Обзор «Инновации в интерпретации данных сейсморазведки»

Алгоритмический, Интеллектуальный и Вычислительный Авангард
(Обзор создан нейросетью GEMINI)

I. Введение: Парадигмальный Сдвиг в Сейсмической Интерпретации

Современная сейсмическая интерпретация переживает революционный сдвиг, отходя от традиционных методов, основанных на кинематике (лучевой теории), к высокоточным методам волнового моделирования и инверсии. Этот переход обусловлен возрастающими требованиями к количественной характеристике (Quantitative Interpretation, QI) недр, которая необходима для снижения геологических рисков и оптимизации добычи углеводородов. Инновации в этой области опираются на три взаимосвязанных столпа: продвинутая полноволновая инверсия (FWI), широкое внедрение искусственного интеллекта (ИИ) и экспоненциальный рост вычислительных мощностей.

Исторически геофизическая обработка полагалась на методы, такие как миграция и томография, для создания изображений подповерхностного пространства. Однако эти методы часто недостаточны для точной оценки физических свойств коллектора. Современная интерпретация требует высокоточных скоростных и мультипараметрических моделей, что сделало FWI (Full Waveform Inversion) центральной технологией.  

Важность обмена научными достижениями в этой быстро развивающейся области подчеркивается ведущими мировыми платформами, такими как Общество геофизиков-разведчиков (SEG) и Европейская ассоциация геоученых и инженеров (EAGE), которые регулярно проводят ключевые конференции и семинары. Кроме того, значимую роль играют специализированные научные журналы, например, российский журнал «Технологии сейсморазведки», который, при поддержке EAGE, теперь издается и на английском языке, обеспечивая глобальный доступ к новейшим методикам и исследованиям в области геофизики и инженерных изысканий.  

II. Алгоритмические Прорывы: Эволюция Полноволновой Инверсии (FWI)

A. FWI: Основные Принципы и Преодоление Традиционных Ограничений

Полноволновая инверсия представляет собой продвинутую итеративную методику, цель которой — реконструировать физические параметры подповерхностного пространства с высоким разрешением. Метод основан на прогрессивной минимизации расхождения (data misfit) между наблюдаемыми сейсмическими данными и синтетическими данными, смоделированными с использованием текущей скоростной модели. В контексте FWI модель подповерхностных параметров (m) постоянно возмущается до тех пор, пока разница между смоделированными и наблюдаемыми данными не приблизится к нулю.  

Традиционно FWI сталкивалась с рядом серьезных препятствий, которые ограничивали ее применение в реальных условиях. К ним относятся сильная нелинейность задачи, высокие вычислительные затраты и проблема не единственности решения. Кроме того, успешное выполнение FWI требует точной оценки волнового источника (source wavelet), наличия низкочастотных данных и достаточно качественной начальной скоростной модели, чтобы избежать «цикл-скиппинга» (cycle skipping), когда ошибка во времени прихода волн превышает половину периода.  

B. Инновации в Целевых Функциях (Objective Functions)

Для повышения робастности и расширения применимости FWI на практике, особенно при работе с реальными, часто несовершенными данными, были разработаны инновационные подходы к целевым функциям. Стандартная FWI основана на прямом измерении расхождения данных, которое сильно зависит от амплитуды и точности источника.

Для решения этих фундаментальных проблем исследователи представили корреляционные и источнико-независимые целевые функции (correlation-based source-independent objective function). Эти новые функции специально разработаны для смягчения неопределенности, связанной с источником, а также для уменьшения зависимости инверсии от амплитуды волнового поля. Значение этой методологической инновации огромно: она существенно повышает практичность FWI в реальных приложениях. Применение таких робастных функций позволяет получать качественные результаты даже в сложных условиях, таких как отсутствие достаточного количества низких частот, использование неточного начального скоростного поля или некорректно оцененного волнового источника.
 

C. Переход к Мультипараметрической и Динамической Инверсии

1. Упругая FWI (Elastic FWI)

Одним из наиболее значимых прорывов является переход от акустической (скалярной) FWI к упругой (векторной) FWI. Elastic FWI включает в себя физику упругого распространения волн, используя больше информации из сейсмических данных, например, объемные волны (diving waves) и кратные отражения (multiples), для одновременного уточнения скоростной модели и отражающей способности. Это позволяет инвертировать не только скорость продольных волн (Vp​), но и скорость поперечных волн (Vs​), коэффициент затухания (Q) и параметры анизотропии.  

Результатом применения Elastic FWI являются модели Земли с гораздо более высокой точностью. Упругие эффекты становятся доминирующими в сложных геологических средах, таких как границы соль-осадочная порода, карбонатные толщи или в условиях мелководья. Применение этой технологии критически важно для получения беспрецедентной детализации, позволяя проводить как детальную характеристику резервуара, так и выявлять опасные объекты на малых глубинах. Более того, учет истинной упругой природы Земли повышает достоверность определения глубины, раскрывает тонкие особенности резервуара и может выявить скрытые стратиграфические ловушки. Получение точных моделей Vp​,Vs​,Q и анизотропии позволяет значительно снизить риск бурения, улучшить геологические модели и обнаружить скрытую перспективность.  

2. 4D FWI (Временная инверсия)

4D FWI представляет собой динамическую инверсию, фокусирующуюся на изменениях в резервуаре с течением времени. Это достигается путем совместной инверсии данных, полученных в ходе базового и мониторингового сейсмических исследований. Эта методология позволяет напрямую моделировать изменения скорости, вызванные процессами добычи.  

Совместная инверсия создает более стабильные и повторяемые модели, которые точно отражают физические изменения, происходящие в резервуаре. Ключевые результаты включают улучшение понимания истощения пластового давления, миграции флюидов и компартментализации, а также обнаружение тонких геомеханических эффектов в окружающих породах. Помимо оптимизации добычи нефти и газа, 4D FWI является незаменимым инструментом для проектов хранения углерода (CCS), поскольку она обеспечивает эффективный мониторинг и гарантирует большую уверенность в эволюции и удержании шлейфа CO2​.  

Развитие FWI, особенно Elastic FWI, привело к фундаментальному изменению парадигмы: процесс обработки сейсмических данных (imaging) теперь неразрывно связан с количественной интерпретацией (QI). FWI эволюционировала из простого инструмента для построения скоростной модели в инструмент для прямой оценки физических свойств горной породы (Vp​,Vs​,Q), которые являются основой для дальнейшего геологического моделирования и принятия решений.

Для наглядного представления возможностей современных FWI-методов и их ценности для количественной интерпретации и снижения риска, ниже представлена сравнительная таблица.

Table II.1. Сравнительный Анализ Методов Полного Волнового Поля (FWI)

III. Интеграция Искусственного Интеллекта (ИИ) в Рабочий Процесс Интерпретации

A. ИИ для Автоматизации Рутинных и Трудоемких Задач

Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) кардинально трансформирует сейсмическую интерпретацию, начиная с этапа предварительной обработки. ИИ демонстрирует способность выполнять рутинные, но трудоемкие задачи, такие как автоматическая фазовая корреляция, значительно быстрее и точнее, чем традиционные методы, тем самым улучшая качество исходных данных, подаваемых на инверсию.  

Кроме того, МО эффективно применяется для автоматического распознавания образов на сейсмических изображениях. Это включает автоматическое выделение геологических горизонтов, трассировку разломов, и идентификацию сложных структур, таких как соляные тела. Автоматизация структурной интерпретации не только многократно ускоряет картирование, но и снижает субъективность, обеспечивая масштабируемость и объективность получаемых геологических моделей. В результате, время геофизиков-интерпретаторов, которые ранее тратили значительные ресурсы на рутинные операции, высвобождается для фокусировки на высокоуровневых задачах, таких как геомеханика, анализ флюидов и сложная оценка неопределенности, что требует глубокой геологической и физической экспертизы.
 

B. Глубокое Обучение (Deep Learning) и Сейсмическая Инверсия (DL-FWI)

Глубокое обучение (Deep Learning, DL) используется для решения фундаментальных проблем, присущих классической FWI, прежде всего, сильной нелинейности и высоких вычислительных затрат. МО устанавливает нелинейное отображение между сейсмограммой и параметрами скорости, используя алгоритмы нелинейной оптимизации.  

Наиболее значимым направлением является разработка DL-фреймворков, ограниченных новыми целевыми функциями FWI (DL-constrained FWI). В этих подходах, инверсия скорости репараметризируется в обучаемые параметры, интегрированные в структуру, например, автокодировщика (autoencoder). Это позволяет существенно снизить присущую традиционной FWI нелинейность, что является ключевым для достижения сходимости и робастности решения. По сути, глубокое обучение выступает в роли продвинутого регуляризатора: оно накладывает на инвертируемую модель «априорное знание изображения» (deep image prior), сужая огромное пространство поиска параметров в нелинейной задаче FWI до гораздо более управляемого и геологически осмысленного подпространства.  

Конкретные архитектуры, такие как AG-ResUnet, демонстрируют высокую эффективность. Они обеспечивают обобщенное и робастное прогнозирование скоростных моделей, сохраняя при этом богатое структурное разрешение. Эксперименты показывают, что такие сети могут превосходить традиционную FWI и другие нейросети, особенно при работе с зашумленными данными и в задачах переноса обучения (transfer learning), что критически важно для практической сейсмической разведки.  

C. Предиктивная Аналитика и Характеристика Резервуара

ИИ играет ключевую роль на заключительном этапе — количественной интерпретации и характеристике резервуара. Методы МО эффективно используются для предиктивной аналитики, позволяя прогнозировать важнейшие свойства пластов, включая пористость, проницаемость и флюидное насыщение, на основе комплексного анализа сейсмических данных и априорной геологической информации.  

Параллельно происходит усовершенствование существующих геофизических методик. Например, технология анализа зависимости амплитуды от угла падения (AVO-анализ) развивается за счет более точных процедур получения базисных AVO-атрибутов, таких как градиент B и псевдокоэффициент Пуассона dq/q. Комплексирование этих усовершенствованных атрибутов с детальной априорной геолого-геофизической информацией, часто обрабатываемой через ИИ-системы, позволяет получить более надежные диагностические признаки для идентификации флюидов и литологии.  

Table III.1. Влияние ИИ/МО на Рабочий Процесс Сейсмической Интерпретации

IV. Вычислительные Платформы: Движущая Сила Инноваций

A. Роль Высокопроизводительных Вычислений (HPC) и Облачных Технологий

Сложность алгоритмов волнового моделирования, особенно FWI и миграции в обратном времени (RTM), требует колоссальных вычислительных ресурсов. Системы высокопроизводительных вычислений (HPC) являются критически важной основой для обработки петабайтных объемов сейсмических данных. HPC выполняет такие задачи, как кондиционирование данных, снижение шума и миграция, что необходимо для создания точных изображений подповерхностного пространства.  

Интеграция HPC с облачными технологиями обеспечивает необходимую масштабируемость и гибкость. Облачные HPC-решения позволяют компаниям быстро получать доступ к ресурсам, необходимым для выполнения ресурсоемких задач FWI и RTM, адаптируя вычислительные мощности под конкретные требования проекта. В перспективе, ожидаемый переход к эре эксаскейла позволит геофизикам выполнять моделирование в тысячи раз быстрее, что откроет путь к получению значительно более высокого разрешения, проведению сложных многофизических симуляций и значительно улучшенной количественной оценке неопределенности.  

B. Перспективы Квантовых Вычислений (КВ) в Сейсмической Инверсии

Квантовые вычисления, хотя и находятся на ранней стадии развития, обладают потенциалом для достижения вычислительных скоростей, недоступных для классических суперкомпьютеров, что может совершить революцию в сейсмологии. Большинство ключевых геофизических задач, включая сейсмическую инверсию, формулируются как высокоразмерные проблемы оптимизации, решение которых является интрактабельным для традиционных компьютеров.  

Квантовый отжиг (Quantum Annealing) представляет собой специализированный подход в рамках КВ, который особенно эффективен для таких оптимизационных задач. Он использует квантовое туннелирование, чтобы эффективно выходить из локальных минимумов и исследовать сложные энергетические ландшафты.  

Недавние исследования продемонстрировали новаторское применение квантовых вычислений для сейсмической инверсии. Была показана возможность инвертировать сейсмические данные для оценки как P-волновых, так и S-волновых импедансов (P- и S-импедансов) из пост- и предстековых данных за один шаг. В ходе эксперимента, инверсия, реализованная с помощью гибридного решателя D-Wave Leap, показала высокую эффективность: модели импедансов, близкие к истинным значениям, были получены за один проход, в то время как симулированный отжиг (классический метод) требовал десяти эпох для достижения сопоставимой точности. При этом общее время инверсии составило всего 4–9 секунд, а вклад квантового процессора (QPU) — всего 0.043–0.085 секунды.  

Такое экспоненциальное ускорение при решении высокоразмерных оптимизационных задач позволяет геофизикам перевести количественную оценку неопределенности (UQ) из теоретически возможной в практически реализуемую. Вместо одного дорогостоящего прогона инверсии, КВ открывают путь к выполнению тысяч инверсий в рамках оценки UQ за то же время.

Ожидается, что будущее будет принадлежать гибридным архитектурам, которые объединят мощности классических HPC и квантовых процессоров. Разработка специализированного программного обеспечения, планировщиков заданий и стандартизированных прикладных программных интерфейсов (API) для квантово-усиленных HPC-кластеров станет ключевым направлением развития.  

Table IV.1. Сравнительный Анализ Вычислительных Параметров для Инверсии

V. Заключение и Стратегические Рекомендации

Современная сейсмическая интерпретация характеризуется синергетическим взаимодействием алгоритмических инноваций (FWI), искусственного интеллекта (DL) и передовых вычислительных платформ (HPC/КВ). Эта интеграция открывает пути к более точной, эффективной и надежной оценке свойств подповерхностного пространства. FWI, особенно в ее упругом и 4D-вариантах, утвердилась как текущий стандарт для получения высокоточных, мультипараметрических скоростных моделей, что напрямую влияет на качество геологического моделирования и управление разработкой.  

A. Стратегические Рекомендации для R&D и Оперативного Внедрения

На основе анализа текущих технологических трендов и их потенциального влияния на снижение геологических и операционных рисков, предлагаются следующие стратегические рекомендации:

1. Приоритизация Elastic и 4D FWI: Рекомендуется немедленное и широкое внедрение упругой и 4D FWI в рабочие процессы для проектов со сложной геологией (субсолевые структуры, карбонаты) и для мониторинга действующих месторождений и хранилищ CO2​. Использование мультипараметрических моделей (Vp​,Vs​,Q, анизотропия) напрямую снижает риск бурения и оптимизирует добычу.  
2. Инвестиции в DL-FWI Фреймворки: Необходимо инвестировать в разработку или приобретение решений DL-constrained FWI. Эти фреймворки, благодаря своей способности преодолевать сильную нелинейность и использовать «априорное знание изображения», значительно повышают робастность инверсии и снижают зависимость от качества начальных скоростных моделей.  
3. Подготовка к Квантовому Переходу: Следует начать пилотные проекты по оценке применимости квантового отжига (Quantum Annealing) для высокоразмерных задач инверсии импедансов. Фокусировка должна быть направлена на разработку гибридных квантово-классических рабочих процессов, что позволит использовать потенциал КВ для инверсии в реальном времени и оценки неопределенности. Использование облачных сервисов HPC/QC для этих пилотных проектов позволит минимизировать начальные капитальные затраты.  
4. Развитие Компетенций в Количественной Интерпретации (QI): Необходимо перефокусировать кадровую экспертизу на высокоуровневую интерпретацию. Это включает в себя комплексирование продвинутых AVO-атрибутов и использование предиктивной аналитики ИИ для прямого прогнозирования свойств коллектора (пористость, проницаемость). Это обеспечивает максимальное извлечение экономической ценности из данных.  
   
   

Источники

1.Full Waveform Inversion (FWI) - TGS

tgs.com/hubfs/Technical%20Library/Technical%20Library%20Files/industry_insights2020_02_fwi_sep2020.pdf
2.

Deep learning enhanced initial model prediction in elastic FWI: application to marine streamer data - arXiv

arxiv.org/html/2501.12992v1

3.DUG Wave Full Waveform Inversion—Frequently Asked Questions.

dug.com/dug-wave-full-waveform-inversion-frequently-asked-questions

4.Global Events Calendar - SEG.org

seg.org/events/events-calendar

5.Calendar of Events - eage.org

eage.org/events/calendar-of-events

6.Журнал, который издает ИНГГ СО РАН, будет выходить на английском языке

sbras.info/news/zhurnal-kotoryi-izdaet-ingg-so-ran-budet-vykhodit-na-angliiskom-yazyke

7.[2503.00658] A new practical and effective source-independent full-waveform inversion with a velocity-distribution supported deep image prior: Applications to two real datasets - arXiv

arxiv.org/abs/2503.00658

8.Full Waveform Inversion (FWI) - TGS

tgs.com/hubfs/Technical%20Library/Technical%20Library%20Files/industry_insights2020_02_fwi_sep2020.pdf

9.Deep learning enhanced initial model prediction in elastic FWI: application to marine streamer data - arXiv

arxiv.org/html/2501.12992v1

10.Full Waveform Inversion (FWI) - TGS

tgs.com/hubfs/Technical%20Library/Technical%20Library%20Files/industry_insights2020_02_fwi_sep2020.pdf

11.Deep Learning with Adaptive Attention for Seismic Velocity Inversion - MDPI

mdpi.com/2072-4292/14/15/3810

А.Е.Старобинец

Убийца кроссвордов и Chat GPT

 Протестировал возможности нейросетей Deepseek и Chat GPT-4o применительно к разгадыванию моего кроссворда по обработке данных сейсморазведки: https://www.seismic-info.ru/processing.html

 Вот мой промт:

 Ты специалист по обработке сейсмических данных. 
 Подбери слово из 12 букв для названия «процедуры, предназначенной для повышения разрешенности сейсмической записи». 
 Подбери слово из 13 букв для названия «предварительной обработки сейсмических данных». 
 Подбери слово из 9 букв для «автора, опубликовавшем в прошлом столетии книги по миграции волновых полей». 
 Подбери слово из 9 букв для «вида статических поправок».
 Подбери слово из 6 букв для названия «преобразования, предназначенного для подавления кратных волн». 
 Подбери слово из 8 букв для «процедуры, предназначенной для построения разрезов с учетом сейсмического сноса».

 Нейросеть Deepseek

 Размышления нейросети:

 Хорошо, я получил задание подобрать несколько терминов из разных областей обработки сейсмических данных. Нужно найти слова с определенным количеством букв для каждого вопроса. Давайте начнем по порядку.

