Применение метода стохастической инверсии, использующего псевдоскважины на примере месторождения Южно-Тургайского осадочного бассейна

Полный текст

Развитие цифровых вычислительных систем и технологии в геофизике и геологоразведке привело к тому, что некоторые, ранее объемные в плане проводимых вычислений, методы стали доступнее. Одним из таковых является метод стохастической инверсии, основанный на использовании псевдоскважин, создаваемых с использованием продолжительных временных цепей Маркова (Continuous Time Markov Chains). На основе популяции заранее заданного количества псевдоскважин и вероятностей распространения литофаций задается модель упругих свойств горных пород. Целью является дальнейший подбор наиболее подходящего решения, отвечающего критерию наименьшей среднеквадратичной ошибки для каждой трассы заданного объема расширенного упругого импеданса (далее – EEI).

Идея метода не является новой, хотя с высокой долей вероятности он применялся к данным, расположенным в Южно-Тургайском осадочном бассейне Республики Казахстан, впервые. Описание этого метода и похожих на него, основанных на использовании псевдоскважин, можно найти в статьях многих зарубежных исследователей [1]. Аналогично в зарубежных источниках приводится информация о теории и применении сейсмических данных, преобразованных в вид трехмерных объемов χ (CHI) углов расширенного упругого импеданса [2]. Исходя из этого, опустим детальное описание этих и других использованных методов в данной статье, а изложим проведенные наблюдения, некоторые результаты и выводы, ставшие итогом проделанной работы.

На исследуемом месторождении была проведена 3D МОГТ-съемка с использованием вибросейсмических источников, имеющая полную кратность порядка 880 и общее количество трасс порядка 1,6*106. Данные были обработаны с использованием передовых технологий для сохранения «истинных» амплитуд. На финальных результатах обработки проведено спектральное балансирование, выправление по времени. В процедурах масштабирования и приведения фазы импульса к нулю не было необходимости. Обрабатывающим центром до момента проведения инверсии были рассчитаны куб полной кратности и 9 частично угловых сумм в диапазоне 0–50°, из которых для оптимизации количества вычислений использовано только 5. На площади в разные годы было пробурено множество скважин, имеющих комплекс ГИС по продуктивной части, однако на момент проведения исследования только в 4 из них имелись данные широкополосного акустического каротажа необходимых для моделирования упругих свойств. Привязка к временному сейсмическому кубу была осуществлена практически по всем вертикальным скважинам. Форма сигнала – обратной или европейской полярности.

Стохастическая инверсия проводилась в соответствии с процессом, указанным схематично на рис. 1. Перед расчетом интерцепта и градиента проводился контроль качества угловых сумм, а именно расчет частотных спектров, оценка отражений на предмет необходимости выравнивания и улучшения протяженности отражений на угловых суммах, привязка опорных скважин и расчет фазы угловых сумм по ним. По итогу контроля качества были применены незначительные временные поправки, а также сбалансированы спектры частично угловых сумм к величинам частично угловой суммы ближних удалений. Дополнительная привязка опорных скважин с использованием детерминистического импульса показала незначительную вариацию фазы угловых сумм, и потому необходимости вносить правки по фазе не было.

Рисунок 1. Схема проведения стохастической инверсии по псевдоскважинам, использованная для месторождения в Южном-Тургайском осадочном бассейне

Дальнейшая цветная инверсия (Coloured Inversion) проведена на кубах данных интерцепта и градиента, рассчитанных на основе трехчленной аппроксимации Фатти, которая учитывает углы более 30° [3]. Оператор цветной инверсии подбирался отдельно для частотных спектров сейсмического интерцепт/градиент импедансов по средней наиболее подходящей линии (best-fit line) частотного спектра интерцепт/градиент импедансов, рассчитанных по скважинам, имеющим широкополосный акустический каротаж. Правильно выбранный оператор цветной инверсии при расчете масштабирующих весов (scalar) должен иметь значения, близкие к 1. В нашем случае расчет масштабирующих весов для кубов по каждой опорной скважине показал близкие к 1 значения, которые были усреднены для получения единого среднеарифметического значения.

