Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Степень изученности проблемы 9
1.1 Возникновение метода микросейсмического мониторинга 9
1.2 Первые результаты по микросейсмическому мониторингу ГГП 10
1.3 Развитие методов обработки и интерпретации данных микросейсмического мониторинга 14
1.4 Наземные и скважинные системы наблюдений 16
1.5 Построение скоростной модели среды, оценки точности 19
1.6 Примеры использования анизотропных моделей среды 20
ГЛАВА 2. Методы решения обратной задачи микросейсмического мониторинга 23
2.1 Системы наблюдений 23
2.2 Граф обработки данных микросейсмического мониторинга .24
2.3 Характерный набор данных 26
2.4 Модель среды 26
2.5 Прямая и обратная кинематическая задача 31
2.6 Устойчивость решения обратной задачи 37
ГЛАВА 3. Восстановление параметров анизотропной среды на примере синтетических данных 39
3.1 Погрешности, возникающие вследствие использования изотропной модели среды 39
3.2 Точность инверсии в однородной анизотропной среде 45
3.3 Точность инверсии в многослойной анизотропной среде 58
3.4 Результаты инверсии зашумленных синтетических данных 64
ГЛАВА 4. Апробация на реальных данных микросейсмического мониторинга 66
4.1 Геометрия системы наблюдений и результаты предварительной обработки в изотропной модели 66
4.2 Примеры сейсмических записей, определение времен вступления волн 69
4.3 Кинематическая инверсия, параметризация модели 76
4.4 Определение положений гипоцентров и построение анизотропной скоростной модели 79
4.5 Результаты обработки реальных данных 88
Заключение 89
Литература
- Развитие методов обработки и интерпретации данных микросейсмического мониторинга
- Граф обработки данных микросейсмического мониторинга
- Точность инверсии в однородной анизотропной среде
- Примеры сейсмических записей, определение времен вступления волн
Развитие методов обработки и интерпретации данных микросейсмического мониторинга
На сегодняшний день наблюдение сейсмической активности насчитывает большую историю. Сейсмические методы чрезвычайно важны для исследования внутреннего строения Земли и активно используются при поиске и разведке месторождений полезных ископаемых. На ранних этапах развития сейсмических методов в основном фиксировались достаточно сильные землетрясения, связанные с глобальными тектоническими процессами на границах плит. С развитием методов и систем наблюдений в сейсмологии стали наблюдаться все более слабые землетрясения, связанные с локальными особенностями строения Земли, и малоглубинными процессами. Накоплены значительные знания о способах определения параметров сейсмической модели геологической среды [Пузырев, 1997; Aki and Richards, 1980].
Важной частью развития сейсмических методов явилась способность человека создавать искусственные источники сейсмической энергии, в частности, взрывы, которые по энергии значительно уступали землетрясениям, но позволили получать более детальное представление о строении локальных геологических объектов. Данное направление исторически развивалось как сейсморазведка. Методы сейсморазведки на сегодняшний день имеют ключевое значение при разведке и разработке месторождений полезных ископаемых.
Со временем, также было отмечено влияние человека на возникающую сейсмичность, а связанные с человеческой деятельностью землетрясения назвали техногенными. Наиболее ранними и сильными примерами такой сейсмичности являются плотинные землетрясения. В дальнейшем было наблюдено большое количество примеров более слабой техногенной сейсмичности, в том числе замечено, что активная разработка различных месторождений полезных ископаемых, в частности углеводородов - нефти и газа, сопровождается сейсмической эмиссией. Было показано, что она может быть связана с различными воздействиями на месторождение, в частности закачкой и добычей различных флюидов. Эта связь активно обсуждается в литературе [Segall, 1991; Maillot et al., 1999; Shapiro et al., 2002; Teanby et al., 2004; Bazan et al., 2010]. При анализе сейсмичности на газовом месторождении в Узбекистане [Плотникова и др., 1994], увеличение сейсмической активности объясняется изменением пластовых давлений в зонах резкого подъема уровня водонефтяного контакта.
Несмотря на сравнительную новизну в разработке нефтегазовых месторождений, наблюдение техногенной сейсмичности активно осуществлялось еще в 70-80х годах в регионах разработки геотермальной энергии: во время добычи и закачки флюида [Majer and McEvilly, 1979; Denlinger and Bufe, 1982; Eberhart and Oppenheimer, 1984; Pearson, 1981; Fehler, 1989].
Также техногенная сейсмичность часто наблюдается при разработке горных выработок, эти наблюдения применяются для прогноза возможных обвалов и мониторинга локального напряженного состояния среды [Еманов и др., 2009; Gibowicz and Kijko, 1994]. Предполагается, что основными причинами данной сейсмичности являются: изменение локального напряженного состояния, изменение порового или пластового давления, изменение режима внутренних перемещений флюида.