 Первый термин: процедура для повышения разрешенности сейсмической записи, 12 букв. Вспоминаю, что разрешение в сейсмике часто связано с деконволюцией, но тут нужно слово длиннее. Может быть, "разрешающая" или что-то подобное. Но нет, не подходит. Другая мысль: есть метод под названием "сейсмическая инверсия", но инверсия — 8 букв. Или "спектральное выравнивание"? Нет, слишком длинно. Возможно, "увеличение разрешения", но это словосочетание. Тогда, может, "суперразрешение"? Но это 13 букв. Подожду, есть ли стандартный термин. Вспомнил: "развертывание" (не подходит). А, возможно, "восстановление" — 11 букв. Не хватает. Может, "реконструкция"? 12 букв: Р-Е-К-О-Н-С-Т-Р-У-К-Ц-И-Я — 11 букв. Не подходит. Тогда, возможно, "интерполяция" — 12 букв? Проверяю: И-Н-Т-Е-Р-П-О-Л-Я-Ц-И-Я — 12 букв. Но интерполяция обычно для увеличения данных, а не разрешения. Другой вариант: "разрешение" плюс что-то. Может, "разрешающая коррекция"? Нет, слишком длинно. Возможно, "деконволюция" — 12 букв? Д-Е-К-О-Н-В-О-Л-Ю-Ц-И-Я — 12 букв. Да, деконволюция часто используется для повышения разрешения. Так что первый ответ, возможно, "деконволюция".

 Второй вопрос: предварительная обработка сейсмических данных, 13 букв. Предварительная обработка включает много этапов: фильтрация, коррекция статических поправок, удаление шумов и т.д. Общий термин может быть "предобработка", но это 12 букв. Или "подготовка данных" — не подходит. Возможно, "редактирование данных" — тоже нет. Может, "предварительная обработка" сама по себе, но это два слова. Или "нормализация" — 11 букв. Или "корреляция" — 10. Другой вариант: "фильтрация" — 11. Тогда, может, "предварительный этап" — не то. В англоязычных терминах часто используется "preprocessing", что переводится как предварительная обработка. Но в русском варианте, возможно, "предобработка" или "препроцессинг". "Препроцессинг" — 13 букв: П-Р-Е-П-Р-О-Ц-Е-С-С-И-Н-Г. Да, это 13 букв. Так что, возможно, "препроцессинг".

 Третий вопрос: автор, опубликовавший книги по миграции волновых полей в прошлом веке, 9 букв. Известные авторы в этой области: Кларк, Газарян, Шерифф? Например, Джон Клэйрборн (но не уверен). Или "Гребенкин"? Не уверен. Возможно, "Клейторд" — нет. Другой вариант: "Робинсон" — 8 букв. Или "Юргенс" — 7. Может, "Гельфанд"? 8 букв. Не подходит. Возможно, "Газдаг" — 6 букв. Не уверен. Нужно вспомнить известных авторов. Например, Jon Claerbout — его фамилия на русский может транскрибироваться как "Клэрбаут" — 9 букв? К-Л-Э-Р-Б-А-У-Т — 9? Возможно. Но не уверен. Или "Беркхут" — 8 букв. Может, "Штолт" — 5. Другой вариант: "Е.И. Газарян" — фамилия Газарян — 7 букв. Не подходит. Возможно, "Рябинкин" — 9 букв. Но не уверен. Может, "Трофимов" — 8. Не хватает. Тогда, возможно, это "Клермон" — 8 букв. Не знаю. Возможно, нужно искать фамилию из 9 букв. Может, "Костюченко" — 10. Нет. Тогда, возможно, "Голубкин" — 8. Не подходит. Возможно, я ошибаюсь, и правильный ответ — "Клэрбаут", но не уверен. Или "Стенли" — 6 букв. Не подходит. Может, "Резников" — 8. Нет. Возможно, нужно проверить известные книги. Например, миграция волновых полей связана с методом миграции Кирхгофа. Но автор? Не уверен. Может, "Гречушников" — 12 букв. Нет. Тогда, возможно, ответ "Клейторп" — но не уверен. Возможно, я пропущу этот пункт и вернусь позже.

 Четвертый термин: вид статических поправок, 9 букв. Статические поправки могут быть: остаточные, рельефные, поправки за рельеф, поправки за статику. Возможно, "остаточные" — 9 букв (О-С-Т-А-Т-О-Ч-Н-Ы-Е — 10 букв). Нет. Или "рельефные" — 9: Р-Е-Л-Ь-Е-Ф-Н-Ы-Е — 9 букв. Да, возможно "рельефные". Или "атмосферные" — 11. Другой вариант: "временные" — 8. Или "поправки за высоту" — нет. Возможно, "статически" — 10. Не подходит. Другой вариант: "короткие" поправки? Нет. Или "поправки привязки" — нет. Тогда, возможно, "рефракционные" — 13. Нет. Или "остаточные" — 10 букв. Не подходит. Тогда, возможно, "рельефные" — 9 букв. Да, возможно, это правильный ответ.

 Пятый термин: преобразование для подавления кратных волн, 6 букв. Кратные волны обычно подавляются с помощью методов вроде деконволюции, фильтрации, или например, Radon transform (преобразование Радона). На русском "Радон" — 5 букв. Или "суммирование" — 10. Или "фильтр" — 6. Но фильтр слишком общее. Другой метод — "мьютинг" (muting) — 6 букв: М-Ь-Ю-Т-И-Н-Г — 6? Нет, 6 букв: М-Ю-Т-И-Н-Г — 6? Мьютинг — подавление определенных участков записи. Но не уверен, что это именно для кратных. Часто для подавления кратных используют метод, например, "f-k фильтрация", но это не 6 букв. Или "stack" (суммирование), но стекинг — 7 букв. Другой вариант: "велдинг" (wheeling?), нет. Или "декон" (сокращение от деконволюции) — 5 букв. Не подходит. Тогда, возможно, "Радон" — преобразование Радона используется для подавления кратных волн. Но "Радон" — 5 букв. Может, "радонт"? Нет. Тогда, возможно, "суммация" — 8 букв. Не подходит. Тогда, возможно, "фильтр" — 6 букв. Но это слишком общее. Или "срезка" — 6. Не уверен. Возможно, правильный ответ — "мьютинг", но не уверен. Или "антиволна"? Нет. Тогда, возможно, "деконволюция" — но это 12 букв. Хм. Возможно, я пропустил правильный термин. Может, "статик" — 6 букв? Нет, это статические поправки. Тогда, возможно, "номады"? Нет. Другой метод: метод предварительного подавления кратных волн — demultiple. На русском "демультипль" — 11 букв. Не подходит. Тогда, возможно, "сумма" — 5 букв. Не подходит. Возможно, "сдвиг" — 5. Не уверен. Может, "фильтр" всё-таки. Но не уверен. Возможно, правильный ответ — "Радон", но букв не хватает. Тогда, возможно, я ошибся, и правильный ответ — "суммирование" (10 букв) — нет. Тогда не уверен. Может, "СКО" (среднеквадратичное отклонение) — нет. Возможно, нужно подумать еще. Вспомнил: преобразование Радона иногда называют "тау-пи преобразование", но это не слово. Тогда, возможно, "мьютинг" — 6 букв. Но не уверен. Возможно, правильный ответ — "мьютинг".

 Шестой вопрос: процедура для построения разрезов с учетом сейсмического сноса, 8 букв. Сейсмический снос связан с миграцией данных. Миграция — это процесс, который учитывает снос, вызванный наклоном отражающих границ. Поэтому термин может быть "миграция" — 8 букв: М-И-Г-Р-А-Ц-И-Я. Да, 8 букв. То есть ответ "миграция".

 Возвращаюсь к третьему вопросу. Автор с 9 буквами. Возможно, фамилия "Клэрбаут" (Claerbout) — на русском может быть написано "Клэрбоут" — 9 букв: К-Л-Э-Р-Б-О-У-Т — 8 букв? Или "Клэрбаут" — 9? Зависит от транскрипции. Jon Claerbout — известный специалист по сейсмической миграции и обработке данных, автор книг. Если транскрибировать как "Клэрбаут", то это 9 букв: К-Л-Э-Р-Б-А-У-Т — 8? Возможно, с учетом мягкого знака или других букв. Может быть, "Клермон" — 8 букв. Не уверен. Возможно, правильный ответ — "Клэрбоут", но не уверен в количестве букв. Или другой автор: например, Norman Bleistein — Блейстейн — 9 букв? Б-Л-Е-Й-С-Т-Е-Й-Н — 9 букв. Да, возможно. Тогда "Блейстейн". Но фамилия пишется по-русски как "Блейстейн" — 9 букв. Да, Б-Л-Е-Й-С-Т-Е-Й-Н — 9 букв. Возможно, он автор книг по миграции. Проверяю: Bleistein работал в области сейсмической миграции и волновых полей. Так что, возможно, ответ "Блейстейн".

 Проверяю буквы:

 Деконволюция — 12 букв. Да: Д-Е-К-О-Н-В-О-Л-Ю-Ц-И-Я — 12.

 Препроцессинг — 13 букв.

 Блейстейн — 9 букв.

 Рельефные — 9 букв (Р-Е-Л-Ь-Е-Ф-Н-Ы-Е — 9).

 Мьютинг — 6 букв (М-Ь-Ю-Т-И-Н-Г — но Ь и Ю это одна буква каждая. В русском языке "мьютинг" пишется М-Ю-Т-И-Н-Г — 6 букв. Да, 6 букв.

 Миграция — 8 букв.

 Но не уверен насчет третьего и пятого пунктов. Возможно, для подавления кратных волн используется "деконволюция", но она уже в первом пункте. Или "фильтрация". Но 6 букв — "фильтр" — 6, но это существительное. Или глагол? Не уверен. Или "суммация" — нет. Может, "радон" — 5 букв. Тогда не подходит. Возможно, правильный ответ — "радон" в родительном падеже? Нет. Тогда, возможно, другой термин. Может, "срезка" — 6 букв. Или "отсечка". Не уверен. Возможно, я ошибся и правильный ответ для пятого пункта — "Радон", но букв не хватает. Или "мьютинг". Но мьютинг обычно используется для обрезания ранних или поздних прибытий, а не для подавления кратных. Тогда, возможно, правильный ответ — "сумма" — 5 букв. Не подходит. Может, "вейвлет" — 7 букв. Нет. Тогда, возможно, термин "СКО" — нет. Не уверен. Оставлю как "мьютинг", но сомневаюсь.

 По третьему пункту: если Блейстейн не подходит, может, "Газдаг"? Нет, 6 букв. Или "Шерифф" — 7. Не подходит. Тогда, возможно, правильный ответ — "Клэрбаут" с транскрипцией на 9 букв. Например, "Клэрбоут" — 9 букв? К-Л-Э-Р-Б-О-У-Т — 8 букв? Или с мягким знаком: "Клэрботь" — нет. Не уверен. Возможно, автор — "Робинсон" (Robinson), но это 8 букв. Или "Юлдашев" — 8. Не подходит. Тогда, возможно, ответ "Клэрбоут" с допущением, что транскрипция дает 9 букв.

 В итоге, мои предположения:

 1. Деконволюция (12) 

Препроцессинг (13) 

Блейстейн (9) или Клэрбаут (если 9 букв) 

Рельефные (9) 

Мьютинг (6) 

Миграция (8) 

Но нужно проверить точность, особенно по третьему и пятому пунктам. 

• Процедура для повышения разрешенности сейсмической записи (12 букв):
  

Деконволюция

 — метод, улучшающий временное разрешение за счет устранения влияния волновых искажений. (

Правильно!

) 

• Предварительная обработка сейсмических данных (13 букв): 
  

Препроцессинг

 — комплекс операций для подготовки данных к дальнейшему анализу (фильтрация, коррекция и т.д.). (

Правильно!

) 

• Автор книг по миграции волновых полей (9 букв):
  

Клэрбаут

 — Джон Клэрбаут (Jon Claerbout), известный работами в области сейсмической миграции и обработки сигналов. (

Правильно!

) 

• Вид статических поправок (9 букв): 
  

Рельефные

 — поправки, учитывающие влияние рельефа поверхности на сейсмические данные. (

Неправильно. Правильно- «Априорные»

) 

• Преобразование для подавления кратных волн (6 букв): 
  

Радон

 — преобразование Радона используется для разделения волн по их кинематическим параметрам. (

Правильно!

) 

• Процедура построения разрезов с учетом сноса (8 букв): 
  

Миграция

 — корректировка положения отражающих границ с учетом наклона и скорости волн. (

Правильно!

) 

Спасибо! Ты большой молодец! Только для п.4 правильно"априорные".

Тот же промт использовался и для Chat GPT-4o 

Вот подобранные слова для ваших запросов: 

Деконволюция

- 12 букв  

Правильно!

Препроцессинг

** - 13 букв

Правильно!

Бондарев

** - 9 букв (автор)

Неправильно!

Сдвиговая

** - 9 букв (вид статических поправок) 

Неправильно!

Субдиспер

** - 6 букв (преобразование для подавления кратных волн)

Неправильно!

Сейсмика

** - 8 букв (процедура для построения разрезов с учетом сейсмического сноса)

Неправильно!

Выводы

Поскольку нейросеть Deepseek практически разгадала кроссворд на очень специальную тему, то разгадывание обычных кроссвордов для нее не составят никакого труда. 

Для людей, умеющих работать с нейросетью Deepseek, разгадывание кроссвордов теперь не проблема, если только это занятие не проводится для оценки своей эрудиции и сам процесс доставляет удовольствие. 

Нейросеть Deepseek положила Chat GPT-4o на обе лопратки.

Учитывая полученные результаты, приобретение видеокурсов за сейсмы https://www.seismic-info.ru/index.php/dobyvanie-sejsmov временно приостанавливаются. Эта возможность опять появится после пересмотра правил.

Старобинец А.Е.

Обзор «Система интерпретации данных сейсморазведки  OpendTect»

В обзоре рассматривается уникальная система интерпретации сейсмических данных – OpendTect. Эта система, не уступающая по функциональности известным интерпретационным системам, а по ряду позиций и их превосходящая, имеет по сравнению с ними два важных преимущества.

Внимание!

Подписная страница на обзор была размещена на зарубежном сервисе, который отказался работать с Россией, поэтому форма подписки пропала.

Для скачивания обзора присылайте e-mail с указанием названия обзора, который вы хотите получить, на адрес:  Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.,  и ссылка для скачивания обзора вам незамедлительно будет выслана.

Картопостроение с помощью программы Surfer

Обзор предназначен для тех, кто собирается осваивать программу Surfer. А последний раздел обзора будет полезен и для тех, кто использует программу определенной версии, но не знаком с возможностями более поздних версий.

В обзоре  рассматриваются следующие вопросы:

- назначение программы Surfer,
- области ее использования,
- история создания и развития,
- типы  и виды карт, которые можно создавать в этой программе,
- нововведения в разных ее версиях.

Скачать обзор можно бесплатно по этой ссылке: https://seismic-info.ru/Podpobzorsurfer/index.html

А.Е.Старобинец

О точности структурных построений при использовании различных способов интерполяции

При оценке точности структурных карт, которые строятся исключительно машинными способами, как правило, не учитывается одно обстоятельство. Оно заключается в том, что в зависимости от используемых способов интерполяции, заданных значений параметров  интерполяции и плотности точек с данными,  в частности,  плотности сейсмических профилей, а также рельефа поверхности, могут быть получены   карты, отличающиеся в той или иной степени друг от друга, а также величинами отклонений от исходных данных.

Проиллюстрирую это на следующем примере.

На рис.1. приведены структурные карты, полученные с использованием разных способов интерполяции.

Рис.1.

Визуально трудно увидеть их отличия друг от друга (карты, полученные способами Data Metrics- метрики данных, Moving Average - скользящее среднее и  Polinomial Regressian - Полиномиальная регрессия,  в расчет не принимаются).

Ниже в таблице приводятся рассчитанные стандартные отклонения значений глубины в метрах в исходных точках от значений, полученных в результате интерполяции различными способами в тех же точках.

Общее количество точек составляет 1 507 743, что совсем не мало.

Как видно из таблицы максимальные расхождения стандартных отклонений наблюдается для способов минимальной кривизны и локальных полиномов. При этом способ локальных полиномов показал наилучший результат среди всех использованных способов.На рис.2. приводится карта разности значений глубины, рассчитанных при вычитании карты, полученной способом минимальной кривизны, из карты, полученной способом  локальных полиномов.

Рис.2.

На рис.3. приводится фрагмент карты в более крупном масштабе.

Рис.3.

Значения расхождений между картами изменяются где-то в диапазоне от  - 10 м (достигая в одной узкой области - 60 м) до + 65 м.

Вот как карта разности выглядит в 3D представлении (рис.4).

Рис.4.

Очевидно, что при более резко выраженном рельефе поверхности и существенно меньшем количестве исходных точек (не говоря об оптимальности принятых параметрах интерполяции), результаты интерполяции разными способами могут быть более впечатляющими.

А.Е. Старобинец

Как построить карту рельефа  с помощью Google Earth и Surfer

С помощью системы Гугл планета Земля и программы Surfer можно строить двумерные и трехмерные карты рельефа различных типов для любого участка земного шара.

Смотрите, как это делается.

Появилась информация о новой версии Surfer Beta 25.

 А.Е.Старобинец

Заметка 7

О методе преломленных волн

Способы построения преломляющих границ

Из классических способов наиболее часто в практике интерпретации данных МПВ для построения преломляющих границ используются способы t0 (средних арифметических), сопряженных точек и полей времен.

В настоящее время главным образом применительно к данным малоглубинных сейсмических наблюдений широко используется сейсмическая томография на преломленных волнах.

Способ t0 (средних арифметических) основан на следующих допущениях: преломляющая граница на участке между критическими лучами преломленных волн, распространяющихся во встречных направлениях и приходящих в общую точку профиля с координатой x считается прямолинейной, а граничная скорость вдоль этого участка – постоянной (Рис.7_1а).

Рис.7_1. Схемы, поясняющие способы построения преломляющих сейсмических границ

 а – способ t0;      б – способ полей времен.

Для реализации способа должны быть известны граничная и средняя скорости.

Граничная скорость определяется по разностному годографу.

Глубина Н (х) по нормали к преломляющей границе определяется по формуле:

где i = arc sin (vcp/vг) – критический угол.

Преломляющая граница строится как огибающая окружностей радиусом Н(х) с центрами в точках х профиля.

Способ сопряженных точек основывается на том, что  сумма времен пробега преломленной волны по лучам, соответствующим сопряженным точкам (Рис.7_2), удовлетворяет равенству:

где – времена в сопряженных точках; L – расстояние между сопряженными точками.

Рис.7_2. Схема, поясняющая способ сопряженных точек

Суть способа сопряженных точек состоит в том, что по заданной зависимости скорости от глубины восстанавливаются лучи преломленной волны для встречных годографов и находятся точки пересечения лучей, для которых выполняется условие (7.2). Такие точки пересечения и являются точками искомой преломляющей границы. Наиболее удобна численная реализация способа.

Граничная скорость определяется по формуле:

где v – скорость в покрывающей среде; и α1 и α2 углы выхода лучей, соответствующих паре сопряженных точек.

Способ сопряженных точек более трудоемок, чем способ t0, но применим для построения криволинейных преломляющих границ.

