Содержание к диссертации
Введение
1. Параметризация волнового поля на основе цифрового метода регулируемого направленного приема 10
1.1. Физико-геологические основы метода РНП 10
1.2. Метод РНП на этапе цифровой обработки 13
1.2.1.Оценка параметров волн на основе цифрового суммирования РНП 17
1.2.2. Предварительный анализ параметров волнового поля и отбор полезной информации 22
1.3. Вычисление эффективных параметров волнового поля на основе взаимных наблюдений ЦМРНП
2. Исследование алгоритмов подготовки модели элективных параметров 31
2.1. Статистическая обработка параметров волн и выделение протяженных сейсмических границ 31
2.2. Погоризонтное редактирование эффективных параметров 40
2.3. Погоризонтное сглаживание эффективных параметров 45
3. Теоретические и практические основы построения модели интервальных скоростей 53
3.1. Выбор аппроксимирующей модели и способы решения обратной кинематической задачи 54
3.2. Вычисление интервальных скоростей для модели среды с негоризонтальными плоскими границами по данным ЦМРНП 57
3.3. Анализ характера накапливания ошибок при вычислении интервальных скоростей 64
3.4. Исследование практического алгоритма построения модели интервальных скоростей 69
4. Разработка комплекса програш и рациональной технологии построения сейсмической модели сред 81
4.1. Структура комплекса программ построения сейсмической модели среды 82
4.2. Технология процесса построения сейсмической модели 88
4.3. Примеры опробования комплекса ПСМ-ЦМРНП и оценка эффективности результатов 103
Заключение 127
Литература 130
- Предварительный анализ параметров волнового поля и отбор полезной информации
- Статистическая обработка параметров волн и выделение протяженных сейсмических границ
- Вычисление интервальных скоростей для модели среды с негоризонтальными плоскими границами по данным ЦМРНП
- Примеры опробования комплекса ПСМ-ЦМРНП и оценка эффективности результатов
Введение к работе
Внедрение методики многократных перекрытий и цифровой регистрации при полевых наблюдениях, а также непрерывно совершенствующаяся обработка сейсмических записей на базе современной вычислительной техники обеспечили решение широкого круга задач при поисках нефтяных, газовых и других месторождений полезных ископаемых.
Наряду с определением геометрической конфигурации сейсмогео-логических границ для выявления ловушек структурного типа все большее значение приобретает изучение вещественного состава геологических сред и поиск неструктурных ловушек. Успешное решение упомянутых задач,как это вытекает из теории и практики сейсморазведки, находится в прямой зависимости от степени изученности скоростей распространения сейсмических волн.
Как известно, наиболее достоверные сведения о скоростях можно получить по непосредственным измерениям во внутренних точках среды (скважинах, горных выработках) или на доступных объемах пород (обнажениях, образцах). В связи с тем, что на практике редко удается иметь достаточное количество таких наблюдений, первостепенное значение приобретают методы изучения скоростных характеристик среды по данным наземных сейсмических наблюдений.
Наравне с традиционными методами обработки сейсмической информации в последние годы усилиями ряда исследователей получил значительное развитие разработанный в СССР метод регулируемого направленного приема (РНП). В настоящее время осуществлен переход к применению метода на основе полностью автоматизированной цифровой обработки материалов многократных профильных наблюдений. При сохранении основных преимущественных элементов метода РНП (применение верхнечастотных фильтраций, суммирование на малых базах, обязательное получение разрезов с миграцией) предложены надежные и и предельно формализованные критерии отбора полезных волн и накапливания информации в плоскости разреза. Это фактически привело к созданию нового способа обработки, получившего название цифрового метода регулируемого направленного приема (ЦМРНП).
Практический опыт обработки показал,что ЦМРНП можно рассматривать как одно из наиболее разработанных средств параметризации волновых полей. В связи с этим важнейшим направлением развития метода является более глубокое изучение и использование получаемых параметров для решения обратных кинематических и динамических задач сейсморазведки и, в частности, для построения скоростной модели среды. Дифференциальный характер параметров ЦМРНП, а также известные преимущества способа определения эффективных скоростей по двумерным временным полям с использованием наблюдений во взаимных точках дают основание для повышения детальности и достоверности скоростной информации.
