Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Эффект сейсмической неупругости залежей углеводородов 11
1.1 Поглощение и дисперсия скорости — параметры неупругости среды 11
1.2 Способы оценки спектра сигнала, применяемые при анализе частотно-зависимого поглощения 15
1.3 Частотная зависимость параметра поглощения и способы его оценки 23
1.4 Механизмы поглощения упругих волн в насыщенных пористых средах и результаты лабораторных измерений 24
Глава 2. Изучение неупругих свойств среды по данным вертикального сейсмического профилирования (ВСП)... 44
2.1 Постановка задачи. Модельные исследования 45
2.2 Дисперсия скорости в неупругих средах 51
2.3 Результаты экспериментов на реальных данных 56
Глава 3. Изучение неупругих свойств среды по данным сейсморазведки 2Д и ЗД 71
3.1 Технология измерения декремента поглощения, и дисперсии скорости по наземным сейсмическим данным 71
3.2 Применение параметров неупругости среды на различных этапах поисков и разведки 77
3.3 Технология построения геологической фациальной модели, учитывающей распределение пористости, эффективной мощности и насыщения коллектора 81
Глава 4. Изучение изменений неупругих свойств среды в процессе разработки месторождений на основе 4Д сейсморазведки ... 113
4.1 Характеристика входных данных. Анализ данных ВСП 115
4.2 Разработка способа оценки вариаций поглощения по данным 4Д сейсморазведки 117
4.3 Исследования на модельных и реальных данных 124
4.4 Выводы 126
Глава 5. Неупругие эффекты среды на ультразвуковых частотах 144
5.1. Обзор способов определения поглощения по акустическим данным 151
5.2. Разработка новых способов изучения неупругости среды по данным ВАК 152
5.3. Исследования на модельных данных 172
5.4. Изучение поглощающих свойств среды по реальным данным 193
5.5. Критерий оценки качества полученных результатов 199
5.6. Выводы 207
Заключение 208
Список литературы 210
- Способы оценки спектра сигнала, применяемые при анализе частотно-зависимого поглощения
- Дисперсия скорости в неупругих средах
- Применение параметров неупругости среды на различных этапах поисков и разведки
- Разработка способа оценки вариаций поглощения по данным 4Д сейсморазведки
Введение к работе
Объектом исследований настоящей работы являются неупругие свойства насыщенных пористых сред нефтегазовых месторождений, сформированных в различных геологических условиях. В результате теоретических исследований и на большом количестве практических примеров доказывается, что насыщение пористых сред углеводородами существенным образом влияет на характеристики распространяющихся в них упругих колебаний. В таких средах, как при наземных и скважинных наблюдениях, так и при лабораторных измерениях на образцах, в широком- диапазоне частот (от сейсмических до ультразвуковых) наблюдаются аномально высокие величины частотно-зависимого поглощения и дисперсии скорости продольных и поперечных волн.
Сам факт наличия неупругих свойств у насыщенных пористых сред никогда не оспаривался^ основной вопрос - о величине их влияния на параметры волн и возможности измерения и использования этого эффекта при поисках и разведке нефтегазовых месторождений. Последние теоретические исследования в области физики горных пород [96, 97, 129, 135, 142] показали, что неоднородные многофазные среды являются причиной аномально высоких величин поглощения и дисперсии скорости колебаний, при этом в разных частотных диапазонах- доминируют различные физические механизмы. Эти выводы подтверждают и лабораторные измерения. Разработаны новые установки, позволяющие проводить измерения в широком диапазоне частот, контролируя различные факторы (степень заполнения образца флюидом, характеристики порового пространства и др.) [82, 88, 116, 125, 127].
Во многом рост интереса к данному направлению исследований связан с внедрением ведущими нефтяными компаниями систем5 сейсмического мониторинга - 4Д сейсморазведки и необходимостью решения задач контроля движения флюидов, в процессе разработки; Большое распространение на практике получили измерения широкополосным акустическим методом с монопольными^ и дипольными излучателями, с многоканальным направленным: приемом. В: последние десятилетия повышение кратности наблюдений и:. развитие технических средств в наземной сейсморазведке привело к улучшению качества регистрируемых данных. Все это/ позволяет рассматривать решение задачи? надежного- измерения параметров неупругих сред вполне обоснованной.
В' работе рассматриваются различные аспекты решения? прямой и обратной: задач: в поглощающих средах, предлагаются .технологические решения, позволяющие использовать параметры неупругости как параметры- индикаторы углеводородов:, на^: различных этапах, поисков; разведки и эксплуатации месторождении нефти- ш газа. Рассмотрены все методы сейсмоакустики: волновой: акустический каротаж, вертикальное сейсмическое профилирование, сейсморазведка 2Д, ЗД, 4Д.' Приведены многочисленные: примеры успешного решения1 производственных задач в различных геологических условиях.