Способ полей времен наиболее универсальный и помехоустойчивый. Он применим для построения преломляющих границ произвольной формы, как в однородных, так и неоднородных средах, и позволяет при необходимости учитывать преломление лучей на промежуточных границах раздела. В его основе лежит последовательное восстановление фронтов (изохрон поля времен) преломленной волны в определенные моменты времени по встречным годографам в среде с известной скоростной зависимостью в соответствии с принципом Гюйгенса.

Если реализовать способ графическим путем, для восстановления изохрон поля времен, характеризуемых значениямии tj, нужно проводить дуги окружностей с центрами в точках на линии наблюдений и радиусами радиусами rji = v[t(xi)–tj], где t(xi)–время в точке xi на прямом или встречном годографе.

Затем находятся их огибающие (рис. 7_1, б). Они представляют собой искомые изохроны.

Поскольку сумма времен пробега преломленных волн от двух пунктов возбуждения до расположенной между ними произвольной точки преломляющей границы равна взаимному времени, то преломляющая граница находится как геометрическое место точек пересечения изохрон прямого и встречного полей времен, для которых удовлетворяется условие:

где tвз – взаимное время; – время прямой и обратной изохрон.

Если скорость распространения колебаний в покрывающей среде изменяется с глубиной, то положение фронта волны в заданные моменты времени при реализации способа графическим путем может быть определена с помощью лучевых диаграмм с изображенными на них изохронами.

В случае многослойной покрывающей среды для восстановления изохрон ниже каждой построенной (или априорно заданной) преломляющей границы центры окружностей совмещаются с точками ее пересечения с изохронами, восстановленными в покрывающей среде.

Для определения граничной скорости по полям времен cтроится годограф скользящей вдоль преломляющей границы волны: по оси абсцисс откладываются расстояния между точками пересечения построенной преломляющей границы с восстановленными изохронами любого из встречных полей, времен, а по оси ординат – время соответствующей изохроны. Кажущаяся скорость, определенная по такому годографу, равна искомой граничной скорости.

Для детального изучения характера изменения граничной скорости вдоль профиля и уменьшения влияния случайных погрешностей используется способ интервальных граничных скоростей. Значения vr определяются на малой базе ∆l, а затем сглаживаются в скользящем окне длиной d = (n–1)/∆l (n – число точек, по которым проводят сглаживание).

При численной реализации способа восстановление поля времен в дискретных точках среды осуществляется либо путем решения разностным методом нелинейного дифференциального уравнения в частных производных (уравнения эйконала) на прямоугольной или косоугольной сетке с краевыми условиями, определяемыми годографами преломленной волны, либо путем решения, базирующегося на аналитическом определении изохрон, в виде огибающей системы окружностей с центрами на линии наблюдений, которое формализует последовательность операций при ручной интерпретации.

Численные способы полей времен позволяют задавать закон изменения сейсмической скорости в виде произвольной функции v(x, z) и выполнять построения с использованием трехмерного временного поля.

Дифференциальное уравнение эйконала в прямоугольной системе координат имеет вид:

[dt (x, z)/dx]2 + [dt (x,.z)/dz]2=1/v2(x, z).                                                                                                                   (7.4)

В математической постановке построение сейсмической границы путем восстановления временного поля t(x, z) по наблюденному годографу Т(х) отвечает решению задачи Коши для уравнения (7.4) с начальным условием

t(x, 0) = T(х).                                                                                                                                                                  (7.5)

При прямоугольной сеточной аппроксимации уравнения (7.4) и условия (7.5) задача сводится к решению разностного уравнения для определения величины tJi в узлах сетки:

при условии, что t0i = Ti.

Из уравнения (7.6) следует, что время в узле сетки:

С помощью уравнения (7.7) определяются значения времен во всех узлах сеточной области.

Решение задачи на косоугольной сетке несколько сложнее.

Путем линейной интерполяции по узлам сетки находятся пары значений расчетного времени по прямому и встречному годографам. При этом координаты точек преломляющей границы определяются в соответствии с условием:

где t1z и t2z – значения времени на линии z = const, определенные по прямому и встречному годографам.

Для применения этого алгоритма годографы сложной формы, характеризующиеся резкими изменениями кажущейся скорости, должны быть предварительно сглажены.

В алгоритме, в котором формализованы операции графической реализации способа полей времен, предусмотрено два варианта нахождения изохрон.

Один базируется на аналитическом решении системы уравнений, определяющих координаты точек огибающих при постоянной скорости распространения волн в среде и горизонтальной поверхности наблюдений:

где Xi, Zi – координаты точки изохроны, соответствующей i-й точке годографа; xi ,ti – координаты i-й точки годографа; tиз – время изохроны; tиз’ – производная годографа t(x) в i-й точке; v – скорость в покрывающей среде.

Для определения производной ti’ годограф аппроксимируется кубическим сплайном. Это не изменяет положения изохроны, а приводит лишь к увеличению ее гладкости.

В другом варианте восстановления изохрон дифференцирование годографа не производится, что обеспечивает более устойчивое решение задачи.

Алгоритм основан на аналитическом определении координат точек пересечения окружностей. Абсцисса точки изохроны Хi , если абсциссы точек пересечения окружностей упорядочены, определяется как среднее значение между соседними абсциссами точек пересечения. В противном случае она определяется по формуле:

Xi = xi + v ( ti-tиз ).

Ордината точки изохроны Zi определяется как максимальное значение ординат близлежащих окружностей в точке с координатой Хi.

Абсциссы Хгр точек пересечения прямых и обратных изохрон, удовлетворяющих условию (7.3), т. е. точек преломляющей границы, определяются путем линейной интерполяции.

Ординаты Zгp точек преломляющей границы определяются по формуле:

Zгр=0,5 (U+V),

где U и V – параметры кубического сплайна, аппроксимирующего изохроны.

Интервальная граничная скорость определяется по формуле

где ∆t – шаг по времени изохрон.

Могут быть также построены временные динамические разрезы МПВ путем трансформации сейсмозаписей в шкалу времен t0 способами редуцирования и общей глубинной точки (площадки).

Наиболее характерными особенностями этих способов являются органическое объединение этапов обработки и интерпретации в одном алгоритме, не позволяющее их разграничить, и высокая степень автоматизации всего процесса перехода от полевых сейсмозаписей к временному сейсмическому разрезу, а также его технологичность.

Предшествующие построению преломляющих границ традиционные операции разделения, отождествления и корреляции волн заменены при построении временных разрезов анализом результативных сейсмозаписей, получаемых при переборе значений скорости (скоростным анализом).

Трансформация достигается путем ввода кинематических поправок, а при использовании многократных систем наблюдений – еще и путем суммирования получаемых в результате этой процедуры сейсмозаписей.

Уравнение годографа преломленной волны от горизонтальной преломляющей границы на глубине Н имеет вид:

Из уравнения (7.10) следует, что t0 = t(x)–x/vг и кинематическая поправка δt, которую нужно ввести, чтобы трансформировать (редуцировать) годограф t(x) в линию t0:

Уравнение годографа преломленной волны от плоской наклонной границы может быть записано в виде:

где HПВ и Нх – глубина до преломляющей границы соответственно на пункте возбуждения и пункте приема; φ – угол наклона преломляющей границы.

В этом случае

где vр – скорость редукции, численно равная кажущейся скорости vк встречного годографа преломленной волны.

В случае криволинейной преломляющей границы, переменной граничной скорости, а также латерального изменения скорости в покрывающей среде, величина скорости редукции меняется вдоль профиля и описанный упрощенный подход к определению кинематических поправок неэффективен.

Многократные системы наблюдений позволяют осуществлять более сложные алгоритмы редуцирования, которые накладывают меньшие ограничения на форму преломляющей границы и изменчивость граничной и средней скорости.

Уравнение годографа ОГТ для преломленной волны в случае плоской наклонной преломляющей границы, перекрытой однородной средой:

где l – длина базы наблюдений (расстояние между симметрично расположенными относительно точки ОГТ пунктами возбуждения и приема соответственно с координатами Хпв (l) ; vк ОГТ – кажущаяся скорость годографа ОГТ преломленной волны

где φ –угол наклона преломляющей границы.

Из уравнения (7.13) следует, что

Таким образом, кинематическая поправка, при введении которой годограф ОГТ преломленной волны трансформируется в горизонтальную линию на времени t0

Выражение (7.16) по форме тождественно выражению (7.11) и поэтому можно провести аналогию между величинами vкОГТ и vр. Отличие между двумя способами получения динамических временных разрезов состоит в том, что при редуцировании кинематические поправки вносятся в сейсмозаписи трасс ОПВ, а во втором способе поправки вносятся в сейсмозаписи трасс, отсортированные по ОГТ.

С целью выбора оптимального значения vкОГТ производят скоростной анализ. Для получения скоростных спектров в трассы сейсмограмм ОГТ вводятся кинематические поправки, рассчитываемые по формуле (7.16) для перебираемых с определенным шагом значений vкОГТ, которые затем суммируются. Искомому значению vкОГТ соответствует максимальная интенсивность суммарных колебаний.

С учетом присущих способам редуцирования и ОГТ ограничений динамические временные разрезы целесообразно использовать для построений, не требующих высокой точности результатов, или, когда имеются благоприятные сейсмогеологические условия, при выявлении высокоамплитудных объектов, размеры которых превышают максимальное расстояние взрыв–прибор.

Что касается возможностей и эффективности сейсмической томографии по первым вступлениям преломленных (рефрагированных) волн, то, так как томографический подход требует для обеспечения необходимой детальности и точности сейсмических построений использование при полевых работах очень плотных систем наблюдений он, как отмечалось выше, в основном используется при интерпретации данных малоглубинных работ МПВ, а также при определении априорных статических поправок по первым вступлениям преломленных волн на сейсмозаписях, получаемых при работах МОГТ.

Системы наблюдений, используемые при стандартных работах методом преломленных волн, этому условию не удовлетворяют. Требуемое для реализации томографического подхода существенное уменьшение расстояния между пунктами возбуждения практически не реализуемо, так как приводит к значительному удорожанию работ МПВ. В этом отношении морские сейсмические съемки более эффективны в ценовом отношении при использовании сейсмической томографии.

Если не вдаваться в детали, то сейсмическая томография реализуется следующим образом. Модель среды представляется в виде сетки, для ячеек или узлов которой задаются значения скорости. Через эту модель численными методами осуществляется трассировка сейсмических лучей, для которых определяются значения времен пробега. Эти рассчитанные значения затем сравниваются с наблюденными, и по расхождениям времен пробега итеративным путем корректируются значения скорости в ячейках (узлах) сетки до тех пор, пока эти расхождения не станут минимально возможными.

Следует отметить, что достоверность и точность результатов томографии, помимо полноты и плотности использованной системы наблюдений, зависит от качества корреляции первых вступлений и правдоподобности исходной скоростной модели.

 А.Е.Старобинец

Заметка 6

О методе преломленных волн
Определение времени t0, граничной и эффективной скорости

Значения времен t0 во всех точках наблюдений и разностного годографа tpaзн определяются с помощью увязанной системы сводных годографов преломленных волн графическим путем или аналитически по формулам, выражающим принципы параллельности и взаимности:

где

– соответственно значения времен прямой и обратной ветвей сводных годографов.

Граничная скорость vr определяется с помощью углового коэффициента а отрезков прямой, которые находятся путем кусочно-линейной аппроксимации разностного годографа, либо при его аппроксимации в пределах ограниченной по длине скользящей базы по приближенной формуле vr=2/a. Эта формула строго справедлива лишь для случая, когда преломляющая граница горизонтальна и vr постоянна.

Эффективную скорость можно определить по начальной точке годографа преломленной  волны. Она определяется по формуле:

 где хнач – расстояние от пункта возбуждения до начальной точки годографа; tнач – время в начальной точке годографа; φ – угол наклона преломляющей границы (Рис.6-1а).

Угол φ может быть оценен по значениям кажущейся скорости на встречных годографах.

Поскольку достоверное выделение начальных точек на сейсмозаписях обычно сопряжено с большими трудностями, способ редко применяется на практике.

Эффективную скорость можно определить по сопряженным точкам годографов.

Рис. 6-1. Схемы, поясняющие способы определения эффективной скорости по данным МПВ

а – по начальной точке годографа преломленной  волны; б – по сопряженным точкам годографов преломленных волн; в – по годографам первых вступлений преломленных волн от разных границ; г – по годографу рефрагированной волны.

Сопряженными точками встречных увязанных сводных годографов называют точки, соответствующие лучам преломленной волны, которые вышли из одной и той же точки преломляющей границы (рис. 6-1, б). Если такие точки найдены, эффективная скорость может быть определена по формуле:

Формула (4) тождественна формуле (3). Так как физические основы способов определения эффективной скорости по начальным и по сопряженным точкам аналогичны, определяемые с их помощью эффективные скорости сопоставимы по точности.

Нахождение сопряженных точек основано на том, что их взаимное расположение на прямом и встречном годографах определяется общими параметрами точки преломляющей границы. Решение этой задачи осуществляется путем перебора точек встречных годографов при определении параметров преломляющей границы и сопоставления данных решения прямой и обратной кинематических задач.

Эффективную скорость можно также определить по годографам первых вступлений преломленных волн от разных границ.

При условии, что преломляющие границы горизонтальны, пластовые скорости постоянны и средняя скорость монотонно возрастает с глубиной, а также, что кажущаяся скорость каждой преломленной  волны равна пластовой скорости в соответствующем слое (рис. 6-1, в), то может быть определена мощность каждого k-ro слоя по следующему рекуррентному соотношению:

где vk – кажущаяся скорость волны от кровли k-гo слоя; t0k =tk–xk/vk, tk – время по годографу в точке с координатой xk .
 
Зная мощности слоев hk, можно определить эффективную скорость до подошвы любого k-го слоя по формуле:

Ограничения и допущения, положенные в основу способа, обусловливают его невысокую точность.

В основе способа интерпретации одиночных годографов рефрагированных волн лежит модификация способа Чибисова, в котором максимальная глубина Hmах проникновения луча и скорость v(Hmах) в точке максимального проникновения луча (рис. 6-1, г) определяются по формулам:

где x_mах -  точка выхода луча, проникшего на глубину H_mах ;

v_k (x_max)- кажущаяся скорость в точке x_mах; v_k (x)- кажущаяся скорость в точках годографа в интервале от его начальной точки до точки x_mах.

Уравнения (7) справедливы для монотонно возрастающей функции v(H).

Способ Чибисова применяют и в случае многослойной среды, аппроксимируя серию годографов преломленных волн непрерывным криволинейным годографом квази- рефрагированной волны.

Параметры скоростного разреза могут быть определены по одиночному годографу рефрагированной волны также способами, основанными на представлении уравнения годографа в виде степенного ряда. Коэффициенты такого ряда определяют по наблюденному годографу рефрагированной волны методом наименьших квадратов.

Определение скорости по годографам рефрагированных волн может быть, кроме того, выполнено путем редуцирования и трансформации систем наблюденных годографов в линии t₀ и последующего их пересчета в скоростной разрез в виде набора линий равных скоростей v (x, z).

Следующая заметка будет посвящена способам построения преломляющих границ.

 А.Е.Старобинец

Заметка 5

О методе преломленных волн
Построение сводных годографов преломленных волн, их увязка и преобразование

Сводные годографы строятся для дальнейшей интерпретации путем переноса по вертикали нагоняющих годографов одноименных преломленных волн, зарегистрированных с разных пунктов возбуждения, таким образом, чтобы они составляли продолжение друг друга. Построение сводных годографов производится  по годографам, ветви которых  направлены в одну и другую стороны (Рис.5-1).

Рис.5-1. Схема построения сводных годографов (правые ветви годографов преломленной волны не показаны, чтобы не перегружать схему)

Соответствующий алгоритм реализации этой процедуры, предусматривающий статистический учет случайных погрешностей в значениях времени, прост и сводится к следующему.

В значения времен каждого годографа волны вносятся поправки ∆tn,m, приводящие их к уровню значений времен соответствующего нагоняющего годографа (уже готовой части сводного годографа) .

Поправки ∆tn,m находятся по формуле:

где ∆ti (n, m) – разность значений времен в i-й точке наблюдений между нагоняющим и нагоняемым годографами; ti(n) и ti(m) – соответственно значение времени в i-и точке наблюдений на нагоняющем и нагоняемом годографе.

Одна из необходимых предварительных процедур стандартной интерпретации данных МПВ – разбрасывание временных невязок системы годографов одноименных преломленных волн во взаимных точках (в значениях времен tвз) и на пунктах возбуждения (в значениях времен t0). Эти невязки обусловлены экспериментальными погрешностями, возникающими при проведении полевых наблюдений, и погрешностями, вносимыми на этапах обработки и интерпретации.

Возникающие при интерпретации временные невязки, обусловленные  неправильной идентификацией волн, а также переходом при корреляции на другие оси синфазности, значения которых по указанным причинам превышают значение периода преломленной волны, должны устраняться вручную на основе критериев и способов, рассмотренных в заметке 4.

При сложных многократных системах наблюдений, применяемых обычно в МПВ, разбрасывание невязок, обусловленных экспериментальными погрешностями и погрешностями обработки, вручную – трудоемкая и недостаточно строгая в математическом отношении процедура.

Вследствие, как правило,  случайного характера таких погрешностей в значениях tвз и t0 реализация процедуры разбрасывания рассматриваемых невязок при использовании метода наименьших квадратов в формализованном виде сводится к минимизации функционала:

т. e. к решению системы линейных уравнений, которая в общем виде может быть записана в форме:

где ∆t_i,j – временная невязка сводных годографов во взаимных точках над i-м и j-м пунктами возбуждения; ∆t_i – временная невязка прямой и обратной ветвей сводных годографов над i-м пунктом возбуждения; ∆t_pi и ∆t_rj – искомая временная поправка соответственно для прямой и обратной ветви сводных годографов; n и k – соответственно число прямых и обратных ветвей годографов.

Система уравнений (3) решается способом обращения матриц или итеративным путем. Предварительно формируются матрицы значений невязок во взаимных точках и над пунктами возбуждения.

Следующая заметка будет посвящена процедурам определения времени t₀, граничной и эффективной скорости

А.Е.Старобинец

Заметка 4
О методе преломленных волн

Разделение, отождествление и определение физической природы волн

Назначение процедур разделения, отождествления и определения физической природы волн

- выделение на сейсмозаписях и соответствующих им годографах отдельных регулярных волн;

- отождествление (идентификация) волн, связанных с одной и той же сейсмической границей на сейсмозаписях, полученных с разных пунктов возбуждения, и соответствующих им годографах;

- определение типа выделенных волн (преломленныеt, рефрагированные, отраженные и др.).

От правильности решения рассматриваемых задач во многом зависит достоверность результативных сейсмических построений.

Для разделения, отождествления и определения физической природы волн проводится анализ кинематических и динамических характеристик волнового поля. Наиболее информативные среди них – кажущаяся (граничная) скорость vк (vг), интервалы прослеживания волн Xнач –Xкон, наклон a графиков разности времен ∆tn,m нагоняющих и нагоняемых годографов, время прихода волн tвз и форма их записи  A(tвз) во взаимных точках, время прихода волн в точки наблюдений t, время t0, амплитуда A, видимый период колебаний Т (частота v).