Актуальность темы определяется необходимостью исследования вопросов, связанных с построением скоростной модели (ПСМ) среды на основе высокоразрешающего метода ЦМРНП.
Цель диссертационной работы - разработка и исследование алгоритмов изучения скоростных характеристик среды в нефтегазовой сейсморазведке ЦМРНП и создание на их основе комплекса программ построения сейсмоскоростной модели среды (ПСМ-ЦМРНП) для ЭВМ-ЕС, предназначенного для обработки материалов многократных систем наблюдений. То есть, разработка методики и технологии ПСМ по данным ЦМРНП.
Задачи исследования. I. Разработка алгоритмической базы методики ПСМ: - теоретическое обоснование способа определения эффективных скоростей с использованием параметров ЦМРНП, получаемых при взаимных наблюдениях; разработка приемов повышения точности и достоверности исходных значений эффективных параметров ЦМРНП (алгоритмы подготовки и построения модели эффективных параметров); создание практического алгоритма решения обратной кинематической задачи (вычисление интервальных скоростей и восстановление истинной конфигурации сейсмических границ) по данным цифрового метода РНП (алгоритм расчета и построения пластовой модели среды).
Разработка комплекса программ построения сейсмической (сейсмо-скоростной) модели среды (ПСМ-ЦМРНП) на основе алгоритмической базы ПСМ.
Разработка рациональной технологии процесса построения сейсмической модели среды, а также способов представления данных на отдельных этапах этого процесса в удобной для пользователя форме.
Оценка эффективности предложенной методики и технологии ПСМ на основе опробования комплекса программ ПСМ-ЦМРНП на модельном и реальном сейсмическом материале. Разработка практических рекомендаций по выбору параметров обработки.
Научная новизна работы определяется тем, что впервые в рамках высокоразрешающего цифрового метода РНП разработаны методика и технология построения скоростной модели среды. На основе привлечения аппарата двумерных временных полей дано строгое обоснование способа определения эффективных скоростей по взаимным наблюдениям ЦМРНП. Это дает возможность установить однозначную связь определяемых скоростей с интервальными скоростями и параметрами среды вдоль нормальных лучей в рамках лучевой теории при решении обратной задачи. Применительно к дифференциальным параметрам ЦМРНП рассмотрена обратная кинематическая задача для модели среды с кусочно-линейной аппроксимацией криволинейных сейсмических границ и локально-однородным приближением распределения пластовых скоростей.
На основе анализа характера накапливания ошибок при послойном восстановлении строения среды разработан и исследован помехоустойчивый и технологичный алгоритм вычисления пластовых скоростей и определения истинной конфигурации сейсмогеологических границ. Разработан комплекс программ построения сейсмоскоростной модели среды (наряду со скоростными характеристиками среды анализируются и погоризонтное распределение амплитуд, которые, как известно, тесно связаны со значениями эффективных и пластовых скоростей) по данным ЦМРНП (ПСМ-ЦМРНП) и выработана рациональная технология процесса ПСМ. На материалах, полученных в различных сейсмогеологических условиях, впервые показана высокая эффективность ЦМРНП для решения задач при изучении сейсмоскоростных характеристик среды.
Защищаемые положения.
I. Разработана методика построения сейсмоскоростной модели среды, алгоритмическая база которой состоит в том, что: предложено использовать строго обоснованную в рамках двумерного временного поля формулу для определения эффективных скоростей по взаимным наблюдениям ЦМРНП; разработаны и применены на практике приемы увеличения точности и достоверности первичных определения параметров ЦМРНП, базирующиеся на статистической обработке значений эффективных параметров и на погоризонтном редактировании и сглаживании данных. На основе анализа гистограмм даны рекомендации для оценки точности определения исходных значений эффективных дифференциальных параметров; применительно к данным ЦМРНП рассмотрена обратная кинематическая задача для модели среды с кусочно-линейной аппроксимацией криволинейных сейсмических границ и локально однородным приближением распределения пластовых скоростей. На основе анализа характера накапливания ошибок при послойном восстановлении строения среды разработан помехоустойчивый и технологичный алгоритм решения обратной кинематической задачи.
