RU2772312C1 - Способ проведения совместной инверсии сейсморазведочных и электроразведочных данных - Google Patents
Способ проведения совместной инверсии сейсморазведочных и электроразведочных данных Download PDFInfo
- Publication number
- RU2772312C1 RU2772312C1 RU2020141537A RU2020141537A RU2772312C1 RU 2772312 C1 RU2772312 C1 RU 2772312C1 RU 2020141537 A RU2020141537 A RU 2020141537A RU 2020141537 A RU2020141537 A RU 2020141537A RU 2772312 C1 RU2772312 C1 RU 2772312C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- data
- seismic
- model
- electrical
- inversion
- Prior art date
Links
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims abstract description 19
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 2
- 150000002430 hydrocarbons Chemical class 0.000 abstract description 4
- 239000004215 Carbon black (E152) Substances 0.000 abstract description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 3
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 230000001131 transforming Effects 0.000 description 7
- JCAIWDXKLCEQEO-LXOWHHAPSA-N Copalyl diphosphate Natural products [P@@](=O)(OP(=O)(O)O)(OC/C=C(\CC[C@H]1C(=C)CC[C@H]2C(C)(C)CCC[C@@]12C)/C)O JCAIWDXKLCEQEO-LXOWHHAPSA-N 0.000 description 6
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 5
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 5
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 4
- 238000005755 formation reaction Methods 0.000 description 4
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 230000000875 corresponding Effects 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000005684 electric field Effects 0.000 description 2
- 238000000034 method Methods 0.000 description 2
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 2
- 230000003068 static Effects 0.000 description 2
- 238000000844 transformation Methods 0.000 description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 210000004544 DC2 Anatomy 0.000 description 1
- 241001415846 Procellariidae Species 0.000 description 1
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 1
- 238000010009 beating Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 201000008220 erythropoietic protoporphyria Diseases 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 230000002530 ischemic preconditioning Effects 0.000 description 1
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 1
- 230000005012 migration Effects 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 1
- 230000035699 permeability Effects 0.000 description 1
- 239000011435 rock Substances 0.000 description 1
Images
Abstract
Изобретение относится к области геофизики, в частности, к проведению совместной инверсии сейсморазведочных и электроразведочных данных. Изобретение может быть использовано при поиске месторождений углеводородов. Способ проведения совместной инверсии сейсморазведочных и электроразведочных данных включает: получение сейсморазведочных, электроразведочных и скважинных данных для проведения совместной инверсии; выполнение структурной интерпретации сейсморазведочных данных, которая включает построение структурного каркаса модели; проведение инверсии электроразведочных данных на основе структурного каркаса модели с построением модели удельного электрического сопротивления (УЭС); получение фоновой низкочастотной модели путем преобразования модели УЭС в модель трендовой составляющей сейсмических скоростей; проведение инверсии сейсморазведочных данных на основе фоновой низкочастотной модели, полученной на предыдущем этапе. Технический результат - повышение точности площадного прогноза целевых геологических параметров по геофизическим данным, совершенствование способа проведения инверсии сейсморазведочных и электроразведочных данных за счет преобразования электрических свойств (электропроводности) в упругие, при котором повышается точность восстановления упругих свойств. 3 н. и 15 з.п. ф-лы, 14 ил.
Description
Изобретение относится к области геофизики, в частности, к проведению совместной инверсии сейсморазведочных и электроразведочных данных. Изобретение может быть использовано при поиске месторождений углеводородов.
Известен способ комплексной интерпретации данных сейсморазведки и электроразведки при поисках месторождений углеводородов на шельфе по патенту РФ №2614346 (дата публикации: 24.03.2017; МПК: G01V 11/00), согласно которому проводят сейсморазведочные работы и производят структурные построения, по результатам моделирования оценивают ошибки сейсмических структурных построений (по характеру изменения структурных горизонтов и в зависимости от заданных колебаний физических свойств). Также выполняют электроразведочные работы на выделенных структурах, перспективных на обнаружение углеводородов, и производят интерпретацию данных электроразведки без использования данных сейсморазведки для оценки нулевого приближения электрического разреза. Строят электрические модели разреза на сейсмических горизонтах в местах вероятной приуроченности залежи к определенным структурам, по изменчивости глубин залежей строят варианты разрезов, которые служат основой для расчета теоретических электрических полей. По результатам расчета электрических полей (аномалий) выбирают те, которые имеют максимальное и значимое сходство с полученными по электроразведке экспериментальными аномалиями. По разрезу, который соответствует этому максимальному сходству, строят контуры неоднозначности положения залежи. Сравнивают изменения вариантов сейсмических разрезов и соответствующие им электроразведочные модели, определяют неоднозначность положения залежи. Общим признаком способов является структурная интерпретация сейсморазведочных данных.
Недостатком известного способа является низкая точность полученных геологических данных, при этом в способе не используют согласованную модель сейсморазведочных и электроразведочных данных.