Полученные кубы сейсмических данных после применения оператора цветной инверсии были проанализированы в зоне интереса для поиска оптимального χ (CHI) угла расширенного упругого импеданса (рис. 2). Анализ показал наличие корреляции между кривой глинистости и χ углами в диапазоне от 16° до 30°, при этом наблюдается рост значения корреляции в сторону уменьшения χ угла.

Рисунок 2. Пример проведения анализа для нахождения корреляции между кривой ГК и углом χ (черная кривая Vcl* по скважине, красная кривая – её EEI аналог) на примере скважины месторождения в Южном-Тургайском осадочном бассейне

Следующим шагом являлся расчет упругих свойств горных пород, контроль качества стратиграфических отбивок, подготовка фациальной модели в опорных скважинах, создание требуемого количества непрерывных поверхностей, определение требуемых контактов и статистики в слоях. Расчет упругих свойств горных пород осуществлен на основе кривых продольных скоростей, поперечных скоростей, общей пористости, глинистости и плотностного каротажа имеющихся в опорных скважинах. Непрерывность требуемых кривых ГИС по всему инвертируемому интервалу в опорных скважинах является обязательным условием. Разделение по фациям произведено на основе данных принятых граничных значений глинистости коллекторов в заданном интервале инверсии. Результаты лабораторных анализов флюидов (вода, нефть, газ) были использованы для расчета свойств флюидов в пластовых условиях. В случае отсутствия информации о свойствах флюидов в пластовых условиях применялся FLAG калькулятор, основанный на уравнениях Батзела и Ванга [4] и позволяющий рассчитать модуль всестороннего сжатия (Kfluid) для необходимых типов пластовых флюидов (вода, нефть, газ) и приводить расчеты, выполненные в стандартных условиях, к пластовым условиям. Использование данного подхода упоминается во многих научных исследованиях и литературе, связанной с сейсмической инверсией. Кросс-плот Sw и пористости данных в интервале коллекторов, приведенный на рис. 3, позволил рассчитать значения коэффициентов, необходимых для уравнения вида Sw = a-b*por, используемого для учета насыщения в модели упругих свойств горных пород.

Рисунок 3. Пример определения коэффициентов для уравнения Sw=a-b*por по кросс-плоту насыщения/пористость на примере скважины месторождения в Южном-Тургайском осадочном бассейне

Наряду с подготовкой данных сейсморазведочных работ и определением кривых расчета упругих свойств для популяции псевдоскважин также необходимо создать слоистую модель по стратиграфическим отбивкам и связанным с ними поверхностям, которые не имеют разрывов, полностью покрывают весь куб сейсмических данных и не пересекаются между собой. Данный критерий был достигнут путем выбора в качестве опорной поверхности (datum) точки отсчета сейсмических данных, равной 0 мс, а также использования ранее проинтерпретированных поверхностей, которые были пересчитаны для сглаживания разрывов в местах тектонических нарушений. В интервалах, где поверхности по кровлям продуктивных зон отсутствовали, использована выше или ниже лежащая проинтерпретированная поверхность, смещенная по разрезу к требуемой отметке. Стоит отметить что данное решение продиктовано ограничением временных рамок, поэтому в дальнейшем для достижения цели заданного метода инверсии желательно заранее предусмотреть интерпретацию поверхностей и создать модель стратиграфических отбивок, учитывающую все необходимые интервалы. Продуктивные интервалы, для которых планировалась инверсия, имели отдельные водонефтяные контакты (далее – ВНК), информация о которых приводилась при подсчете запасов. Примечательно, что в инверсионной модели можно учесть как один, так и несколько ВНК или газонефтяные контакты (далее – ГНК), однако важно, чтобы поверхности контактов не пересекались между собой.

В процессе расчета статистических данных придерживались рекомендаций, описанных в статье [5], а именно использования небольших значений λ для достижения вариативности по net-to-gross в интервале распространения песчаных каналов. Первичная статистическая информация по слоям и популяция созданных псевдоскважин по литофациям покрывала одинаковый диапазон.