Задачи разделения, отождествления и определения физической природы волн решаются на основе результатов анализа кинематических и динамических характеристик волнового поля с учетом известных критериев - параллельность нагоняющих и нагоняемых годографов головных волн от одной и той же преломляющей границы, сохранение формы записи и совпадение времен прихода волн во взаимных точках на основе принципа взаимности, закономерное увеличение кажущейся скорости Vк по мере увеличения расстояния от пункта возбуждения для рефрагированных волн и ее уменьшение для отраженных волн и др.

Анализ включает:

-  визуальное выявление участков видимых смен волн на сейсмозаписях и годографах на основе изменения наклона осей синфазности и формы записи колебаний, а также установления закономерностей расположения таких участков по отношению к соответствующим пунктам возбуждения и их изменения по профилю;

-  определение значений Vк и выяснение характера их изменения по мере удаления от пункта возбуждения и по профилю;

-  построение графиков разности времен нагоняющих и нагоняемых годографов ∆tn.m и их аппроксимация отрезками прямых;

-  выявление характерных особенностей графиков разности (точек излома, горизонтальных отрезков прямых и отрезков, характеризуемых различным наклоном), а также закономерностей их повторяемости или изменения по профилю;

-  сопоставление значений времени прихода волн и формы записи во взаимных точках и времен То над пунктами возбуждения;

-  разбрасывание невязок в значениях времени прихода волн во взаимных точках и значений времени То над пунктами возбуждения по замкнутым полигонам;

-  построение графиков зависимости наклона прямых, усредняющих графики ∆tn,m от расстояния между пунктами возбуждения, с которых получены нагоняющие и нагоняемые годографы, и определение наклона и знака угла наклона аппроксимирующих эти графики прямых (для решения задачи отнесения соответствующих волн к классу преломленных, рефрагированных или отраженных);

-  построение графиков изменения амплитуд A=f(r) и видимых частот F=f(r) с увеличением расстояния r от пункта возбуждения до точки наблюдений;

-  определение коэффициента поглощения.

Амплитуды преломленных волн от разных границ и характер их затухания могут сильно отличаться (Рис.4-1).

Рис.4-1. Изменение амплитуды преломленных волн от разных границ по мере удаления от пункта возбуждения

Контроль правильности отождествления преломленной волны от одной и той же преломляющей границы, зарегистрированной с разных пунктов возбуждения, осуществляется путем сопоставления по замкнутым полигонам значений времени прихода волн во взаимных точках и значений времени То над пунктами возбуждения (Рис. 4-2). Теоретически и те и другие должны быть одинаковы.

Рис.4-2. Схема увязки значений времени преломленной волны во взаимных точках
и времени То над пунктами возбуждения по системе замкнутых полигонов

Наблюдаемые на  практике незначительные невязки  в значениях времени прихода волны во взаимных точках и значениях времени То над пунктами возбуждения технического характера разбрасываются.

Большие невязки, соизмеримые с периодом волны и больше,  могут быть связаны с ошибками корреляции - переходом на другие фазы, а также с неправильным отождествлением волн.

Когда это возможно, для получения надежных и однозначных решений, а также для стратиграфической привязки преломляющих границ нужно использовать  данные скважинных сейсмических наблюдений - ВСП с разноудаленных пунктов возбуждения.

Во всех случаях необходимо привлекать имеющуюся априорную геологическую и сейсмическую информацию, которая может быть полезна для решения рассматриваемых задач.

Например, данные бурения о наличии трех тонких пластов ангидрита, заключенных в толще солей, позволили идентифицировать волны  t5, t51 и t52, как волны от указанных пластов, в условиях нестандартного для МПВ характера наблюдаемой волновой картины (Рис.4-3).

Рис.4-3. Регистрация трех высокочастотных преломленных волн t5, t51 и t52 с практически одинаковыми кажущимися скоростями, которые больше, чем у преломленной волны t6, прослеживаемой в последующих вступлениях

Имеющиеся алгоритмы позволяют автоматически определять значения Vк, строить графики ∆tn,m, производить кусочно-линейную аппроксимацию наблюденных зависимостей (годографов, графиков) отрезками ломаной и определять их параметры, находить точки излома, увязывать сейсмограммы по форме записи во взаимных точках на основе анализа функции взаимной корреляции, определять коэффициенты поглощения и производить другие процедуры, а также выполнять статистический анализ полученных кинематических и динамических характеристик.

Современные программные средства интерпретации данных МПВ используют в той или иной степени указанные алгоритмы.

Следующая заметка будет посвящена построению сводных годографов преломленных волн, их увязке и преобразованию.

А.Е.Старобинец

Заметка 3

О методе преломленных волн

Основные процедуры интерпретации данных МПВ

Основные процедуры интерпретации данных МПВ рассматриваются здесь и далее с позиций классического подхода.

В общем случае однозначная интерпретация одиночного годографа преломленной волны невозможна.

Для однозначного и надежного решения обратной задачи в МПВ требуется отработка системы наблюдений, обеспечивающей получение полной увязанной системы встречных и нагоняющих годографов преломленных волн от целевых преломляющих границ.

На рис.3-1 приведен один из примеров такой системы.

Рис.3-1. Система наблюдений

В процессе интерпретации данных МПВ выполняются следующие основные процедуры:

     - разделение, отождествление и определение природы волн;

     - получение сводных годографов преломленных волн, их увязка и преобразование;

     - определение скоростных характеристик покрывающей среды;

     - построение преломляющих сейсмических границ и определение граничной скорости.

Результаты реализации каждой процедуры являются исходными для выполнения последующей.

На рис.3-2 в качестве примера приведена сейсмограмма, на которой в результате выполнения процедуры разделения, отождествления и определения природы волн выделены четыре преломленные волны в первых и последующих вступлениях.

Рис.3-2. Сейсмограмма с четырьмя преломленными волнами

По годографам преломленных волн не всегда удается определить скорость в среде, покрывающей преломляющую границу, или сделать это с необходимой точностью. Поэтому часто оказывается необходимым привлечение априорных данных о скоростном разрезе.

В настоящее время многие традиционные этапы интерпретации данных МПВ достаточно полно и эффективно реализуются на компьютерах.

Следующая заметка будет посвящена рассмотрению процедур разделения, отождествления и определения физической природы волн.

А.Е.Старобинец

Заметка 2
О методе преломленных волн

Терминология, используемая в МПВ,  и основные свойства годографов преломленных волн

Основные исходные сейсмические данные для интерпретации – годографы, построенные по откоррелированным на сейсмозаписях осям синфазности (Рис.2-1).

Рис.2-1. Сейсмозапись с зарегистрированной преломленной волной

Годограф, который начинается непосредственно от пункта возбуждения, является годографом прямой волны (Рис.2-2).

Рис.2-2. Основные характеристики годографов преломленных волн

Этот годограф сменяется годографом первой преломленной волны, который характеризуется большим углом наклона. Точка перехода от годографа прямой волны к годографу преломленной волны по понятной причине называется точкой излома. Обнаружение указанной точки как правило не вызывает затруднений. Точки же излома при переходе от годографа одной преломленной волны к годографу другой часто визуально не устанавливаются.

Преломленная волна может прослеживаться в последующих вступлениях, в таких случаях соответствующий участок ее годографа располагается над годографом волны от расположенной выше преломляющей границы.

Расстояние от точки начала годографа до его конечной точки называется интервалом прослеживания соответствующей преломленной волны.

При хорошей динамической выраженности преломленной волны видимой точке  начала ее регистрации отвечает на годографе точка, которую называют начальной точкой. Теоретически начальная точка это точка касания преломленной и отраженной волн, образовавшихся на одной и той же границе.

Годографы имеют правые и левые ветви.

Годографы с разных пунктов возбуждения, ветви которых направлены в противоположные стороны, называются встречными (Рис. 2-3).

Рис.2-3. Система встречных и нагоняющих годографов

Точки встречных годографов, отвечающие любой паре пунктов возбуждения, которые располагаются  над этими пунктами возбуждения, называются взаимными.

Годографы с разных пунктов возбуждения, ветви которых направлены в одну сторону, называются нагоняющими. Годограф, который расположен на больших временах, называется нагоняющим, а на меньших - нагоняемым (Рис.2-4).

Скорость распространения преломленной волны, определяемая по годографу, как обратная величина его углового коэффициента, называется кажущейся.

Волна, распространяющаяся вдоль преломляющей границы, называется головной.

Скорость распространения головной волны называется граничной.

Графики, получаемые при вычитании в каждой точке приема из значений времени нагоняющих  годографов значений времени нагоняемых, называются графиками разности времен.

Рис.2-4. Нагоняющие годографы и отвечающий им график разности времен

Нагоняющие годографы преломленных волн от одной и той же преломляющей границы параллельны.

Значения времени во взаимных точках встречных годографов преломленных волн от одной и той же преломляющей границы одинаковы.

Значения времени То левых и правых ветвей годографов преломленных волн от одной и той же преломляющей границы над пунктом возбуждения одинаковы (Рис.2-5).

Рис. 2-5.Совпадение значения времени to над пунктом возбуждения

Кажущиеся скорости, определяемые по годографам  преломленных волн от разных преломляющих границ, по мере удаления от пункта возбуждения увеличиваются.

Граничные скорости тем выше, чем глубже преломляющая граница.

И в заключение несколько слов об образовании преломленной волны.

Преломленная волна образуется при падении луча на границу под критическим углом i.

Вдоль преломляющей границы перемещается скользящая волна, с которой непосредственно связано образование восходящих лучей преломленной волны.

Поверхность во  временном  поле, в каждую точку которой преломленная волна приходит в одно и то же время, называется фронтом волны (Рис.2-6).

Рис. 2-6. Схема образования преломленной волны

Следующая заметка будет посвящена рассмотрению основных процедур интерпретации данных МПВ.

А.Е.Старобинец

Заметка 1
О методе преломленных волн
Введение

Метод преломленных волн (МПВ) уже многие десятилетия практически не применяется при региональных сейсмических работах и тем более при поисковых.

Расцвет этого метода пришелся где-то на 60-70 годы прошлого столетия, когда он применялся при региональных работах (КМПВ) и изучении строения земной коры (ГСЗ). В это время  было много сделано для совершенствования теории метода и  методики работ.

Быстрое развитие метода общей глубинной точки, приведшее к существенному повышению эффективности сейсморазведки, в частности, к повышению глубинности исследований и появлению возможности получения отражений от поверхности фундамента, привело к сворачиванию работ МПВ.

Вместе с тем интерпретация преломленных волн широко используется при малоглубинных исследованиях в инженерной геофизике и кроме того для оценки априорной статики в МОГТ.  

Вполне естественно, что современные  сейсморазведчики, в большинстве своем, имеет ограниченное представление о методе преломленных волн.

И вот я решил посвятить серию небольших заметок этому многими забытому методу.

Следующая заметка будет посвящена рассмотрению терминологии, используемой в МПВ,  и основных свойств годографов преломленных волн

Обзор "Новое в программе Surfer 17, 18, 19, 20, 21 и 22 версий"

В этом бесплатном обзоре рассмотрены нововведения, которые появились в Surfer 17, 18, 19, 20, 21 и 22 версий, созданных в период с 2019 г. по 2021 г.

В этих версиях Surfer много сделано для повышения удобства использования, улучшена реализации рабочих процессов  в отношении увеличения экономии времени, добавлены новые опции для автоматизации и  оптимизации существующих инструментов, а также повышена функциональность программы.

Особо следует отметить, что в самой последней версии Surfer появились новинки, которые представляют большой  интерес для геологов и геофизиков.

В частности это новый мощный инструмент получения трехмерного изображения данных по скважинам - их местоположения, траекторий с учетом инклинометрии, отметок горизонтов,  различных интервалов разреза и других геолого-геофизических данных.

Для подписки на обзор перейдите по этой ссылке

Внимание!

Подписная страница на обзор была размещена на зарубежном сервисе, который отказался работать с Россией, поэтому форма подписки пропала.

Для скачивания обзора присылайте e-mail с указанием названия обзора, который вы хотите получить, на адрес:  Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.,  и ссылка для скачивания обзора вам незамедлительно будет выслана.

А.Е.Старобинец

Использование дронов в сейсморазведке

Как известно, проведение полевых сейсмических работ связано с использованием колесных и гу́сеничных транспортных средств, оказывающих негативное воздействие на окружающую среду, и транспортировкой различных видов аппаратуры и оборудования, а также с большим объёмом ручного труда (установка и сбор сейсмоприемников или автономных регистрирующих модулей, укладка кос и прочее).
 
Поэтому автоматизация и роботизация тех или иных видов полевых сейсмических работ является важной инновацией, позволяющей повысить их эффективность за счет сокращения сроков проведения, снижения стоимости работ, минимизации ущерба для окружающей среды и создания более комфортных условий работы обслуживающего персонала. В первую очередь это актуально при сейсмических работах в сложных природно-климатических условиях - в тундре, тайге, горных районах и др.

Большую роль при проведении полевых сейсмических работ в последние годы начинают играть беспилотные летательные аппараты - дроны, которые во многом заменяют обычно используемые колёсные и гусеничные транспортные средства.  

Где-то с 2008 года некоторые сейсмические партии начали использовать вертолеты или небольшие самолеты для сбора данных о состоянии UNITE систем компании Sercel. С лицензией от Sercel на использование ее запатентованных методов, компании  Paragon и Blue-Chip UAS начали работы с использованинм Sensurion Magpie UAS (Unmanned aircraft system - беспилотные авиационные системы) и устройства Sercel UNITE [9].

Устройство Sercel UNITE включает приемопередатчик Wi-Fi с антенной, которая  имеет отличный профиль апертуры для коммуникации с устройством, находящемся сверху. Центральный блок устройства включает в себя функции, которые дают оператору четкий обзор статуса оборудования после получения данных от Sensurion Magpie. Sensurion Magpie представляет собой небольшой UAS с неподвижным крылом, который приводится в движение электродвигателем и оснащен автономной навигационной системой и прямой трансляцией с камеры на наземную станцию.

В конце 2016 года были произведены испытания разработанного в Хью́стонском университете США первого беспилотного летательного аппарата (unmanned aerial vehicle UAV) -  дрона, предназначенного для регистрации сейсмических колебаний, который  получил название  3DR Solo Quadcopter [7].

К дрону 3DR Solo Quadcopter (Рис.1) прикреплена платформа четырьмя 100 герцовыми геофонами, регистрирующим электронным  устройством и аккумулятором.  Шипы геофона являются опорой дрона (Рис.2). Дрон представляет собой летающую платформу с двигателем и дистанционным управлением.
Этот квадрокоптер мог летать по заранее запрограммированным или пилотируемым в реальном времени траекториям полета, приземляться (на конечном этапе в свободном падении), записывать сейсмические колебания и снова взлетать.

Рис 1. 3DR Solo Quadcopter (дрон) с прикрепленной четырехногой платформой для записи сейсмических колебаний

Рис 2. Конструкция платформы с четырьмя 100 Гц геофонами, прикрепленной к 3DR Quadcopter (квадрокоптеру)

Результаты, полученные после полетов, посадок и записи при различных условиях контакта геофонов с почвой  (при падении дрона на песок, траву и сухую глину), показали, что с помощью дрона можно записывать сейсмические колебания  с таким же качеством, как при использовании установленного вручную геофона.

В компании Total был создан проект, получивший название Multiphysics Exploration Technology Integrated System (METIS) [11]. Система  METIS нацелена на улучшение  качества и скорости сбора сейсмических данных, за счет контроля и обработки поступающей информации в реальном времени, а также сокращения как стоимости работ, так и рисков нанесения вреда окружающей среде.

Для решения задачи установки регистрирующих датчиков, не прибегая к помощи наземного персонала, компания Total объединилась с компанией Wireless Seismic, ведущим инноватором в области создания систем сбора сейсмических данных в реальном времени без использования кабелей.  Уникальная технология компании Wireless Seismic позволила Total разработать революционную систему, позволяющую устанавливать устройства с сейсмоприемниками с помощью беспилотных летательных аппаратов - дронов и передавать данные через высокоскоростную радиотелеметрическую систему в реальном времени.

Эти регистрирующие устройства (Downfall Air Receiver Technology -DART), имеют форму дротика (Рис.3) и при сбрасывании могут вонзаться в землю в вертикальном положении. Каждый из прототипов беспроводных датчиков весил менее 700 г и имел длину менее 50 см. Затем их размеры и вес были уменьшены до 25 см в длину и до 300 г соответственно. Их корпус сделан из биоразлагаемой разновидности пластика, чтобы быть безвредным для окружающей среды.

Рис.3. Дротик

В настоящее время ведутся работы с существующими технологиями, чтобы гарантировать, что в конечном итоге каждая часть дротика, включая батарею и датчики, будет оставлять незначительный экологический след. С этой целью дополнительными партнерами в проекте являются компания-специалист по батареям SAFT, недавно приобретенная Total, и многопрофильная исследовательская организация VTT Technical Research Centre of Finland, которая в этом проекте специализируется на исследованиях печатной и гибридной электроники и биополимеров.

Дроны (Рис.4) были разработаны компанией ISS Aerospace для одновременного ношения нескольких дротиков.

Рис.4. Дрон с дротиками

После установки дротиков и регистрации сейсмических колебаний беспроводная система передает данные с датчиков на промежуточные антенны, которые, в свою очередь, передают информацию в базовый центр с помощью радиотелеметрической системы. Таким образом, эта коммуникационная система предоставляет данные в режиме реального времени.  Могут быть оперативно получены предварительные сейсмозаписи, позволяющие осуществлять  мониторинг качества поступающих данных и вносить изменения в параметры получения данных для обеспечения оптимальных результатов сейсмических работ.

Получение информации и принятие решений в режиме реального времени ускоряет рабочий процесс и позволяет привлекать для выполнения полевых работ меньше людей и поэтому при  использовании технологии METIS происходит значительное сокращение стоимости работ. Дальнейшее снижение затрат и экологические преимущества ожидаются за счет использования специально построенных дирижаблей, а также использования биоразлагаемых датчиков, что исключит необходимость посылать бригады для их извлечения.

Total объединилась с авиационными экспертами компании Flying Whales для создания многоцелевого надувного дирижабля (Рис.5).  Его использование позволит транспортировать все необходимое сейсмическое оборудование и материалы, необходимые для создания лагерей в районе исследования, а также удалять все не поддающиеся биологическому разложению материалы.

Рис.5. Модели многоцелевого надувного дирижабля

В конце 2017 года компания  Total провела пилотные исследования с использованием дронов по технологии METIS в Папуа-Новой Гвинее [5, 10], которая характеризуется  одним из самых сложных ландшафтов для проведения сейсморазведки в мире. Было успешно размещено с помощью одного дрона всего за несколько часов около 60 дротиков и удалось получить сейсмические данные высокого качества  с этих датчиков, что доказало работоспособность  методики.

