СПОСОБ ОБРАБОТКИ И ИНТЕРПРЕТАЦИЙ СЕЙСМИЧЕСКИХ ДАННЫХ Российский патент 2015 года по МПК G01V1/28 

Техническое решение относится к сейсморазведке и может быть использовано для поиска и разведки углеводородов (УВ) в трещинно-кавернозных зонах неоднородностей геологической среды.

Способы сейсморазведки, обработки и интерпретации данных сейсморазведки многочисленны и разнообразны [14, 15] и патентуются как за рубежом (см., например, [8-11]), так и в России [4-7]. Основным общим признаком способов является (см., например, [7]): последовательное накопление измерительной информации от измерителей параметров геофизических полей, обработка измеренных данных, а также анализ и интерпретация данных, при этом измеренные данные обрабатывают последовательно в несколько этапов. Однако способы [4-11] не применимы для исследования массивных и, в первую очередь, кристаллических пород фундамента, не имеющих слоистой (осадочной) структуры [3], поскольку рассматривают только отраженные сейсмические волны.

В последнее время внимание специалистов привлекла технология прогнозирования месторождений УВ с трещиноватым и кавернозным типом коллекторов на основе рассеянной компоненты сейсмического поля (см. патенты [1-3], а также источники [12-14]).

Так, в [3] при обработке данных устраняют регулярные отраженные и многократные волны и выделяют для обработки только рассеянную компоненту сейсмического поля. Но удаление регулярных отраженных волн из обработки является недостатком способа [3], поскольку приводит к потере информации об изучаемом объекте [2, 14]. При этом способ [3], как и технологии [12, 13] обладает неоднозначностью результатов обработки и требует дополнительных полевых измерений, что делает невозможным быстрое (экспрессное) получение результатов.

Недостатком способа [2] является необходимость предварительного формирования модели строения геологической среды и требование наличия независимых скважинных и других априорных геологический и промысловых данных.

Способ [1] обработки сейсмических данных по патенту RU 2324205 C1, 10.05.2008, принятый за прототип, частично устраняет недостатки способов [2-4].

Способ [1] включает получение временного сейсмического разреза в исследуемой толще земли, отображение сейсмического разреза в виде набора сейсмических трасс, определение спектральных и энергетических характеристик отраженных и рассеянных волн по выборкам данных на сейсмическом разрезе в перемещающемся скользящем окне и вынесение суждения об отражающих свойствах и локальных неоднородностях объектов геологической среды.

Однако функциональные возможности способа [1] могут быть расширены путем предложенных операций обработки данных: адаптивной энергетической фильтрации и вейвлет-преобразования, а неоднозначность результатов обработки может быть исключена, обеспечивая более быстрое (экспрессное) получение данных.

Сущность предлагаемого технического решения заключается в создании способа обработки и интерпретации сейсмических данных, который позволял бы наряду с отраженными волнами выделять рассеянные волны и судить о коллекторах УВ по трещинно-кавернозным зонам неоднородностей геологической среды.

Основной технический результат предложенного способа - расширение функциональных возможностей при повышении информативности, точности и достоверности данных по поиску и разведке УВ в различных по структуре геологических средах. Достоинством способа, кроме того, является экспрессность получения результатов, поскольку не требуется отдельных (дополнительных) сейсморазведочных измерений. Синергия традиционной технологии отраженных волн с технологией выделения рассеянных волн обусловливает эффективность, сокращение сроков и стоимости сейсморазведочных работ. При этом способ может быть адекватно реализован при использовании цифрового программируемого процессора.

Предлагаемый способ основан на технологии декомпозиции (разложении) дисперсии волнового поля (ДДВП) на ее трендовую составляющую, обусловленную энергией зеркально-отраженных волн, и локальную составляющую, включающую энергии рассеянных волн и сейсмическую эмиссию.

Технический результат достигается следующим образом.

Способ обработки и интерпретации сейсмических данных включает получение временного сейсмического разреза в исследуемой толще земли, отображение сейсмического разреза в виде набора сейсмических трасс, определение спектральных и энергетических характеристик отраженных и рассеянных волн по выборкам данных на сейсмическом разрезе в перемещающемся скользящем окне и вынесение суждения об отражающих свойствах и локальных неоднородностях объектов геологической среды.