Наблюдение, описание и интерпретация очагов слабой сейсмичности в современном геофизическом сообществе часто называют микросейсмическим мониторингом. В наиболее обширном понимании микросейсмический мониторинг рассматривается в книге [Шаров и др., 2007].
Диссертационная работа автора во многом посвящена достаточно частному приложению микросейсмического мониторинга - мониторингу ГРП. Наиболее ранним примером микросейсмического мониторинга ГРП на нефтегазовом месторождении считается работа [Raleigh et al., 1976]. В этой работе использовались данные, полученные с помощью сейсмологической сети наблюдений, расположенной на дневной поверхности в районе месторождения. В работе установлено наличие сейсмичности, сопровождающей процесс разработки и ГРП, был выполнен анализ физических предпосылок этой эмиссии - естественная трещиноватость резервуара, напряженное состояние, ГРП. Сами источники эмиссии были сконцентрированы в районе известного для данной области разлома. В работе затрагиваются многие проблемы мониторинга сейсмичности резервуара, такие как точность локации микросейсмических событий, построение скоростной модели среды. Последние и на сегодняшний день являются предметом исследований и обсуждения.
Одной из первых наиболее убедительных работ по микросейсмическому мониторингу ГРП стала работа [Rutledge and Phillips, 2003]; где авторами была выполнена обработка, наблюденных с помощью скважинной системы наблюдений, данных и получены положения гипоцентров микросейсмических событий - черные точки на рисунке 1.1. Система наблюдений состояла из двух вертикальных скважин с сейсмоприемниками, расположенных вблизи области гидроразрыва. Было показано, как совокупность (далее "облако") гипоцентров микросейсмической эмиссии описывает линейно вытянутую геометрию трещин ГРП (Рисунок 1.1). Отчетлива видна разделенность облаков гипоцентров по вертикали, обусловленная несколькими, разделенными по глубине, интервалами закачки. Данные результаты были получены по результатам работ по микросейсмическому мониторингу ГРП в США, на месторождении газа Cotton-Valley, где в качестве коллектора выступал низкопроницаемый песчаник. Эта работа представляет собой один из наиболее ярких примеров возможностей микросейсмического мониторинга и является одной из наиболее цитируемых в этой области.
На месторождениях углеводородов, характеризующихся чрезвычайно малой проницаемостью, ГРП является одним из основных способов вывести добычу углеводородов на экономически эффективный уровень. Оптимальное расположение сети добывающих скважин планируется, в частности, с учетом характерной геометрии трещин ГРП для данного
Граф обработки данных микросейсмического мониторинга
В случае скважинных систем наблюдений, при микросейсмическом мониторинге ГРП в одной или нескольких скважинах, близлежащих к месту предполагаемого гидроразрыва (далее наблюдательные скважины), устанавливаются расстановки трехкомпонентных сейсмоприемников. Часто такая система наблюдений состоит из одной вертикальной наблюдательной скважины, но в последнее время все чаще используются системы наблюдений, состоящие из нескольких наблюдательных скважин, иногда они могут быть наклонными.
Под эффективной апертурой - /, в работе понимается максимальная разница в глубинах между приемниками и источниками (при этом расстановка приборов должна пересекать по глубинам интервал возникновения событий). Заметим, что расстояние і, в случае множества событий, может значительно меняться для индивидуальных событий, так как они могут возникать на разных расстояниях от наблюдательной скважины. В этом случае, можно рассматривать среднее значение ODR Таблица 2.1 — Характеристики скважинных систем наблюдений в микросейсмическом мониторинге. (применяется в работе), либо самое большое (наилучшее). Для системы наблюдений из двух наблюдательных скважин данная характеристика также является некоторым упрощением, в этом случае в работе будет использоваться d, как расстояние от самой близкой наблюдательной скважины до центра облака микросейсмических событий, по ней же рассчитывается "offset".
В таблице 2.1 приведены некоторые характерные размеры типичных скважинных систем наблюдений, используемых для микросейсмического мониторинга ГРП, и соответствующие им значения ODR.
Граф обработки данных микросейсмического мониторинга Обработка микросейсмических данных включает в себя несколько основных шагов: сначала из всей непрерывной записи выделяются сейсмограммы, содержащие записи полезных волн - "триггер файлы", производится определение времен прихода прямых Р- и S- волн, а затем выполняется локация (Рисунок 2.1).