На основе алгоритмической базы ПСМ разработано программное обеспечение методики ПСМ - комплекс программ построения сейсмической модели среды по данным ЦМРНП для ЭВМ-ЕС. Комплекс характеризуется широкими функциональными возможностями, быстродействием и достаточной степенью автоматизации, при которой вмешательство геофизика сведено к возможному минимуму.
Разработана рациональная технология процесса ПСМ и даны методические рекомендации для выбора значений параметров обработки как на этапе построения модели эффективных параметров, так и в дальнейшем при построении пластовой модели среды.
Эффективность разработанного комплекса алгоритмов и программ подтверждена результатами обработки модельного и полевого сейсмического материала. Сравнение результатов построения модели интервальных скоростей с данными вертикального сейсмопрофилирования показало достаточно высокую точность получаемых результатов. Так на площади Карачаганак (северный борт Прикаспийской впадины) расхождения данных ПСМ-ЦМРНП и сейсмокаротажа по пластовым скоростям составляют 1-5%. Кроме того, опробование комплекса на материалах морского профиля дало возможность выявить низкоскоростную аномалию, которая подтверждается другими независимыми данными. Полученные результаты свидетельствуют о том, что использование методики ПСМ по данным ЦМРНП, наряду с имеющимися методикамиПСМ, несомненно будет способствовать повышению геологической эффективности сейсморазведки при изучении сложнопостроенных сред.
Апробация работы. Основные положения работы докладывались на: - III Всесоюзной конференции по проблеме "Коллекторы нефти и газа на больших глубинах (г.Москва, 1983); - Московской городской научно-практической конференции молодых ученых и специалистов по проблемам освоения нефтяных и газовых месторождений Западной Сибири (г.Москва, 1983); - заседании научно-технического совета ГЭМОИ (г.Нарофоминск, 1983); - школе--семинаре по ЦМРНП (г.Геленджик, 1984); - совещании по вопросам цифровой обработки данных сейсморазведки (г.Пермь, 1982); - межвузовской конференции молодых ученых и студентов (г.Кисловодск, 1984); - постоянно действующем сейсмическом семинаре ВНЙИГеофи-зика (г.Москва, 1984); - I Республиканском школе-семинаре "Сейс-мостратиграфические исследования при поисках нефти и газа" (г.Актюбинск, 1984).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 5 научных статей; результаты исследований вошли также в научно-производственный отчет и инструкцию по использованию комплекса программ ЦМРНП для обработки сейсмических данных.
Диссертационная работа выполнена в период обучения в аспирантуре ВНИЙГеофизика под руководством проф. А.К.Урупова. Автор пользуется случаем выразить своему руководителю глубокую благодарность ученика. Автор искренне благодарит с.н.с. кафедры полевой геофизики МИНХ и ГП к.т.н. Ю.Н.Воскресенского за постоянную совместную работу, в ходе которой автором были получены многочисленные полезные советы и рекомендации. За ценные замечания в ходе выполнения работы автор благодорит проф. В.В.Знаменского. Автор также считает приятным долгом выразить уважение и благодарность Е.Б.Варову и А.Е.Сахарову за неоценимую помощь при разработке алгоритмов и программ.