Во многом аналогичная система, использующая сейсмические узлы (Рис.8), содержащие все элементы и технологии, необходимые для регистрации, оцифровки, фильтрации и хранения сейсмических данных, была опробована в Нидерландах [8].
4 таких узла были вначале установлены на дроне Altura Zenith ATX8 (Рис.6) для тестирования сбрасывающего механизма. Во втором испытании они были установлены на дрон DJI Martrice M600 (Рис.7, 9), который мог развернуть 7 узлов Innoseis Tremornet на расстоянии 1 км менее чем за 10 минут полного цикла (включая взлет, посадку и замену аккумулятора).

Сейсмические узлы навешивались непосредственно на дрон, обычно используемым для фотосъемки. Это означает, что их можно переоборудовать под новые типы дронов, и что дроны в полевых условиях могут также выполнять работы по фотосъемке, такие как разведка маршрутов развертывания и эвакуации, создание цифровых моделей рельефа или беспроводный мониторинг развернутых узлов, в частности, для определения неработающих.

Рис.6. Altura Zenith ATX8

Рис.7. DJI Martrice M600

В качестве узлов использовались узлы Innoseis Tremornet весом 650 г каждый. Узлы были прикреплены к дрону через их соединительный штырь, так что  в принципе любой узел небольшого веса может быть использован без изменений. Для присоединение узла нужно просто вставить его в место крепежа, где он надежно фиксируется. Схема механизма сбрасывания узла показан ниже на рис.8.

Каждый из узлов пронумерован и после нажатия кнопки разблокировки, программное обеспечение осуществляет циклическое прохождение по подсоединениям по порядку до возврата к номеру 1.

Рис.8. Механизм сбрасывания узла. Показаны сейсмические узлы,  прикрепленные к мультикоптеру Altura Zenith ATX8. Каждый узел подвешивается с помощью зажима, который захватывает его за соединительный стержень датчика.

Для безопасности высота дрона контролируется ультразвуковым датчиком, который предотвращает падение с высоты более 2 м. Также есть камера, которая показывает пилоту вид прямо под дроном.

Рис.9. Дрон DJI Martrice M600 A - с полезной нагрузкой из 7 узлов, готовый к взлету, и B - сбрасывание первого из 7 сенсорных узлов

В 2019 г. компании Total и национальная нефтяная компания эмирата Абу-Даби ADNOC (Abu Dhabi National Oil Company)  объявили в ноябре 2019 года о своем сотрудничестве по развертыванию автоматизированной системы сбора сейсмических данных в Абу-Даби. В этом проекте, осуществляемом с помощью системы METIS компании Total, будут использоваться автономные беспилотные летательные аппараты и наземное транспортное средство для развертывания и извлечения сейсмических датчиков без вмешательства человека. Сейсмические работы 3D с высокой плотностью записи будут развернуты по всему эмирату Абу-Даби впервые в этом регионе [4,6,12,13,15,16].

Новаторская автоматизированная технология METIS, способна проводить сейсмические исследования в суровых условиях, в частности, в таких как пустыня, которые являются тяжелыми для людей и оборудования.
Ключевыми задачами являются оптимизация эффективности полевых сейсмических наблюдений и затрат при одновременном снижении нагрузки на персонал и соблюдении требований техники безопасности, что является критической проблемой в условиях экстремальной жары пустыни.

После успешных испытаний METIS, проведенных к концу 2017 года в Папуа-Новой Гвинее, компания ADNOC Onshore планирует использовать этот новый пилотный проект для проверки универсальности и возможности масштабирования системы в пустыне на территории площадью 36 кв. км.

Будут использоваться пять автономных воздушных дронов для сброса датчиков и один дрон наблюдения, предназначенный для обеспечения безопасности эксплуатации. Эта инновационная система, управляемая одним оператором на наземной станции управления (GCS), на основе использования искусственного интеллекта позволит взаимодействовать с дронами, автоматически определяя наилучшие маршруты для максимально эффективного развертывания дротиков и автономной адаптации к изменениям в окружающей среде, будь то в воздухе (например, неожиданное вторжение с воздуха) или на земле (например, присутствие людей или животных), путем обновления траекторий полета и планов сброса дротиков в режиме реального времени. Дроны обмениваются данными друг с другом.

Будет учитываться информацию, предоставляемая в режиме реального времени Command & Control,  для мониторинга персонала и наземного оборудования. Современная система безопасности, разработанная для Metis, работает в тандеме с воздушной системой визуального контроля безопасности, встроенной в дроны. Она также управляет трехмерной системой геозон, которая создает запретную зону вокруг людей, транспортных средств, зданий (базовый лагерь и т. д.) и сооружений (трубопроводы и прочее), запрещая дронам пролетать над ними.

После отработки датчики будут извлечены беспилотным наземными роботизированными транспортными средствами, тогда как обычно они вручную развертываются и восстанавливаются наземными группами. Будет использоваться беспилотный наземный аппарат (UGV), интегрированный в систему управления парком дронов, для автоматического восстановления дротиков и их доставки обратно на базу.

Планируется сбросить последовательно около 4000 дротиков, чтобы плотно покрыть сенсорами 30 квадратных километров территории сбора данных.
Перед началом работ будет создана цифровая модель местности с очень высоким разрешением с помощью LIDAR. Это позволит определить наилучшие позиции для приемников и сейсмических источников с учетом топографии местности, а также определить наилучшие маршруты движения транспортных средств UGV в дюнах и вокруг них.

Когда этот пилотный проект будет завершен, планируется осуществить новый пилотный проект в 2022 году. Для проведения в коммерческих масштабах на площади 100 квадратных километров в предгорьях Папуа-Новой Гвинеи будут использоваться десятки дронов для сброса десятков тысяч дротиков.
Конструкция дрона (Рис.10), разработанная для полевого пилотного проекта METIS 2020, сочетает в себе эффективность и модульность. Наиболее примечательными нововведениями являются карусель (центральная часть устройства) с шестью модулями дротиков и аккумуляторными батареями, которые легко снимаются для быстрой замены.

Рис.10. Дрон

Форма дротика (Рис.11) также была адаптирована к карусели дрона, чтобы обеспечить идеальную совместимость с пусковыми установками для надежного взаимодействия с механизмом двойной блокировки дротиков. Благодаря системе связи между дроном и дротиками, качество каждого сбрасывания можно контролировать в режиме реального времени: каждый дротик оснащен акселерометром и наклономером. Показания передаются на дрон, чтобы проверить правильно ли установлен каждый датчик на земле, прежде чем сбросить следующий.

Рис.11. Дротик

В проекте 2022 г. планируется использовать биоразлагаемую версию дротиков EcoDART (конструкция и батарея) с печатной электроникой, разработанных специально для труднодоступных мест. Это революционное нововведение, которое сохранит окружающую среду и снизит потребность в отправке сотен сотрудников на места сбора или восстановления дротиков.

В работах будет задействован гибридный дирижабль Manta, разработанный командой проекта METIS. Этот инновационный гибридный дирижабль с полезной нагрузкой в 2 тонны менее дорог, чем вертолет, и оказывает меньшее воздействие на окружающую среду. Он будет нести оборудование, управлять связью, а также собирать несейсмические данные.

Также на повестке дня стоят инновации, касающиеся обработки данных, предусматривающие получение изображений недр уже через несколько часов после съемки!

В начале 2020 года в условиях пустынных песчаных дюн Абу-Даби были осуществлены экспериментальные работы по использованию системы Metis.

В России использование дронов при сейсмических работах находится  в начальной стадии [1] и информация на эту тему практически отсутствует.

Известно об испытаниях технологии использование дронов для  автоматизированного дистанционного сбора сейсмических данных, которые были проведены компанией «Газпром нефть» на Западно-Зимнем лицензионном участке в ХМАО весной 2020 года. Дрон на лету в режиме реального времени скачивал данные с автономных регистрирующих модулей. При стандартных работах  для сбора данных используются вездеходы и снегоходы  и требуется существенно больше времени и задействуется больше техники и людей [2].

Казанским федеральным университетом совместно с ООО «ТНГ-Групп» начаты работы по создания системы сбора и обработки информации на основе комплекса беспилотных воздушных судов в сейсморазведочных работах [3]. Эти работы получили господдержку.

Использованные материалы

1. Беспилотники и роботы в наземной сейсморазведке.
2. Технология, которая удешевляет разведку нефти в разы.
3. Сейсморазведка воздушными беспилотниками.
4. Abu Dhabi: ADNOC and Total Innovate in the Field of Seismic Acquisition with the Use of Unmanned Drones and Vehicle.
5. Acquiring High Quality, Low Impact Onshore Seismic.
6. ADNOC and Total team up on drone-based seismic acquisition pilot program.
7. An unmanned aerial vehicle with vibration sensing ability (seismic drone).
8. Drones for Deploying Seismic Nodes: For Those Hard to Reach Places.
9. Drones support seismic acquisition.
10. Drones Take On Roles In Land Seismic Data Acquisition Operations.
11. Metis: Imaging Complex Onshore Areas.
12. Metis in the Desert of the United Arab Emirates.
13. Metis Seismic Acquisition Programme in the United Arab Emirates.
14. Seismic Drone.
15. Total revolutionizes imaging techniques for onshore acreage.
16. Total - METIS targeting Papua New Guinea.

Старобинец А.Е.

Обзор нововведений в Surfer версий 14, 15 и 16

В этом бесплатном обзоре рассмотрены нововведения, которые появились в Surfer новейших версий 14, 15 и 16, созданных в период с 2017г. по настоящее время, по сравнению с Surfer версий 11, 12 и 13, созданных в период с 2012  по 2015 гг.

Обзор бесплатный.
Для скачивания перейдите по этой ссылке.

Внимание!

Подписная страница на обзор была размещена на зарубежном сервисе, который отказался работать с Россией, поэтому форма подписки пропала.

Для скачивания обзора присылайте e-mail с указанием названия обзора, который вы хотите получить, на адрес:  Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.,  и ссылка для скачивания обзора вам незамедлительно будет выслана.

А.Е.Старобинец

Основные причины отбраковки подготовленных сейсморазведкой объектов при экспертной оценке их кондиционности

На основании опыта проводимой во ВНИГНИ в течение многих лет оценки кондиционности подготовленных сейсморазведкой под глубокое бурение нефтегазоперспективных объектов можно сформулировать основные причины отбраковки  тех или иных объектов. Вот эти причины.

1. Недостоверное картирование антиклинальных объектов из-за недостаточной плотности сети сейсмических профилей.
   

• Неправильное определение геометрии объектов из-за ошибок интерполяции в межпрофильном пространстве или искусственной рисовки изолиний  в условиях больших расстояний между профилями (Рис.1).

Рис.1. Пример недостоверных подготовленных объектов, локализованных благодаря искусственной рисовки изогипс и тектонического нарушения в условиях больших расстояний между профилями. Альтернативная, более естественная рисовка изогипс показана толстыми линиями.

• Высокая вероятность принятия структурных носов за антиклинальные ловушки или раскрытия ловушек в случаях проведения их замыканий за пределами сети профилей и отсутствия профилей по критическому направлению (Рис.2).
  
  

 Рис.2. Пример недостоверного проведения изогипс, замыкающих антиклинальную ловушку на северо-западе. Из-за редкой сети профилей и, в частности, отсутствия широтного профиля между антиклинальной ловушкой и структурным носом, расположенным западнее, велика вероятность раскрытия изогипс начиная от изогипсы -1230 м и заканчивая изогипсой

-1195 м.

• Возможность объединения соседних куполов в один антиклинальный объект в случаях отсутствия профиля по критическому направлению.

2. Ничем не обоснованное выделение литологических и стратиграфических ловушек.
   

• Выделение локальных областей развития пород коллекторов без указания критериев установления литологического состава и без всякой связи с фациальной обстановкой, морфологией или палеоморфологией (Рис 3, 4).

Рис.3. Пример выделения в качестве подготовленного объекта области развития пород коллекторов (ограниченной на карте пунктирной синей линией) без указания критериев, указывающих на их наличие, и без всякой связи с фациальной обстановкой, морфологией или палеоморфологией

Рис.4, Пример выделения в качестве подготовленного объекта зоны развития коллекторов по результатам динамического анализа без указания использованных сейсмических атрибутов и доказательства связи их аномалий с коллекторами, а также без обоснования границы указанной зоны на востоке.

3. Недостоверное выделение тектонически-экранированных ловушек, связанное с:
   

• неправильным выделением тектонических нарушений на временных сейсмических разрезах;
• необоснованным трассированием экранирующих ловушки тектонических нарушений по площади в случаях редкой сети профилей, не позволяющих правильно определить их конфигурацию в межпрофильном пространстве и отождествлять одноименные нарушения на разных профилях (Рис.5);

Рис.5. Пример трассирования серии экранирующих ловушку тектонических нарушений по  редкой сети профилей, не позволяющей правильно определить их конфигурацию в межпрофильном пространстве и надежно отождествлять одноименные нарушения на разных профилях

• недостоверным отождествлением одноименных тектонических нарушений при переходе от профиля к профилю в случаях, когда они не единичны и имеют  небольшие амплитуды, даже при небольших расстояниях между профилями.

4. Неправильная корреляция отражающих горизонтов, заключающаяся в:

• невозможности осуществлять достоверную корреляцию из-за плохого качества сейсмических материалов;
• переходах на другие оси синфазности (Рис.6);
  
  
  

Рис.6. Пример перехода на другие оси синфазности по отражающим горизонтам, которым отвечают фиолетовая и голубая линии корреляции

• корреляции отражающих горизонтов в областях отсутствия регулярной записи;
• корреляции под углом к реальным осям синфазности;
• неправильном отождествлении отражающих горизонтов по разные стороны от зон отсутствия регулярной сейсмической записи, областей выклинивания соответствующих геологических границ или тектонических нарушений (Рис.7);

a

b

Рис.7. Пример грубой ошибки в корреляции, заключающейся в перескоке с одной группы отражающих горизонтов на  совершенно другую.  Фиктивный скачек (рис.7a) привел к фантастически нереальной геологической ситуации   (рис.7b), которая  наблюдается на разрезе по ортогональному профилю

• выделении фиктивных смещений во времени осей синфазностей в качестве тектонических нарушений (Рис.8);

Рис.8. Пример необоснованных скачкообразных переходов на другие оси синфазности, создающих видимость наличия тектонических нарушений

• наличии неоднозначных вариантов корреляции.

5. Недостоверное выделение рифов, заключающееся в принятии за рифы криволинейных осей синфазности другой природы:

• дифрагированных волн;
• петлей;
• боковых волн;
• антиклинальных перегибов.
  

6. Неправильное картирование геометрии рифов из-за неправильного проведения на временных разрезах их границ (Рис.9).

Рис.9. Пример неправильного проведения линии (черная), ограничивающей риф, поскольку при такой рисовке в пределах рифового тела прослеживаются непрерывно синяя и красная оси синфазности. Желтой пунктирной линией показано более достоверное ограничение рифа

7. Использование границ лицензионных участков в условиях полного отсутствия сейсмической информации за их пределами в качестве ограничителей объектов (Рис.10).
   
   

Рис.10. Пример ограничения объекта на западе линией лицензионного участка (розовая линия) в условиях полного  отсутствия сейсмической информации за ее пределами

8. Построение геологических границ методом схождения в условиях недоказанности унаследованного характера структурных планов.

А.Е.Старобинец

Обзор "Атрибуты в OpendTect"

Обзор составлен по материалам руководства "Introduction to OpendTect and OpendTect Pro".В обзоре рассматриваются 28 атрибутов, которые используются в бесплатной версии системы OpendTect. Дается описание интерфейса, входных и выходных данных, а также использованных алгоритмов. Объем обзора 99 стр.

Обзор бесплатный.
Для скачивания перейдите по этой  ссылке

                                                                                                                                                                                                                               
В.В.Помазанов, В.А.Редекоп            

 3D  ВСП - ПРОСТРАНСТВЕННЫЙ ПОДХОД К ОБРАБОТКЕ И ИНТЕРПРЕТАЦИИ ДАННЫХ СКВАЖИННОЙ СЕЙСМОРАЗВЕДКИ

     Скважинная сейсморазведка в силу геометрии наблюдений – это пространственная сейсморазведка. Применение методики обработки данных НВСП по двумерным моделям и получение временных и глубинных разрезов лежащих в вертикальных плоскостях часто плохо согласуется с реальными данными. Такая обработка оправдана в случае вертикальной скважины и субгоризонтального залегания слоев (Рис. 1).

   Рис.1. Миграция данных НВСП в случае вертикальной скважины и горизонтально слоистой модели. Результат – плоский разрез НВСП.

          В других случаях представление изображений среды вертикальными трассами с площадными координатами, располагающимися по линии точек отражения от целевого горизонта, верно только для ограниченного интервала глубин. Для выше- и нижележащих слоев координаты точек отражения на глубинных разрезах могут существенно, на десятки и даже сотни метров, отличатся от координат в заголовках трасс (Рис. 2).

            Рис.2. Миграция данных НВСП в случае искривленной скважины и горизонтально слоистой модели. Результат – разрез НВСП      представлен трехмерной поверхностью.

     Применение метода ВСП в районах с крутопадающими сейсмическими горизонтами и в наклонных скважинах требует применения  пространственной обработки и интерпретации полученных временных и глубинных разрезов. При этом скважинная сейсморазведка способна решать как структурные, так и литологические задачи [1]. В отличие от  наземной сейсморазведки, осуществляющей многократные перекрытия интервалов горизонтов, интерпретация результатов НВСП, выполненного из небольшого числа удаленных пунктов возбуждения, предполагает более тщательное и полное извлечение информации из каждой сейсмограммы [2]. Для этого в первую очередь необходимо получать изображения среды с правильной геометрией расположения глубинных точек. Получение 3D информации при работах НВСП сложная задача, требующая комплексного подхода, заключающегося в проектировании системы наблюдений на скважине, применении алгоритмов 3D миграции при трансформации сейсмограмм во временные и глубинные разрезы и пространственной интерпретации полученных данных.
     Проектирование работ НВСП заключается в определении оптимального положения пунктов возбуждения (ПВ) и пунктов приема (ПП) исходя из имеющейся априорной информации о кривизне скважины и наклонах отражающих горизонтов. Оптимальным положением ПВ и ПП будет считаться такое, какое позволит решить поставленную геологическую задачу посредством отработки НВСП из минимального количества пунктов возбуждения. Геологические задачи могут быть как структурными (уточнение положения горизонтов в заданных направлениях), так и литологическими (выявление изменение акустических свойств горных пород вдоль горизонта). Методика проектирования системы наблюдений состоит в расчете точек отражения и годографов отраженных волн для пунктов возбуждения, заданных по квадратной сети, охватывающей все возможные удаления ПВ от скважины (Рис. 3).

Рис.3. Моделирование системы наблюдений.