Отличительной особенностью способа является то, что обработка данных по выделению энергии рассеянных волн сейсмического поля включает следующие последовательные операции: а) определение дисперсии по отдельным трассам временного разреза в скользящем окне; б) разложение (декомпозиция) полученных значений дисперсии на трендовую и локальную составляющие, обусловленные соответственно энергией отраженных и рассеянных волн, путем одномерной адаптивной энергетической фильтрации; в) разложение трендовой и локальной составляющих дисперсии посредством вейвлет-преобразования; г) привязка энергии вейвлет-преобразования трендовой составляющей дисперсии и энергии локальной составляющей дисперсии по времени, а интерпретация данных по энергии рассеянных волн включает суждение о трещинно-кавернозных зонах неоднородностей геологической среды, связанных с зонами коллекторов и месторождений углеводородов.

Отличие способа также заключается в том, что определение дисперсии D по отдельным трассам временного разреза - операция а) - производят в скользящем окне, по крайней мере, из трех точек путем расчета по амплитудам A_i(T_i) отраженных волн для по крайней мере трех дискретов по времени T_i в соответствии с выражением

где A_i - значения измеренных амплитуд в скользящем окне из n значений (i=1, 2, … n);

- среднее арифметическое значение измеренных амплитуд для n дискретных значений по времени t_i).

Кроме того, способ отличается тем, что разложение значений дисперсии на трендовую и локальную составляющие - операция б) - путем одномерной адаптивной энергетической фильтрации реализуют посредством расчета автокорреляционной функции, размер n_δ=1,2 r₀ базового окна адаптивного фильтра выбирают по величине радиуса r₀ корреляции автокорреляционной функции, а размер n_i текущего (i-го) окна фильтрации и весовые коэффициенты h_i фильтра определяют из уравнения

где R(m-i) - корреляционная оценка корреляционной матрицы размерностью m;

λ_max - максимальное собственное значение матрицы R(m-i);

I(m-i) - единичная матрица.

Отличием способа также является то, что разложение трендовой и локальной составляющих дисперсии посредством вейвлет-преобразования - операция в) - проводят в соответствии с формулой

где W(a,b) - свертка амплитуд дисперсии характеризующая энергию волнового поля;

a, b - вещественные значения, характеризующие соответственно частоту импульса Морле-вейвлета и его перемещение вдоль трассы;

ψ(t) - заданная форма вейвлета, в качестве которой используется импульс в виде Морле-вейвлета.

В конкретных случаях выполнения способа этапы а) - г) обработки данных реализуют с использованием цифрового программируемого процессора или персонального компьютера.

На фиг. 1 представлена общая схема выполнения способа. Фиг. 2 показывает вариант выполнения способа при его реализации с использованием программируемого процессора, где приняты следующие обозначения: 1 и 2 соответственно измеритель и накопитель сейсмических данных; 3 - канал обработки данных по технологии ОГТ, 4 - блок анализа и интерпретации данных; 5 - канал (процессор) обработки данных по выделению энергии рассеянных волн; 6 - блок определения дисперсии; 7 - блок разложения дисперсии на трендовую и локальную составляющие (адаптивная энергетическая фильтрация); 8 - блок вейвлет-преобразования; 9 - блок привязки по времени.

Фиг. 3-4 иллюстрируют технический результат, получаемый при использовании предложенного способа. Фиг. 3 показывает прогноз УВ-насыщения на основе технологии ДДВП, полученный для одного из известных газоконденсатных месторождений Азовского моря. На фиг. 4 представлен пример выделения УВ-содержащих объектов в околоскважинном пространстве скважины Первоочередная-1 (Западно-Камчатсий шельф).

Способ, основанный на технологии ДДВП, осуществляют следующим образом (фиг. 1, 2).

В процессе проведения сейсмических измерений (блоки 1, 2) получают данные методом общей глубинной точки по всему спектру частот (15-130 Гц) по технологии, аналогичной, описанной в [15]. Далее производят обработку (каналы 3, 5) данных: получают временные сейсмические разрезы в виде набора сейсмических трасс, определяют спектральные и энергетические характеристики отраженных (канал 3) и рассеянных (канал 5) волн по выборкам данных на сейсмическом разрезе в перемещающемся скользком окне.