Предварительный анализ параметров волнового поля и отбор полезной информации
На этом рисунке обозначают времена вступлений волн. Соответствующая схема определения параметров этих волн дана на рис.1.1, б. Реализация этой схемы на ЭВМ выглядит следующим образом. В ОЗУ резервируется массивов, соответственно числу выделенных волн. Размерность массива определяется числом перебираемых временных сдвигов. Номера сдвигов % соответствуют номерам ячеек накапливания. В соответствии с указанной схемой на каждой вызываемой трассе находятся значения амплитуд (причем соответствующих только участкам, выделенным согласно временам вступлений) и накапливаются с задержками, расчитываемыми по формуле (I.I). В результате в каждом массиве формируются вертикальные сечения суммоленты:
Затем в каждом сечении определяется максимум амплитуды, которая после нормировки на число трасс соответствует амплитуде CL выделенной волны. Значение соответствующего временного сдвига легко вычислить по номеру ячейки максимума амплитуды. Кроме того, с суммарной трассы снимаются и другие параметры (например период колебаний, отношение отрицательной амплитуды к положительной и пр.), анализ которых не входит в задачи данной работы.
Достоинством описанного подхода является то, что каждая трасса вызывается с ВЗУ всего лишь дважды в оперативную память, то есть общее количество вызовов равно 2 Р, тогда как в традиционных схемах с получением суммолент трассы вызываются МХР раз. При числе сдвигов М=30 количество обращений к ВЗУ уменьшается в 15 раз. Это определяет быстродействие алгоритма.
В заключение данного параграфа отметим возможность повышения разрешающей способности метода, которая следует из данного алгоритма. Сокращение времени на суммирование и существенная экономия оперативной памяти позволяют накапливать не одну, а несколько суммарных трасс 8s. , 5І ,..., 6 , каждая из которых соответствует области временных сдвигов, равной п -ой части заданного диапазона. В этом случае существенно повышается возможность обнаружения интерфи-рирующих волн с близкими временами, посколько удается реализовать более детальный шаг разновременного суммирования. При этом число накапливаемых суммарных трасс определяется из размеров оперативной па-памяти ЭВМ, а также из разрешающей способности разновременного суммирования. Обычно число этих трасс равно трем.
Параметризованное на основе цифрового суммирования РНП волновое поле представлено, как правило, не только полезными отражеными волнами, но и множеством регулярных и нерегулярных волн, которые не представляют разведочного интереса. Наличие таких волн-помех ставит исследователей перед необходимостью выяснить природу той или иной волны и ценности содержащейся в ней информации, прежде чем она будет использована для дальнейших целей: структурных построений, изучения кинематических и динамических характеристик волновых полей и др. Как уже отмечалось, использование эвристических приемов отбора полезной информации, свойственных ручной интерпретации данных РНП к успеху не привело.
Внедрение в практику сейсморазведки многократных симметричных систем наблюдений, а также возможность формирования встречных систем по фланговым позволили использовать в качестве основополагающего при отборе полезной части волновой информации фундаментальный в сейсморазведке принцип - принцип взаимности. Высокая эффективность для этих целей принципа взаимности была показана в работах / #3 , 2 , ? /. При симметричной расстановке каждой суммоленте РНП соответствует взаимная, и это позволяет отбирать только те волны, времена регистрации которых с некоторым практически устанавливаемым допуском удовлетворяют принципу взаимности. Кроме того, данный принцип легко формализуется и обеспечивает высокую технологичность обработки, что очень важно, поскольку число выделенных на этапе суммирования волн велико и, как показывает опыт, в среднем составляет 10000-100000 на каждый километр профиля при стандартной 12-ти кратной системе наблюдения.
Однако принципу взаимности времен удовлетворяют не только полезные отраженные волны, но также и другие волны-помехи, включая и многократно-отраженные волны. Поэтому предварительный анализ включает также и проверку волн на выполнение предложенного Б.Р.Завалишиным / 25 / критерия, базирующегося на определении, так называемого, разностного временного сдвига и использующего априорную информацию о скоростном законе. Здесь уместно отметить, что скоростные фильтры использовались в сейсморазведке и другими исследователями, в частности А.К.Уруповым и О.С.Аккуратовым при обработке параметрических диаграмм / #, &?/,
Всегда приближенно известной и обычно относительно устойчивой является скоростная характеристика. Рассмотрим возможности прогнозирования на ее основе параметров полезных волн. Временной сдвиг на каждой из взаимных баз определяется формулой / 3 /:
Статистическая обработка параметров волн и выделение протяженных сейсмических границ
Многократное определение эффективных параметров, которое осуществляется на основе взаимных наблюдений ЦМРНП, составляет базу для повышения точности и достоверности параметров волн, используемых в дальнейшем для построения сейсмической модели изучаемого геологического разреза.