Актуальность работы
Решение сейсморазведкой только задач по изучению структурных особенностей строения: среды, уже недостаточно на современном этапе. Развитие методов и систем наблюдений сейсмоакустики позволяет решать более широкий круг вопросов, связанных с прогнозом- физических свойств горных пород и определением типа флюида, насыщающего емкостное пространство. На базе существующей идеально-упругой интерпретационной модели; это сделать невозможно: Применение модели, учитывающей неупругость реальной насыщенной пористой среды, развитие новых способов обработки , и интерпретации сейсмоакустических данных на; базе такой модели, позволяет получить на более высоком качественном уровне информацию о наличии углеводородов в пласте-коллекторе.
Цель работы
Целью работы является разработка методических и технологических, средств для изучения неупругих свойств насыщенных пористых сред методами волновой акустики (ВАК), вертикального сейсмического профилирования (ВСП), сейсморазведки 2Д, ЗД, 4Д, а также методики их оптимального комплексирования с другими интерпретационными технологиями при поисках, разведке и мониторинге месторождений углеводородов.
Задачи исследований
В соответствии с поставленной целью был решен ряд задач, основными из которых являются:
Анализ известных физических моделей насыщенных пористых сред и соответствующих им механизмов затухания упругих волн для различных термобарических условий и компонентного состава флюида;
Создание способа оценки поглощающих свойств среды по данным многоволнового акустического каротажа в скважинах;
Разработка технологии изучения поглощающих свойств околоскважинной среды по данным ВСП;
Разработка технологии применения параметров-индикаторов для разведки и оконтуривания углеводородосодержащих объектов в различных геологических условиях.
Разработка комплексной технологии построения геологической фациальной модели, учитывающей распределение пористости, эффективной толщины и характера флюида, насыщающего коллектор;
6. Создание способа мониторинга разработки месторождений на основе контроля изменения частотно-зависимого поглощения сейсмических волн.
Научная новизна и личный вклад
Установлено влияние термодинамических условий и компонентного состава флюида на доминирующий механизм затухания упругих волн.
Предложен и опробован на реальных и модельных данных способ оценки параметра поглощения продольной и поперечной волны по данным многоканального акустического каротажа в скважинах.
Показана перспективность декремента поглощения поперечных волн при акустических исследованиях для комплексной интерпретации данных ГИС.
Разработана технология изучения неупругих свойств околоскважинной среды по данным ВСП. Получены достоверные определения декремента поглощения в различных геологических условиях.
На большом количестве практических примеров доказано, существование эффекта повышенного поглощения и аномальной дисперсии скорости в залежах углеводородов по данным ВСП.
Разработана комплексная технология изучения разномасштабных месторождений нефти и газа на основе комплексирования сейсмофациального анализа, оптимизационной динамической инверсии и изучения неупругости среды.
Показана эффективность применения параметров-индикаторов неупругости среды для разведки и оконтуривания углеводородосодержащих объектов в различных геологических условиях.
Предложен и опробован на реальных данных способ сейсмического мониторинга разработки месторождений на основе контроля изменения неупругих свойств залежи.
9. Показана связь декремента поглощения с величиной нефтегазонасыщения.
Все приведенные результаты обладают научной новизной и получены как лично автором, так и под его непосредственным руководством в течение последних 20 лет.
Практическая значимость исследований
Разработаны способы обработки и интерпретации сейсмоакустических данных, обеспечивающие надежное измерение параметров неупругости среды, которые используются в качестве параметров-индикаторов углеводородов на различных этапах геологических исследований.
Создана комплексная технология, позволяющая повысить эффективность геологического моделирования месторождений нефти и газа на основе совместного анализа распределения сейсмофаций, коллекторских свойств и углеводородного насыщения.
Результаты практического применения технологии прогноза углеводородов по сейсмоакустическим данным, позволили уточнить контуры уже известных нефтегазовых объектов, открыть новые залежи в различных геологических условиях на территориях: России, Казахстана, Колумбии, Саудовской Аравии, Вьетнама, Китая и шельфа Северного моря.
Защищаемые положения
1. Проведенные теоретические исследования фазового состояния и физических свойств углеводородных смесей позволили оценить влияние термодинамических условий и компонентного состава флюида на доминирующий физический механизм поглощения энергии акустических колебаний в насыщенных пористых средах.
Предложенные способы измерения декремента поглощения и дисперсии скорости методами волновой акустики, ВСП и сейсморазведки позволяют получать достоверные оценки неупругих свойств пористой среды и использовать их при поисках и разведке месторождений нефти и газа.
Разработана и опробована технология, основанная на комплексировании сейсмофациального анализа, оптимизационной динамической инверсии и изучении частотно-зависимого поглощения, позволяющая повысить качество построения геологической фациальной модели, учитывающей распределение пористости, эффективных толщин и типа флюида насыщающего коллекторы.
