support@oilman.by

PROнефть: Спектральная инверсия – перспективный инструмент ускорения проекта (статья)

В.А. Фагерева, П.П. Емельянов, А.В. Буторин, Ф.В. Краснов, Р.А. Ошмарин
Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)
Электронный адрес: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.
Ключевые слова: спектральная декомпозиция, спектральная инверсия, OMP, Lasso, Восточная Сибирь, синхронная инверсия, коэффициенты отражения
В статье раскрыты возможности применения результатов спектральной инверсии на примере месторождения Восточной Сибири и показаны преимущества данного подхода перед стандартными методами.
SPECTRAL INVERSION IS A PROMISING TOOL TO ACCELERATE THE PROJECT
PRONEFT». Professional’no o nefti, 2020, no. 4 (18), pp. 46-50
V.A. Fagereva, P.P. Emelianov, A.V. Butorin, F.V. Krasnov, R.A. Oshmarin
Gazpromneft NTC LLC, RF, Saint-Petersburg 
E-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.
Keywords: spectral decomposition, spectral inversion, OMP, Lasso, East Siberia, synchronous inversion, reflection coefficients
This article reveals the possibilities of applying the results of spectral inversion on the example of a field in Eastern Siberia and shows the advantages of this approach over standard methods.
DOI:  10.7868/S2587739920040060
ВВЕДЕНИЕ
Комплексирование сейсмических и скважинных данных при построении геологической модели является важной необходимостью, с точки зрения получения качественного инструмента для проработки различных технических решений. В большинстве случаев для построения геологической модели используют сейсмическую инверсию в качестве тренда. Расчет качественной сейсмической инверсии – весьма трудоемкий и ресурсозатратный процесс, а с учетом тенденции к ускорению проектов ГРР и оперативной выдаче точек под бурение (как фактор дополнительной ценности в условиях зависимости от сезона при выполнении полевых работ) возникает потребность в методике построения инверсии, которая по качеству не уступала бы стандартным методам, но при этом выполнялась за более короткий промежуток времени. В данной работе рассмотрена методика восстановления акустического импеданса, основанная на спектральной инверсии волнового поля с учетом низкочастотной модели, и ее дальнейшее использование при построении геологической модели. С целью подтверждения применимости алгоритма получения акустического импеданса выполнено тестирование на двух месторождениях Восточной Сибири и Западной Сибири, в рамках которого проведено сравнение точности восстановления свойств при помощи стандартного и предлагаемого подходов. Конечным продуктом исследования стала геологическая модель, которая была построена с использованием в качестве тренда акустического импеданса, восстановленного с использованием результатов спектральной инверсии.
ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ МЕТОДЫ И ТЕХНОЛОГИИ
Подробное описание теоретической основы методов спектральной инверсии дано в работе [1]. Врамках спектральной инверсии вводится понятие мульти-вейвлетной сверточной модели: 

 
Индекс  k соответствует определенному вейвлету w(t, k) из заданной библиотеки D, которому отвечает конкретная трасса коэффициентов отражения (r(t, k)). Таким образом, сейсмическая трасса может быть описана сочетанием множества вейвлетов, каждому из которых соответствует вейвлет-зависимая трасса коэффициентов отражения. Представленная сверточная модель может быть выражена в матричной форме, где D– матрица вейвлетов (библиотека вейвлетов), m – матрица соответствующих вейвлет-зависимых коэффициентов отражения, n – аддитивный шум:

Решение поставленной задачи выполняется с использованием метода наименьших квадратов:

Для решения задачи создания словаря (D) вейвлетов и поиска коэффициентов отражения (m) в рамках оптимизационной задачи (1) были использованы «жадные алгоритмы» поиска на основе Matching Pursuit. Основные новшества авторов заключаются в следующем: 1. Настройка на волновое поле выполняется для всего куба с помощью выбора определенного промежутка времени для исследования – диапазона. Диапазон для каждой трассы может быть определен на основании свойств поля или задан с помощью отражающих горизонтов (ОГ). При задании с помощью ОГ может быть два варианта: диапазон между двумя ОГ (кровля, подошва), диапазон в окрестности одного ОГ. Окрестность ОГ может быть задана двумя способами по времени (отступ вниз и вверх на определенное dT) и по энергии (сумма амплитуд окрестности постоянна и равна dA, а размер отступа dT вариативен для каждой трассы). 2. Для каждой трассы в определенном на основании поля диапазоне строится свой словарь вейвлетов для разложения: словарь отражает только вейвлеты в диапазоне (для остальной части трассы коэффициенты разложения не вычисляются), частоты, на которых строится словарь, выделяются на основании быстрого преобразования Фурье. 
Таким образом, алгоритм спектральной инверсии сводится к задаче аппроксимации входной сейсмической трассы набором вейвлетов из определенной библиотеки, при этом каждая трасса деконволюируется с помощью жадного алгоритма со своими отдельными параметрами, которые вычисляются на основании ее анализа. Наличие отдельных вейвлетов позволяет вычислить для каждого из них частотно-временной спектр с использованием преобразования Вигнера–Виля. Суммирование спектров аппроксимирующих вейвлетов позволяет получить результирующий частотно-временной спектр входной трассы. Для понимания возможных путей практического использования получаемой в результате спектральной инверсии информации в рамках геологической интерпретации необходимо рассмотреть, какие именно данные являются итоговыми для данного алгоритма.
Исходя из алгоритма спектральной инверсии, описанного ранее, основной задачей является аппроксимация входной трассы серией коэффициентов, отвечающих вейвлетам из заданного словаря. Таким образом, в качестве результата могут быть рассмотрены два массива данных – коэффициенты аппроксимации и частотно-временной спектр для каждой входной трассы. В данной работе рассмотрим возможность применения коэффициентов аппроксимации. Наиболее простым является формирование кубов коэффициентов аппроксимации как по отдельным частотам, так и суммарно по всем вейвлетам словаря. В случае использования разночастотных вейвлетов подобное представление может быть ассоциировано с «псевдокоэффициентами отражения». Интегрирование трассы псевдо-коэффициентов по времени позволяет получить относительный акустический импеданс. Восстановление абсолютных значений акустического импеданса достигается добавлением низкочастотной фоновой модели, полученной из скважинных данных.
РАССМОТРЕНА МЕТОДИКА ВОССТАНОВЛЕНИЯ АКУСТИЧЕСКОГО ИМПЕДАНСА, ОСНОВАННАЯ НА СПЕКТРАЛЬНОЙ ИНВЕРСИИ ВОЛНОВОГО ПОЛЯ С УЧЕТОМ НИЗКОЧАСТОТНОЙ МОДЕЛИ, И ЕЕ ДАЛЬНЕЙШЕЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПРИ ПОСТРОЕНИИ ГЕОЛОГИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ.
РЕЗУЛЬТАТЫ
Тестирование алгоритма спектральной инверсии выполнено на двух проектах компании «Газпром нефть». Сначала для проверки корректности работы алгоритмов спектральной инверсии был выполнен расчет акустического импеданса на проекте в Восточной Сибири, характеризующемся сложным геологическим строением. При восстановлении импеданса использовалась низкочастотная модель, с которой рассчитывалась стандартная акустическая инверсия, основанная на алгоритме редких импульсов. Для определения качества предлагаемого подхода трассы акустического импеданса, полученные из алгоритма стандартной и спектральной инверсии, сравнивались с данными ГИС по скважинам. В качестве критерия контроля качества выступал коэффициент корреляции между данными ГИС и соответствующей прогнозной трассой акустического импеданса (рис. 1). В результате выполненной оценки установлено, что прогнозный импеданс, полученный по результатам спектральной инверсии, характеризуется более высокой сходимостью с данными ГИС, при этом дисперсия отклонения

от тренда уменьшается. Для оценки устойчивости решения подобное сравнение было выполнено по всем 20 скважинам, расположенным в пределах полученного куба акустического импеданса (рис. 1), в 90% скважин коэффициент корреляции между прогнозными и измеренными значениями оказывается выше. Можно предположить, что, используя ансамбль импульсов, нам удается получить псевдо-коэффициенты отражения, более приближенные к истинным, чем при варианте использования одного импульса. Хорошая степень восстановления импеданса позволяет получить более достоверный прогноз эффективных толщин. Нами проанализирована зависимость эффективных толщин основного

продуктивного горизонта от средних значений импеданса в пласте. В итоге получено, что по результатам спектральной инверсии коэффициент корреляции с эффективными толщинами выше, чем по результатам стандартной инверсии, где связь импеданса с прогнозным параметром отсутствует. На проектах Восточной Сибири, ввиду сложных сейсмогеологических условий, обычно для геологического прогноза используют стохастическую инверсию, так как по результатам детерминистических расчетов не удается получить достоверный прогноз. По результатам спектральной инверсии удалось получить статистически достоверный прогноз, который в дальнейшем можно будет еще улучшить с получением куба Vp/Vs(рис. 2).