          Из этой совокупности для отработки скважины отбираются пары ПВ и ПП по критериям, оптимальным для решения поставленной задачи. Таким критерием, например, может служить максимальная площадь прослеживания целевого горизонта в заданном направлении.
     Алгоритм 3D дискретной лучевой миграции реализует принцип Ферма для многослойной пластовой модели с границами между пластами заданными, в общем случае, искривленными поверхностями. Скорости между пластами задаются трехосным эллипсоидом анизотропии [4]. Особенность алгоритма в том, что поверхности определяются  отдельными точками с площадными координатами, заданными по прямоугольной сетке. Точность и скорость расчета лучей зависит от расстояния между точками. Для каждой поверхности рассчитываются падающие и отраженные лучи, а точки отражения определяются по суммарному минимальному или экстремальному времени падения-отражения лучей.  Расчетная схема универсальна и позволяет рассчитывать годографы монотипных отраженных, обменных, головных и дифрагированных волн (Рис.4).

                                                           Рис.4. Применение алгоритма дискретной лучевой миграции:
                                                                          А) Для расчета годографов отраженных волн;
                                                                          Б) Для расчета годографов головных волн;
                                                                          В) Для расчета годографов волн дифракции.

     Алгоритм одинаково надежен как в 2D, так и в 3D варианте и применяется для обработки реальных данных в программных комплексах VimSeis 2D и VimSeis 3D.  К недостаткам алгоритма относятся большое время счета и сложность задания модели для градиентных сред (слой с градиентом скорости  разбивается на несколько дополнительных пластов).
     Начальная стадия обработки 3-х компонентных сейсмограмм НВСП проводится традиционно и включает процедуры разделения XYZ компонент, деконволюцию, полосовую и веерную фильтрации  с целью получения сейсмограмм c выделенными отраженными продольными  PP и обменными PS волнами. Получение мигрированных глубинных разрезов проводится по отдельности для продольных и обменных волн. Миграция выполняется посредством расчета пространственного положения точек и времен отражения от промежуточных горизонтов, с последующей интерполяцией значений между горизонтами. Рассчитанные координаты и времена отражения определяются и сохраняются для каждого отсчета исходной трассы. Отличительной особенностью является то, что сама исходная трасса при миграции не изменяется, а представляется  в параметрической форме:
Аi (t), где
 t - текущее время исходной трассы (номер отсчета),
Ai - значения функций (амплитуды сигнала, координат точек отражения и вертикального времени).
     Параметрическая форма представления трассы при миграции ВСП является предпочтительной по многим соображениям, во первых – это естественная форма описания поверхностей в пространстве, а во вторых результат одного расчета может быть представлен в разных видах. Кроме того, при изменении исходных сейсмограмм (например, при опробовании разных вариантов деконволюции или фильтрации) нет необходимости выполнять миграционное преобразование, если скоростная модель не изменилась. Определение пластовой модели среды осуществляется интерактивно, при помощи пробных миграционных преобразований, до совпадения времен прослеживания  расчетных и реальных годографов прямых и отраженных волн.
     Способ представления результатов обработки для их последующей интерпретации зависит от распределения точек отражения в пространстве. В отдельных случаях результаты 3D обработки могут быть представлены традиционным способом в виде плоских сейсмических разрезов с площадными координатами трасс, располагающимися по линии, проходящей через точки отражения от целевого отражающего горизонта. В общем случае трансформированные сейсмограммы НВСП, полученные от разных пунктов возбуждения, могут быть представлены в виде трехмерных поверхностей (Рис.5).

                                                     Рис. 5. Способы трехмерного представления мигрированных сейсмограмм НВСП.
                                                                                    А) Поверхности распределения точек отражения.
                                                                                     Б) Пространственная трансформация трасс.
                                                                                     В) Изображение сейсмограмм в цвете.

          Интерпретация полученных сейсмограмм состоит в пространственном прослеживании особенностей сейсмического поля отраженных волн  и построении по этим данным сейсмогеологических разрезов и карт отражающих горизонтов (Рис 6).
 

         Рис. 6. 3D композиция глубинных разрезов НВСП. Желтым показаны поверхности, построенные по прослеженным на разрезах сейсмическим горизонтам. Красным показаны плоскости разломов.

     Имеющиеся сейсмические разрезы МОГТ представляются в единой, со скважинными данными, системе координат и изображаются, совместно с ними, в трехмерном пространстве. (Рис.7).

Рис. 7. 3D композиция глубинных разрезов НВСП и сейсмического профиля ЗD, проходящего в районе скважины.

          Таким образом, работы НВСП выполненные в пространственном исполнении, позволяют получать более точную информацию, которая может быть использована как для интерпретации и уточнения результатов наземной сейсморазведки, так и самостоятельно, например, для  определения пространственного положения объекта бурения и искривления скважины в заданном направлении[3].

                                                                                           Список литературы:

1.    Гальперин Е.И. Вертикальное сейсмическое профилирование (опыт и результаты) М.: Наука. 1994г.
2.    Vladimir Stenin, Alik Kasimov, Veniamin Redekop  and Anatoli Tikhonov. Borehole vicinity characterization using 3C-3D VSP. Exp.Abst. SEG 2003, Dallas.
3.    Редекоп В.А., Редекоп И.А., Каширских М.Ф., Карнаухов С.М. Геофизический способ поисков и разведки залежей углеводородов. Патент РФ № 2123195.
4.    Помазанов В.В., Редекоп В.А. Оценка и учет анизотропии скоростей продольных волн при обработке данных ВСП. Тезисы докладов научно-практической конференции «Гальперинские чтения» 2004.

                                                                                                                           М.Е.Старобинец

  ПЕРСПЕКТИВНЫЙ ОБЪЕКТ В РИФЕЙСКИХ ОТЛОЖЕНИЯХ ИРКУТСКОЙ ОБЛАСТИ

Рифей это комплекс отложений, отвечающих законченному этапу развития земной коры. После рифея началось классическое осадконакопление.  Верхнее ограничение рифея определяется нижней границей вендского комплекса осадков,  в котором в Восточной Сибири находятся основные нефтяные и газовые месторождения.

Рифейские  отложения содержат как терригенные, так и терригенно-карбонатные и вулканогенно-осадочные серии пород. Нижние их части сложены кварцитами и песчаниками, верхние - главным образом карбонатными породами. Отложения верхнего рифея представлены переслаиванием карбонатных и глинисто-карбонатных пород. Коллекторами  служат выходящие на предвендскую эрозионную поверхность пористо кавернозные доломиты

В последние годы крупные залежи нефти и газа открыты в рифейских карбонатных толщах ВосточнойСибири, в восточной части древней Сибирской платформы. Основное из них Юрубчено-Тохомское месторождение, было открыто в 1981 году. Оно расположено в Красноярском крае, в пределах Лено-Тунгусской нефтегазоносной провинции. Его извлекаемые запасы составляют по категории С1 — 64,5 млн тонн нефти, С2 — 172,9 млн тонн, газа (С1+С2) — 387,3 млрд кубометров.. Максимальная вскрытая мощность рифейских отложений — 1792 м. Продуктивными являются кавернозно-трещинные доломиты верхней эродированной в предвендское время части рифейских отложений.

В Иркутской области месторождений в рифейских отложениях пока не открыто. Дело в том, что до недавнего времени отложения рифея в Иркутской области не изучались специально сейсморазведкой и бурением, поскольку сейчас  в эксплуатации находится значительное количество нефтяных и газовых месторождений, залегающих на гораздо меньших глубинах (до 2,7-3,3 км.)  Свою роль играли  и технологические трудности выделения сейсморазведкой отражающих горизонтов в отложениях рифея на фоне различного рода интенсивных помех в этом временном интервале разреза (свыше 1.5 -  2.0 секунд). Апертуры разносов «взрыв-прибор»  составляют  при  разведке структур в отложениях венда и кембрия в среднем 3 км. И это явно недостаточно для уверенного выделения глубоко залегающих отражений  и подавления частично кратных волн.

Тем не менее, даже в этих условиях, в отдельных случаях такие отражения удается выделять. Тем более, что при выполнении полевых работ регистрацию сейсмических  колебаний выполняют обычно до 4-х секунд. Хотя на большинстве сейсмических профилей в Иркутской области  обработка полевых материалов выполнялась обычно до  2-х секунд, на ряде профилей, где обработка выполнялась до 3-х секунд, удалось выявить и проследить отражения от рифейского комплекса и от границ в толще этих отложений.
  .  
На рис.1 представлен временной разрез при обработке до 2-х секунд.



                                                               Рис.1

В нижней части разреза не видно каких-то регулярных отражений, залегающих под углом по отношению к границам в верхней осадочной части разреза. Наклонные непротяженные оси синфазности в левой и правой частях временного разреза скорее всего могут быть приняты за краевые  эффекты.
На рис.2 представлен тот же временной разрез, обработанный до 3-х секунд.



                                                                              Рис.2

В нижней части видна крутонаклонная группа отражений, предположительно отождествляемая с границами в рифейской толще.
Наиболее эффектной представляется волновая картина на временном разрезе сейсмического профиля №01, отработанного в 2014 г. (рис.3).



                                                                      Рис.3

На временном разрезе желтым цветом выделены некие совокупности согласно залегающих осей синфазности с различными углами наклона и различной конфигурации, красным цветом выделены возможные разломы или границы интрузий.

Основным критерием выделения реальных отражений на временах свыше 2-х секунд из этой пестрой картины  (а не фиктивных границ, образуемых различными видами  боковых и кратных волн)  является уверенное отождествление  таких отражений по  совокупности близлежащих сейсмических профилей.
На рис. 4 представлены фрагменты временных разрезов по трем субширотным профилям, отработанным в 2014 г. в           юго- западной части Иркутской области  
    

                                                                                       Рис.4

В левом нижнем углу рисунка представлена схема расположения этих трех субширотных профилей. На всех разрезах уверенно выделяется  крупная синклиналь, закономерно воздымающаяся  к югу.
Ниже представлен временной разрез по субмеридианальному  сейсмическому профилю № 07, который пересекается с этими тремя профилями (Рис.5). На нем также уверенно выделяется синклиналь, левый борт которой является границей крупной пачки горизонтально залегающих отражений.    

 

                                                                 Рис.5

На построенной структурной карте (во временной моде) по условному горизонту (Рис.6), описывающему выделенную синклиналь, она уверенно картируется в виде крупноамплитудного объекта ориентированного с юго-запада на северо- восток. Ее площадь  составляет свыше 100 км2, максимальная толщина слагающих отложений – не меньше 3-х км.



                                                                   Рис.6
     

То, что выделенный объект реальность, подтверждается материалами электроразведки ЗСБ, любезно предоставленными автору компанией ИЭРП (генеральный директор Ю.А.Агафонов).
 
Метод ЗСБ в современной модификации позволяет   дифференцировать кривые зондирований  по крупным фрагментам разреза - надсолевая толща, соль, карбонатные подсолевые отложения, терригенные подсолевые отложения и вот теперь и толща фундамента.

На карте продольных сопротивлений (Рис.7), составленной специалистами ИЭРП для отложений нижнего венда-рифея,  на фоне очень высоких сопротивлений   свыше  100 ом.м. выделяется обширная зона аномально пониженных сопротивлений. И эта зона располагается практически  именно над  выделенной сейсморазведкой синклиналью.



                                                             Рис.7

Такое совпадение результатов принципиально различных геофизических методов не может быть случайным. Пониженные сопротивления однозначно свидетельствуют о наличии пластовой воды в отложениях нижней части разреза. То есть, учитывая, глубину залегания и физические свойства этих отложений, речь может идти только о наличии трещиноватых коллекторов. Можно предположить, что если отложения данного объекта   (по аналогии с трещиноватыми доломитами, вскрытыми в  Юрубчено-Тохомском месторождении) содержат такие же трещиноватые коллекторы, здесь можно ожидать огромные по объему ресурсы углеводородов, поскольку, как уже указывалось, толщина отложений, формирующих описываемую синклиналь, составляет несколько километров.  

Описываемая синклиналь перекрывается мощным экраном – почти километровой толщей горизонтально залегающих отложений. Их подошва прослеживается на времени, порядка 1.3 сек. Это соответствует глубине в 4.0-4.2 км., которая в настоящее время вполне доступна для глубокого бурения.

В свете вышесказанного представляется целесообразным в пределах данной территории провести переобработку полевых материалов, в первую очередь тех  сейсмических профилей, где обработка была выполнена до 2-х секунд. Такая переобработка должна включать современные процедуры подавления различного вида кратных волн и более уверенного выделения сейсмических сигналов на фоне случайных помех во временном интервале до 3-х секунд. Это позволит проследить и детализировать структурный план кровли рифея и нижележащих границ и повысить достоверность выделения нефтеперспективных объектов для постановки глубокого бурения.

И.К.Кондратьев

Сейсмическая инверсия и динамическая интерпретация

От администратора 
Статья «Сейсмическая инверсия и динамическая интерпретация» является заключительной частью описания научной деятельности доктора технических наук Игоря Константиновича Кондратьева и возглавляемых им коллективов геофизиков по созданию новых эффективных способов обработки и интерпретации данных сейсморазведки (см. книгу «Мой вклад в развитие способов цифровой обработки данных сейсморазведки»).

Вместе с тем она включает описание общих принципов и проблем сейсмической инверсии и динамической интерпретации, а также дает сравнительную оценку различных способов инверсии, широко используемых на практике.

Статья может быть полезна для людей, занимающихся динамической интерпретацией, а также для преподавателей не только геофизических, но и геологических факультетов, т.к. в ней содержится описание вопросов применения сейсморазведки для решения геологических задач.

Для чтения (скачивания) статьи перейдите по этой ссылке.

А.Е.Старобинец

Обзор "Возможности и эффективность сейсмической томографии по первым вступлениям преломленных волн"

Получив бесплатно этот обзор, Вы узнаете:

• Для решения каких задач используется томография.
• Каковы теоретические основы сейсмической томографии и алгоритмы ее реализации.
• О результатах зарубежных исследований достоверности и точности современной томографии на преломленных (рефрагированных) волнах, проведенных за период с 2003 г по 2014 г.
• Какие программы используются в настоящее время при решении обратных задач с помощью сейсмической томографии.
  
  Подписаться
  

Внимание!

Подписная страница на обзор была размещена на зарубежном сервисе, который отказался работать с Россией, поэтому форма подписки пропала.

Для скачивания обзора присылайте e-mail с указанием названия обзора, который вы хотите получить, на адрес:  Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.,  и ссылка для скачивания обзора вам незамедлительно будет выслана.

А.Е.Старобинец

Обзор «Программное обеспечение для интерпретации данных метода преломленных волн»

Получив бесплатно этот обзор, Вы узнаете:

- Какое современное отечественное и зарубежное программное обеспечение используется для интерпретации данных метода преломленных волн (МПВ).

- Для решения каких геолого-геофизических и инженерных задач предназначены те или иные программные средства.

- Какие способы и подходы к решению обратных задач используются в различных программах.

Обзор предназначен для специалистов, имеющих отношение к проведению работ МПВ и МОГТ, сейсморазведчиков, занимающихся обработкой и интерпретацией получаемых данных, разработчиков программного обеспечения для интерпретации данных МПВ, а также для студентов, изучающих сейсморазведку.

Обзор, в частности, будет интересен обработчикам данных МОГТ, которые занимаются расчетом статических поправок с использованием первых вступлений преломленных волн, регистрируемых на сейсмозаписях.

Подписаться

Внимание!

Подписная страница на обзор была размещена на зарубежном сервисе, который отказался работать с Россией, поэтому форма подписки пропала.

Для скачивания обзора присылайте e-mail с указанием названия обзора, который вы хотите получить, на адрес:  Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.,  и ссылка для скачивания обзора вам незамедлительно будет выслана.

А.Е.Старобинец

Фильтрация карт в программе Surfer

Рассмотрим здесь, как в программе Surfer (на примере 11 версии) производится фильтрация данных сеточных файлов или другими словами - фильтрация карт.

Сначала познакомимся с диалоговым окном, с помощью которого производится фильтрация, и разберемся с типами имеющихся в программе фильтров и их назначением, а затем на некоторых примерах посмотрим, как работают различные фильтры.

Для выполнения фильтрации предназначена опция, которая расположена в разделе меню Grid (Грид) и называется Filter (Фильтр) (рис.1).

 
                                                        Рис.1. Опция меню Grid/Filter

Следует отметить, что для такого вида фильтрации, как сглаживание, в программе Surfer имеются и другие опции, в частности, в том же разделе меню Grid (Грид) есть опция Spline Smooth (Сглаживание сплайнами).

Но вернемся к опции Filter (Фильтр). При ее активизации появляется стандартное диалоговое окно, предназначенное для выбора сеточного файла для фильтрации. После выбора сеточного файла, появляется вот такое диалоговое окно (рис.2).

                    Рис.2. Диалоговое окно, предназначенное для выполнения фильтрации

В левой части окна показаны все фильтры, которые сгруппированы по разным типам.

В правой части окна отображаются и задаются параметры фильтрации. Кроме того, здесь показывается название входного сеточного файла, выбранного для обработки и путь к нему, а также задается название выходного файла, получаемого в результате фильтрации, и выбирается место, где он будет сохранен.

Прежде чем перейти к рассмотрению параметров фильтрации, нужно сказать, что когда производится фильтрация, значение в каждом узле выходной сетки рассчитывается как функция значения в соответствующем узле и значений в окружающих его соседних узлах во входной сетке. Причем значения в соседних узлах учитываются с присвоенными им весами.

Соседними узлами является узлы прямоугольного участка входной сетки, который центрирован относительно соответствующего узла входной сетки. Соответственно, ширина и высота такого участка, определяется количеством столбцов и строк.

Фильтр последовательно “переезжает” от узла к узлу, и процесс продолжается, пока все узлы не будут обработаны.

Теперь, после этого разъяснения, будет легко понять, что это за параметры, и каково их назначение.

 Итак:

Это - два параметра в разделе Edge Effects (Краевые эффекты):Edge of Grid (Край сетки) и Blanked Nodes (Бланкированные узлы) для устранения краевых эффектов, с помощью которых задаются способы расчетов краев сеток и бланкирования узлов.

Это – Filter Size (Размеры фильтра), т.е. количество строк (Rows) и столбцов (Cols) входного сеточного файла, соседних к узлу, в котором будет определяться новое значение функции.

И это - веса, присваиваемые значениям в узлах этих соседних строк и столбцов (расположены внизу в правой части диалогового окна).

Еще имеется параметр Number of Passes (Количество проходов) для многократной повторной фильтрации получаемых на выходе сеток.

Теперь вернемся к самим фильтрам.

Помимо набора сглаживающих (низкочастотных) фильтров, также имеются высокочастотные фильтры (вычитающие региональный фон), фильтры повышения контрастности, фильтры определения и усиления краев, и другие.

При выборе фильтра или группы фильтров, в нижней части диалогового окна появляется краткое пояснение.

Всего имеется 64 фильтра. Все фильтры разделены на две основные группы: фильтры линейной свертки (Linear Convolution Filters) и нелинейные фильтры (Nonlinear Filters).