Разработанный способ сейсмического мониторинга месторождений позволяет контролировать движение флюида и оптимально располагать добывающие и нагнетательные скважины в процессе разработки.
Апробация.
Основные научные и практические результаты исследований докладывались и обсуждались на кафедре разведочной геофизики и компьютерных систем РГУ нефти и газа им. Губкина, а также на крупнейших международных конференциях 8ЕО (1993, 1994, 1995, 1997, 2003), ЕАвЕ (1992, 1994, 1995, 1996, 1997, 2006), «Губкинских чтениях» разных лет и других. Большое количество результатов обработки реальных данных представлено в отчетах ИПНГ РАН, РГУ нефти и газа им. И.М.Губкина, ООО «НЛП ГЕТЭК», выполненных по заказу крупнейших нефтегазовых и геофизических компаний. В диссертационной работе приводятся многочисленные примеры успешного применения параметров неупругости пористых сред при изучении углеводородонасыщения в различных геологических условиях.
Публикации
По теме диссертации опубликовано 47 научных работ, из них: 11 работ — в изданиях, рекомендованных ВАК РФ, 16 работ — в материалах международных конференций SEG и EAGE.
Автор глубоко признателен М.Б.Рапопорту, который существенно повлиял на круг научных интересов автора, за постоянное внимание и поддержку. Определяющее влияние на сложившееся научное мировоззрение автора оказали Л.И.Рапопорт и Л.Ю.Бродов. Значительная часть алгоритмических разработок была выполнена совместно с М.С.Денисовым, которого автор благодарит за сотрудничество.
Автор выражает искреннюю признательность А.К.Урупову и И.К.Кондратьеву за возможность обсуждения результатов исследований; В.Г.Мартынову, В.М.Добрынину, С.А.Серкерову за постоянное внимание к работе; Ф.С.Ульмасваю, Г.А.Шехтману, В.М.Кузнецову, А.Б.Кривицкому, А.А.Тихонову, В.Н.Черноглазову, А.В.Городнову, С.В.Добрынину за многолетнее сотрудничество, а также сотрудникам кафедр разведочной геофизики и ГИС РГУ нефти и газа имени Губкина, ООО «НЛП ГЕТЭК» за практическую помощь в реализации научных разработок.
Способы оценки спектра сигнала, применяемые при анализе частотно-зависимого поглощения
Основная проблема спектрального анализа — оценка спектра сигнала на фоне интерференционного процесса. Из непараметрических методов наиболее известны корреляционно-спектральный и кепстральный алгоритмы. Эти алгоритмы используют различные способы ослабления влияния интерференции.
Корреляционно-спектральный способ [33, 52] В данном алгоритме спектр мощности рассчитывается как косинус Фурье преобразование от функции автокорреляции (АКФ). Общее допущение для большинства технологий фильтрации в сейсморазведке заключается в том, что АКФ сигнала плавно затухает и имеет небольшую длину, а АКФ последовательности отражений сильно изрезана и имеет большую длину. Влияние слоистости может быть уменьшено накапливанием АКФ и обрезанием ее весовым окном. Строго говоря, математически некорректно использовать термин АКФ для детерминистического сигнала, так как он определен только для случайных процессов. Но мы будем использовать его для упрощения и дальше.
Кепстральный способ Г1В, 321 Кепстральный анализ наиболее эффективен для разделения гладкой и осциллирующих компонент (в нашем случае амплитудный спектр сейсмческого сигнала — гладкая функция, спектр последовательности отражений - изрезанная).
Обратное преобразование Фурье выражения (1.12) приводит в так называемую кепстральную область: Применение кепстрального преобразования для выделения спектра сигнала базируется на следующих особенностях сейсмической записи: 1. Кепстр сигнала концентрируется около нуля. Кепстр шума равномерно распределен во времени. 2. Сигнальная компонента более низкочастотная, чем шумовая компонента. 3. Сигнальная компонента практически не меняется при малых сдвигах временного окна анализа, в то же время шумовая компонента претерпевает существенные изменения. На основе вышеуказанного применяются следующие процедуры разделения сигнала и шума в кепстральной области:
Свойство 1 позволяет использовать сглаживающие окна для фильтрации; Свойство 2 позволяет использовать полосовой фильтр;
Свойство 3 позволяет накапливать кепстры, рассчитанные во временных окнах с небольшим смещением (2-4 мсек) с целью ослабления эффекта сильно меняющейся характеристики последовательности коэффициентов отражения. Схема фильтрации в кепстральном способе показана на рис. 1.1.