Локация микросейсмических событий, или определение координат их гипоцентров, подразумевает использование некоторой скоростной модели среды. В практических приложениях, как правило, используются вертикально-неоднородные изотропные модели среды, предварительное определение параметров (скоростей распространения упругих волн) Выделение сейсмограмм,содержащих полезный сигнал. Построение изотропной скоростной модели по данным акустического каротажа.
Схематическое представление основных процедур стандартного и модифицированного (синим цветом) графов обработки микросейсмических данных. которых осуществляется по данным акустического каротажа. Часто такая вертикальная неоднородность представляется в виде слоисто-однородной модели среды, составленной из слоев мощностью первые десятки или сотни метров.
В процессе применения стандартного графа обработки данных микросейсмического мониторинга скоростная модель уточняется по данным от перфораций (временам прихода волн), при их наличии. Далее в фиксированной скоростной модели осуществляется локация микросейсмических событий.
В работе используется модифицированный граф обработки, в котором посредством кинематической инверсии, с использованием времен прихода продольной и двух поперечных волн от всей совокупности микросейсмических событий, определятся параметры слоистой анизотропной скоростной модели среды одновременно с локациями гипоцентров и временами возникновения микросейсмических событий. 2.3 Характерный набор данных
В работе исследуется подход, в котором среда представляется в виде слоисто-однородной анизотропной модели с горизонтальными плоскими границами. Глубины границ будут считаться известными. Также известными будут считаться координаты сейсмоприемников в наблюдательной скважине.
Используемая модель схематически представлена на рисунке 2.2. Неизвестными параметрами являются: анизотропные параметры каждого из слоев Cm (индекс [/] обозначает номер слоя), положения гипоцентров хе и времена возникновения микросейсмических событий те и перфораций тр, где е = 1,...,ІУе номер, а Л - количество событий, аналогично для перфораций р, Np. Положение гипоценров перфораций считается известным, а время возникновения (срабатывания) неизвестным. w — [с[1] хе те,р )
Для одной наблюдательной скважины хе = гипоцентр каждого события определяется в вертикальной плоскости предопределенной из поляризации продольной волны (Зц- Для двух и более наблюдательных скважин хе = (хе,уе, ze).
В работе, для общности обозначения анизотропных параметров, используется обозначение Cm, оно включает в себя томсоновские параметры [Thomsen, 1986], параметры Цванкина [Tsvankin, 1997] и тензор упругих модулей C\j. В случае триклинной (TRI) симметрии среды каждый слой описывается 21 независимым параметром, в случае более высоких
Точность инверсии в однородной анизотропной среде
Прямая задача. В основе применяемого подхода лежит описание распространения сейсмических волн в лучевом приближении. Решение прямой задачи состоит в расчете времен пробега и поляризаций сейсмических волн с помощью алгоритма двухточечного лучевого трассирования в анизотропных слоистых средах [Оболенцева и Гречка, 1989].
Для решения задачи лучевого трассирования необходимо задать полное описание модели среды. Оно состоит из вектора неизвестных параметров m = {CJ/J; хе; те} из формулы 2.6 и известных параметров ту = х5; хр; dm}, где х5 - положения сейсмоприемников, dm -глубины границ. Прямая задача состоит в расчете времен прихода прямых сейсмических волн:
Обратная задача. Для решения обратной кинематической задачи используется оптимизационная постановка, т.е. минимизируется функционал невязки между определенными и расчетными временами прихода волн: где g;;e(m) - времена прихода волн, рассчитываемые при помощи лучевого трассирования для текущей реализации модели m; t &e - определенные времена прихода. Тип волны (P—,S1 — ,S2—) обозначается как q, д— обозначает номер сейсмоприемника. Происходит суммирование по всем микросейсмическим событиям, сейсмоприемникам и всем типам волн. Одновременно в функционал невязки входит весь наблюденный объем данных tc?iae- Значение функционала нормируется на размер вектора данных N. Для упрощения формулу 2.10 можно представить в виде:
Минимизация осуществляется итеративным методом сопряженных градиентов, градиент определяется с помощью производных Фреше 2.9.
При решении обратной задачи определенное значение имеет выбор начального приближения вектора параметров модели m и ограничений, накладываемых на их изменение (минимизация выполняется с ограничениями). В работе чаще всего используется ряд случайных начальных приближений, выбираемых из разумного с физической точки зрения диапазона. Анизотропные параметры em, W 7[/і для большей части известных по образцам пород находятся в диапазоне от -0.3 до +0.5. Начальное приближение азимута оси или плоскости симметрии а?ц может выбираться случайно в диапазоне от -90 до +90. Также на недиагональные элементы C\j (і j j) накладывались ограничения удовлетворяющие условиям механической стабильности [Helbig, 1994].