Как показывает опыт обработки ЦМРНП, исходные эффективные параметры подвержены случайным и систематическим погрешностям. В соответствии с этим алгоритмы подготовительного этапа подразделяются на два вида: - алгоритмы статистической обработки, направленные на устранение случайных ошибок и - алгоритмы погоризонтного редактирования и сглаживания, основная функция которых заключается в ослаблении систематических ошибок, связанных в большинстве случаев с неоднородностью верхней части разреза.
Алгоритмы статистической обработки исходят из локальной регулярности геологических границ и соответственно образованных на этих границах отраженных волн. Следовательно, поведение волнового поля на малых (порядка базы суммирования) участках вдоль профиля можно считать устойчивыми, а наблюдаемый статистический разброс значений эффективных параметров to , 6to, OL ,Ve - объяснять случайными ошибками, которые возникают при параметризации волнового поля. Такая предпосылка служила основой и ранее предложенных алгоритмов статистической обработки /2),9,4% /, которые, в основном, были разработаны для относительно простых платформенных сейсмогеологических условий.
Алгоритм, который будет здесь рассмотрен /ЩЬ9,9р/ , базируется на предположениях о том, что сейсмическая граница на участке статистической обработки является плоской, а эффективные параметры - постоянными. Участки обработки следуют по профилю с большой степенью перекрытия (не менее ЧЬ%), что обеспечивает непрерывное определение уточненных параметров и достаточно точное кусочно-линейное приближение криволинейных границ. Б процессе статистической обработки происходит уменьшение количества конкурентноспособных вариантов и отсеивание некоторого количества исходных векторов параметров.
На подготовительной стадии определяются граничные значения пропускаемых параметров векторов, участвующих в формировании выходного вектора. Непосредственно статистическая обработка заключается в построении по исходным векторам гистограмм отдельно по каждому из параметров to , iS t0i ТУе . Ширина гистограмм определяет те окна, которые свойственны параметрам наиболее представительных и достоверных подмножеств исходных векторов на данном участке профиля. Образно говоря, подготавливается как бы система сит, позволяющая просеять исходные векторы по значениям входящих в них параметров и использовать только те из них, которые прошли через все наборы сит. Поскольку создание наборов сит на каждом из последовательно перекрывающихся участков происходит независимо, то используемый алгоритм можно назвать самонастраивающимся. Рассмотрим его подробнее.