Параметрические методы спектрального оценивания [19, 20, 22, 23, 44] Как уже отмечалось эффект "влияния импульсной трассы" на оценки спектра мощности обычно вызывает ложное расщепление или сильную изрезанность спектральных оценок, не поддающуюся сглаживанию. Преодоление этих сложностей возможно либо- при учете статистических свойств импульсной трассы, либо при помощи привлечения некоторых дополнительных сведений о возможных свойствах искомого спектра мощности.
Описание спектра мощности при помощи вектора параметров а во многом похоже на кепстральное, а отличие заключается в том, что разложение делается в ограниченном диапазоне частот (co ci ), и для оценивания параметров используется оптимизационная процедура. В остальном алгоритм наследует все достоинства способов кепстрального сглаживания. Возможность работы в диапазоне частот снимает проблемы, которые в способе предсказывающей деконволюции и других методах параметрического спектрального анализа требуют так называемого полосового преобразования, применяемого в селективной деконволюции.
Особенно важной в излагаемом1 подходе представляется роль параметра р из формулы- (1.18). Для того, чтобы сформулировать ограничения на параметры а мы привлекаем понятие "сложности" получаемого фильтра ошибки предсказания. Известно, что "сложность" формы сигнала зависит в значительной степени от его, фазовой характеристики. Поэтому естественно ограничить длину фазового аналога предсказывающего фильтра после полосового преобразования в диапазон (ш19а 2). "Сложность" формы полночастотного сигнала w(t) можно измерять его эффективной длительностью.
Можно показать, что для фазового аналога сигнала / = р = (аг/)2 Так как у минимально - фазового сигнала фазовый спектр связан с логарифмом амплитудного спектра Гильберт - преобразованием, то осложнения амплитудного спектра, обусловленные в первую очередь влиянием импульсной трассы, сказываются на фазовой характеристике фильтра ошибки предсказания, а, следовательно, и на его временной характеристике.
Легко показать, что функционал (1.17) является выпуклым по параметрам а и его единственный минимум отыскать несложно.
Оптимизацию с учетом ограничения (1.18) предлагается производить в два этапа: 1) не принимая во внимание (1.18), находим минимум функционала (1.17) и соответствующее ему значение р ; 2) вводим ограничение на значение параметра р и корректируем полученное решение а с учетом ограничения. Для этого зададимся некоторым шагом Др и изменяя значения параметра р так, чтобы каждое последующее значение р было меньше предыдущего на величину Др, проецируем предыдущее решение а на очередной эллипсоид, описываемый выражением (1.18), и корректируем параметры а в окрестности этой проекции (то есть минимизируем (1.17) с учетом ограничения). Продолжаем такую процедуру до тех пор, пока р 0 и выбираем значение р = р, которое соответствует наименьшему из р, мало влияющих на дисперсию ошибки предсказания. Таким образом, мы одновременно находим р и значения параметров, удовлетворяющие ограничениям. Предполагается, что график J (а) как функции от р имеет максимум при р = 0, а затем быстро убывает, но после значения p pi,g убывание замедляется. Под подразумевается = (a i)2, где as K соответствует минимуму функционала (1.17) при =1 p(t) = s(t) без ограничения (1.18). Такое поведение функционала ожидается вследствие того, что коррекция узких выбросов и провалов спектра, обусловленных прежде всего влиянием импульсной трассы, не должна приводить к значительному изменению такой интегральной характеристики, как дисперсия ошибки предсказания. С другой стороны, как отмечалось, учет этих особенностей приводит к возрастанию р. Поэтому следует считать, оправданным выбор р рщ .
Итак, в описанном алгоритме объединяются идеи кепстрального сглаживания и предсказывающей деконволюции (в том числе и селективной). При этом можно сказать, что кепстральный алгоритм сформулирован в терминах предсказывающей деконволюции. Однако, если обычная предсказывающая деконволюция основана на модели авторегрессии конечного порядка, и выбор порядка модели (или, что то же самое, длины обратного фильтра) определяет гладкость предполагаемого амплитудного спектра, то в данном случае, вообще говоря, используется авторегрессионная модель бесконечного порядка, а понятию длины фильтра соответствует понятие эффективной длительности фазового аналога фильтра ошибки предсказания. Сложность модели, в свою очередь, определяется количеством членов разложения N (1.13). Тем самым имеется возможность разделить процедуры идентификации порядка модели и ограничения гладкости1 амплитудного спектра.
Дисперсия скорости в неупругих средах
В экспериментальных исследованиях, специально посвященных дисперсии упругих волн показано, что в реальных средах происходит увеличение скорости продольных волн при возрастании частоты [137, 173]. Аномальная (рост с частотой) дисперсия фазовой скорости Сф, как и частотно-зависимое поглощение «(/), является следствием неупругости линейной среды (2.2). Связь поглощения и дисперсии обусловлена тем фактом, что реальная среда должна удовлетворять принципу причинности, исключающему появление отклика системы до начала действия источника [1, 15, 34, 109; 173]. Для такой среды предположение о ее линейности приводит к связи а{/) и Сф через выражения Крамера-Кронинга [92]. Предполагая в ограниченном диапазоне частот [//г/?] линейную зависимость «(/), можно получить количественную оценку величины дисперсии скорости [2].