После получения положительных результатов спектральной инверсии на проекте в Восточной Сибири было решено протестировать алгоритм в других сейсмогеологических условиях, на месторождениях углеводородов в Западной Сибири. Контроль качества спектральной инверсии выполнялся по аналогичной методике – сопоставлением в точках скважин прогнозных значений акустического импеданса и полученных по материалам ГИС. Анализ коэффициентов корреляции между прогнозными и измеренными значениями показал лучшее восстановление упругой среды по результатам спектральной инверсии по сравнению со стандартной акустической инверсией. По кубу акустического импеданса, полученному по результатам спектральной инверсии, в интервале целевого пласта АС-9 отмечались зоны сокращения мощности области пониженных значений импеданса, предположительно связанные с сокращением эффективных толщин. Бурение наклонно-направленной скважины 1000 подтвердило это предположение. Таким образом, полученный куб акустического импеданса имеет высокую прогностическую способность не только по площади, но и по вертикали и может быть использован не только как прогноз 2D (карта), но и как 3D-тренд при построении геологической модели (рис. 3). При анализе результатов петроупругого моделирования в интервале целевого пласта была выявлена зависимость акустический импеданс– пористость. Установленная зависимость по ГИС сохраняется по результатам спектральной инверсии (Ccor = 0,875). По данной зависимости куб акустического импеданса был пересчитан в куб пористости и использовался при построении геологической модели как жесткий 3D-тренд (рис. 3). На основе геологической модели построена ГДМ пласта, которая легко и без проблем адаптируется на новые скважины. Асама геологическая модель подтверждается бурением. Таким образом, на двух пилотных проектах получен устойчивый результат, показывающий соизмеримое или даже более точное восстановление акустического импеданса с использованием предлагаемой технологии инверсии по сравнению со стандартным алгоритмом. Это свидетельствует о применимости спектральной инверсии для решения задачи восстановления акустической жесткости разреза. Стоит отметить, что в данный момент алгоритм тестируется на объектах Панонского бассейна, где также показывает положительный результат. Куб псевдо-коэффициентов упрощает привязку скважин с получением более стабильного импульса, чем из исходной сейсмики, а на акустической инверсии можно уточнить положение газовых залежей. Входе анализа установлено высокое качество полученного результата, но немаловажную роль играет и время расчета инверсии, которое в случае спектральной инверсии в 5–10 раз меньше по сравнению со стандартными подходами.
ВЫВОДЫ 
1. Разработан и апробирован новый подход к восстановлению акустического импеданса.
2. Новый подход основан на применении технологии спектральной инверсии и комплексировании со скважинными данными.
3. Применение новой методики для построения акустического импеданса показало устойчивый положительный результат по итогам сравнения со стандартным подходом. Учитывая быстроту и качественный конечный результат, развитие и использование алгоритмов спектральной инверсии при построении геологической модели на других месторождениях является перспективным. Дальнейшие направления работ связаны с тестированием на других объектах для выявления ограничения метода. Развитие самой методики заключается в разработке алгоритма получения не только акустического импеданса, но и других упругих параметров для получения количественного прогноза.
Список литературы
1. Буторин А.В., Краснов Ф.В. Сравнительный анализ методов спектральной инверсии на примере модельных трасс // Геофизика. – 2016. – № 4. – С. 42–47.
 
2. Луковенкова О.О. Сравнение методов разреженной аппроксимации на примере сигналов геоакустической эмиссии // Вестник КРАУНЦ. Физ.-мат. науки. – 2014. – № 2(9). – C. 59–67.
 
3. Ягола А.Г. Обратные задачи и методы их решения. Приложения к геофизике / А.Г. Ягола, Ван Янфей, И.Э. Степанова, В.Н. Титаренко. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2014. – 216 с.
 
4. Castagna J.P., Sun S., Siegfried R.W. Instantaneous spectral analysis: Detection of low frequency shadows associated with hydrocarbons // The Leading Edge. – 2003. – V. 22. – P. 120–127.
 