Также из уровня техники известен способ расчета статистических поправок по патенту РФ №2722861 (дата публикации: 04.06.2020; МПК: G01V 11/00, G01V 1/36), согласно которому обрабатывают и интерпретируют полученные сейсмические данные, проводят электроразведку методом малоглубинного зондирования становлением поля в ближней зоне по высокоплотным сетям наблюдений, после обработки данных малоглубинного зондирования становлением поля в ближней зоне выполняют инверсию полученных данных. По результатам инверсии определяют продольное электрическое сопротивление, по полученным данным выделяют единые стратиграфически увязанные геоэлектрические комплексы, проводят структурную интерпретацию верхней части разреза и строят геоэлектрическую модель верхней части разреза, затем, используя эмпирическую зависимость Фауста, коэффициенты которой определяются на основе данных геофизических исследований скважин или вертикального сейсмического профилирования, пересчитываю геоэлектрические модели, полученные в результате инверсии данных малоглубинного зондирования становлением поля в ближней зоне, в акустические модели. По полученным акустическим моделям строят куб скоростей верхней части разреза, по которому рассчитывают статические поправки для последующего использования при обработке данных сейсморазведки метода отраженных волн общей глубинной точки. Общими признаками известного и заявленного способов являются интерпретация сейсморазведочных данных, проведение инверсии электроразведочных данных.
Однако известный способ предназначен для расчета статических поправок за счет учета локальных неоднородностей строения верхней части разреза в мощной зоне многолетнемерзлой породы до 600 м., и не обеспечивает определения площадного прогноза целевых геологических параметров на глубинах более 600 м.
Известен способ прогноза насыщения коллекторов на основе комплексного анализа сейсморазведочных работ (СРР), зондирования становлением поля в ближней зоне (ЗСБ), геофизических исследований скважин (ГИС) по патенту РФ №2700836 (дата публикации: 23.09.2019; МПК: G01V 11/00), согласно которому проводят сейсморазведку и электроразведку по методу ЗСБ по единой сети наблюдения, получают пространственно-временные данные сейсморазведки и электроразведки по методу ЗСБ и выполняют их последующую обработку. Также согласно способу выполняют структурную интерпретацию данных сейсморазведки; проводят инверсию обработанных данных электроразведки по методу ЗСБ и расчет продольной проводимости и удельного электрического сопротивления (УЭС) по разрезу и по площади для целевого интервала с использованием структурной интерпретации данных сейсморазведки; выполняют нормировку полученных данных УЭС и продольной проводимости на осредненные значения скважинных данных электрического бокового каротажа в целевом интервале; проводят детерминистическую, стохастическую инверсии данных сейсморазведки и по результатам проведенной инверсии получают набор распределений эффективных толщин коллектора и пористости внутри целевого интервала и по площади. Определяют диапазон неопределенности водонефтяных и газоводяных контактов и неопределенности насыщения поисковых объектов; создают многовариантные геоэлектрические модели целевого интервала, характеризующихся УЭС и продольной проводимостью, из геологических моделей с использованием петрофизической зависимости УЭС от пористости и водонасыщенности; определяют набор геологических моделей, удовлетворяющих исходным геоэлектрическим данным на основе выбранной метрики. Общими признаками известного и заявленного способов являются проведение структурной интерпретации сейсморазведочных данных, инверсия электроразведочных данных с использованием структурной интерпретации данных сейсморазведки.
Однако в известном способе при инверсии сейсморазведочных данных не учитывают электроразведочные данные, за счет чего получают невысокую точность площадного прогноза целевых геологических параметров.
Инверсия с получением модели распределения упругих свойств - это один из важнейших этапов интерпретации сейсморазведочных данных. Знание относительного импеданса позволяет выполнять качественную интерпретацию, но для количественного прогноза свойств коллектора необходимы абсолютные значения импеданса. Поскольку сейсморазведочные данные имеют ограниченный диапазон частот и не содержат низкочастотную компоненту для достоверных оценок свойств коллектора необходимо построить точную фоновую низкочастотную модель и использовать ее в качестве априорной информации при проведении инверсии сейсморазведочных данных.
Обычно низкочастотная модель строится с использованием данных каротажа и интерпретированных горизонтов. В то же время, в случаях, когда есть латеральные вариации упругих свойств в модели, построение низкочастотного тренда (фоновая низкочастотная модель) по данным редко расположенных скважин может приводить к значительным ошибкам. Поэтому критической для качества сейсмической инверсии является задача интерполяции трендовой составляющей между скважинами.
Перспективным подходом к корректной интерполяции трендовой составляющей между скважинами является использование данных площадных геофизических исследований. Иногда для такой интерполяции используются 3D модели интервальных скоростей, получаемые в ходе обработки сейсморазведочных данных, однако данная модель скоростей редко обладает достаточной точностью и разрешенностью для решения этой задачи. Предлагаемым подходом является использование данных площадных электроразведочных съемок (электроразведочных данных), которые также дают 3D модели удельного электрического сопротивления (УЭС), полученные независимым от сейсморазведки методом. Но для использования сейсморазведочных данных в качестве априорной информации необходимо вначале решить задачу преобразования модели (3D) УЭС в модель (3D) трендовой составляющей сейсмических скоростей. После этого можно использовать стандартные процедуры инверсии сейсморазведочных данных, реализованные в специализированном программном обеспечении.
