Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 11
Глава 2 37
2.1 Метод прослеживания отдельного нарушения 37
2.2 Сейсмические атрибуты для структурного анализа 52
Глава 3 63
Основные выводы 78
Список опубликованных работ 80
Список использованной литературы 81
Введение к работе
В начале 21 века нефтегазовая промышленность, как нашей страны, так и всего мира стоит перед необходимостью освоения сложных и трудно извлекаемых месторождений углеводородов - находящихся в глубоководных районах океана, обладающих сложным тектоническим строением, интенсивной трещиноватостью. Это приводит к увеличению стоимости работ по введению месторождений в эксплуатацию и, соответственно, необходимости оптимального планирования всех этапов разработки с максимальным использованием доступной информации об исследуемом объекте. [10] Уже несколько десятилетий наиболее информативным методом описания свойств и структуры залегания подземных пород является сейсморазведка, и, в частности, получившая широкое применение с начала 1990-ых годов, трехмерная сейсморазведка. [4, 7, 8] Данная технология, основанная на методе отраженных волн, является наиболее развитым методом получения детальной информации о свойствах горных пород в межскважинном пространстве. Можно выделить две основных задачи, для решения которых трехмерная сейсморазведка используется наиболее интенсивного: описание структуры месторождения и определение фильтрационно-емкостных свойств (ФЕС) слагающих его пород. [14]
Описание структуры включает в себя идентификацию границ между пластами на основе характерного изменения значений акустических свойств среды и выявление поверхностей структурно-тектонических нарушений - разломов. Система разломов - нарушений сплошности горных пород вдоль некоторых поверхностей, возникающих в результате сжатия, растяжения или смещения блоков пород относительно друг друга — является важнейшим фактором, определяющим структуру месторождения и критически важным для ([5,6, 20]): Расчета проектных траекторий скважин
Геологического моделирования
Прогноза добычи
Ранее, при использовании двумерной сейсморазведки, интерпретация отражающих границ и структурных нарушений проводилась специалистами вручную. Одним из наиболее существенных недостатков ручной интерпретации является скорость выполнения работ, однако объем данных, доступных в результате двумерной сейсморазведки сравнительно невелик, вследствие чего ручная интерпретация долгое время являлась единственным используемым методом.
Повсеместное внедрение трехмерной сейсморазведки привело к резкому, на порядок, росту объема данных, доступных для анализа, что в свою очередь привело к необходимости разработки новых, автоматизированных методов интерпретации.
Автоматические методы прослеживания для отражающих границ были разработаны, внедрены и широко используются в настоящее время. [34, 38] Несколько иная ситуация сложилась в области интерпретации поверхностей структурных нарушений - для этой задачи в настоящее время не существует универсальных и внедренных в промышленное использование автоматических методов. Наиболее приоритетным методом в подавляющем большинстве случаев остается прослеживание нарушений вручную.
Такое различие можно отчасти объяснить тем, что при интерпретации отражающих границ критерий принадлежности прослеживаемому объекту может быть явно построен на основе значений сейсмических амплитуд непосредственно в рассматриваемой точке и в окружающих ее ячейках. Это возможно в силу сохранения объемной структуры сейсмического сигнала вдоль отражающей границы вследствие постоянства акустических параметров среды.
Для разломов такой критерий принадлежности построить намного сложнее, так
как поверхность нарушения является границей между двумя различными
блоками пород и, соответственно, вдоль этой границы поведение
сейсмического сигнала существенно изменяется и зависит от глубины
рассматриваемой точки, величины смещения блоков породы относительно друг
друга и акустических свойств окружающих пород. [18]
Указанные трудности отчасти объясняют отсутствие методов автоматической
интерпретации разломов. Большинство авторов в настоящее время предлагает
решение проблемы прослеживания разломов с помощью методов атрибутного
анализа и дальнейшей обработки полученных результатов. [17, 19, 23, 29, 30,
31,32,33, 44,45,46].
Под объемным сейсмическим атрибутом принято понимать некоторый
параметр сейсмического сигнала, рассчитываемый в каждой ячейке исходного
объема данных. Объемные атрибуты используются в различных целях при
анализе сейсмических данных - для фильтрации сигнала, выявления зон
неоднородности, оценки углов простирания пластов и пр.
В частности, для выявления разломных зон в последние годы предлагается
вычислять сейсмические атрибуты, основанные на оценке степени
пространственной корреляции сейсмического сигнала.
Первой опубликованной работой на эту тему является работа [37]. В
дальнейшем с 1995 по 1998 годы авторами указанного исследования было
предложено несколько модификаций исходного метода, однако все они
основаны на изначальной идее вычисления корреляции между значениями
сейсмических амплитуд параллельно некоторой поверхности.