5. John P. Castagna, Shengjie Sun, Comparison of spectral decomposition methods, first break volume 24, March 2006.
 
6. Chakraborty A., Okaya D. Frequency-time decomposition of seismic data using wavelet based methods // Geophysics. – 1995. – V. 60. – P. 1906–1916.
 
7. Cohen L. Time frequency analysis. – Prentice Hall PTR, 1995.
 
8. Giroldi L., Alegria F. Using spectral decomposition to identify and characterize glacial valleys and fluvial channels within the Carboniferous section in Bolivia // The Leading Edge. – 2005. – V. 24. – P. 1152–1159.
 
9. Liu J., Marfurt K. Instantaneous spectral attributes to detect channels // Geophysics. – 2007. – V. 72. – P. P23–P31.
 
10. Mallat S., Zhang Z. Matching pursuit with time-frequency dictionaries // Technical Report 619. IEEE Transactions in Signal Processing. – 1992. – V. 41. – P. 3397–3415.
 
References
1. Butorin A.V., Krasnov F.V. Benchmarking of spectral inversion methods exemplified by model traces. Geofizika [Russian geophysics]. 2016, no. 4. pp. 42–47. (In Russ.)
 
2. Lukovenkova O.O. Comparing the methods of thin approximation exemplified by signals of geoacoustic emission. Vestnik KRAUNС. Physics and Mathematic Sciences. 2014, vol. 9, no. 2, pp. 59–67.
 
3. Yagola A.G., Van Yanfey, Stepanova I.E., Titarenko V.N. Obratnye zadachi i metody ikh resheniya. Prilozheniya k geofizike [Inverse problems and their solution methods. Attachments to geophysics]. Moscow, BINOM, Laboratoria Znaniy, 2014. 216 p.
 
4. Castagna J. P., Sun S., Siegfried R.W. Instantaneous spectral analysis: Detection of low frequency shadows associated with hydrocarbons. The Leading Edge. 2003, vol. 22, pp. 120–127.
 
5. Castagna J. P., Sun S. Comparison of spectral decomposition methods. First break. 2006, vol. 24, no. 3, pp. 75–79.
 
6. Chakraborty A., Okaya D. Frequency-time decomposition of seismic data using wavelet based methods. Geophysics. 1995, vol. 60, pp. 1906–1916.
 
7. Cohen, L. Time frequency analysis. Prentice Hall PTR, 1995.
 
8. Giroldi L., Alegria F. Using spectral decomposition to identify and characterize glacial valleys and fluvial channels within the Carboniferous section in Bolivia. The Leading Edge. 2005, vol. 24, pp. 1152–1159.
 
9. Liu J., Marfurt K. Instantaneous spectral attributes to detect channels. Geophysics. 2007, vol. 72, P23-P31.
 
10. Mallat S., Zhang Z. Matching pursuit with time-frequency dictionaries. Technical Report 619, IEEE Transactions in Signal Processing. 1992, vol. 41, pp. 3397–3415.
 

Source

Добавить комментарий

Будет полезно знать

Нефтяники «Самотлорнефтегаза» поделились секретами профессиональной прочностиНефтяники «Самотлорнефтегаза» поделились секретами профессиональной прочности

Свой трудовой путь Валерий Белых (на фото слева) и Алмаз Галеев начинали с одного цеха В этом году нефтяники Самотлора отмечают знаменательную дату: 55-летие открытия легендарного месторождения. В мае 1965

Начало разработки на шельфе Карского моря окажет давление на показатели «Роснефти» — Аналитики ВТБ КапиталНачало разработки на шельфе Карского моря окажет давление на показатели «Роснефти» — Аналитики ВТБ Капитал

Владимир Путин провел встречу с главным исполнительным директором Роснефти Игорем Сечиным, основные итоги которой представлены ниже.  Роснефть в июле начала бурение двух разведочных скважин на шельфе Карского моря (лицензионные участки Восточно-Приновоземский-1 и 2).

Россия в июне исполнила сделку ОПЕК+ на 99%Россия в июне исполнила сделку ОПЕК+ на 99%

В августе РФ увеличит добычу по графику, заявил министр энергетики Александр Новак Москва. 15 июля. INTERFAX.RU — Россия в июне исполнила сделку ОПЕК+ на 99%, заявил министр энергетики РФ Александр