Техническим результатом заявленного способа является повышение точности площадного прогноза целевых геологических параметров по геофизическим данным, совершенствование способа проведения инверсии сейсморазведочных и электроразведочных данных за счет преобразования электрических свойств (электропроводности) в упругие, при котором повышается точность восстановления упругих свойств.
Технический результат достигается за счет того, что способ проведения совместной инверсии сейсморазведочных и электроразведочных данных включает:
- получение сейсморазведочных, электроразведочных и скважинных данных для проведения совместной инверсии;
- выполнение структурной интерпретации сейсморазведочных данных, которая включает построение структурного каркаса модели;
- проведение инверсии электроразведочных данных на основе структурного каркаса модели с построением модели УЭС;
- получение фоновой низкочастотной модели путем преобразования модели УЭС в модель трендовой составляющей сейсмических скоростей;
- проведение инверсии сейсморазведочных данных на основе фоновой низкочастотной модели, полученной на предыдущем этапе.
Таким образом, при инверсии электроразведочных данных учитывают структурный каркас модели, который получают при структурной интерпретации сейсморазведочных данных, а при инверсии сейсморазведочных данных в качестве фоновой модели используют модель, полученную на основе электроразведочных данных (инверсия электроразведочных данных, преобразование модели УЭС в модель трендовой составляющей сейсмических скоростей) повышается точность восстановления упругих параметров, на основе которых выполняется прогноз целевых параметров геологического интервала (фильтрационно-емкостные свойства (ФЕС), литология и т.д.). То есть при инверсии сейсморазведочных данных используют фоновую низкочастотную модель, полученную путем преобразования электрических свойств (параметров) среды в упругие, и в результате получают модель упругих свойств, по которой повышается достоверность и точность прогноза геологических параметров.
Также технический результат достигается за счет того, что система проведения совместной инверсии сейсморазведочных и электроразведочных данных, включающая по крайней мере один процессор, оперативную память и машиночитаемые инструкции, выполняет следующие операции:
- получение сейсморазведочных, электроразведочных и скважинных данных для проведения совместной инверсии;
- выполнение структурной интерпретации сейсморазведочных данных, которая включает построение структурного каркаса модели;
- проведение инверсии электроразведочных данных на основе структурного каркаса модели с построением модели УЭС;
- получение фоновой низкочастотной модели путем преобразования модели УЭС в модель трендовой составляющей сейсмических скоростей;
- проведение инверсии сейсморазведочных данных на основе фоновой низкочастотной модели, полученной на предыдущем этапе.
Также технический результат достигается за счет того, что машиночитаемый носитель, содержащий компьютерную программу, при исполнении которой на компьютере процессор выполняет следующие операции:
- получение сейсморазведочных, электроразведочных и скважинных данных для проведения совместной инверсии;
- выполнение структурной интерпретации сейсморазведочных данных, которая включает построение структурного каркаса модели;
- проведение инверсии электроразведочных данных на основе структурного каркаса модели с построением модели УЭС;
- получение фоновой низкочастотной модели путем преобразования модели УЭС в (3D) модель трендовой составляющей сейсмических скоростей;
- проведение инверсии сейсморазведочных данных на основе фоновой низкочастотной модели, полученной на предыдущем этапе.
Структурная интерпретация сейсморазведочных данных может быть осуществлена любым известным способом, который выбирается исходя из специфичности геологии участка.
Структурный каркас модели представляет геометрию геологических границ (набор поверхностей в глубинном масштабе), набор которых определяется исходя из максимального контраста упругих и электрических параметров среды. Структурный каркас модели среды, построенный на основе сейсморазведочных данных, является основой для инверсии электроразведочных данных.
Акустическая/упругая инверсия сейсморазведочных данных может быть проведена любым известным способом, который выбирается исходя из специфичности геологии участка, качества данных, изученности скважин и т.д.
При осуществлении изобретения, полученные сейсморазведочные данные могут представлять собой 3D данные, которые получают после сигнальной и кинематической обработки. Под сигнальной обработкой понимают выделение и усиление полезного сигнала с одновременным ослаблением помех, то есть улучшения соотношения «сигнал/помеха». Под кинематической обработкой понимают компенсацию влияния различных эффектов, которые влияют (могут влиять) на структуру, которая отображается при интерпретации сейсморазведочных данных. Обработка сейсморазведочных данных - это совокупность операций анализа и преобразования сейсморазведочных данных. Данные операции могут быть полностью формализованы, то есть исходные сейсморазведочные данные могут быть преобразованы в информацию желаемого вида.
Полученные электроразведочные данные могут представлять собой 3D данные, которые получают после построения кривых кажущегося сопротивления. Под построением кривых кажущегося сопротивления понимают оценку строения геологического разреза и геоэлектрических неоднородностей. Построение разрезов кажущихся сопротивлений позволяет оценить распространение региональных маркирующих горизонтов, проследить структурные элементы при их контрастном проявлении.