Обработку данных по выделению энергии рассеянных волн сейсмического поля осуществляют последовательно при выполнении операций (в блоках 6-9 канала 5):

а) определение дисперсии по отдельным трассам временного разреза в скользящем окне (блок 6) в соответствии с выражением (1);

б) разложение полученных значений дисперсии на трендовую и локальную составляющие (в блоке 7) путем одномерной адаптивной энергетической фильтрации посредством расчета автокорреляционной функции для отдельной трассы с использованием выражения (2). Фильтрация может быть проведена одним из известных способов (например, способом, описанным в [7]). Аналогичные расчеты реализуют при обработке серии трасс, выполняя двумерную или многомерную адаптивную фильтрацию [14]. При этом трендовая и локальная составляющие обусловливают соответственно энергию отраженных и рассеянных волн;

в) разложение трендовой и локальной составляющих дисперсии посредством вейвлет-преобразования проводят (в блоке 8) в соответствии с формулой (3), используя, например импульс Морле-вейвлета. Вейвлет-преобразование может быть реализовано на принципах, изложенных в работе: Земцова Д.П., Никитин А.А., Пискун П.В. Вейвлет анализ волнового поля при решении задач сейсморазведки. - Материалы VII Международной научн. - практич. конференции «Геомодель-2005», г. Геленджик, с. 68-69, а также в патенте RU 206910 C2, 20.06.2003.

г) привязку энергий трендовой и локальной составляющих дисперсии осуществляют (в блоке 9) по результатам вейвлет-преобразования. Энергия трендовой составляющей дисперсии характеризуется большими значениями и низкими частотами, соответствующими зеркально-отраженным волнам. Энергия локальной составляющей дисперсии отличается на порядок меньшими значениями от энергии трендовой составляющей и характеризуется более высокими частотами, и тем самым отражает поведение энергии рассеянной компоненты волнового поля, которая по времени приурочена к точкам дифракции, обусловленным зонами повышенной трещиноватости, в том числе и связанными с зонами коллекторов УВ.

Интерпретацию данных по энергии рассеянных волн проводят (в блоке 4) путем вынесения суждения о трещинно-кавернозных зонах неоднородностей геологической среды, связанных с зонами коллекторов и месторождений УВ. Суждение выносят, например, по картам аномалий для каждого конкретного горизонта по отдельным сейсмическим профилям, один из вариантов формирования сейсмических карт приведен в RU 2144683 C1, 20.01.2000.

В конкретных случаях выполнения способа этапы (операции) обработки данных реализуют с использованием цифрового программируемого процессора (см. фиг. 2) или персонального компьютера.

Конкретные практические примеры выполнения технологии ДДВП приведены на фиг. 3, 4. В качестве эталона приведен результат применения технологии ДДВП на одном из известных газоконденсатных месторождений Азовского моря (фиг. 3). В разрезе пробуренной скважины, представленном глинами, алевролитами и песчаниками, по данным параметров ГИС четко выделяется залежь УВ (фиг. 3а). В разрезе коэффициентов вейвлет-преобразования волновое поле сосредоточено в диапазоне частот 8-43 Гц (фиг. 3б). На сейсмоэнергетическом разрезе аномалия энергии несколько смещена в область низких частот 8-30 Гц (фиг. 3в). Эффект наличия залежи уверенно прослеживается в поле локальной составляющей дисперсии волнового поля в диапазоне частот 8-15 Гц и 30-60 Гц (фиг. 3г), т.е. волновое поле, очевидно, связано с полем рассеянных волн.

