Анализ сейсмических атрибутов – комплексный подход при концептуальном моделировании

24.06.2018
Источник: Журнал «PROнефть»

Seismic attribute analysis: an integrated approach at conceptual modeling

УДК 550.8.072

С.В. Михайлова
Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ») 

Электронный адрес: Mikhaylova.SV@gazpromneft-ntc.ru 

Ключевые слова: концептуальная модель, анализ, сейсмический атрибут 

S.V. Mikhaylova 
Gazpromneft NTC LLC, RF, Saint-Petersburg 

The main aspects of seismic attributes analysis application at geological modeling are considered. The conceptual geological model is positioned as complex idea of geological characteristics of the field and generalizes sedimentatsionny, petrophysical and seismofacial models which creation is based on the analysis of seismic attributes. Application of different attribute analysis types allow to create the model which is a basis for creation of the integrated concept of field research and exploration. It is also possible to specify values and ranges of uncertainty of capacitor parameters of layer and the parameters characterizing quality of a deposit and to estimate field reserves. 

Keywords: conceptual model, attribute analysis, petrophysical model, seismofacial model

DOI: 10.24887/2587-7399-2018-2-31-35

Введение

При подготовке месторождения к промышленной эксплуатации требуется построение концептуальной модели, отражающей внутреннее строение изучаемых объектов. Концептуальное моделирование в свою очередь основывается на синергии анализа и интерпретации всей имеющейся на изучаемой территории геолого-геофизической и сейсмической информации с применением различных видов атрибутного анализа, который позволяет прогнозировать изменение литологии и фильтрационно-емкостных свойств (ФЕС) пород, а также оценивать запасы месторождения [1].

Концептуальная геологическая модель обобщает седиментационную, петрофизическую и сейсмофациальную модели, объединяя их в ЗD геологическую модель месторождения.

Характерной чертой атрибутного анализа является его многогранность как в выборе собственно атрибутов, так и в спектре задач, для решения которых он применяется.

Цель построения концептуальной модели – создание геологической основы для формирования интегрированной концепции поиска, разведки и разработки месторождения, уточнение значений и диапазонов неопределенностей емкостных параметров пласта и параметров, характеризующих качество залежи, а также оценка запасов месторождения.

Две группы атрибутов

Атрибутный анализ может представлять собой изучение как динамических характеристик сейсмического поля и его производных, так и атрибутов, полученных в результате различных преобразований, расчета геометрических параметров, нейронных сетей, спектрального разложения и др. [2].

К первой группе атрибутов относятся формальные параметры записи волнового поля: значения амплитуд отражающего горизонта, частоты, рассчитываемые в разных временных окнах, и их многочисленные производные, огибающие сигнала и др.

Вторая группа представляет собой атрибуты, претендующие на физическую содержательность, или группу трансформантов волнового поля: рассчитанные в инверсии акустический и сдвиговый импедансы, АVО-параметры и их производные, флюид-фактор, поглощение, смешанные кубы, рассчитанные по методу спектральной декомпозиции (RGB-кубы), и др.

Качественный и количественный прогнозы

Атрибутный анализ сейсмической записи предполагает качественные и количественные измерения кинематических и динамических параметров сейсмических волн.

Анализ динамических атрибутов, выполненный на качественном уровне, в совокупности с другими геолого-геофизическими данными позволяет выделить различные аномалии записи, которые часто незаметны на временном разрезе. Это могут быть различного вида цветокодированные зоны волнового поля, отражающие возможные элементы тектонических нарушений (по атрибутам когерентности), зоны распространения геологических тел различного генезиса и др. (рис. 1, а).

На количественном уровне прогнозируются свойства пород в межскважинном пространстве по регрессионным зависимостям, в том числе многомерным. Основными прогнозируемыми свойствами являются пористость, эффективные толщины, насыщенность. Свойства интегрируются в объемную геолого-технологическую модель месторождения, предназначенную для подсчета запасов и проектирования разработки (см. рис. 1, б).


Рис.1. Анализ сейсмических атрибутов на качественном (а) и количественном (б) уровнях

Для количественного анализа подбираются атрибуты, которые на этапе качественного анализа визуально наиболее полно отражают принципиальную модель пласта, т.е. сформированное геологическое представление о месторождении и процессах осадконакопления.

Методика проведения атрибутного анализа

Расчет динамических атрибутов и интерпретация динамических особенностей сейсмической записи выполняются с целью установления значимых связей c петрофизическими характеристиками, определенными по скважинным данным, для прогноза коллекторских свойств потенциально продуктивных объектов.