При выполнении структурной интерпретации сейсморазведочных данных могут быть выбраны отражающие горизонты по геологическим границам, которые обладают наибольшим контрастом упругих и электрических свойств (параметров) в разрезе (среды). То есть выбирают по скважинным данным (по кривым геофизического исследования скважин (ГИС)) те геологические границы, которые являются контрастными для сейсморазведочных данных, и будут являться также контрастными для электроразведочных данных (являются контрастными границами). Это позволяет построить структурный каркас модели, который может быть использован при инверсии электроразведочных данных.
Инверсия электроразведочных данных заключается в восстановлении параметров среды, соответствующих наблюденному сигналу. Инверсию осуществляют итерационным моделированием с решением системы уравнений Максвелла.
При проведении инверсии электроразведочных данных может быть выбрана модель УЭС, при которой невязка между полученными данными и исходными данными минимальна. Оптимальная (минимальная) невязка между полученными данными (кривая кажущегося сопротивления) и исходными электроразведочными данными (кривая кажущегося сопротивления) обеспечивает приемлемое расхождение между ними и соответствие полученной геоэлектрической модели априорной информации о геологическом строении изучаемого разреза. Невязка представляет собой процентное расхождение полученного решения (в результате моделирования) и исходных электроразведочных данных. То есть, сравнивают точки кривых между полученным решением и исходными данными (на одном временном отсчете) и получают значение невязки в каждой точке. Усредненное значение невязки по одной кривой (кривой, полученной в ходе измерений и кривой, полученной в результате моделирования) обычно составляет до 5%. Однако данное значение может и быть больше в зависимости от технических и геологических условий.
Таким образом, получаемая модель УЭС согласована со структурной каркасной моделью по сейсморазведочным данным, но сами значения УЭС являются источником независимой информации о трехмерном распределении свойств пород в исследуемой области.
При осуществлении изобретения, модель УЭС преобразуют в модель трендовой составляющей сейсмических скоростей, при этом могут использовать аналитические функции, описывающие связь электрических и упругих свойств разреза.
Аналитические функции, описывающие связь электрических и упругих свойств, могут получать путем линейной или логарифмической аппроксимации зависимостей этих параметров, установленных по скважинным данным.
С использованием определенного набора трендовых законов (законов пересчета) преобразуют модель УЭС в модель трендовой составляющей сейсмических скоростей. Набор трендовых законов (законы пересчета) представляет собой аналитические функции (например, линейные, логарифмические), оптимальным образом описывающие связь электрических и упругих свойств (параметров) разреза, при этом для повышения качества связи могут использоваться дополнительные преобразования исходных параметров (тип связи), например, RT-VP, log(RT)-VP, 1/RT-1/VP, VP-RT, VP-log(RT), 1/VP-1/RT (RT-удельное электрическое сопротивление, VP - скорость продольных волн). Это позволяет использовать электроразведочные данные для построения модели априорных значений трендовой составляющей при проведении инверсии сейсморазведочных данных.
Изобретение поясняется следующими чертежами.
Фиг. 1 - схема проведения способа совместной инверсии сейсморазведочных и электроразведочных данных.
Фиг. 2 - фиг.5 - сейсмостратиграфическая привязка и горизонты по 4 скважинам, соответственно.
Фиг. 6 - структурный каркас модели.
Фиг. 7 - кривые кажущегося сопротивления, где
5 - кривая из набора кривых кажущегося сопротивления, полученная в ходе измерений,
6 - кривая из набора кривых кажущегося сопротивления, полученная в результате одной из итераций моделирования.
Фиг. 8 - априорная модель сопротивлений.
Фиг. 9 - структурный каркас модели в двумерном пространстве.
Фиг. 10 - модель УЭС в виде разрезов по 5-ти слоям и невязка.
Фиг. 11 - экран параметров преобразования, где
7 - скважинные данные (область задания),
8 - отбивка (область загрузки),
9 - модель УЭС (область загрузки),
10 - выбор признака по разбиению,
11 - определение типа связи (аппроксимации),
12 - задание уровня значимости,
13 - параметры, необходимые для анализа преобразования (область задания параметров и загрузки),
14 - текущий закон пересчета по слоям,
15 - кросс-плот с регрессиями.
Фиг. 12 - разрез модели упругих свойств.
Фиг. 13 - результаты инверсии (сейсморазведочных данных (инверсия СРР), сейсморазведочных и электроразведочных данных (инверсия СРР+ЭРР)).
Фиг. 14 - график зависимости акустического импеданса от расстояния вдоль линии А-В.
На фиг.6, 10, 14 приняты следующие обозначения:
1, 2, 3, 4 - скважины 1, 2, 3, 4, соответственно.
На фиг.13, 14:
А-В - линия (срез), по которой строят график зависимости акустического импеданса от расстояния.
Способ осуществляют следующим образом.
На фиг.1 представлена схема проведения предлагаемого способа. Получают сейсморазведочные, электроразведочные и скважинные данные (на схеме не показано). Выполняют структурную интерпретацию сейсморазведочных данных. Таким образом, строят структурный каркас модели. Затем проводят инверсию по электроразведочным данным на основе структурного каркаса модели. Результатом данного этапа является построенная модель УЭС. Затем преобразуют модель УЭС в модель трендовой составляющей сейсмических скоростей, то есть получают фоновую низкочастотную модель. Проводят инверсию сейсморазведочных данных на основе низкочастотной фоновой модели, полученной на предыдущем этапе.