Кульминацией внесения всей необходимой информации в инверсионную модель является проведение контроля качества модели и расчет стохастической инверсии для заданного интервала с необходимым количеством рассчитываемых псевдоскважин. Полученные результаты в формате общей песчанистости представлены в виде примера на рис. 4. Расчеты проводились на интерпретационной рабочей станции, имеющей вычислительную мощность, основанную на 2 процессорах по 2,6 МГц с 14 ядрами. Согласно полученным данным, длительность проведения вычислений для 2000 и 10000 псевдоскважин на трассу подчинена линейной зависимости, как показано на рис. 5. Однозначно полученные скорости вычислений гораздо быстрее тех, что приведены в научных публикациях, однако этой производительности, на наш взгляд, недостаточно, и она должна быть улучшена для массивов с очень большим количеством трасс. К примеру, в случае расчетов данных, имеющих 6*106 трасс, с текущей производительностью необходимо более 11 сут для расчетов с применением 10000 псевдоскважин на трассу.

Рисунок 4. Пример результатов в инверсии в виде объема данных общей песчанистости Vsand

Рисунок 5. Производительность, полученная в результате расчетов с использованием заданного количества псевдоскважин

Выводы

Работы, проведенные с применением метода стохастической инверсии, показали необходимость тщательной подготовки входных сейсмических и скважинных данных, а также необходимость детальной интерпретации всех продуктивных интервалов и наличия подробной информации по свойствам пластовых флюидов.

Несмотря на наличие корреляции между кривыми ГК в опорных скважинах и данными EEI, полученные результаты с использованием только одного куба EEI неудовлетворительны. При сравнении полученного куба общего объема песчаников со скважинами наблюдаются пониженные значения песчанистости в продуктивном интервале, которые, скорее всего, связаны с изменением χ угла в зоне перехода ВНК и ГНК. Кроме того, в некоторых местах с повышенной глинистостью наблюдается повышение значений песчанистой составляющей, что, вероятно, связанно с отсутствием очевидного разделения между литофациями при заданном χ угле и говорит в пользу необходимости включения в расчеты дополнительно рассчитанных кубов χ угла (-ов) расширенного упругого импеданса. Однако однозначно такое увеличение количества входных данных приведет к увеличению требуемых расчетов как минимум в 2 раза.

По итогу проведенных работ можно прийти к выводу, что вышеупомянутый метод стохастической инверсии не совсем оправдал возложенных ожиданий, но нужно помнить, что работы проводились в ограниченный временной период, поэтому в рамках указанного исследования прежде всего выявлялись технологические особенности и ограничения метода, а также проводилась оценка производительности метода на основе имеющихся вычислительных мощностей и затрачиваемого времени.

Об авторах

Айхан Дусенович Садыков

Автор, ответственный за переписку.
Email: asadykov@niikmg.kz

ведущий инженер группы сейсмических исследований

Список литературы

Дополнительные файлы

Доп. файлы

Действие

1. JATS XML

Скачать

2. Рисунок 1. Схема проведения стохастической инверсии по псевдоскважинам, использованная для месторождения в Южном-Тургайском осадочном бассейне

Скачать (52KB)

Метаданные

3. Рисунок 2. Пример проведения анализа для нахождения корреляции между кривой ГК и углом χ (черная кривая Vcl* по скважине, красная кривая – её EEI аналог) на примере скважины месторождения в Южном-Тургайском осадочном бассейне

Скачать (134KB)

Метаданные

4. Рисунок 3. Пример определения коэффициентов для уравнения Sw=a-b*por по кросс-плоту насыщения/пористость на примере скважины месторождения в Южном-Тургайском осадочном бассейне

Скачать (137KB)

Метаданные

5. Рисунок 4. Пример результатов в инверсии в виде объема данных общей песчанистости Vsand

Скачать (387KB)

Метаданные

6. Рисунок 5. Производительность, полученная в результате расчетов с использованием заданного количества псевдоскважин

Скачать (815KB)

Метаданные