Дисперсия скорости по данным ВСП может измеряться на основе анализа фазовых спектров колебаний [110]. В работе [173] с целью определения дисперсии скорости в сейсмическом диапазоне частот сейсмограммы МОВ фильтруются набором узкополосных фильтров и затем прослеживаются оси синфазности на разных фильтрациях. Применение этого подхода к данным ВСП более оправдано, так как фазовое прослеживание первой падающей волны не составляет трудностей.
Рассмотрим алгоритм решения этой задачи: фильтрация волнового поля набором неперекрывающихся узкополосных фильтров с большой крутизной среза амплитудно-частотной характеристики; фазовое прослеживание главных экстремумов первой падающей волны на разных фильтрациях; сглаживание полученных годографов; редуцирование (вычитание годографа для минимального частотного диапазона из других годографов), построение годографов в единой системе координат, коррекция статических сдвигов.
Дисперсия фазовой скорости приводит к расхождению веером годографов прямой волны на разных фильтрациях. Описанный способ опробован на моделях с минимально-фазовым оператором поглощения. Расхождение годографов в диапазоне частот 10-60 Гц составило 3-5мсек на 1000м, что соответствует дисперсии скорости 0.5-1%.
Пример дисперсии скорости по данным В СП в скважине, расположенной на Арктическом шельфе, приведен на рис. 2. Слева приведены редуцированные фазовые годографы первой волны на разных фильтрациях (вычтен годограф на 10Гц). Хорошо видно веерное расхождение годографов в интервале продуктивного пласта. Годограф на более высокой частоте обгоняет годограф на более низкой частоте, то есть скорость с частотой растет. Этот результат соответствует поведению- скоростей в теоретических моделях насыщенных пористых сред. Дисперсию скорости в % легко посчитать по имеющимся годографам. Как видно из рисунка в интервале 10-40 Гц дисперсия скорости в продуктивном интервале достигает 3%.
Для измерения дисперсии скорости можно использовать анализ фазовых спектров колебаний1 [43]. Задача оценивания, разности фаз усложняется ввиду эффекта слоистости, т.е. сигнал в чистом виде не может быть выделен, так как он является интерференционным. Известно, что фазовые спектры реальных сейсмических сигналов являются достаточно гладкими по сравнению с фазовыми спектрами функций отклика слоистых сред. Предложенный [20] метод осуществляет поиск гладких решений. Это достигается при помощи разложения разности фаз интерференционных сигналов по системе гладких ортогональных базисных функций. То есть, по сути, реализуется параметрический метод спектрального оценивания, описанный в Главе 1.
Особенности метода применительно к задаче оценки дисперсии скорости заключается в следующем: на первом этапе осуществляется выравнивание амплитудных спектров сигналов при помощи нуль - фазовой деконволюции, на втором этапе осуществляется подбор чисто фазового фильтра, минимизирующего функционал, который характеризует степень подобия сигналов первой падающей волны.
Минимизация функционала осуществляется методом наискорейшего спуска. Однако такой алгоритм оценивания разности фазовых спектров имеет и свои недостатки. В, описанной выше постановке задача выделения сигнала из интерференционного фрагмента трассы является задачей обратной фильтрации, причем искомыми являются и амплитудный и фазовый спектры сигнала. Эта задача пока не имеет удовлетворительного решения даже для больших фрагментов трасс, выбираемых в качестве окна настройки. Тем более проблематична возможность ее решения для столь ограниченных фрагментов, как первые вступления. К тому же, в отличие от задачи обратной фильтрации, здесь невозможно использовать эффективные методы теории случайных процессов. Это также обусловлено ограниченностью фрагментов записи ВСП, соответствующих первым вступлениям.
В литературе по сейсморазведке наличие дисперсии скорости на низких сейсмических частотах ранее не описывалось. Лишь сравнением измерений в скважинах на сейсмических и акустических частотах удавалось заметить различия в скоростях.
В действительности нами обнаружена значительная дисперсия скорости продольных волн при анализе данных ВСП в продуктивных скважинах. Мы провели специальную обработку данных ВСП более чем в 20 скважинах, из которых 18 были продуктивными. Во всех продуктивных скважинах на глубинах залежей нефти и газа обнаружена сильная положительная (рост с частотой) дисперсия скорости величиной до 5% в диапазоне частот 10-70 Нг, которая хорошо коррелируется с интервалом повышенного поглощения. Вне продуктивных интервалов и в "пустых" скважинах наблюдался фоновый уровень дисперсии обоих знаков (до ±1%). Так как измерения скоростей были возможны при осреднении в интервале глубин не менее 80-100м, а мощности продуктивных слоев гораздо меньше, то реальная дисперсия в пласте должна быть еще сильнее.