Рассмотрим пример осуществления способа.
Получают сейсморазведочные, электроразведочные и скважинные данные для проведения совместной инверсии. Получены данные по результатам съемок сейсморазведочных работ и электроразведочных работ, а также измерения физических свойств в скважинах. Сейсморазведочные данные представляют собой 3D данные после этапа сигнальной и кинематической обработки (например, после временной миграции до суммирования). Электроразведочные данные представляют собой 3D данные после построения кривых кажущегося сопротивления. Скважинные данные (ГИС) представляют собой результаты акустического, плотностного и бокового каротажа (в данном примере по моделям 4 скважин). В процессе реализации способа использовалась информация только по 3 скважинам (1, 3, 4). Скважина 2 привлекалась только для оценки точности итогового результата совместной инверсии сейсморазведочных и электроразведочных данных.
Выполняют структурную интерпретацию сейсморазведочных данных, которая включает построение структурного каркаса модели. Выполнена сейсмостратиграфическая привязка, произведена корреляция сейсмических отражающих горизонтов. Осуществлено построение глубинно-скоростной модели, получен структурный каркас модели. Выбраны отражающие горизонты по геологическим границам, которые обладают наибольшим контрастом упругих и электрических свойств. На фиг.2-5 показаны, полученные сейсмостратиграфические привязки и отражающие горизонты по 4 скважинам. На фиг.6 показан полученный структурный каркас модели среды.
Затем осуществляют инверсию электроразведочных данных на основе структурного каркаса модели с построением модели удельного электрического сопротивления. Инверсия электроразведочных данных заключается в восстановлении параметров среды, соответствующих наблюденному сигналу. Инверсия электроразведочных данных может осуществляться при помощи программных комплексов, например, Zond, TemImage и др. На фиг.7-9 представлены входные данные, необходимые для проведения инверсии. Входные данные представляют собой набор кривых кажущихся сопротивлений (на фиг.7 показана одна кривая 5 из набора кривых кажущегося сопротивления, полученная в ходе измерений (исходные данные), и кривая 6 из набора кривых кажущегося сопротивления, полученная в результате моделирования), априорную модель сопротивлений (фиг.8), структурный каркас модели (фиг.9, представлен в двумерном пространстве). Инверсию осуществляют итерационным моделированием с решением системы уравнений Максвелла (варьируются мощность слоев и значения кажущегося сопротивления). То есть при инверсии электроразведочных данных выбирают оптимальное решение при которой результат инверсии принимает наиболее гладкое решение (т.е. невязка между полученным решением и исходными данными минимальна). Оптимальная (минимальная) невязка между полученным решением (кривая кажущегося сопротивления) и исходными электроразведочными данными (кривая кажущегося сопротивления) обеспечивает приемлемое расхождение между ними и соответствие полученной геоэлектрической модели априорной информации о геологическом строении изучаемого разреза. Таким образом, невязка представляет собой процентное расхождение полученного решения и исходными электроразведочными данными. То есть, сравнивают точки кривых между полученным решением (в результате моделирования) и исходным данными (на одном временном отсчете) и получают значение невязки в каждой точке. Усредненное значение невязки по одной кривой (кривой, полученной в ходе измерений и кривой, полученной в результате моделирования) обычно составляет до 5%. Однако данное значение может и быть больше в зависимости от технических и геологических условий.
В результате инверсии электроразведочных данных выбрана модель, состоящая из 5-ти слоев с сейсмическими границами и закрепленным распределением УЭС. На фиг.10 показана модель УЭС, которая представлена разрезами по 5-ти слоям (по площади), а также невязка.
Получают фоновую низкочастотную модель путем преобразования модели УЭС в модель трендовой составляющей сейсмических скоростей. С использованием определенного набора трендовых законов (законов пересчета) преобразуют модель УЭС в модель трендовой составляющей сейсмических скоростей.
Набор трендовых законов (закон пересчета) представляет собой аналитические функции (например, линейные, логарифмические), оптимальным образом описывающие связь электрических и упругих свойств разреза, при этом для повышения качества связи могут использоваться дополнительные преобразования исходных параметров (тип связи), например, RT-VP, log(RT)-VP, 1/RT-1/VP, VP-RT, VP-log(RT), 1/VP-1/RT (RT - удельное электрическое сопротивление, VP - скорость продольных волн).