Атрибутный анализ проводится в следующей последовательности:

1) расчет кубов атрибутов;

2) расчет карт атрибутов в окне поиска;

3) анализ полученных карт на качественном уровне;

4) анализ выбранных карт атрибутов на количественном уровне.

Динамические атрибуты анализируются как на качественном уровне в совокупности с другими геолого-геофизическими материалами, так и на количественном уровне на основе статистической обработки.

Количественная оценка параметра выполняется с использованием технологии нейронных сетей поэтапно.

I этап. Вычисление множества различных сейсмических атрибутов. Для каждого атрибута, рассчитанного по пластам, вычисляется несколько карт с разными параметрами интервала усреднения (изменяются ширина интервала, положение его внутри пласта).

II. Выбор атрибутов для оценки параметра. Подбираются атрибуты, которые имеют наиболее высокий коэффициент корреляции с оцениваемым параметром или те, которые в совокупности с другими картами атрибутов дают значительное увеличение коэффициента корреляции (чаще всего это карты, визуально наиболее полно отражающие принципиальную модель пласта).



Рис. 2. Подбор временного и глубинного окон для анализа целевых объектов

Нередко существенное улучшение корреляции достигается путем разделения области моделирования на отдельные зоны, связанные с различными условиями седиментации. Исходя из толщин пласта для расчета динамических характеристик по целевым горизонтам выбираются временные окна, обеспечивающие полноценный анализ целевого интервала во временной области. Атрибуты рассчитываются как в узких окнах в пределах одного периода волны, так и в более широких временных интервалах (рис. 2).

Кубы атрибутов и карты атрибутов в окне поиска часто рассчитываются для уточнения контуров распространения геологического тела или коллектора и прогноза эффективной толщины. Рассматриваются атрибуты, которые могут выявлять наличие коллектора в цикле осадконакопления: энергетические характеристики отражений (средняя квадратическая амплитуда, огибающая сигнала, различные частотные компоненты сигнала); проводится изучение влияния палеорельефа и общей толщины цикла на наличие и толщину коллектора. Для поиска оптимального атрибута используется подбор различных временных и глубинных окон вдоль линии корреляции. Окно выбирается таким образом, чтобы наиболее детально изучить весь пласт, в первую очередь его продуктивную часть, и оптимально покрыть область коллектора по всей площади (см. рис. 2).

Анализ сейсмических атрибутов при создании моделей, составляющих концептуальную модель

Седиментационная модель. Применение анализа сейсмических атрибутов позволяет подтвердить/опровергнуть на качественном уровне концепцию осадконакопления. При определении условий осадконакопления пластов и их тектонического развития разрабатываются принципы корреляции стратиграфических границ, определяются границы фациальных зон, закономерности формирования коллекторов, прогнозируется изменение ФЕС по площади и разрезу для каждой фациальной зоны (рис. 3).


Рис. 3. Алгоритм создания концептуальной геологической модели (vp, vs – скорость соответственно продольной и поперечной волн)

Петрофизическая модель. С помощью атрибутного анализа на основе выявленной взаимосвязи петрофизических характеристик с сейсмическими данными в межскважинном пространстве интерполируются эффективные толщины и ФЕС пластов, выполняются петрофизическое обоснование прогноза литологии и выделение коллекторов.

Прогноз ФЕС по упругим свойствам пород осуществляется на основе анализа совместного распределения упругих свойств для различных литотипов и интервалов разреза, включая установление корреляционных связей между упругими параметрами среды и петрофизическими характеристиками отложений, позволяющих перейти к прогнозу параметров ФЕС (литологии, пористости, флюидонасыщенности) и эффективных толщин перспективных объектов. Анализируется влияние пористости и глинистости на акустические свойства пород с последующим моделированием влияния литологии, пористости и типа насыщения отложений на плотность, акустический AI и сдвиговый SI импедансы.

На основе статистического анализа устанавливается связь акустических параметров с петрофизическими характеристиками [3]. Создаются корреляционные матрицы для пар акустический параметр петрофизическая характеристика (см. рис. 3).

Таким образом, происходит насыщение геометрической модели пласта информацией о распределении основных геолого-физических характеристик. При этом достоверность петрофизической модели повышается, если принимается во внимание физика процессов получения сейсмических и петрофизических данных при анализе качества используемой информации и соблюдений математической корректности операций с учетом истории осадконакопления. Сейсмофациальная модель. Выделенные на этапе сейсмостратиграфического расчленения разреза комплексы изучаются с целью сейсмофациального ранжирования территории для определения их площадного распространения (см. рис. 3).