Выбирается локальная база на профиле (до 200-300 м) 6Х. t включающая несколько наблюдений шаг получения исходных векторов по профилю. К каждой точке таких наблюдений, как отмечалось ранее, относятся несколько (до 10-12 при 24-х кратной исходной системе наб людений) синтезированных векторов: Wj (to , о to, GL, Ve) где В = 1,2,..., L - номер вектора в наборе наблюдений, относящихся к координате Xj . Для центра участка создается счетчик, имитирующий дискретный массив некоторой трассы (например, с шагом 4мс). В соответствующие ячейки этого массива заносятся единицы при попадании в них значения параметра to/ вектора. Полученную трассу, имеющую максимумы на временах, в которые проектируется наибольшее число векторов, назовем гистограммой по параметру to . На этой гистограмме выделяются области, на которые приходится наибольшее количество векторов. Для этого она экстремируется - находятся значения ее локальных максимумов и окружающих каждый максимум пары минимумов, или нулевых точек toHz , UK% t v - I 2,..., R , ограничивающих эти области. Таким образом, одна "сложная" гистограмма разбивается на более "простых" (с одним максимумом) гистограмм по to . Набор значений Ьонгу tocz имитирует первый набор сит, через которые последовательно пропускаются исходные векторы Wf - {Ще(и, 6L, а, 1/ё)}. Это позволяет исключать случайные векторы и, таким образом, подготовить первый этап отбора векторов по принципу согласованности их пересчетных параметров taf . Поэтому пары значений Іонг , toKi запоминаются. Дальнейшие операции с векторами очень похожи на описанные выше, однако они осуществляются с использованием других параметров. По отобранным в каждом из окон Іоніttom \UHZ ,шг ;...;WA, шлвекторам строятся гистограммы по параметру 6 to . Каждая гистограмма анологич-но экстремируется - находятся пары значений минимумов оЬон , 6Ь0л , ограничивающих области максимальных значений счетчика. Количество J таких простых гистограмм, для каждого значения & в алгоритме не превышает пяти. Это связано с тем, что при одном времени возможна регистрация нескольких разнонаправленных волн. Таким образом, формируется и запоминается второй набор сит, позволяющий произвести рас сортировку векторов по Значениям 6toj . Заключительный этап подготовительных операций - сортировка векторов по значениям Ve - происходит аналагично, путем построения гистограмм по прошедшим предварительный отбор по to и 6to векторам и попарного нахождения и запоминания значений минимумов гистограмм Venn » Уекп , где 1 п =Ъ . Отметим, что все эти этапы подготовки базы для окончательной сортировки векторов выполняются набором одинаковых оперций (подпрограмм)
Вычисление интервальных скоростей для модели среды с негоризонтальными плоскими границами по данным ЦМРНП
Теперь остановимся на алгоритме сопоставления векторов по профилю и выделения протяженных сейсмических границ. Такое сопоставление становится возможным в силу предварительного применения описанного выше алгоритма статистической обработки, на выходе которого точность и достоверность параметров резко повышается.
Сопоставление векторов ведется одновременно на двух уровнях --во-первых, в пределах перекрывающихся участков и, во-вторых, при переходе от участка к участку. Участок профиля представляет собой базу длиной 200-400 м, в которую входят в среднем несколько (4-Ю) наборов векторов WK , относящихся к точкам Хк на профиле. Как это ясно из предыдущего алгоритма, теперь мы имеем на каждой точке профиля с шагом дХ по одному уточненному вектору. В алгоритме сопоставления используются элементы рассмотренного выше статистического алгоритма. Однако, если на этапе статистической обработки отбор векторов происходит на каждом участке независимо, то в рассматриваемом алгоритме предусмотрен переход от участка к участку по мере выделения одной границы, а также возврат к началу профиля при переходе к выделению следующей.
Рассмотрим алгоритм сопоставления на примере выделения одной границы. На одной из баз, являющейся начальной для этой границы, осуществляется построение гистограмм по параметру to и выделяется первое временное окно. По векторам, входящим в это окно, строится сперва гистограмма по 6to , а затем по амплитуде CL и по скорости Ve . Процесс построения гистограмм аналогичен таковому в рассмотренном выше алгоритме статистической обработки, с тем отличием, что на гистограммах по 6to , CL ж Ve отбирается только по одному окну, являющемуся наиболее представительным, то есть с максимальным числом прошедших через него векторов. Это ограничение является разумным в связи с устойчивостью параметров входных векторов. Векторы, прошедшие отбор по всем четырем параметрам, маркируются для того, чтобы войти в массив границы и быть использованными для составления гистограмм по следующей базе, значительно перекрывающейся с первой.
Для следующей базы по параметрам to маркированных векторов строится гистограмма, которая должна быть узкой и с одним максимумом. По векторам, пропущенным через временное окно, определяемое этой гистограммой, строится гистограмма по 6to , Затем вошедшие в окно по &to векторы используются последовательно для определения окон по # и Ve . Прошедшие все отборы новые векторы маркируются база сдвигается, и обработка вдоль границы продолжается до тех пор, пока координата последней маркированной волны больше начальной координаты новой базы.