В условиях сложнопостроенных палеоген-неогеновых комплексов юго-восточного сектора Западно-Камчатского шельфа вопрос об углеводородонасыщении перспективных объектов носит неоднозначный характер и, в значительной степени, связан с локальным развитием трещин (фиг. 4). На фиг. 4 представлен разрез дисперсии волнового поля для фрагмента временных разрезов, расположенных на определенных расстояниях от местоположения пробуренной скважины. Расчет дисперсии проводился в скользящем окне из 5 трасс и 7 дискретов по времени, исходя из размеров зоны Френеля, равной 100 м и видимой частоты сигнала в 30 Гц. На исходном фрагменте временного разреза (фиг. 4) были выбраны для анализа 4 трассы, соответственно обозначенные точками 1, 2, 3, 4. Эти трассы трансформированы путем вейвлет-преобразований в энергию трендовой и локальной составляющих. Для трасс 1, 2, 3, расположенных в пределах пробуренной скважины, аномальные эффекты локальной составляющей дисперсии в результате ее вейвлет-преобразования отсутствуют. В то же время, для трассы 4 в целевом интервале проявляются аномальные эффекты локальной составляющей на достаточно высокой частоте, которые связаны с полем рассеянных волн. В соответствии с данными исследования керна и показаниями ГТИ в интервале времен t₀=2,2 с зафиксировано наличие мелкомасштабных трещин (фиг. 4.1, 4.2).

Наличие трещин наблюдается также на вейвлет-преобразовании и соответствующем сейсмоэнергетическом разрезе в точке, расположенной вблизи пробуренной скважины (фиг. 4).

В указанных условиях декомпозиция дисперсии волнового поля свидетельствует об отсутствии аномалий, связанных с возможным УВ-насыщением (фиг. 4.1, 4.2).

Применение технологии ДДВП позволило выделить в подошве целевого комплекса объект, характеризующийся поглощающими и диссипативными свойствами:

- наличие слабых энергетических аномалий на низких, средних и высоких частотах в полях рассеянных волн (фиг. 4.3);

- наличие сложной аномалии на сейсмоэнергетическом разрезе (фиг. 4.4а, б, в);

- смещение аномалии в область низких частот и появление аномалий в области средних частот в рамках дисперсии волнового поля (фиг. 4.4б).

Примеры реализации заявляемого способа (фиг. 3-4) на материалах глубинного сейсмического разреза ОГТ показывают, что достигается расширение функциональных возможностей обработки данных при повышении их информативности, точности и достоверности по поиску и разведке УВ в различных по структуре геологических средах. В отличие от известных способов (включая прототип) способ обеспечивает надежность и валидность интерпретации сейсмических данных, исключает искажения и амбивалентность интерпретации данных. При этом предложенный способ не требует дополнительных сейсморазведочных полевых работ и измерений, чем достигается экспрессность получения результатов, сокращение сроков и стоимости сейсмических работ.

ИСТОЧНИКИ ПО УРОВНЮ ТЕХНИКИ

I. Прототип и аналоги:

1. RU 2324205 C1, 10.05.2008 (прототип).

2. RU 2248014 C1, 10.03.2005 (аналог).

3. RU 2168187 C1, 27.05.2001 (аналог).

II. Дополнительные источники по уровню техники:

4. RU 2187828 C2, 20.08.2002.

5. RU 2321025 C2, 27.03.2008.

6. RU 2335787 C2, 10.10.2008.

7. RU 2490677 C2, 20.08.2013.

8. US 6058074 C, 02.05.2000.

9. WO 2006108971 A1, 19.10.2006.

10. US 20090119018 A1, 07.05.2009.

11. US 20090187391 A1, 23.07.2009.

12. Левянт В.Б., Моттль В.В., Ермаков А.С. Прогнозирование разуплотненных зон в кристаллическом фундаменте на основе использования рассеянной компоненты сейсмического поля. - Технология сейсморазведки, 2005, №3, с. 56-61.

13. Сейсмоакустика пористых и трещиноватых геологических сред / Под ред. Кузнецова О.Л. - М.: ВНИИгеосистем, 2007, том 3, с. 26 -54.

14. Никитин А.А., Петров А.В. Теоретические основы обработки геофизической информации. - М.: ВНИИгеосистем, 2010, 112 с.

15. Боганик Г.Н., Гурвич И.И. Сейсморазведка: Учебник для вузов. - Тверь: Изд-во АИС, 2006, 744 с. (с. 369-710: обработка и интерпретация сейсморазведочных данных).