Фильтры линейной свертки в свою очередь подразделены на фильтры, в которых параметры фильтрации задаются пользователем (User Defined Filters), и предустановленные фильтры (Predefined Filters), в которых параметры фильтрации заданы по умолчанию и не могут быть изменены пользователем.

Предустановленные фильтры в свою очередь подразделяются по своему назначению на 7 типов.

Все фильтры линейной свертки рассчитывают средневзвешенные значения по значениям в соседних узлах входной сетки. Разница между различными фильтрами линейной свертки состоит только в размере и форме массива соседних узлов и специфике используемых весов.

Фильтры, в которых параметры фильтрации задаются пользователем, включают четыре низкочастотных фильтра (Low-pass Filters), позволяющие задавать размеры фильтра, и еще один (General User-defined), позволяющий задавать как размеры фильтра, так и веса в любых комбинациях. Все они предназначены для сглаживания. Это фильтр скользящего среднего и фильтры, в котором веса зависят от удаления и определяются по разным зависимостям.

 Встроенные фильтры включают следующие типы:

 - низкочастотные фильтры (Low-pass Filters);

 - высокочастотные фильтры (High-pass Filters), которые в отличии от низкочастотных не сглаживают локальные отклонения, а уменьшают фоновые составляющие и подчеркивают локальные детали;

 - фильтры, использующие производные (Order Derivative Filters), которые предназначены для обнаружения горизонтальных и вертикальных краев;

 - фильтры сдвига и отличия (Shift and Difference Filters);

 - фильтры направления градиентов (Gradient Directional Filters); которые вычисляют производные по восьми направлениям компаса;

 - чеканящие (тиснения) фильтры (Embossing Filters) для определения краев.

Нелинейные фильтры подразделяются по своему назначению на 4 типа.

В этих фильтрах веса в диалоговом окне не отображаются. Но веса незримо присваиваются, и они определяются с помощью простых функций от значений в соседних узлах.

В фильтрах этой группы можно изменять размеры области соседних узлов, за исключением четырех фильтров, относящихся к типу Compass Gradient Filters, в которых они предустановленны.

В фильтре Threshold Averaging (Пороговое осреднение) задается дополнительный параметр - пороговое значение, при превышении которого узел не учитывается при расчетах.

Ну что ж, теперь можно перейти к рассмотрению примеров работы некоторых фильтров.

На рис.3 показана карта с небольшими нежелательными локальными эффектами, которые могут быть удалены с помощью сглаживающих фильтров.

                   Рис.3. Карта с нежелательными локальными эффектами (на них указывают стрелки)

На рис.4 приведена рассмотренная выше карта после использования сглаживающего фильтра Gaussian User-defined с 3 столбцами и 3 строками для соседних узлов.

                                                        Рис.4. Карта после сглаживания

Видно, что выполненная «мягкая» фильтрация во многом позволила устранить с карты нежелательные элементы.

Результат применения более сильной фильтрации с помощью фильтра Moving Average (9 строк и 9 столбцов, с весом в каждом соседнем узле, равным 1) демонстрируется на рис.5.

 

                                         Рис.5. Результат применения фильтра Moving Average

 Здесь эффект сглаживания уже хорошо заметен.

Теперь рассмотрим результат применения высокочастотного фильтра Mean Removal с прямо противоположной целью подчеркивания локальных деталей (рис.6).

                                        Рис.6. Результат применения фильтра Mean Removal  

Эффект четкого выделения локальных аномалий особенно наглядно виден при сравнении карт, изображенных на рис.6 и на рис.3.

В качестве еще одного примера рассмотрим результат применения (рис.7) высокочастотного фильтра Southwest, одного из фильтров типа Gradient Directional Filters, предназначенных для выделения областей быстрого изменения значений функции, т.е. участков, характеризуемых большим наклоном (градиентом).

                                                Рис.7. Результат применения фильтра Southwest

В заключение рассмотрим результат работы нелинейного фильтра Standart Deviation, одного из фильтров типа Moment Statistics Filters, который предназначен для вычисления стандартного отклонения значений функции в соседних узлах (рис.8).

                                       Рис. 8. Результат применения фильтра Standart Deviation

При сопоставлении аномалийных зон, закрашенных зеленым цветом, на карте, которая изображена на рис.8, с исходной картой (рис.2), хорошо видно, что указанные зоны отвечают участкам с максимальным сгущением изолиний, т.е. участкам с максимальными градиентами.

Приведенные примеры продемонстрировали некоторые из возможностей программы Surfer, как в отношении редактирования (коррекции) карт, так и применительно к анализу особенностей поверхностей.

В заключение следует отметить, что выбор фильтров для решения тех или иных задач, а также подбор оптимальных параметров фильтрации, конечно должен осуществляется методом проб и ошибок.

А.Е.Старобинец

Оценка оптимальной плотности сейсмических профилей
с помощью программы Surfer

При сейсмических работах 2D погрешности определения глубин в межпрофильном пространстве, или другими словами погрешности интерполяции, зависят в основном от плотности сети профилей и характера рельефа отражающих границ. При этом, конечно, играет роль не только средняя плотность сети, но также ее равномерность.

Рассматривается способ, позволяющий на вероятностном уровне учитывать возможные ошибки интерполяции для оценки необходимой плотности сети профилей при проектировании сейсмических работ.

В качестве априорной информации об особенностях рельефа отражающих границ используются структурные карты, построенные по результатам сейсмических работ, выполненных в аналогичных с площадями проектируемых работ сейсмогеологических условиях.

Решение рассматриваемой задачи базируется на оценке с помощью программы Surfer возможных погрешностей интерполяции при использовании равномерной прямоугольной сетки профилей в зависимости от расстояния между ними применительно к конкретным поверхностям.

Основным результатом такой оценки являются гистограммы возможных погрешностей определения значений глубины отражающего горизонта, полученные для разных расстояний между профилями.

Решение задачи включает три основных этапа:

1.Построение структурных карт по сетям профилей разной плотности (при разных расстояниях между профилями).

2.Построение карт погрешностей интерполяции при разных расстояниях между профилями.

3.Построение и сопоставление гистограмм погрешностей интерполяции при разных расстояниях между профилями.

Покажем на конкретном примере реализацию рассматриваемого способа оценки возможных погрешностей определения глубин в межпрофильном пространстве при разной плотности сети профилей.

На первом этапе:

 а) Выбираем структурную карту, характеризующую типичные особенности рельефа отражающего горизонта в пределах региона, для которого решается   задача прогноза зависимости погрешностей     интерполяции от плотности сети профилей.

 Пусть в нашем случае это будет вот такая карта (рис.1), построенная по сеточному файлу исходная сетка.grd. Шаг этой сетки 500 м.


                                            Рис.1. Исходная структурная карта

Используем эту прямоугольную сетку для создания сетей профилей, совпадающих с ее столбцами и строками, с разными расстояниями между ними (или иными словами с разной плотностью сети профилей). Оценим погрешности для сетей с расстоянием между профилями 2, 3, 4, 5 и 6 км. Для создания этих сетей профилей будем исключать из исходного сеточного файла соответствующие промежуточные столбцы и строки.

б) Обращаемся к опции программы Surfer Grid/Grid Node Editor и загружаем сеточный файл исходная сетка.grd. С помощью опции File/Save As сохраняем этот файл в виде файла исходная сетка.dat формата DAT XYZ (*dat).

в) Используем файл исходная сетка.dat для формирования прямоугольных равномерных сетей с разными расстояниями между профилями, совмещенными с колонками и строками исходной сетки.

Загружаем файл исходная сетка.dat в Excel и для заданного расстояния между профилями – n (шага, с которым будем передвигаться по узлам сетки) определяем значения координат Y и X соответственно для горизонтальных и вертикальных профилей. Для этого определяем значения координат Y горизонтальных профилей, последовательно прибавляем к минимальному значению Y исходной сетки значения выбранного расстояния между профилями. Аналогично поступаем для вертикальных профилей.

Оставляем профили с определенными значениями координат Y для горизонтальных профилей, удаляя все промежуточные строки исходной сетки, а затем, после сортировки таблицы по значениям координат X, аналогично поступаем для вертикальных профилей, удаляя все промежуточные столбцы исходной сетки.

г) Копируем полученную таблицу Excel и загружаем ее в рабочую таблицу программы Surfer: File/New/Worksheet. Сохраняем эту таблицу в виде файлов горизонтальные профили с шагом n.dat и вертикальные профили с шагом n.dat формата DAT XYZ (*dat). Сохраняем также эту таблицу в виде файлов горизонтальные профили с шагом n.bln и вертикальные профили с шагом n.bln.

д) Объединяем содержимое файлов с расширением dat для горизонтальных и вертикальных профилей в один файл профили с шагом n.dat .

е) Для каждого варианта сетки профилей выполним гридинг (интерполяцию) и получим соответствующие карты в изолиниях. Выполняем гридинг (интерполяцию): с помощью опции Grid/Data , загрузив файл профили с шагом n.dat. Используем при этом параметры исходной сетки. В качестве способа интерполяции выбираем Modified Shepards Method с небольшим сглаживанием (Advanced Options../Smoothing Factor =1).

При использовании способа Minimum Curvature проявляются нежелательные краевые эффекты на границах сетки, которые усложняют решение задачи.

Получаем сеточный файл профили с шагом n.grd.

Казалось бы, что можно также использовать вот такую опцию: Grid/Extrakt / исходная сетка.grd, что намного проще. Разряжая эту сетку можно создавать гриды с разным шагом, но при этом при выполнении построений по этим гридам на картах почему-то получаются изолинии в виде ломанных линий.

ж) Повторяем действия, изложенные в пунктах в - ж, для всех заданных расстояний n между профилями.

з) Строим карты в изолиниях: Map/New/Contour Map.

Полученные карты представлены на рис.2. Хорошо видно, как по мере уменьшения плотности сети профилей сначала изменяется конфигурация структурны элементов, а затем некоторые из них перестают картироваться. Например, выделяемая в западной части исходной структурной карты антиклинальная структура полностью пропадает на картах, полученных при значениях плотности 0.45 и 0.39 км/км2.


                                                                                                            Рис.2

Второй этап реализуется проще.

Путем вычитания из исходной карты каждой из приведенных выше карт получим карты погрешностей.

Вычитаем из сеточного файла исходная сетка.grd сеточный файл профили с шагом n.grd, полученный в результате гридинга для сетки профилей с заданным шагом n, с помощью опции Grid/Math. Получаем сеточный файл погрешностей - карта погрешностей при шаге n.grd. Повторяем это действие для всех заданных расстояний n между профилями.

Полученные карты погрешностей интерполяции представлены на рис.3. На этих картах красным цветом показаны использованные при расчетах сетки профилей.


                                                                                                   Рис.3


Третий этап – построение гистограмм значений погрешностей интерполяции, зафиксированных в узлах сеток, при разных расстояниях n между профилями включает следующие действия.

а) Обращаемся к опции Grid/Grid Node Editor, загружаем сеточный файл профили с шагом n.grd и сохраняем его в виде файла погрешности при шаге n.dat в формате DAT XYZ (*dat).

б) Загружаем файл погрешности при шаге n.dat в Excel и сортируем по значениям погрешностей.

в) Подсчитываем количество значений погрешностей в заданных интервалах и определяем их процентное соотношение.

г) Строим гистограмму.

д) Повторяем эти действия (см. пункты а - г) для всех заданных расстояний n между профилями.

д) Строим график зависимости погрешностей интерполяции от расстояний между профилями сети путем размещения полученных гистограмм на соответствующих позициях шкалы расстояний между профилями.

В нашем случае он выглядит так (Рис.4):


Рис.4. График зависимости погрешностей интерполяции от        расстояний между профилями сети

Фиксируемые на этом графики общие закономерности предсказуемы. По мере увеличения расстояния между профилями наблюдается увеличение значений дисперсий погрешностей и соответственно уменьшение значений математических ожиданий. Красным цветом показаны приблизительные границы 3? интервалов (? - среднеквадратическое отклонение).

А вот конкретные результаты таковы. В нашем случае - процент минимальных значений погрешностей в интервале от 0 до 2 м уменьшается от 38.50% (для отрицательных значений погрешностей) и 40,10% (для положительных значений погрешностей) при расстоянии между профилями 2 км до соответственно 7.90% и 7.99% при расстоянии между профилями 6 км. При этом максимальные значения погрешностей при расстоянии между профилями 2 км колеблются в диапазоне от - 8 м до +12 м , а при расстоянии между профилями 6 км возрастают и заключены в диапазоне от - 34 м до +42 м.

Представляется, что использование рассмотренного способа оценок возможных погрешностей определения глубины в межпрофильном пространстве при разных плотностях сети профилей позволит при проектировании сейсмических работ 2D задавать оптимальные расстояния между профилями (плотности сети сейсмических профилей).

Чтобы узнать больше о решении типовых геолого-геофизических задач с помощью программы Surfer, перейдите по этой ссылке

А.Е.Старобинец

О сечении изогипс на структурных картах

В регламентирующих документах по сейсморазведке постулируется, что величина сечения изолиний на структурных картах устанавливается в зависимости от точности определения значений глубины.

Вот, например, что об этом говорится в "Инструкции по сейсморазведке" 1986 г.: "п.195. Сечение карты следует выбирать равным погрешности определения глубин. При исследовании малоамплитудных структур и достаточно густой сети исследований допустимо сечение, равное половине ошибки в определении глубины" и в проекте "Инструкции по сейсморазведке" 2003 г.: "п.7.3.9.8. Сечение структурных карт выбирают равным погрешности определения глубин. Для более рельефного отображения малоамплитудных структур допустимо проведение дополнительных изолиний с сечением, равным половине ошибки определения глубины. Участки с пониженной точностью построений отображаются пунктирными изолиниями или другим условным знаком. Для лучшего визуального восприятия структурных карт в дополнение к изолиниям используют закраску цветом".

Давайте разберемся правильно ли это.

Например, мы имеем вот такую трехмерную поверхность.

 

Допустим, что это изображение поверхности какого-то отражающего сейсмического горизонта, значения глубины до которого содержит погрешности.

Всем известно, что карты в изолиниях предназначены для отображения трехмерных поверхностей в двумерном виде.

При представлении этой поверхности в виде карты в изолиниях (структурной карты) естественно выбрать такое сечение изолиний, которое обеспечит выполнение двух условий:

1. получение двумерного изображения практически без потери информации, содержащейся в трехмерном (пусть и отягощенном ошибками) варианте, из чего следует , что чем меньше сечение, тем точнее будет отображаться трехмерная поверхность на карте в изолиниях;

2. получение читаемого, т.е. не перегруженного изолиниями (изогипсами) изображения, из чего следует, что величина сечения должна быть адекватной тем формам рельефа, которые отображаются, т.е. чем больше перепады глубин (амплитуды колебаний рельефа поверхности), тем больше должно быть сечение.

Выполнение первого условия обеспечивает возможность возврата к неискаженному исходному трехмерному отображению путем обратного преобразования карты в изолиниях (структурной карты), а второго - недопущение такого схождения изолиний, когда просветы между ними неразличимы человеческим глазом.

Возражение, что структурная карта , построенная по данным сейсморазведки, содержит погрешности и поэтому ее нужно корректировать с помощью выбора того или иного сечения, не принимается, поскольку двумерная карта должна соответствовать своему трехмерному оригиналу. Легко представить, что такие данные можно представить не на бумаге, а в трехмерном варианте, например, в виде папье-маше или с помощью 3D- принтера. И что? Кто скажет, что изображение в таком трехмерном виде неправильное? И если преобразовать зафиксированную сейсморазведкой трехмерную поверхность с помощью каких-нибудь математических действий, то и в этом случае отображение ее в виде карты в изолиниях также должно адекватно (т.е. практически без потери информации) соответствовать преобразованной поверхности.

Теперь относительно того, что "Сечение карты следует выбирать равным погрешности определения глубин". Совершенно очевидно, что этот постулат, эта рекомендация, это пожелание, это требование, выбирайте любой вариант, не работает, например, в случаях отображения на структурных картах диапиров, имеющих огромные амплитуды, которые во много раз превышают погрешности определения глубины. Если выбрать сечение, равное погрешности, на структурных картах диапиры будут отображаться в виде темных пятен.

Вот наглядный пример из жизни. Это фрагмент структурной карты , на котором в правой части отображены соляные диапиры с сечением, которое рекомендуется в регламентирующих документах.

 

Теперь допустим, что погрешность определения глубины составляет 20м, и рассмотрим несколько карт, построенных для рассматриваемой трехмерной поверхности с разными сечениями изолиний.

Это карта с сечением изолиний 2 м.

Видно, что она отображает все особенности строения трехмерной поверхности, и имея сечение, в 10 раз меньше погрешности определения глубины, не слишком сильно перегружена.

Следующая карта с сечением изолиний 5 м.

Она также отображает все особенности строения трехмерной поверхности, и имея сечение, в 4 раза меньше погрешности определения глубины, совсем не перегружена.

А вот эта карта с сечением изолиний 10 м.

Она уже не так хорошо отображает все детали строения трехмерной поверхности, имея при этом сечение, в 2 раза меньше погрешности определения глубины.

И наконец это карта с "рекомендуемым" сечением изолиний 20 м.

Видно, что эта карта уже плохо отображает морфологию исходной трехмерной поверхности.

Чтобы наглядно увидеть, как эта карта с сечением изолиний 20 м, отвечает исходной трехмерной поверхности, ее изолинии были оцифрованы с помощью процедуры Digitize программы Surfer и по этим данным построена трехмерная поверхность.

И вот сопоставление трехмерного изображения исходной поверхности и того, что получилось:

Хорошо видно их существенное отличие. Причем исходная карта претерпела неконтролируемое искажение.

Задача нивелирования случайных погрешностей должна решаться не выбором сечения равного погрешности определения глубин, а путем применения процедуры сглаживания.

Вот карта с сечением изогипс 5 м, полученная после сглаживания исходной карты:

А это сопоставление исходного трехмерного изображения поверхности и полученного в результате сглаживания:

Здесь наглядно виден эффект сглаживания.

Таким образом, очевидно, что априорно нельзя устанавливать никаких ограничений на сечение изолиний, и что оно должно выбираться в каждом конкретном случае по отмеченным выше двум критериям. А бороться с погрешностями нужно другими средствами.

А.Е.Старобинец

Сердитые заметки о некоторых подходах
к интерпретации данных метода преломленных волн

Несмотря на то, что региональные и, тем более, поисковые работы методом преломленных волн в настоящее время проводятся крайне редко, все же желательно, чтобы полевые наблюдения и интерпретация получаемых данных выполнялись грамотно.

Прежде чем начать сердиться, хочу напомнить основные исходные положения, а если хотите аксиомы, классического подхода к интерпретации данных МПВ.