Кинематическая инверсия в случае одной наблюдательной скважины выполняется в зафиксированных поляризациями вертикальных плоскостях (см. Рисунок 2.5). Последние могут быть получены из анализа годограммы Р— волны, вектор поляризации которой UVfi позволяет получить азимут колебаний частиц /Зц = arctan(Up y/Up x) (Рисунок 2.4).
Для одной наблюдательной скважины предполагается, что в окне прихода прямой продольной волны может быть выполнен поляризационный анализ, и, соответственно, для каждого сейсмоприемника определен вектор поляризации Р— волны UVfi. Для определения направления на событие из него извлекается азимутальная составляющая колебаний частиц /Зи = arctan(Up y/Up x) (см. Рисунок 2.4). При наличии двух и более наблюдательных скважин, поляризация продольной волны в обратной X
Пример годограммы P- волны и определяемого по ней азимутальной компоненты поляризации. Зеленый маркер - начало временного окна, красный - конец, шаг дискретизации - 0.25 мс. задаче не используется.
В горизонтально-слоистых изотропной и VTI средах азимут направления колебаний частиц в продольной волне совпадает с азимутом, указывающим на событие (Зц = (Зе (см. Рисунок 2.5). Наличие азимутальной анизотропии или неоднородности приводит к тому, что направление колебаний частиц в продольной волне перестает указывать на источник колебаний, и используемое равенство становится приближением (Зц (Зе-Адекватность этого приближения определяется сложностью среды, но в однородных азимутально-анизотропных средах отклонения (Зц от (Зе чаще всего малы и не превышают оценок точности поляризационного анализа [Crampin, Stephen and McGonigle, 1982; Drew, White and Wolfe, 2008; Eisner, Fischer and Rutledge, 2009]. Для простоты в работе сделано предположение, что ориентация трехкомпонентного сейсмоприемника известна, на практике она определяется посредством поляризационного анализа Р— волны от событий с известными координатами.
При использовании (Зц, каждое событие локализуется в вертикальной плоскости, азимут которой определяется из поляризационного анализа Р— волны. Следовательно локация события хе содержит две независимых компоненты re,ze вместо трех xe,ye,ze, которые будут определяться в процессе кинематической инверсии:
Для избежания путаницы, в дальнейшем, при инверсии с использованием поляризации продольной волны, координаты события re,ze будут обозначаться (е, а при чисто кинематической инверсии -хе.
В азимутально-анизотропных слоистых средах (Зц может значительно отличаться от (Зе [Grechka and Yaskevich, 2013], и наблюдение в одной скважине может приводить к большим погрешностям локации. В таких случаях рекомендуется использовать системы наблюдения с двумя и более наблюдательными скважинами, которые позволяют осуществлять локацию в рамках решения обратной кинематической задачи без использования поляризаций Р— волн (Рисунок 2.6).
Примеры сейсмических записей, определение времен вступления волн
Также как и в предыдущем случае были проведены численные эксперименты для различных длин расстановок. На рисунке 3.5 представлены два примера, иллюстрирующих точность локации в случае короткой ODR = 0.5 и длинной ODR = 2.0 расстановок сейсмоприемников. Видно, что точность локации в случае двух наблюдательных скважин намного выше (что в основном объясняется неиспользованием поляризаций в целях локации).
Восстановленные параметры Vpo,Vso,s,S однородной HTI среды в случае длинных расстановок представлены на рисунке 3.6, для случаев без и с данными от перфорации. Точность восстановления параметров анизотропии в данном случае на порядок выше, чем в случае одной наблюдательной скважины. Наличие данных от перфорации также повышает точность определения анизотропных параметров. Инверсия при отсутствии шума в данных приводит к точному определению параметров модели для HTI и других анизотропных симметрии. Так как было показано автором для слоистой TRI (самый низкий тип симметрии) среды в работе [Grechka and Yaskevich, 2013]
Дисперсия восстановленных параметров HTI среды в зависимости от ODR приведена на рисунке 3.7 и на рисунке 3.8. При длинных расстановках (ODR 1), точность восстановления анизотропных параметров однородной среды составляет первые проценты, точность определения азимута направления оси симметрии HTI среды составляет 1 — 2 и, что интересно, практически не зависит от наличия данных от перфораций (в рамках исследованных геометрий систем наблюдений).
