных ВСП вдоль структурных горизонтов построен куб скоростей. На Фиг. 8 приведена полученная скоростная модель из данных ВСП. Разрез проведен вдоль расположения профиля. Учитывая сложное геологическое строение, скоростная модель, получаемая таким методом, не является точной и не учитывает резкие изменения геологической среды.
Сопоставление скоростных моделей показывает, что общий ход скоростных характеристик совпадает с погружением низкоскоростной мульдовой части вдоль профиля по склону соляного купола с 500 до 2 тысяч метров. Вместе с тем, на восстановленной скоростной модели заметна субвертикальная аномалия пониженной скорости, которая, вероятно, соответствует тектоническому нарушению, вызвавшему разуплотнения пород осадочного чехла и понижение скорости в его окрестностях.
С оценочной скоростной моделью и скоростной моделью, полученной по данным ВСП, были проведены камеральные работы по методу НСЗ по поиску залежей углеводородов. На Фиг. 9 показан разрез прогноза нефтенасыщения вдоль профиля, полученный с использованием скоростной модели по данным ВСП. На Фиг. 10 показан разрез прогноза нефтенасыщения вдоль профиля с использованием оценочной скоростной модели.
Анализ показывает хорошую сходимость прогноза нефтенасыщения с использованием обеих скоростных моделей, что показывает работоспособность предлагаемого метода в условиях сложного геологического строения. Отличия в прогнозе нефтенасыщения показывают различия преимущественно в зоне вероятного тектонического нарушения (левая часть обеих фигур). Таким образом, показана принципиальная работоспособность предлагаемого метода в районе со сложным геологическим строением.
Работы на опытных участках продемонстрировали принципиальную работоспособность предлагаемого метода как на участках с плоскопараллельным залеганием, так и на участках со сложным геологическим строением.
Claims (1)
- Мобильный поисковый метод проведения пассивной низкочастотной сейсморазведки, включающий в себя расстановку сейсмологических датчиков на дневной поверхности, регистрацию естественных микросейсмических колебаний, получение спектров микросейсмических колебаний, выполнение расчета методом численного моделирования теоретического спектра микросейсм, соответствующих разрезу с отсутствием нефтегазоносности и теоретических спектров микросейсм, соответствующих положению залежи на одном или нескольких исследуемых горизонтах, определение степени совпадения теоретических спектров с измеренными спектрами в каждой точке методами рангового корреляционного анализа, заключение о наличии в каждой точке измерения наличия залежи на исследуемых горизонтах либо об отсутствии залежи на основании коэффициентов корреляции, отличающийся тем, что датчики при микросейсмических исследованиях расставляют по профилям одновременной записи с расстоянием между датчиками в профиле 100 метров и общей длине профиля, соответствующим предельной глубине исследования, получают скоростную модель под профилем наблюдения проведением интерферометрической обработки и используют данную скоростную модель для численного расчета теоретических спектров микросейсм.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2017101856A RU2648015C1 (ru) | 2017-01-20 | 2017-01-20 | Мобильный поисковый метод проведения пассивной низкочастотной сейсморазведки |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2017101856A RU2648015C1 (ru) | 2017-01-20 | 2017-01-20 | Мобильный поисковый метод проведения пассивной низкочастотной сейсморазведки |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2648015C1 true RU2648015C1 (ru) | 2018-03-21 |
Family
ID=61708019
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2017101856A RU2648015C1 (ru) | 2017-01-20 | 2017-01-20 | Мобильный поисковый метод проведения пассивной низкочастотной сейсморазведки |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2648015C1 (ru) |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2251716C1 (ru) * | 2004-06-25 | 2005-05-10 | Арутюнов Сергей Львович | Способ поиска углеводородов (варианты) и способ определения глубины залегания продуктивных пластов |
| RU2263932C1 (ru) * | 2004-07-30 | 2005-11-10 | Ведерников Геннадий Васильевич | Способ сейсмической разведки |
| RU2336541C2 (ru) * | 2006-10-23 | 2008-10-20 | Закрытое акционерное общество "Градиент" | Способ низкочастотного сейсмического зондирования для поиска и разведки залежей углеводородов (варианты) |
| RU2348057C1 (ru) * | 2008-01-10 | 2009-02-27 | Сергей Львович Арутюнов | Способ определения характера флюидного заполнения глубоко залегающего подземного природного резервуара (варианты) |
| WO2009117336A1 (en) * | 2008-03-20 | 2009-09-24 | Microseismic, Inc. | Method for imaging the earth's subsurface using passive seismic sensing |
