Введение к работе
Актуальность темы
Количественная интерпретация сейсмических данных на данный момент является самой современной технологией для поиска и разведки залежей углеводородов в неструктурных ловушках. В основу данного подхода положен комплексный анализ разномасштабных данных: литологические исследования, интерпретация данных ГИС, петроупругое моделирование, сейсмическая инверсия и другие. При этом, сейсмическая амплитудная инверсия является ключевой технологией в комплексе количественной интерпретации (Ампилов Ю.П, 2009, Кондратьев И.К., 1996, Приезжев И.И., 2009, Яковлев И.В., 2011, Russell B., 1988, Hampson D., 1991). Благодаря развитию методов количественной интерпретации сейсмических данных в настоящее время сейсморазведка применяется не только для изучения структурного строения нефтяных и газовых месторождений, но и для прогноза их геологических свойств (литология, пористость и насыщение углеводородами) (Кондратьев И.К. и др., 2010, 2011, Avseth et al., 2005, Fatti et al., 1994, Ruger and Tsvankin, 1995). Данная работа посвящена разработке инструментов сейсмической амплитудной инверсии для улучшения качества прогноза залежей углеводородов.
Сейсмическая амплитудная инверсия преобразует параметры отражений от границ в свойства пласта и позволяет получить упругие параметры – акустический импеданс Zp, сдвиговый импеданс Zs, отношение скоростей Vp/Vs и плотность . Эти упругие параметры могут пересчитываться в геологические параметры (пористость, эффективные толщины коллекторов, литотип, тип флюида и другие) на основе петроупругого моделирования (rock physics).
В данной работе рассмотрены все основные аспекты сейсмической амплитудной инверсии, определяющие эффективность данной технологии. 1. Форма импульса в значительной степени влияет на результат инверсии и, следовательно, на последующий прогноз геологических свойств пород-коллекторов. Точное определение фазового спектра импульса затруднено при
наличии шумов в сейсмических данных. Разработка помехоустойчивого алгоритма оценивания сейсмического импульса повысит точность сейсмической инверсии.
-
Надёжность результата сейсмической инверсии в различных геологических условиях зависит от устойчивости алгоритма к параметрам слоистой среды (толщин пластов, контрастности среды) и уровня шума сейсмических данных. Исследование этого вопроса позволит повысить эффективность метода в различных геологических условиях.
-
Обратная задача в сейсмической инверсии является некорректной. Наблюдённые данные могут отличаться только на уровне шума, при этом соответствующие им распределения упругих параметров среды могут оказаться совершенно различными. Важным аспектом является оптимальный выбор метода регуляризации в задаче динамической инверсии.
-
Выбор оптимального параметра регуляризации оказывает существенное влияние на точность получаемых регуляризированных решений. Необходимо разработать алгоритм автоматического подбора параметра регуляризации для задачи динамической инверсии сейсмических данных независящий от субъективного фактора.
Цель работы
Разработка инструментов сейсмической амплитудной инверсии для улучшения качества прогноза залежей углеводородов.
Задачи исследований
-
Разработка оптимизационного алгоритма оценивания сейсмического импульса.
-
Анализ применимости различных методов регуляризации в задачах динамической инверсии сейсмических данных.
-
Разработка алгоритма автоматического подбора параметра регуляризации в задаче динамической инверсии сейсмических данных.
-
Развитие метода синхронной инверсии на основе разработанных автором алгоритмов.
5. Апробация предложенных инструментов в реальных условиях.
Защищаемые положения
-
Разработанный автором оптимизационный алгоритм извлечения импульса позволяет уменьшить фазовую ошибку.
-
На основе исследования различных методов регуляризации в задачах динамической инверсии сейсмических данных выбран оптимальный стабилизирующий функционал.
-
Разработанный автором алгоритм позволяет автоматизировать подбор оптимального параметра регуляризации для сейсмической инверсии.
-
Авторские алгоритмы, реализованные в методах акустической и синхронной инверсий, позволили получить более точную оценку упругих свойств среды.
Научная новизна
-
Автором предложен алгоритм извлечения импульса на основе кепстрального преобразования и оптимизации по методу наименьших квадратов для задач динамической сейсмической инверсии.
-
Выполнен анализ применимости различных методов регуляризации в задачах динамической инверсии сейсмических данных и выбран оптимальный стабилизирующий функционал.
-
Автором предложен алгоритм автоматического подбора оптимального параметра регуляризации для задач динамической сейсмической инверсии.
-
В результате выполненных автором исследований усовершенствованы методы акустической и синхронной инверсий сейсмических данных.
Личный вклад
Все представленные в работе идеи и выводы получены и программно реализованы автором лично на кафедре разведочной геофизики и компьютерных систем РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина.
Практическая значимость работы
Разработаны и реализованы помехоустойчивые алгоритмы динамической инверсии сейсмических данных. В результате применения разработанной автором методики на эталонных площадях Восточной Сибири были получены
надежные количественные прогнозные оценки пористости неоднородных терригенных и карбонатных коллекторов.
Апробация
Основные тезисы и результаты диссертационной работы были представлены на следующих международных конференциях: 87-я Ежегодная конференция и выставка общества геофизиков (SEG), г. Хьюстон, США, 2017; 70-ая международная молодежная научная конференция «Нефть и газ - 2016», г. Москва, 18-20 апреля 2016г.; 71-ая международная молодежная научная конференция «Нефть и газ - 2017», г. Москва, 23-26 апреля 2017г.; XII Всероссийская конференция молодых ученых, специалистов и студентов «Новые технологии в газовой промышленности» (газ, нефть, энергетика). г. Москва, 24-27 октября 2017г. По теме работы опубликованы 2 статьи в журналах из перечня ведущих рецензируемых изданий, рекомендованных ВАК.
Объем и структура диссертации
Диссертация состоит из 4-х глав, введения и заключения, содержит 147 страниц, в том числе 97 рисунка и 5 таблиц. Список литературы включает 93 наименований.
Благодарности
Автор глубоко признателен заведующему кафедрой, профессору Рыжкову В.И., который является научным руководителем и координатором работы, а также ассистенту Данько Д.А. и ведущему инженеру Филимоненко С.В. за содействие в разработке алгоритмов. Хочу выразить искреннюю благодарность и признательность учителям и коллегам, которые помогали мне во время обучения на кафедре разведочной геофизики и компьютерных систем РГУ нефти и газа (НИР) имени И.М. Губкина. Среди них проф. Воскресенский Ю.Н., проф. Ермолкин В.И. доц. Шубин А.В. доц. Белоусов А.В., доц. Варов Е.Б., асс. Варов Ю.Е., доц. Жуков А.М, доц. Карапетов Г. А., асп. Гаркин А.С., вед.инж. Локшина Л.Б., вед.инж. Зяйнетдинова Р.М.,