Зависимости полученных результатов от направления оси симметрии HTI среды относительно системы наблюдений не обнаружено. Точность локации также анализируется по статистической характеристике разброса локаций (полученных в результате инверсии зашумленных данных). Дисперсия определения глубины события и X координаты представлена на Восстановленные параметры (круглые зеленые маркеры) HTI среды в случае двух наблюдательных скважин: сверху для случая без перфорации, снизу с перфорацией. Большой синий маркер "+" обозначает результат инверсии данных без шума и отвечает действительным параметрам модели. н
Стандартные отклонения восстановленных параметров в случае двух наблюдательных скважин (геометрия расположения событий представлена на рисунке 3.5): черным для случая без перфорации, синим с перфорацией. Действительные параметры среды указаны в формуле Стандартные отклонения восстановленных параметров в случае двух наблюдательных скважин (геометрия расположения событий представлена на рисунке 3.5): черным для случая без перфорации, синим с перфорацией. Для а - вертикальная ось в радианах. Q H С/} Xstd Zstd
Стандартные отклонения координат событий, черным для случая без перфорации, синим с перфорацией. 3.3 Точность инверсии в многослойной анизотропной среде
Следующим шагом в изучении влияния анизотропии и возможности восстановления параметров анизотропных сред посредством кинематической инверсии, является исследование в рамках модели слоисто-однородной анизотропной среды.
Одна наблюдательная скважина.
В случае многослойной среды, геометрия лучей становится значительно сложнее из-за их преломления на границах слоев, в таких моделях отклонения луча из вертикальной плоскости могут оказаться непредсказуемо большими. Возникает вопрос, можно ли продолжать использовать поляризацию P- волн для определения азимутальной составляющей локации. Для ответа была рассчитана лучевая схема дляP-волн от серии источников и одной вертикальной наблюдательной скважины в трехслойной анизотропной среде с горизонтальными границами (Рисунок 3.10). Каждый слой обладает HTI симметрией и ориентация оси симметрии в каждом из слоев различна (Таблица 3.2).
Видно, что лучи не лежат в значительной мере в вертикальных плоскостях, содержащих источники и линию приемников. Соответственно, поляризация P- волны в данном случае не дает информации о направлении на источник. Использование в данном примере поляризаций для определения азимута на источник привело бы к ошибкам локации порядка 200 м и более, причем эти ошибки носили бы нерегулярный характер. Таким образом, если при практических исследованиях предполагается значительная слоистая неоднородность среды, необходимо иметь более распределенную систему наблюдений из двух и более скважин, которая позволяет осуществлять локацию без использования поляризаций.
Две наблюдательные скважины.
Использование двух наблюдательных скважин позволяет осуществлять локацию без использования поляризаций. Автором было выполнено исследование возможности и устойчивости восстановления параметров слоисто однородной анизотропной среды для нескольких типов симметрии анизотропии слоев - HTI, VTI. -1300
Лучевая геометрия для серии событий и одной наблюдательной скважины в трехслойной анизотропной (HTI) среде с горизонтальными границами. Слева - вид сбоку, справа вид в плане. Слоистая HTI-HTI-HTI среда. В трехслойной модели среды (параметры указаны в таблице 3.2) для серии событий были рассчитаны времена прихода Р—, S1 — и 5 2— волн. Параметры слоев были выбраны соответствующими глинистым сланцам. Геометрия системы наблюдений представлена на рисунке 3.11. Глубины границ считались известными, рассматривалось два случая положения верхней границы, обеспечивающих мощность второго слоя 125 и 15 метров.
Было выполнено 50 реализаций инверсии для различных реализаций случайного шума в данных, начальные значения параметров анизотропии каждого из слоев выбирались так же, как и в случае однородной среды - в достаточно широком диапазоне граничных значений.
Восстановленные параметры VPQ,VSQ E,5 HTI слоев среды представлены на рисунке 3.12 и в таблице 3.2, отдельно выделены восстановленные значения є, 5 для двух разных мощностей второго слоя. Видно, что уменьшение мощности второго слоя приводит к уменьшению точности восстановления его параметров.
Для данной модели параметры слоев определяются с очень высокой точностью стандартные отклонения параметров для случая, когда второй слой мощный (125 м) не превышают 0.01 км/с для VpoiVso и 0.01 для ,,7) Для случая с маломощным вторым слоем его восстановленные параметры приведены в таблице 3.2, стандартные отклонения параметров мощных слоев остались неизменными. Даже при малой мощности второго слоя, точность определения оси симметрии составляет первые градусы, точность восстановления анизотропных параметров несколько снижается при уменьшении мощности слоя. На точность восстановления параметров анизотропии мощных слоев это фактически не влияет.
Анализ числа обусловленности матрицы собственных чисел сингулярного разложения для данной задачи также говорит о ее устойчивости для случая, когда мощность второго слоя 125 м,1од(к) = 1.77, при его мощности 15 м, 1од{к) = 3.