На фиг.11 показан экран параметров преобразования. В левой части экрана представлена линейная аппроксимация (кросс-плот с регрессиями) (15) скважинных данных с двух скважин (7). Полученные линейные функции в дальнейшем используются для преобразования модели УЭС в модель трендовой составляющей сейсмических скоростей. Определяют параметры (13), необходимые для анализа преобразования: загружают файлы с отбивкой (8) и модель УЭС (9); определяют признак по разбиению (10), то есть по отбивкам (поинтервально) или любой из признаков скважинных данных, например, литология; определяют тип связи (аппроксимации) (11) для преобразования исходных параметров, например, RT-VP, log(RT)-VP, 1/RT-1/VP, VP-RT, VP-log(RT), 1/VP-1/RT. В данном случае выбран тип связи «1/RT-1/VP», т.е. линейный тип связи параметров. Также задают уровень значимости (12). Определили закон пересчета, который представляет собой линейную регрессию для каждого слоя. На фиг.7 показана информация о текущем законе пересчета по слоям (14). И получаем кросс-плот с регрессиями (15) для слоев модели УЭС. Таким образом, получают набор законов пересчета для каждого характерного геологического интервала (слоя). После сохранения параметров, включающих законы пересчета, осуществляется преобразование электрических параметров в упругие и получают модель трендовой составляющей сейсмических скоростей. Для минимизации краевых эффектов на границе слоев может применяться полосовая фильтрация.
Затем проводят инверсию сейсморазведочных данных на основе низкочастотной фоновой модели, полученной на предыдущем этапе. Инверсия может осуществляться при помощи программных комплексов, например, программных платформ Petrel или Jason. При этом в качестве фоновой модели используется модель, полученная на основе электроразведочных данных на предыдущем этапе. В другом варианте фоновая модель может использоваться в качестве тренда при построении новой фоновой модели в сейсмической программной платформе.
В результате инверсии сейсморазведочных данных получили детальную модель упругих свойств, которая полностью согласована с сейсморазведочными и электроразведочными данными. На фиг.12 показан разрез модели упругих свойств (2D), по которому при дальнейшей интерпретации могут определить опорные горизонты, значения импеданса, оценить значения импеданса в каждом слое. Данная модель с высокой точностью позволяет определить достоверность и детальность прогноза геологических параметров. На фиг.13 показан результат детерминистической инверсии только по сейсморазведочным данным (инверсия СРР), и результат совместной инверсии (в двумерном представлении) по сейсморазведочным и электроразведочным данным (инверсия СРР и ЭРР). Таким образом, по фиг.13 видно, что результат совместной инверсии имеет четкую границу аномалий в целевом интервале (по сравнению с обычной детерминистической инверсией СРР) за счет учета электроразведочных данных. На фиг.14 показан график зависимости акустического импеданса от расстояния вдоль линии А-В. На фиг.14 также показана отсечка по исходным данным (истинные значения) по второй скважине, которая привлекалась для оценки точности итогового результата совместной инверсии сейсморазведочных и электроразведочных данных и значения по результатам инверсии по сейсморазведочным данным и совместной инверсии сейсморазведочных и электроразведочных данных. То есть, значения акустического импеданса совместной инверсии сейсморазведочных и электроразведочных данных точнее, чем инверсия сейсморазведочных данных отдельно.
Таким образом, рассмотренный пример подтверждает достижение технического результата предлагаемого изобретения, который заключается в повышение точности площадного прогноза целевых геологических параметров. То есть, за счет использования структурного каркаса модели (полученного после структурной интерпретации сейсморазведочных данных) при инверсии электроразведочных данных, а также за счет использования фоновой низкочастотной модели (полученной после инверсии электроразведочных данных и преобразования 3D модели УЭС в модель трендовой составляющей сейсмических скоростей) при инверсии сейсморазведочных данных повышается точность восстановления упругих параметров. То есть, повышается точность прогноза целевых параметров геологического интервала.
Рассмотренный пример осуществления способа служит для иллюстрации изобретения, но не должен рассматриваться, как ограничивающий изобретение.
Реализация системы и машиночитаемого носителя осуществляется аналогично способу, описанному выше.
Таким образом, с помощью применения заявленного изобретения достигается повышение точности площадного прогноза целевых геологических параметров по геофизическим данным, совершенствование способа проведения инверсии сейсморазведочных и электроразведочных данных за счет преобразования электрических свойств (параметров) в упругие, при котором повышается точность восстановления упругих свойств.
Claims (33)
1. Способ проведения совместной инверсии сейсморазведочных и электроразведочных данных, включающий:
- получение сейсморазведочных, электроразведочных и скважинных данных для проведения совместной инверсии;
- выполнение структурной интерпретации сейсморазведочных данных, которая включает построение структурного каркаса модели;
- проведение инверсии электроразведочных данных на основе структурного каркаса модели с построением модели удельного электрического сопротивления (УЭС);
- получение фоновой низкочастотной модели путем преобразования модели УЭС в модель трендовой составляющей сейсмических скоростей;
- проведение инверсии сейсморазведочных данных на основе фоновой низкочастотной модели, полученной на предыдущем этапе.
2. Способ проведения совместной инверсии сейсморазведочных и электроразведочных данных по п. 1, в котором полученные сейсморазведочные данные представляют собой 3D данные, полученные после сигнальной и кинематической обработки, а полученные электроразведочные данные представляют собой 3D данные, полученные после построения кривых кажущегося сопротивления.