В процессе накапливания маркированных векторов в массив границы осуществляется проверка длины границы. Если граница не превышает минимально заданной длины, то она отбрасывается. Все выделенные границы помечаются номерами в соответствии с порядком их формирования, и причем каждой границе присваивается процент надежности, определяемый как среднее значение коэффициентов надежности Р векторов, входящих в эту границу.
В большинстве случаев значения эффективных параметров, выделенных вдоль отдельных сейсмических границ, подвержены искажениям, которые являются следствием ряда причин. Среди этих причин в первую очередь следует отметить несоответствие реальной среды той эквивалентной теоретической модели (однородность покрывающей толщи), в рамках которой оцениваются эффективные параметры; более того, это соответствие носит нерегулярный характер вдоль сейсмического профиля. Искажающими факторами могут быть: - неоднородность верхней части разреза, неидентичность условий возбуждения и приема при сейсмопрофили-ровании, а также трудности точной коррекции статических поправок и др.
Разнообразие этих факторов и сложная природа связей между искажениями и порождающими их сейсмогеологическими причинами не позволяют точно учитывать и исключать эти искажения. Поэтому на практике прибегают к процедурам редактирования и сглаживания исходных данных вдоль сейсмических границ 1 И,Ы,9&1.
Процедура редактирования направлена на выявление и устранение заведомо ложных значений, имеющих "случайный" (резко отклоняющийся) характер распределения вдоль границы. Ясно, что несколько или даже одно резко отклоняющееся значение может повысить уровень шума и привести к существенному искажению истинного поведения параметров на стадии сглаживания. К сожалению, трудно определить точно, какие данные следует считать неправдоподобными. Общих процедур автоматического удаления таких данных, пригодных для любых сейсмогеологиче-ских ситуаций, не имеются. Единственной идеей, объединяющей такого рода алгоритмы является то, что предполагается "плавное" изменение полезных и "резкое" - неправдоподобных значений вдоль границы. Значительная нерегулярность случайных ошибок приводит к естественной статистической технике редактирования.
В качестве такой процедуры нами используется известный алгоритм редактирования неправдоподобных значений "Тьюки 53 X" /55 /. Основная идея этого алгоритма состоит в том, чтобы получить оценку гладкой высокочастотной составляющей погоризонтного распределения параметров (тренда), которую затем вычитывают из данных; дело в том, что после удаления тренда выделить неправдоподобные значения гораздо легче.
Примеры опробования комплекса ПСМ-ЦМРНП и оценка эффективности результатов
Стремление к более точному и полному описанию реальных геологических сред привело к введению в сейсморазведке слоистых моделей. Известно, что в большей части основных нефтегазовых провинций в разрезе осадочного чехла выделяются крупные литологические комплексы, резко различающиеся по своим структурным и скоростным характеристикам. Это - терригенные, гидрохимические и карбонатные комплексы, выделяемые в разрезах Русской платформы, Волго-Уральской нефтегазоносной провинции, Прикаспийской впадины и других районов. По этим причинам слоистые модели сред нашли в сейсморазведке наибольшее применение при решении обратных кинематических задач.
К настоящему времени наметились два принципиально различающихся подхода к решению задачи определения интервальных скоростей и геометрии отражающих границ (при локально-слоистой однородности изучаемой среды) по параметрам наблюденного на поверхности волнового поля.
Первый подход базируется на использовании взаимосвязи интервальных и предельных эффективных скоростей для нормального луча, возвращающегося в источник (А.Н.Левин 1975 /3d /, А.К.Урупов с О.С.Акку-ратовым 1975 / && /, С.В.Гольдин с В.СЛерняком 1976 / /, В.И.Мешбей с З.Н.Лозинским 1978 / / /). При этом сначала определяют предельные эффективные скорости по значениям Von t а затем интервальные скорости и строение среды вдоль нормального луча. В рамках данного подхода предложены различные алгоритмы, в том числе и такие,в которых вычисление интервальных скоростей базируется на итеративной процедуре (Г.Н.Гогоненков, И.Ф.Борейко 1975 / /; В.М.Глогов-ский, Г.Н.Гогоненков 1978 11 / /);при этом за начальное приближение предельной скорости принимается 1/огг ; здесь исключается необходимость непосредственного пересчета Von в предельные эффективные скорости. Однако, как отмечают сами авторы / /, возможны ситуации, когда итерационный процесс расходится.