Применение параметров неупругости среды на различных этапах поисков и разведки
Данная технология наиболее проработана и опробована. Наличие наблюдений в скважинах (ВСП) позволяет более строго связать выявляемые аномалии; с залежами. Калибровка параметров-индикаторов по результатам испытаний скважин (на; данном или аналогичном соседнем месторождении) необходима для определения порогового уровня, соответствующего контуру залежи. При этом могут быть выявлены (независимо от литологии и типа ловушки); непродуктивные участки внутри залежи, продуктивные участки вне ее (месторождения - спутники), уточнен контур.
Рассмотрим примеры решения геологических задач на основе метода изучения неупругих свойств среды в различных регионах.
1. Оценка, перспектив формаций Hanifa и Unayazah на месторождении в Саудовской; Аравии (Рис. 3.4, 3.5): Объекты исследования: нефтяная; (верхняя) и газоконденсатная (нижняя) залежи1, в карбонатах. Получен; эффект в обеих залежей. Предварительно г былис проанализированы; данные ВСП, которые подтвердили наличие аномального поглощения в сейсмическом диапазоне частот. Построены карты аномальных зон. Рекомендована точка заложения скважины: Результаты бурения подтвердились.
2. Изучение контура старого месторождения в Колумбии (Латинская Америка) (Рис. 3.6). Продуктивный горизонт — терригенные отложения формация Carbonera. Для изучения эффекта предварительно обработаны данные ВСП. Построена карта декрементов поглощения, уточнившая контуры залежи. Обнаружены два месторождения-спутника i на1- юго-западе и юге изучаемой; площади. Бурение выполнено на- юго-западном участке. Положительный прогноз подтвердился.
Изучение месторождений нефти и газа в Ставропольском и Краснодарском крае. Использован комплексный анализ параметров AVO, поглощения и дисперсии скорости. На рис. 3.7 показан график интервальной скорости, показывающий уменьшение последней в области нефтегазовой залежи. На рисунке приведены,графики дисперсии скорости, полученные в контрольных точках вне и в пределах газовой залежи. Сильная (5-7%) положительная дисперсия скорости в газовой залежи подтверждает теорию распространения волн в насыщенных пористых средах. На рис.3.8 показаны разрезы атрибутов AVO, декремента поглощения (наложенный на временной разрез) и график дисперсии скорости. Все параметры дали аномальное увеличение в области газовой залежи.
На рис. Рис. 3.9 показан разрез и карта декремента поглощения в задаче поисков! месторождений углеводородов в слабо изученных бурением районах. Сделан прогноз наличия неструктурной ловушки в предгорьях северного Кавказа. Предварительно в качестве «слепого» теста были обработаны данные по другим объектам. 8 из 9 существующих, нам, неизвестных до окончания обработки залежей были обнаружены по аномалиям поглощения.
Пример картирования небольших месторождений по данным ЗД сейсморазведки в Краснодарском крае показан на рис. 3.10. Предварительно обработаны данные ВСП. Здесь также выполнялась совместная интерпретация результатов AVO и декремента поглощения. На рис. 3.11 приведены разрезы атрибута AVO — Grad, декремента поглощения и комплексного параметра, который мы получили перемножением двух параметров с учетом знака («минус» умножить на «минус» дает «минус»). Декремент поглощения выступает в качестве низкочастотного ограничителя- перспективной, области, атрибут AVO дает необходимое разрешение по времени. При этом полученный параметр имеет надежность, чем каждый из входящих в анализ. Выявлен ряд локальных объектов. Бурение двух скважин подтвердило положительный прогноз. Третья скважина дала высокий , дебит сильно газированной (С02) воды. По-видимому, такой флюид может дать эффект поглощения» в данных геологических условиях. 4. Рассмотрим ряд примеров, полученных на морских месторождениях. На рис. 3112 хорошо видно, почему скважина; пробуренная на Вьетнамском шельфе, оказалась непродуктивной. С другой стороны мы прогнозируем наличие приразломных ловушек в; другом перспективном интервале. Влияние разломов на формирование; возможных залежей; на Каспийском шельфе хорошо-видно на рис. 3.13:. Также понятно, почему пробуренная- скважина оказалась пустой. Объектами исследования на одном из вьетнамских месторождениях«, были неструктурные залежи в; карбонатах и структурная (структура облекания гранитного выступа) в терригенньтх отложениях. Результаты исследований приведены на рисунках 3.14,3.15. Залежи в карбонатах и в терригенных отложениях не сопадают.