3. Способ проведения совместной инверсии сейсморазведочных и электроразведочных данных по п. 1, в котором при выполнении структурной интерпретации сейсморазведочных данных выбирают отражающие горизонты по геологическим границам, которые обладают наибольшим контрастом упругих и электрических свойств в разрезе.
4. Способ проведения совместной инверсии сейсморазведочных и электроразведочных данных по п. 1, в котором при проведении инверсии электроразведочных данных выбирают модель УЭС, при которой невязка между полученными данными и исходными данными минимальна.
5. Способ проведения совместной инверсии сейсморазведочных и электроразведочных данных по п. 1, в котором модель УЭС преобразуют в модель трендовой составляющей сейсмических скоростей с использованием аналитических функций, описывающих связь электрических и упругих свойств разреза.
6. Способ проведения совместной инверсии сейсморазведочных и электроразведочных данных по п. 5, в котором аналитические функции, описывающие связь электрических и упругих свойств, получают путем линейной или логарифмической аппроксимации зависимостей этих параметров, установленных по скважинным данным.
7. Система проведения совместной инверсии сейсморазведочных и электроразведочных данных, включающая по крайней мере один процессор, оперативную память и машиночитаемые инструкции, которая выполняет следующие операции:
- получение сейсморазведочных, электроразведочных и скважинных данных для проведения совместной инверсии;
- выполнение структурной интерпретации сейсморазведочных данных, которая включает построение структурного каркаса модели;
- проведение инверсии электроразведочных данных на основе структурного каркаса модели с построением модели УЭС;
- получение фоновой низкочастотной модели путем преобразования модели УЭС в модель трендовой составляющей сейсмических скоростей;
- проведение инверсии сейсморазведочных данных на основе фоновой низкочастотной модели, полученной на предыдущем этапе.
8. Система по п. 7, в которой полученные сейсморазведочные данные представляют собой 3D данные, полученные после сигнальной и кинематической обработки, а электроразведочные данные представляют собой 3D данные, полученные после построения кривых кажущегося сопротивления.
9. Система по п. 7, в которой при выполнении структурной интерпретации сейсморазведочных данных выбирают отражающие горизонты по геологическим границам, которые обладают наибольшим контрастом упругих и электрических свойств в разрезе.
10. Система по п. 7, в которой при проведении инверсии электроразведочных данных выбирают модель УЭС, при которой невязка между полученными данными и исходными данными минимальна.
11. Система по п. 7, в которой модель УЭС преобразуют в модель трендовой составляющей сейсмических скоростей с использованием аналитических функций, описывающих связь электрических и упругих свойств разреза.
12. Система по п. 11, в котором аналитические функции, описывающие связь электрических и упругих свойств, получают путем линейной или логарифмической аппроксимации зависимостей этих параметров, установленных по скважинным данным.
13. Машиночитаемый носитель, содержащий компьютерную программу, при исполнении которой на компьютере процессор выполняет следующие операции:
- получение сейсморазведочных, электроразведочных и скважинных данных для проведения совместной инверсии;
- выполнение структурной интерпретации сейсморазведочных данных, которая включает построение структурного каркаса модели;
- проведение инверсии электроразведочных данных на основе структурного каркаса модели с построением модели УЭС;
- получение фоновой низкочастотной модели путем преобразования модели УЭС в модель трендовой составляющей сейсмических скоростей;
- проведение инверсии сейсморазведочных данных на основе фоновой низкочастотной модели, полученной на предыдущем этапе.
14. Машиночитаемый носитель по п. 13, в котором полученные сейсморазведочные данные представляют собой 3D данные, полученные после сигнальной и кинематической обработки, а электроразведочные данные представляют собой 3D данные, полученные после построения кривых кажущегося сопротивления.
15. Машиночитаемый носитель по п. 13, в котором при выполнении структурной интерпретации сейсморазведочных данных выбирают отражающие горизонты по геологическим границам, которые обладают наибольшим контрастом упругих и электрических свойств в разрезе.
16. Машиночитаемый носитель по п. 13, в котором при проведении инверсии электроразведочных данных выбирают модель УЭС, при которой невязка между полученными данными и исходными данными минимальна.
17. Машиночитаемый носитель по п. 13, в котором модель УЭС преобразуют в модель трендовой составляющей сейсмических скоростей с использованием аналитических функций, описывающих связь электрических и упругих свойств разреза.
18. Машиночитаемый носитель по п. 17, в котором аналитические функции, описывающие связь электрических и упругих свойств, получают путем линейной или логарифмической аппроксимации зависимостей этих параметров, установленных по скважинным данным.