Сейсмический комплекс осадочных пород выделяется на временном сейсмическом разрезе и представляет собой последовательность залегания генетически связанных пластов. Сейсмическая фациальная единица сейсмофация, объединяет группу отражений, характеризующихся схожим набором параметров, таких как конфигурация, непрерывность, амплитуда, частота и др. Каждый параметр несет определенную информацию о геологическом облике изучаемого интервала. Конфигурация отражений тесно связана с основными характеристиками напластования, непрерывность отражений – с непрерывностью пластов, амплитуда показывает соотношение плотности и скорости, частота зависит от толщины пластов и т.д.

Карты и блоки сейсмофаций рассчитываются и классифицируются с использованием технологии нейронных сетей NNT (Neural Network Technology), основанной на применении самоорганизующейся нейронной сети для распознавания и оценки изменения формы сейсмического сигнала в изучаемом интервале разреза.

На вход подаются кубы амплитуд и различных сейсмических атрибутов. Результатом являются сейсмофациальные карты и набор модельных трасс, которые описывают разнообразие форм сигналов, отражающих неоднородность сейсмических данных и распределение установленных неоднородностей по площади в цветокодированном виде. Способом контроля процесса автоматической классификации служит расчет специальных карт и графиков.

Цель сейсмофациального анализа – подтверждение/опровержение, восстановление обстановок осадконакопления, прогноз фаций по результатам сейсморазведки и их сопоставление со скважинными данными.

Несмотря на отсутствие прямой корреляции между определенным типом рисунка волновой картины и литологическим составом пород, анализ изменяющихся характеристик отражений в совокупности с геологическими данными позволяет спрогнозировать условия осадконакопления и получить приемлемые оценки литологии.

По полученным количественным оценкам динамических и геолого-промысловых характеристик строятся прогнозные карты.

Построение прогнозных карт это итерационный процесс, в начале которого проводится статистический анализ сейсмических атрибутов с использованием способов оптимизации атрибутного прогнозирования параметров продуктивных пластов по данным 3D сейсморазведки и геофизических исследований скважин (ГИС). Оптимизация заключается в тщательном выборе положения поверхности в пределах временного интервала, соответствующего пласту, с последующей локальной  коррекцией этой поверхности в окрестностях отдельных скважин, для которых на кроссплотах обнаружены далеко отстоящие от регрессионной зависимости точки. В качестве окончательной процедуры оптимизации выполняется выбор атрибутов, которые по коэффициентам корреляции, значимости и на визуально-качественном уровне наилучшим образом соответствуют седиментационной модели. После подбора уравнения регрессии для конкретного пласта сейсмические атрибуты пересчитываются в карту прогнозного параметра с последующим расчетом карты невязок и привязкой этого параметра к значениям, полученным в скважинах.

 Заключение

Результаты анализа материалов сейсморазведки, являясь в некоторой степени абстракцией, при комплексировании с данными ГИС и керна позволяют спрогнозировать распределение параметров пласта в межскважинном пространстве с учетом закономерностей геологического развития бассейна седиментации и составляют существенную часть концептуального моделирования.

Список литературы

1. Лобусев А.В., Лобусев М.А., Назарова Л.Н. Моделирование разведки и разработки виртуального нефтегазового месторождения. – М.: Недра, 2008. – 125 с.

2.   Ампилов Ю.П. От сейсмической интерпретации к моделированию и оценке месторождений нефти и газа. – М.: Спектр, 2008. – 384 с.

3.   Дюбрул О. Использование геостатистики для включения в геологическую модель сейсмических данных. – SEG EAGE, 2002. – 296 с. 

Reference

1.   Lobusev A.V., Lobusev M.A., Nazarova L.N., Modelirovaniye razvedki i razrabotki virtual’nogo neftegazovogo mestorozhdeniya (Modeling the exploration and development of a virtual oil and gas field), Moscow: Nedra Publ., 2008, 125 p.

2.   Ampilov Yu.P., Ot seysmicheskoy interpretatsii k modelirovaniyu i otsenke mestorozhdeniy nefti i gaza (From seismic interpretation to modeling and evaluation of oil and gas fields), Moscow: Spektr Publ., 2008, 384 p.

3.   Dubrule O., Geostatistics for seismic data integration in Earth models, Tulsa, Oklahoma: Society of Exploration Geophysicist, 2003, 283 p.



Авторы статьи:  С.В. Михайлова
Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)

Источник:  Журнал «PROнефть»

Возврат к списку