Второй подход, который практически одновременно предложен А.К. Уруповым, А.В.Невинным / /7 / и В.М.Глоговским, В.И.Мешбеем идр. / 69 I , основан на использовании кажущихся скоростей и времен во взаимных точках. Одна из реализованных на практике методик этого подхода заключается в следующем / &9j 9 Я /.По данным МОГТ ( "и to ) рассчитываются годографы общего пункта приема (ОПП) и общего пункта взрыва (ОПВ). Затем численными методами дифференцирования определяются кажущиеся скорости и углы выхода соответствующих лучей во взаимных точках. Это повторяется на всех точках годографов ОПВ, ОПП, являющихся взаимными. Далее по кажущимся скоростям и взаимным временам восстанавливают среду последовательно от слоя к слою, причем при вычислении характеристик I -го слоя используются параметры предыдущих (1-і) пластов. Преимуществом данного подхода следует считать исключение необходимости информации об эффективных, тем более о предельных эффективных скоростях. В то же время, здесь приходится сталкиваться с неоднозначностью при определении интервальной скорости в очередном слое. Это связано с решением алгебраического уравнения 4-ой степени относительно неизвестного значения скорости. Естественно, что при этом не все четыре корня уравнения обязаны быть вещественными и (даже в случае вещественности) иметь физический смысл. В общем случае единственность имеет место только тогда, когда решение ищется в достаточно малой окрестности истинного значения интервальной скорости IH,WI Это обстоятельство приводит к необходимости привлечения дополнительной априорной информации. Что касается первого подхода (использование нормальных лучей), то он позволяет найти однозначное решение обратной задачи. При этом не вызывает сомнений более высокая технологичность и устойчивость вычислительного процесса при трассировании нормальных лучей, чем при трассировании взаимных. По-видимому, этими причинами объясняется наиболее широкое применение способа нормальных лучей в современных комплексах прог . рамм изучения скоростных характеристик I &,&о, &?, to, Щ&9 /,
В данной работе, при решении обратной кинематической задачи, нами использован первый подход. Это связано не только с указанными выше причинами, но и с особенностями методики современного цифрового метода РНП, где, как это было показано ранее, построение глубинных разрезов ЦМРНП, алгоритмы статистической обработки и погоризонт-ного анализа базируются на использовании времен и временных сдвигов нормальных к границе сейсмических лучей. Добавим также, что это обстоятельство повышает технологичность обработки при изучении интервальных скоростей.
При разработке практического алгоритма вычисления интервальных скоростей и восстановления конфигурации отражающих сейсмических границ (то есть при решении обратной задачи) нами принята модель среды с кусочно-линейной аппроксимацией криволинейных границ и локально-од нородным приближением распределения пластовых скоростей. Сначала рас сматривается более простая модель среды с плоскими негоризонтальны-миграницами и постоянными интервальными скоростями в ограниченной области разреза, где локализованы нормальные лучи, выходящие в одну точку на поверхности наблюдения. Такая модель позволяет выявить некоторые особенности, связанные с точностью и устойчивостью вычисления интервальных скоростей, учет которых при разработке практического алгоритма приводит к повышению геологической эффективности разрабатываемого комплекса алгоритмов и программ построения скоростной модели. Кроме того, анализ такой упрощенной модели показывает достаточность данных ЦМРНП для решения обратной задачи.
Похожие диссертации на Разработка методики построения скоростной модели среды при сейсморазведке цифровым методом РНП