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2772312C1 true RU2772312C1 (ru) | 2022-05-18 |
Family
ID=
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| SU1448319A1 (ru) * | 1987-05-15 | 1988-12-30 | Нижне-Волжский научно-исследовательский институт геологии и геофизики | Способ геофизической разведки |
| RU2154847C1 (ru) * | 1999-02-02 | 2000-08-20 | Нижне-Волжский научно-исследовательский институт геологии и геофизики | Способ геофизической разведки при поисках нефтегазовых месторождений |
| CN105005097A (zh) * | 2015-07-17 | 2015-10-28 | 中国石油化工股份有限公司 | 利用重力、磁力、电磁、地震资料综合识别火成岩方法 |
| US9453929B2 (en) * | 2011-06-02 | 2016-09-27 | Exxonmobil Upstream Research Company | Joint inversion with unknown lithology |
| RU2614346C2 (ru) * | 2015-08-06 | 2017-03-24 | Федеральное государственное унитарное предприятие "Всероссийский научно-исследовательский институт геологии и минеральных ресурсов Мирового океана имени академика И.С. Грамберга" | Способ комплексной интерпретации данных сейсморазведки и электроразведки при поисках месторождений углеводородов на шельфе |
| RU2700836C1 (ru) * | 2019-01-11 | 2019-09-23 | Общество с ограниченной ответственностью "Газпромнефть Научно-Технический Центр" (ООО "Газпромнефть НТЦ") | Способ прогноза насыщения коллекторов на основе комплексного анализа данных СРР, 3СБ, ГИС |
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| SU1448319A1 (ru) * | 1987-05-15 | 1988-12-30 | Нижне-Волжский научно-исследовательский институт геологии и геофизики | Способ геофизической разведки |
| RU2154847C1 (ru) * | 1999-02-02 | 2000-08-20 | Нижне-Волжский научно-исследовательский институт геологии и геофизики | Способ геофизической разведки при поисках нефтегазовых месторождений |
| US9453929B2 (en) * | 2011-06-02 | 2016-09-27 | Exxonmobil Upstream Research Company | Joint inversion with unknown lithology |
| CN105005097A (zh) * | 2015-07-17 | 2015-10-28 | 中国石油化工股份有限公司 | 利用重力、磁力、电磁、地震资料综合识别火成岩方法 |
| RU2614346C2 (ru) * | 2015-08-06 | 2017-03-24 | Федеральное государственное унитарное предприятие "Всероссийский научно-исследовательский институт геологии и минеральных ресурсов Мирового океана имени академика И.С. Грамберга" | Способ комплексной интерпретации данных сейсморазведки и электроразведки при поисках месторождений углеводородов на шельфе |
| RU2700836C1 (ru) * | 2019-01-11 | 2019-09-23 | Общество с ограниченной ответственностью "Газпромнефть Научно-Технический Центр" (ООО "Газпромнефть НТЦ") | Способ прогноза насыщения коллекторов на основе комплексного анализа данных СРР, 3СБ, ГИС |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US5835882A (en) | Method for determining barriers to reservoir flow | |
| US6498989B1 (en) | Method for predicting dynamic parameters of fluids in a subterranean reservoir | |
| Lu et al. | Joint anisotropic amplitude variation with offset inversion of PP and PS seismic data | |
| EA020635B1 (ru) | Способ сейсмической разведки для поиска углеводородов с применением поля средних скоростей сейсмической волны | |
| US10310117B2 (en) | Efficient seismic attribute gather generation with data synthesis and expectation method | |
| Huang et al. | Use of nonlinear chaos inversion in predicting deep thin lithologic hydrocarbon reservoirs: A case study from the Tazhong oil field of the Tarim Basin, China | |
| Avseth et al. | AVO inversion in exploration—Key learnings from a Norwegian Sea prospect | |
| Dobróka et al. | Interval inversion of well-logging data for objective determination of textural parameters | |
| Liu et al. | Seismic characterization of a carbonate reservoir in Tarim Basin | |
| Witten et al. | Microseismic image-domain velocity inversion: Marcellus Shale case study | |
| US11733413B2 (en) | Method and system for super resolution least-squares reverse time migration | |
| CN117546051A (zh) | 使用s波速度模型和机器学习进行地震成像的方法和系统 | |
| Lideng et al. | Key technologies for seismic reservoir characterization of high water-cut oilfields | |
| Luo et al. | Probabilistic seismic petrophysical inversion with statistical double-porosity Biot-Rayleigh model | |
| Szabó et al. | Float-encoded genetic algorithm used for the inversion processing of well-logging data | |
| Hansen et al. | Attribute-guided well-log interpolation applied to low-frequency impedance estimation | |
| Wang et al. | Seismic attributes for characterization and prediction of carbonate faulted karst reservoirs in the Tarim Basin, China | |
| Patsia et al. | Background removal, velocity estimation, and reverse-time migration: a complete GPR processing pipeline based on machine learning | |
| RU2772312C1 (ru) | Способ проведения совместной инверсии сейсморазведочных и электроразведочных данных | |
| CN111077578B (zh) | 岩层分布预测方法和装置 | |
| Eikrem et al. | Bayesian estimation of reservoir properties—effects of uncertainty quantification of 4D seismic data | |
| Zhao et al. | Maxwell curl equation datuming for GPR based on the Kirchhoff integral solution and application in a tunnel grouting test | |
| Al-Khazraji | Depth prediction by using various velocity models of Khasib Reservoir in East Baghdad field, Iraq | |
| Qin | Full-waveform inversion of ground-penetrating radar data and its indirect joint petrophysical inversion with shallow-seismic data | |
| Gonçalves et al. | Flexible layer-based 2D refraction tomography method for statics corrections |