В большинстве случаев, удалось получить дополнительную информацию об; углеводородном потенциале; изучаемых- площадей: Полученные результаты свидетельствуют, что частотно-зависимые параметры: декремент поглощения и д исперсия скоростт могут служить важными, атрибутами при поисках и разведке месторождений углеводородов, особенно в случае неструктурных ловушек. Мы считаем доказанным, что залежи углеводородов характеризуются аномально высокими поглощающими свойствами, которые могут быть измеренными по наземным и скважинным данным при благоприятных условиях. На рисунках, 3.16 и 3.17 показаны, зависимости величины декремента поглощения от нефтенасыщенной толщины и дебита скважин. При наличии достаточного числа скважин в благоприятных условиях можно определить пороговый уровень и разделить зоны с высоким и низкиуглеводородным потенциалом.
Для использования; параметров1 неупругости в производственных целях мы предлагаем использовать следующую комплексную технологию; Решение; сейсморазведкой задач по изучению структурных особенностей; строения уже недостаточно на современном этапе. Прогноз вещественного состава и геологических свойств - давно заявленные, но так и не убедившие до конца геологов-нефтяников возможности сейсморазведки. В этом направлении наиболее; распространен атрибутный анализ, построенный на поиске эмпирических зависимостей между сейсмическими параметрами и физическими свойствами горных пород. Наш подход не отвергает, традиционные методы, мы. против формального их применения, который может дать ошибочные: результаты, не имеющие геологического смысла;
Мы предлагаем- сочетание трех независимых , сейсмических технологий,, каждая из которых основана на изучении: различных характеристик сейсмической записи: - технология . . оптимизационной сейсмической инверсии; (И-.К.Кондратьев); - технология сейсмофациального анализа по данным; сейсморазведки и сейсмогеоакустического моделирования (А.Б.Кривицкий и др.): - технология прогноза? насыщения УВ на основе изучения частотно-зависимого поглощения сейсмических волн (Рапопорт М.Б., Рыжков В.И.); Результатом исследований является построение геологической фациальной модели, учитывающей1 распределение пористости; эффективной мощности и насыщения коллектора [73, 74]. Технология оптимизационной сейсмической инверсии Основу технологии составляет прогнозирование детальной акустической модели среды по форме отраженных волн, являющейся наиболее полным обобщением так называемых параметров отражений (амплитуда, преобладающая частота, соотношение экстремумов и- т.п.). Благодаря использованию полной информации о сейсмическом1 волновом поле, способами динамической интерпретации удается достичь наибольшей детальности и точности в описании акустической модели среды.
Разработка способа оценки вариаций поглощения по данным 4Д сейсморазведки
Для- упрощения будем рассматривать набор 4Д данных как содержащий два поднабора 3Д данных, зарегистрированных в месяц х и у. Обозначим эти наборы как и 05?,Я,/), где 5 и Я - соответственно положение источника и приемника на плоскости регистрации.,
Вообще говоря, в отличие от традиционного подхода к получению оценки поглощения по сейсмической трассе, наша задача состоит в том, чтобы подчеркнуть возможные изменения поглощения внутри разрабатываемого пласта. То есть, нас интересует не декремент поглощения как функция глубины (вертикального времени), а как один параметр на каждую трассу, характеризующий то, чем отличается вся верхняя часть (выше целевого отражения) от всей нижней части (ниже целевого отражения). И такой подход подразумевает спектральное оценивание в весьма длинных окнах, что придает устойчивость таким оценкам. Теоретически для данных и отраженные волны в верхнем окне имеют одну и ту же форму сигнала. Отраженные волны в нижнем окне показывают разницу в поглощении.
Предлагается следующая блок-схема расчета параметра частотно- зависимого поглощения по набору данных 4Б сейсморазведки.
1. Определим регулярную сеть на поверхности наблюдений. Применим бинирование трасс с целью переноса реальных координат средних точек в положения узлов сети — бинов. Будем считать, что трассы, принадлежащие одному бину, имеют одинаковый параметр поглощения.
2. В пределах каждого бина выберем два окна настройки, выше и ниже отражения от кровли целевого нефтенасыщенного горизонта. По каждому из окон настройки рассчитаем амплитудные спектры каждой трассы, принадлежащей текущему бину. Применим процедуру усреднения амплитудных спектров.
3. Проделаем вышеизложенные вычисления для каждого набора трасс в пределах бина и для каждого месяца наблюдений.
4. По полученным оценкам спектра произведем вычисление амплитудного спектра импульса (предполагается не зависящим от месяца) и параметра поглощения (QX(S,R) and Qr(S,R)) для каждого набора данных.