| RU2450290C2 (ru) * | 2010-07-14 | 2012-05-10 | Евгений Васильевич Биряльцев | Способ геологической разведки |
| US20140254319A1 (en) * | 2013-03-11 | 2014-09-11 | Saudi Arabian Oil Company | Low frequency passive seismic data acquisition and processing |
-
2017
- 2017-01-20 RU RU2017101856A patent/RU2648015C1/ru not_active IP Right Cessation
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2251716C1 (ru) * | 2004-06-25 | 2005-05-10 | Арутюнов Сергей Львович | Способ поиска углеводородов (варианты) и способ определения глубины залегания продуктивных пластов |
| RU2263932C1 (ru) * | 2004-07-30 | 2005-11-10 | Ведерников Геннадий Васильевич | Способ сейсмической разведки |
| RU2336541C2 (ru) * | 2006-10-23 | 2008-10-20 | Закрытое акционерное общество "Градиент" | Способ низкочастотного сейсмического зондирования для поиска и разведки залежей углеводородов (варианты) |
| RU2348057C1 (ru) * | 2008-01-10 | 2009-02-27 | Сергей Львович Арутюнов | Способ определения характера флюидного заполнения глубоко залегающего подземного природного резервуара (варианты) |
| WO2009117336A1 (en) * | 2008-03-20 | 2009-09-24 | Microseismic, Inc. | Method for imaging the earth's subsurface using passive seismic sensing |
| RU2450290C2 (ru) * | 2010-07-14 | 2012-05-10 | Евгений Васильевич Биряльцев | Способ геологической разведки |
| US20140254319A1 (en) * | 2013-03-11 | 2014-09-11 | Saudi Arabian Oil Company | Low frequency passive seismic data acquisition and processing |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| ШАБАЛИН Н.Я., БИРЯЛЬЦЕВ Е.В. и др. "ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ И ОПЫТ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МЕТОДА НИЗКОЧАСТОТНОГО СЕЙСМИЧЕСКОГО ЗОНДИРОВАНИЯ", журнал ЭКСПОЗИЦИЯ НЕФТЬ И ГАЗ, номер 4, 2009 г., с.11-12. * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US8665667B2 (en) | Vertical seismic profiling velocity estimation method | |
| KR20200014387A (ko) | 지하 구조물의 검출 | |
| Foti et al. | Surface wave surveys for seismic site characterization of accelerometric stations in ITACA | |
| Coccia et al. | Application of Refraction Microtremor (ReMi) technique for determination of 1-D shear wave velocity in a landslide area | |
| Lambert et al. | Low‐frequency microtremor anomalies at an oil and gas field in Voitsdorf, Austria | |
| EP1141750A1 (en) | Hydrocarbon edge detection using seismic amplitude | |
| Chen et al. | Using ambient noise tomography and MAPS for high resolution stratigraphic identification in Hangzhou urban area | |
| Behm | Feasibility of borehole ambient noise interferometry for permanent reservoir monitoring | |
| Bakulin et al. | Seismic imaging of vertical array data acquired using smart DAS uphole acquisition system | |
| RU2336541C2 (ru) | Способ низкочастотного сейсмического зондирования для поиска и разведки залежей углеводородов (варианты) | |
| RU2386984C1 (ru) | Способ поиска углеводородов | |
| Di Fiore et al. | High resolution seismic reflection methods to detect near surface tuff-cavities: a case study in the Neapolitan area, Italy | |
| CN108375794B (zh) | 基于对称观测的vsp缝洞绕射成像技术方法 | |
| RU2648015C1 (ru) | Мобильный поисковый метод проведения пассивной низкочастотной сейсморазведки | |
| RU2450290C2 (ru) | Способ геологической разведки | |
| RU2645790C1 (ru) | Способ определения границ субвертикальных протяженных объектов в геологической среде | |
| Wang et al. | Retrieving drill bit seismic signals using surface seismometers | |
| Tinivella et al. | Wave equation datuming applied to S-wave reflection seismic data | |
| Paap et al. | Four years of experience with a permanent seismic monitoring array at the Ketzin CO2 storage pilot site | |
| RU2274878C1 (ru) | Способ определения мест заложения эксплуатационных скважин при разработке месторождений углеводородов | |
| Strobbia et al. | Integrated seismic characterization for deep engineering targets: active and passive surface waves, reflection and refraction near-surface modelling from a single 2D acquisition | |
| Polychronopoulou et al. | Integrating earthquake-based passive seismic methods in mineral exploration: Case study from the Gerolekas bauxite mining area, Greece | |
| Almholt et al. | High resolution 2D reflection seismic land streamer survey for groundwater mapping: Case study from south east Denmark | |
| Hayashi et al. | Estimating Deep S-Wave Velocity Structure using Microtremor Array Measurements and Three-Component Microtremor Measurements in San Francisco Bay Area | |
| Opara et al. | Near-surface seismic velocity model building from first arrival travel-times-a case study from an onshore, Niger Delta Field |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20200121 |