Также среди работ, посвященных выделению структурных нарушений можно,
например, рассмотреть метод расчета локальной дисперсии, используемый в
сейсмических программных продуктах Schlumberger, а также работу [46].
Первый из указанных методов основан на вычислении в каждой точке сейсмического объема средней дисперсии амплитуд послойно в пределах фиксированного вертикального «окна» шириной L:
аг _ j.t Lii^—,-i_ ^ где ^это значение сигнала в ячейке j вертикальной
X -,-,1()2
/=(-1/2 1=1
трассы і, а н>_, система весовых коэффициентов для сглаживания значений по
вертикали.
Во второй из указанных работ предлагается несколько иной метод оценки
пространственной организации сигнала, основанный на вычислении
устойчивости вектора градиента. Предполагается, что в разломной зоне степень
устойчивости градиента значений амплитуд существенно ниже, чем в зонах, где
нарушения отсутствуют:
В некоторых работах, например, [30] для полуавтоматической интерпретации разломов предлагается использование искусственных нейронных сетей. В основе описанного метода лежит вычисление набора объемных сейсмических атрибутов и последующее обучение с их помощью многослойного персептрона. Обучающие данные представляют собой несколько сейсмических разрезов, на которых нарушения выделены вручную, а также точки вне разломов, выбранные случайно. Указанный подход оправдан, однако является лишь
нелинейным преобразованием исходных сейсмических атрибутов и не влияет на качество выделения нарушений анализируемыми атрибутами. Некоторые авторы (например, [28]) основной акцент делают на проблеме обработки сейсмического атрибута неоднородности сигнала и выделении отдельных поверхностей нарушений на его основе. Основа указанного и других подобных методов заключается в бинаризации - введении двух граничных а<Ь значений в анализируемом сейсмическом атрибуте. Точки со значениями выше b помечаются как точки разломов, в то время как точки со значениями в (а,Ь) используются для соединения участков разломов друг с другом. Помимо этого авторы предлагают ряд других методов обработки сигнала на основе методов выделения краев из теории анализа изображений, однако, аналогично упомянутому алгоритму анализа сейсмических атрибутов, указанный метод, является лишь способом анализа имеющихся сейсмических атрибутов и не решает проблемы низкого качества входных данных.
Анализ имеющихся работ в области автоматической интерпретации структурных нарушений позволяет сделать вывод о том, что, несмотря на различия между предлагаемыми методами всем им свойственны два существенных недостатка:
Высокая сложность использования и необходимость тщательной проверки и зачастую ручной переинтерпретации результатов. Все предлагаемые в настоящее время алгоритмы прослеживания разломов основаны на вычислении специальных сейсмических атрибутов, которые в свою очередь должны быть обработаны для выделения непосредственно поверхностей нарушений.
Многочисленные ложные прослеживания в зонах хаотичного сейсмического сигнала. Предлагаемые методы расчета сейсмических атрибутов в подавляющем большинстве основаны на выявлении
разломных зон как областей с низкой пространственной организацией сейсмического сигнала. Это приводит к некорректным результатам в зонах хаотичного сигнала — при зашумленности входных данных, в областях твердых пород с отсутствием слоистой структуры и пр. Следовательно, актуальным является создания новой методики автоматической интерпретации тектонических нарушений, лишенной указанных недостатков. Таким образом, основными целями данного исследования являются:
Получение надежной и стабильной методики автоматической интерпретации отдельных структурно-тектонических нарушений на основе имитации ручной интерпретации и визуального анализа данных.
Получение надежной и стабильной методики автоматизации выделения тектонических нарушений во всем объеме доступных данных.
Достижение этих целей предполагает решение следующих задач.
Формализация входных данных и исследуемых объектов.
Построение модели тектонического нарушения, необходимой для описания локального распределения значений амплитуд сейсмических волн вокруг точки, принадлежащей разломной зоне.
Формализация критериев прослеживания точек на поверхности нарушения.
Построение новой модели и метода полностью автоматического расчета степени принадлежности каждой точки сейсмического объема разломной зоне с минимальной долей ложных нарушений на основе анализа трехмерных изображений.
Методы исследования. Для решения поставленных задач используются методы интерпретации трехмерной сейсморазведки и методы визуализации
изображений трехмерной сейсмической разведки. Основой предлагаемых в данной работе алгоритмов интерпретации являются разработанные методы извлечения трехмерных изображений исследуемых объектов и имитации визуального анализа данных.
Научная новизна.
1. Получены новые методы для решения сложноформализуемой и
актуальной задачи автоматического выявления и прослеживания структурно-тектонических нарушений на основе результатов трехмерной сейсморазведки.