Рассмотрим математические особенности предложенного, алгоритма оценивания. В рамках традиционной сверточной модели сейсмической трассы получим линеаризованные уравнения в области логарифмов амплитудных спектров для, данных после бинирования. Дх(ю) = 5 (са)+ /? (), Dly(w) = Sy(Gi) + Dy (со) = Sy (ю) + Ry (со) + Ру (со), где Sx(a ) - лог-амплитудный спектр импульса источника в месяце х и R (со) - спектр импульсной трассы для верхнего временного окна, Рх(ы) - оператор, описывающий эффект поглощения. Аналогичные обозначения введены для трасс месяца у. Так как рассматриваются трассы после бинирования, то нет необходимости использовать индексы координат пункта взрыва и приема S,
R (Dx(S,R,t) и Dy(S,R,t)), и они опущены с целью упрощения обозначений. Здесь Z) (со) - усредненный в пределах бина спектр трасс месяца х, полученный из верхнего окна настройки, - усредненный в пределах бина спектр трасс месяца у, полученный из верхнего окна настройки. Аналогично, D2 (со) и со) - спектры, полученные из нижних окон настройки. Нам известны только функции, входящие в левые части уравнений. В правой части стоят неизвестные. Получены 4 уравнения и 8 неизвестных, т.е. в общем случае однозначного решения не существует. Надо делать некоторые физически обоснованные предположения, которые обеспечат единственность решаемой задачи. Решение 1 (непараметрический метод, без оптимизации) Пусть слоистость не зависит от месяца наблюдений, т.е. i? (co) (со) и Rjiw) = Л (со). Тогда вычитая первое уравнение из второго и третье из четвертого, получим ( (ш) - Л») - (( ») - ZY(co)) = Рх( о) - Ру(ш) разность поглощений, стоящая в правой части выражения аппроксимируется линейной функцией, а получаемый коэффициент связан с величиной относительного поглощения.
Заметим, что здесь не потребовалось предполагать, что фрагмент импульсной трассы есть реализации белого шума (т.е. имеет равномерный амплитудный спектр), и не потребовалось тождество амплитудный спектров импульсов (со) and Sy(со).
Традиционный способ совместной обработки двух спектров (со) и 2 (со) с целью определения относительного поглощения подразумевает их раздельных статистический анализ. Иначе говоря, каждый из таких спектров рассматривается как преобразование Фурье результата свертки реализации белого шума и сигнала. Но, в силу малости выборки предположение о том, что амплитудный спектр реализации белого шума в данном окне будет равномерным (вернее - изрезанным прямоугольником) выполняется плохо.
Иначе говоря, разность сглаженных решений ) (со) и (сй) всегда будет наследовать гладкую компоненту разности реализаций импульсных трасс. Чем больше размер окна спектрального анализа, тем ближе спектр реализации импульсной трассы к равномерному, и тем слабее будет описанный эффект.
Предлагается способ улучшения статистики оценивания при помощи совместного рассмотрения двух фрагментов (со) и (со). Тем самым мы вдвое улучшается статистическая устойчивость оценивания.
В результате минимизации первого выражения получим а и ух- оценки коэффициентов разложения лог-амплитудного спектра импульса и параметр поглощения для наблюдений х. В результате минимизации второго выражения получим ауг и уу - оценки для наблюдений у.
Приведена общая схема расчетов, позволяющая получать оптимальные оценки как самих значений коэффициентов относительного поглощения для каждого набора данных, так и их разности, а все вычисления объединены в один! 4Д функционал (4.1). При сейсмическом мониторинге месторождения искомой величиной является изменение относительного коэффициента поглощения, но не его абсолютное значение.
Приведенные выше рассуждения позволяют построить алгоритм оценивания параметра относительного поглощения не только в режиме фиксированного положения окон спектрального анализа, но и в режиме скользящих окон. Использование такого варианта анализа сейсмограмм оказывается полезным при решении задачи поиска областей аномального поглощения, что особенно актуально в условиях априорной неопределенности. Оценка обладает свойством локальности, и это позволяет анализировать каждый временной интервал сейсмической? записи. Предложенные выше методы, улучшающие статистическую устойчивость оценок параметров амплитудного спектра импульса и коэффициента относительного поглощения, могут быть использованы и в этой задаче.
Может оказаться-полезным развивать модификацию алгоритма как на1 основе обобщения функционала (4.1), так и функционала (4.2). В первом случае возможно получение кубов оценок параметра поглощения по трассам сейсмограмм, каждого месяца наблюдений, во втором случае - в результате обработки могут быть получены параметры поглощения каждого последующего месяца относительно предыдущего в тождественных пространственно-временных окнах. Оба режима могут оказаться полезными при рассмотрении материалов 4Д сейсморазведки.
Выпишем модификации функционалов, для некоторого фиксированного положения скользящих окон на сейсмической трассе, при этом будем считать, что спектральные оценки с1? (со), с1п (со) и.т.д. получены из этих окон, но, для простоты обозначений, не будем вводить новый индекс, соответствующий временной зависимости спектральных функций.