Изобретение относится к области сейсморазведки и может быть использовано для поиска и разведки углеводородов (УВ). Заявлен способ обработки и интерпретации сейсмических данных, включающий получение временного сейсмического разреза, отображение сейсмического разреза в виде набора сейсмических трасс, определение спектральных и энергетических характеристик отраженных и рассеянных волн по выборкам данных на сейсмическом разрезе в перемещающемся скользящем окне и вынесение суждения об отражающих свойствах и локальных неоднородностях объектов геологической среды. Причем обработка данных по выделению энергии рассеянных волн сейсмического поля включает определение дисперсии по отдельным трассам временного разреза в скользящем окне, разложение полученных значений дисперсии на трендовую и локальную составляющие путем одномерной адаптивной энергетической фильтрации, разложение трендовой и локальной составляющих дисперсии посредством вейвлет-преобразования, а также привязку энергии вейвлет-преобразования трендовой составляющей дисперсии и энергии локальной составляющей дисперсии по времени. Технический результат - повышение точности и достоверности данных по поиску и разведке углеводородов. 4 з.п. ф-лы, 4 ил.

1. Способ обработки и интерпретации сейсмических данных, включающий получение временного сейсмического разреза в исследуемой толще земли, отображение сейсмического разреза в виде набора сейсмических трасс, определение спектральных и энергетических характеристик отраженных и рассеянных волн по выборкам данных на сейсмическом разрезе в перемещающемся скользящем окне и вынесение суждения об отражающих свойствах и локальных неоднородностях объектов геологической среды, отличающийся тем, что обработка данных по выделению энергии рассеянных волн сейсмического поля включает следующие последовательные операции: а) определение дисперсии по отдельным трассам временного разреза в скользящем окне; б) разложение полученных значений дисперсии на трендовую и локальную составляющие, обусловленные соответственно энергией отраженных и рассеянных волн, путем одномерной адаптивной энергетической фильтрации; в) разложение трендовой и локальной составляющих дисперсии посредством вейвлет-преобразования; г) привязка энергии вейвлет-преобразования трендовой составляющей дисперсии и энергии локальной составляющей дисперсии по времени, а интерпретация данных по энергии рассеянных волн включает суждение о трещинно-кавернозных зонах неоднородностей геологической среды, связанных с зонами коллекторов и месторождений углеводородов.

2. Способ по п.1, отличающийся тем, что определение дисперсии D по отдельным трассам временного разреза - операция а) - производят в скользящем окне по крайней мере из трех точек путем расчета по амплитудам A_i(t_i) отраженных волн для по крайней мере трех дискретов по времени t_i в соответствии с выражением

где A_i - значения измеренных амплитуд в скользящем окне из n значений (i=1,2,…n);
- среднее арифметическое значение измеренных амплитуд для n дискретных значений по времени t_i.

3. Способ по п.1, отличающийся тем, что разложение значений дисперсии на трендовую и локальную составляющие - операция б) - путем одномерной адаптивной энергетической фильтрации реализуют посредством расчета автокорреляционной функции, размер n_δ=1,2 r₀ базового окна адаптивного фильтра выбирают по величине радиуса r₀ корреляции автокорреляционной функции, а размер n_i текущего (i-го) окна фильтрации и весовые коэффициенты h_i фильтра определяют из уравнения
[R(m-i)-λ_max·I(m-i)]h_i=0,
где R(m-i) - корреляционная оценка корреляционной матрицы размерностью m;
λ_max - максимальное собственное значение матрицы R(m-i);
I(m-i) - единичная матрица.

4. Способ по п.1, отличающийся тем, что разложение трендовой и локальной составляющих дисперсии посредством вейвлет-преобразования - операция в) - проводят в соответствии с формулой

где W(a,b) - свертка амплитуд дисперсии D(t), характеризующая энергию волнового поля;
a, b - вещественные значения, характеризующие соответственно частоту импульса Морле-вейвлета и его перемещение вдоль трассы;
ψ(t) - заданная форма вейвлета, в качестве которой используется импульс в виде Морле-вейвлета.

5. Способ по п.1, отличающийся тем, что этапы а) - г) обработки данных реализуют с использованием цифрового программируемого процессора или персонального компьютера.