Формализован процесс поиска тектонических нарушений.
На основе этой формализации введены новые сейсмические атрибуты и создана автоматизированная система поиска нарушений на основе результатов трехмерной сейсморазведки.
Научная и практическая значимость работы.
Создана эффективная модель для автоматического выделения с высокой точностью тектонических нарушений без ложных прослеживаний.
Получены:
-надежная оценка углов простирания пластов
-способы прослеживания границ линзовидных включений и других
стратиграфических границ
-резкое сокращение времени интерпретации
3. Созданный программный комплекс предполагается использовать в
профессиональных программных продуктах для сейсмической
интерпретации.
Основные положения, выносимые на защиту.
1. Формализация методов автоматической интерпретации структурно
тектонических нарушений на основе имитации визуального анализа данных трехмерной сейсморазведки.
Построение линейной модели, применимой для локального распространения сейсмического сигнала в разломной зоне.
Определение формы разлома и простирания слоев пород с помощью операции вращения трехмерных изображений.
Создание системы алгоритмов, позволяющей отслеживать тектонические нарушения, а также границы линзовидных включений, оценивать углы простирания пластов.
Созданная система компьютерных программ, разработанных на базе предложенной системы алгоритмов, позволяющая в автоматическом режиме надежно и достаточно точно отслеживать тектонические нарушения.
Метод прослеживания отдельного нарушения
Предположим опять, что необходимо сравнить точки К1 и К2 с помощью образцов по пятиточечному шаблону (очевидно, что точки, также как и в предыдущем примере принадлежат одному набору). Образцы в данном случае принимают вид: ЛП(/Л,0,0) = {С2,С1,С2,С2,С2} Ло(Х2,0,0) = {С2,С2,С2,С1,С2}, Рассчитав значение подобия с помощью введенного выше определения, получим: L(K\,K2) = 2(С22 - С12) Очевидно, что даже в простом примере сравнение образцов без вращения не может служить корректной оценкой подобия между двумя точками. В трехмерном случае поверхность нарушения может изменяться не только в горизонтальном, но и в вертикальном направлении, то есть у вектора нормали к поверхности нарушения, записанного в сферических координатах п = (р, р,в) , изменяться могут обе угловые координаты. Для обеспечения инвариантности оценки подобия между точками с помощью образцов необходимо обеспечить возможность вращения шаблонов вокруг координатных осей. Так, например, в рассмотренном выше примере введем вертикальную ось К перпендикулярно плоскости рисунка. Рассчитаем в точке К2 образец с помощью пятиточечного шаблона, полученного с помощью вращения относительно начала координат вокруг вертикальной оси на 90 градусов против часовой стрелки: а функция подобия, соответственно, обратится в ноль. Таким образом, чтобы обеспечить инвариантность функции подобия между точками на основе значений сейсмических амплитуд в некоторой окрестности необходимо извлечение и оценка образцов с помощью различных шаблонов вращения. Работа с шаблонами вращения подразумевает, как отмечено выше, наличие метода пространственной интерполяции значений трехмерных сейсмических данных.
В настоящей работе для аппроксимации значений сейсмических данных между ячейками исходного объема предлагается использовать взвешенную сумму значений в ближайших ячейках: S (x,y,z) = 2ОД. . )Л ,где N = {(/„/„/:,),...,(/„./„/:,)} набор t ячеек ближайших к 1=0 точке (x,y,z). Весовые коэффициенты j. предлагается определять обратно пропорционально расстоянию или квадрату расстояния между точкой (x,y,z) и соответствующей ячейкой сейсмического объема. Количество точек для интерполяции t, является важным параметром, определяющим точность алгоритма, а также влияющим на его производительность. Введенная выше функция S (x,у,)позволяет вычислять значение входных данных с помощью интерполяции в любой точке внутри анализируемого сейсмического объема. Для простоты изложения будем далее для обозначения этой функции трех действительных аргументов использовать S(x,y,z). Рассмотренные выше примеры иллюстрируют тот факт, что отдельный образец не является полной характеристикой точки в пределах сейсмического объема. В общем случае для отражения изменений в геометрии пластов и прослеживаемых объектов такая характеристика должна состоять из набора образцов, построенных с помощью различных шаблонов вращения: Эталоном Е {К,Ф, 0,47) будем называть совокупность образцов определяемую выражением: Etfl\K ) = {K {K,(Pi,ej,y/k)):i = \..Mj = l..m = 1---1 (3) Таким образом, эталон представляет набор образцов извлеченных вокруг одного ядра К с помощью различных шаблонов вращения с общим центром вращения КО и исходным шаблоном Q. (,0,40 - массивы значений соответствующих углов вращения, n,m,l — количество значений из соответствующего интервала, использованных для определения эталона. Определим также функцию подобия L между двумя произвольными образцами с ядрами К1 и К2: В определении выше под нормой подразумевается евклидова норма L2.
Очевидно, что определенная таким образом функция L принимает значения в интервале [0,1]. Далее функцию L, введенную выше, будем называть расстоянием по образцам между точками К1 и К2. Также возможно введение меры подобия с помощью коэффициента корреляции Л -среднее значение значений в образце, у - среднеквадратичное отклонение Отметим также, что введенные выше понятия образца, эталона и расстояния по образцам можно легко обобщить на многомерный случай, то есть случай анализа одновременно нескольких массивов входных данных, например, сейсмических атрибутов, наряду с исходными сейсмическими амплитудами. Так, образец размерности t определяется выражением:
Сейсмические атрибуты для структурного анализа
Как было отмечено во введении, в настоящее время сейсмические атрибуты являются основным автоматическим механизмом получения информации о сети разломов по результатам трехмерной сейсморазведки. В основном методы расчета атрибутов основаны на определении степени пространственной корреляции значений сейсмических амплитуд, что в ряде случаев позволяет быстро идентифицировать зоны неоднородности. Однако существующим методам свойственны определенные недостатки, в частности отсутствие возможности различать тектоническое нарушение с областью хаотично распределенного сигнала (в случае включения твердых пород без выраженной слоистой структуры), а также ложные прослеживания свойственные ряду методов, в основе которых лежат определенные предположения о геометрической форме нарушения или слоев пород (подробнее см. введение). В данной работе предлагается новый метод расчета, с целью получения сейсмического атрибута, высокие значения которого соответствуют наличию тектонического нарушения, а низкие - его отсутствию. В основе метода лежит классификация областей сигнала в сейсмическом объеме на три класса: Область отсутствия нарушений Область тектонического нарушения, разломная (приразломная) зона
Область хаотичного распределения сигнала Классификацию предлагается проводить с помощью введенного аппарата анализа трехмерных изображений (образцов), так как каждая из указанных зон сейсмического сигнала обладает уникальными характеристиками изменения образцов. Примеры распределения сигнала в указанных зонах приведены на рисунке ниже. В терминах образцов можно выделить следующие специфические признаки зон: 1. Область отсутствия нарушений - существует плоскость, такая, что образцы подобны друг другу при перемещении ядра вдоль любого направления в этой плоскости. 2. Область разлома - существует лишь одно направление (далее основное направление), вдоль которого возможно подобие образцов 3. Хаотическая область - не существует направления подобия образцов Отметим, что два образца называются подобными, в случае, если расстояние по образцам между их ядрами равно нулю (или мало). В случае достаточной ширины разломной зоны с неравномерным распределением сейсмического сигнала в ней расстояние между образцами в области тектонического нарушения не будет равно нулю вдоль основного направления. Однако при ширине образца превышающей ширину разломной зоны расстояние по образцам между точками вдоль основного направления мало. Как видно, отличительные признаки зон сейсмического сигнала связаны с изменением свойств образцов, для описания которых необходимо ввести следующие определения обобщенного шаблона и, соответственно, обобщенного образца. Определим вектор обобщения Т следующим образом: Количество т точек в обобщении определяется пользователем, одно из наиболее часто используемых значений равно 9 (наименьший квадратный образец, подробнее см. ниже). Далее, обобщенный шаблон определим в соответствии с выражением: Таким образом, обобщенный шаблон включает в себя все точки, получающиеся в результате сдвига исходного шаблона 2 на векторы \fp рі р). Обобщенный образец определим следующим образом: Отметим важный факт, состоящий в том, что центр вращения для всех образцов в составе обобщенного образца сохраняется неизменным и находится в ядре образца с нулевым смещением. Ядро образца с нулевым смещением назовем центральным ядром.
При вычислении атрибута по предлагаемому алгоритму значение в каждой ячейке определяется на основании свойств обобщенного образца, центральным ядром которого является центр этой ячейки. Из определения введенных понятий видно, что их назначение - это характеристика свойств образцов в некоторой окрестности центрального ядра, причем параметры этой окрестности задаются вектором обобщения Т. Сравнение между собой образцов, составляющих обобщенный образец, позволяет получить меру принадлежности любой точки в сейсмическом объеме тому или иному классу. Вектор обобщения Т напрямую влияет на качество такого сравнения и производительность алгоритма. В силу того, что признаки принадлежности точек к областям 1 и 2 подразумевают сравнение образцов в двух взаимно перпендикулярных направлениях минимально возможным является вектор обобщения, состоящий из трех точек, например