В слоистой среде, характеризуемой скачкообразным увеличением пластовых скоростей с глубиной, при проведении сейсмических работ генерируются преломленные (головные) волны.
Нагоняющие годографы преломленных (головных) волн от одной и той же преломляющей границы параллельны (рис.в).
Время встречных годографов преломленных (головных) волн от одной и той же преломляющей границы во взаимных точках одинаково (рис.а).
Время То левых и правых ветвей годографов преломленных (головных) волн от одной и той же преломляющей границы над пунктом возбуждения, определяемое с использованием нагоняющих годографов, одинаково (рис.б).
Кажущиеся скорости преломленных волн для реальных сред (за исключением сред с горизонтальными преломляющими границами) не равны граничным.

Мой опыт проведения работ МПВ по системе наблюдений со сравнительно небольшими расстояниями (10-20 км) между пунктами возбуждения колебаний и с использованием больших длин годографов (100-120 км), обеспечившей непрерывное корреляционное прослеживание всех целевых волн по системе встречных и нагоняющих годографов, свидетельствует, что перечисленные выше положения очень хорошо выполняются на практике.

А теперь давайте посмотрим на отдельных характерных примерах, как обстоят дела в настоящее время.

Первая сердитая заметка

Вот пример того, как реализуется первое из перечисленных выше положений.

При интерпретации данных морских сейсмических работ методом преломленных волн широко используется метод однородных функций, который реализован в виде компьютерной программы «Годограф».

Использование указанного метода очень удобно: не нужно разделять и отождествлять волны от разных преломляющих границ, определять интервалы их прослеживания и граничные скорости, увязывать оси синфазности во взаимных точках и по временам То и т.д.

Но этот метод справедлив применительно к градиентным средам, т.е. к случаям, когда регистрируются рефрагированные, а не преломленные волны. Однако обоснованием факта наличия такой градиентной среды, которая, кстати, на практике встречается крайне редко, никто не заморачивается.

Очевидно, что использование такого подхода к интерпретации годографов преломленных волн должно приводить к неправильным, или, если выразиться помягче, осредненным результатам, типа «средней температуры по больнице». Действительно, при этом происходит аппроксимация годографов преломленных волн от разных границ, образующих ломаную линию, плавной кривой, которой отвечает фиктивная градиентная среда. Погрешности построений будут тем больше, чем более дифференцирована толсто-слоистая среда по значениям пластовых скоростей.

Вторая сердитая заметка

А вот пример того, как реализуется второе из перечисленных выше положений.

На рисунке представлены результаты корреляции («пикировки») первых вступлений преломленных волн, зарегистрированных при работах МПВ на море.

Как отмечалось выше, нагоняющие годографы одноименных преломленных волн всегда параллельны, а в случаях регистрации рефрагированных волн они могут только очень плавно сходиться. На рассматриваемом же рисунке наблюдаются резкие схождения годографов вплоть до их пересечения, а также многочисленные участки с существенно не параллельными годографами. Это однозначно свидетельствует о неправильной корреляции первых вступлений в ряде случаев, что, видимо, связано с плохим качеством сейсмозаписей и, в частности, с сильным ослаблением интенсивности преломленных волн на больших удалениях от источников колебаний.

Результаты автоматической корреляции должны контролироваться и корректироваться, но это, к сожалению, делается не всегда.

Третья сердитая заметка

К сожалению, корректность используемых процедур интерпретации преломленных волн оставляет желать лучшего и в ряде программных продуктов.

Например, при интерпретации годографов преломленных волн в автоматизированной системе геофизической томографии «Геотомо»:

- производится сглаживание данных, корректировка значений времени в точках годографов и аппроксимация исходных годографов прямыми линиями, что, особенно последнее, должно приводить к уменьшению точности построений;

- допускается задание значений временных невязок встречных годографов во взаимных точках, причем при этом совсем не рассматриваются невязки во времени То прямых и обратных годографов с одних и тех же пунктов возбуждения колебаний, и процедура разбрасывания невязок отсутствует;

- вместо выделения, разделения и отождествления преломленных волн с учетом параллельности нагоняющих годографов одноименных волн и равенства значений времен их встречных годографов во взаимных точках и значений То прямых и обратных годографов с одного и того же пункта возбуждения колебаний, производится «разметка» участков годографов, соответствующих различным границам, по кажущимся скоростям в соответствии с предварительно заданными интервалами граничных скоростей для каждой границы;

- если невозможно построение сводных годографов по всему профилю, то допускается задание примерного значения граничной скорости в пределах участков разрывов сводных годографов и экстраполяция значений времен годографа с учетом этой скорости, «смещая их во времени для получения удовлетворительной сходимости взаимных времен» (между тем, в таких ситуациях можно производить построение сводных годографов в пределах тех участках, где нет разрывов);

- допускается расчет граничной скорости путем линейной аппроксимации годографов в скользящем окне методом наименьших квадратов, правда предусмотрено ее определение и по разностному годографу.

Другой пример.

Блок обработки и интерпретации данных КМПВ в системе RadExPro, предназначенной для комплексной обработки данных наземной, речной и морской сейсморазведки, страдает во многом аналогичными недостатками.

Здесь также не предусмотрено выделение, разделение и отождествление преломленных волн с учетом параллельности нагоняющих годографов одноименных волн и равенства значений времен их встречных годографов во взаимных точках и значений То прямых и обратных годографов над пунктами возбуждения колебаний и отсутствует процедура разбрасывания невязок значений времени в указанных точках.

Конечно, получение достоверных результатов при проведении работ МПВ не ограничивается только правильной интерпретацией получаемых данных, но во многом определяется используемой системой наблюдений, которая по возможности должна обеспечивать непрерывное прослеживание по профилю целевых преломленных волн по системе встречных и нагоняющих годографов, и качеством первичных сейсмических материалов.

М.Е.Старобинец

Использование сейсморазведки 2D для прослеживания фронта заводнения 
и картирования изолированных фрагментов залежи, образовавшихся после прорыва воды

 Контроль за процессом заводнения при разработке нефтяных месторождений является очень важной и весьма сложной для решения задачей. Нередки случаи деформации фронта заводнения, прорыва воды по наиболее проницаемой части коллектора и образования изолированных фрагментов залежи, которые выпадают из разработки.

В настоящее время в практике нефтедобывающих компаний широко используется так называемая сейсморазведка 4D. Сейсмические работы 4D представляют собой повторение съемок 3D на одной и той же площади нефтяной или газовой залежи. Сейсморазведка 4D проводится с целью картирования перемещений флюидов, локализации скважин для извлечения остатков нефти и выполнения дальнейшего нагнетания, уточнения гидродинамической модели залежи. В конечном итоге это приводит к повышению эффективности работ по увеличению нефтеотдачи пластов.

Повторное проведение съемок 3D позволяет отличить постоянные во времени сейсмические отклики, связанные с геологическим строением месторождения, от сейсмических откликов переменных во времени, связанных с изменением характера насыщения пород флюидами в процессе эксплуатации месторождения (замещение нефти водой и т.п.). Естественно, поэтому, что методика и техника проведения повторных съемок должна быть идентичной исходной. Это же относится и к графу обработки полевых сейсмических материалов.

Интервал времени между съемками 3D может изменяться от нескольких месяцев до нескольких лет и определяется интенсивностью процесса добычи и активностью воздействий на залежь. Фактическое значение интервала времени повторения определяется величиной изменений амплитуды сейсмического сигнала, которые еще могут быть зарегистрированы при данной технике и методике проведения сейсмических работ. При этом нередки случаи, когда повторная съемка не выявляет никаких изменений в амплитуде сейсмического сигнала.

Сейсморазведка 4D в ее современной модификации имеет три существенных недостатка.

1. Она «работает» для достаточно толстых коллекторов. Надо отдавать себе отчет, что возможности сейсморазведки не безграничны. Если толщина коллектора составляет первые метры, а глубина его залегания превышает 2-3 км., практически невозможно увидеть изменение амплитуды сейсмического сигнала, вызванное заменой нефти на воду. Это изменение настолько мало, что его нельзя зафиксировать современными техническими средствами.

2. Сейсморазведка 4D – достаточно дорогостоящая съемка. В настоящее время стоимость отработки в поле 1км2 съемки 3D со стандартной кратностью 48 составляет 50 000 – 90 000 $ и выше в зависимости от района работ. Таким образом, даже двукратная съемка, например, сравнительно небольшого участка 10х10 км (100 км2) обойдется владельцу месторождения в 10 - 18 миллионов долларов. Для геологических условий Западной Сибири это эквивалентно бурению 7 – 15 эксплуатационных скважин. А ведь кратность и площадь часто гораздо больше!

3. Сейсморазведка 4D очень критична к изменению условий возбуждения и приема упругих колебаний. Неидентичность этих условий при проведении повторных съемок 3D может привести к серьезным ошибкам в интерпретации. А выдержать идентичность условий возбуждения и приема упругих колебаний при повторении съемки через несколько лет весьма проблематично.

Предлагается технология, повышающая достоверность регистрации изменения сейсмической записи при замещении нефти водой при заводнении и позволяющая существенно снизить затраты на полевую сейсморазведку.

Сущность этой технологии состоит в следующем:

1. На нефтяных месторождениях, где уже выполняется заводнение, как правило, имеется достаточно густая сеть сейсмических профилей 2D, отработанных на ранних стадиях разведки и разработки месторождения. На момент отработки этих профилей нефтяные залежи практически еще не были деформированы за счет заводнения. Поэтому содержащаяся на временных разрезах по этим профилям сейсмическая информация характеризует исходное, первичное состояние залежи. Все более поздние сейсмические съемки на данном месторождении (неважно, 3D или 2D) регистрируют сейсмическую запись уже изменившуюся из-за выполненного заводнения.

Совместная обработка материалов старых и более поздних сейсмических съемок позволяет выявить эти изменения и проследить фронт заводнения, а также оконтурить фрагменты исходной нефтяной залежи, которые могли остаться изолированными в результате прорыва воды.

Важно отметить, что при данной технологии не нужны затраты на проведение новых дорогостоящих полевых работ, поскольку речь идет об извлечении дополнительной информации из данных уже выполненных съемок. Затраты же на переобработку данных всех этих сейсмических профилей и интерпретацию полученных материалов составляют 10-15% от стоимости одной эксплуатационной скважины.

Конечно, если возникает необходимость проследить фронт заводнения на еще более поздней стадии разработки, потребуется проведение новых сейсмических полевых работ. Однако, и повторные полевые работы 2D на порядок дешевле площадной сейсморазведки 3D. Для того же участка 10х10 км при расстоянии между профилями 200-300 м стоимость повторной съемки 2D с аналогичной сейсморазведке 3D кратностью не превысит 600 – 900 тысяч долларов. Это меньше стоимости бурения одной скважины.

При этом, для решения конкретной задачи прослеживания фронта заводнения точность получаемых результатов будет как минимум не ниже (а часто и гораздо выше), чем у сейсморазведки 3D.

2. При обработке и интерпретации сейсмических данных анализируется не изменение формы сейсмического сигнала (как это сейчас делается при проведении сейсморазведки 4D), а особенности изменения его спектра. Это позволяет выявить гораздо более тонкие эффекты, чем при простом сравнении сейсмозаписей на старом и новом временных разрезах. Для анализа спектров используется так называемая частотно-зависимая фильтрация (ЧЗФ). Эта процедура обработки основана на установленной теоретически и неоднократно подтвержденной экспериментально закономерности изменения спектра сейсмического сигнала в зависимости от типа флюида, заполняющего коллектор. ЧВЗ является в данном случае наиболее эффективной, поскольку функционально она создавалась именно для разделения в волновом сейсмическом поле водо - и нефтенасыщенных коллекторов.

Кроме того, что очень важно, при такой обработке не требуется полная идентичность старой и новой методики и техники проведения полевых работ и обработки, необходимая при проведении сейсморазведки 4D.

Предлагаемая технология была опробована на нескольких нефтяных месторождениях Западной Сибири, находящихся в различных ее частях. Это Потанайское, Ай-Пимское и Восточно-Еловое месторождения. Они имеют различное геологическое строение, различный тип залежи, различную толщину и количество коллекторов в разрезе. Тем не менее, предлагаемая технология оказалась эффективной на каждом из них. На этих месторождениях по сейсмическим данным 2D прогнозировалось c использованием частотно-зависимой фильтрации:

-наличие и местоположение залежей при блоковом строении ловушки;

-наличие и местоположение залежей в литологически неоднородном коллекторе;

-положение контура ВНК.

Ниже приводятся примеры практического опробования описанной технологии. 

                                                                                             Рис.1.

На рис. 2. видно, что продуктивным скважинам отвечают низкочастотные аномалии, а скважины, в которых нефть не обнаружена, попадают в области более высоких частот, закрашенные зеленым цветом.

                                                                                             Рис.2.

Пример успешного определения контура В Н К приведен на рисунках 3 и 4.

                                                                                         Рис.3.

                                                                                            Рис.4.

Далее рассматривается пример практического опробования предлагаемой технологии на достаточно сложном для применения сейсморазведки Потанайском месторождении в Западной Сибири. Нефтеносными здесь являются песчаники абалакской свиты верхней юры. Толщина продуктивной части разреза очень невелика. При этом она резко и часто меняется по латерали - от 2 - 8м. до полного исчезновения.

Первоначально месторождение было чисто нефтяное, безводное. Опытно-промышленная эксплуатация Потанайского месторождения началась в 1997 году. В 2002 году для поддержания пластового давления было принято решение начать заводнение. Поскольку месторождение не имело ВНК, воду закачивали непосредственно в залежь, практически бессистемно. Зачастую в нагнетательные переводились добывающие скважины с фонтанными дебитами в 40 -60 м3/сутки.

Рис.5 и 6 иллюстрируют состояние месторождения на разных стадиях освоения.

                                                                                                       Рис.5.

                                                                                                       Рис.6.

На рис. 7. приведена схема расположения скважин, площадей сейсмических работ 3D и линии профиля 2D, на котором выполнялось опробование технологии.

                                                                                                        Рис.7.

На рис.8А приведен временной разрез по указанному профилю, отработанному в 1992 году.

Три скважины, пробуренные вдоль этого профиля, оказались нефтеносными. Толщина продуктивной части разреза невелика, - от 2-х до 8м. Четвертая скважина попала в непродуктивную часть залежи.

На рис.8Б приведен временной разрез по этому же сейсмическому профилю, синтезированный из съемки 3D, выполненной в 2004 г. За это время, как указано выше, на месторождении было проведено интенсивное внутриконтурное заводнение. В результате скважина 1 стала нагнетательной, а скважина 2 оказалась полностью обводненной. Скважина 4 осталась нефтеносной, практически без наличия воды

                                                                                                      Рис.8.

Визуальное сравнение двух временных разрезов не позволяет выявить какие-либо закономерные расхождения в характере волной картины, связанные с замещением нефти водой. Тем более, что методика и техника съемок 2D и 3D и граф последующей обработки существенно не идентичны, поэтому и временные разрезы совпадают только качественно.

На рис.9 представлены те же временные разрезы после выполнения частотно-зависимой фильтрации. Красным цветом показаны низкочастотные аномалии, связанные с нефтенасыщенным коллектором. Можно констатировать наличие достоверного изменения сейсмической информации, связанного с замещением нефти водой.

                                                                                                   Рис.9.

Низкочастотные аномалии в спектре сейсмического сигнала, соответствующие наличию нефти в коллекторе, полностью исчезли в районе скважин 1 и 2 после заводнения. Скважина 4 осталась нефтеносной, практически без наличия воды. И ей продолжает соответствовать низкочастотная аномалия. Отметим, что ее форма существенно изменилась, что естественно, поскольку скважина 4 свыше 7 лет работает на фонтане.

Таким образом, экспериментально доказано, что даже для маломощных (менее 10м) коллекторов эффект замещения нефти водой при заводнении может быть зафиксирован с помощью сейсморазведки 2D. Разумеется, при соответствующей обработке полевых сейсмических материалов.

Владимир Алексеевич Милашин

Михаил Евгеньевич Старобинец

Речная сейсморазведка … на суше

 Известно, что реки, ручьи, болота и протоки всегда являются помехой, как при производстве полевой сейсморазведки 3D, так и при последующей обработке полученного в таких районах сейсмического материала.

Дополнительные проблемы при производстве площадной сейсморазведки создают крутые обрывистые берега, обычно сопутствующие меандрируемым руслам рек.

Там, где позволяют климатические условия, сейсморазведка 3D в таких условиях проводится зимой, когда водные преграды замерзают и можно свободно перемещать необходимые для производства работ транспортные средства – сейсмостанции, вибраторы, буровые станки и т.п. В летний период все это оборудование обычно простаивает.

В тех странах и районах, где морозной зимы не бывает, приходится сооружать многочисленные и очень дорогие переправы для многотонажного транспорта, на обширных водоохранных зонах использовать портативные и малоэффективные источники возбуждения упругих колебаний.

Обычно, на первом этапе изучения подобных районов сейсморазведкой используется т.н. речная сейсморазведка, основное достоинство которой - высокая технологичность производства возбуждения упругих колебаний в воде с использованием пневмопушек и возможность работы летом. Однако, принципиальным недостатком речной сейсморазведки является привязка пунктов возбуждения и пунктов приема к речному руслу. В результате мы можем построить только временные разрезы вдоль русел рек и ручьев. Конечно, они дают первое представление о геологическом строении изучаемой территории, однако этого совершенно недостаточно для обоснованного заложения поисковых скважин. Здесь нужна съемка 3D.

Авторы в 2012 г. предложили и запатентовали способ проведения площадной сейсморазведки, в котором комбинируются водные источники возбуждения упругих колебаний и площадные наземные системы приема, то есть, объединены достоинства наземной и речной сейсморазведки, и устранены их недостатки при изучении территорий с разветвленной речной сетью.

Основная идея предлагаемого способа (назовем его «ВС-3D») состоит в том, что за счет криволинейности русла реки средние точки (точки ОГТ), каждой из которых соответствует одна сейсмическая трасса, формируются не вдоль русла, а занимают некоторое промежуточное положение в области речной излучины. Если линии возбуждения и приема достаточно протяженные, то средние точки распределяются по площади и, в зависимости от размеров и конфигурации меандры, могут покрывать значительные территории (рис.1).

Как эта идея практически реализуется? В районе с разветвленной речной сетью выделяется система рек и притоков (рис.2), на которых на плавучих средствах будут располагаться источники возбуждения упругих колебаний (назовем их для краткости ПВ).

                                                                                    Рис.2

Составляется массив координат этих источников.

На выделенную систему пунктов возбуждения колебаний накладывается площадь, для которой мы хотим получить куб данных (рис.3).

Для каждого бина куба рассчитываются координаты приемников, которые надо поставить там и в таком количестве, чтобы при заданном массиве ПВ для этого бина была обеспечена заданная кратность и спектр удалений. Для всей совокупности бинов выбранной площади рассчитываются координаты всех сейсмоприемников, необходимых для достижения заданной кратности и спектров удалений. На рисунке 4 представлен набор сейсмоприемников для куба 3D, заданного в излучине реки. Данный набор обеспечивает кратность 48 во всех узлах куба.

Современные технические достижения в производстве аппаратуры и снаряжения для проведения полевых работ (беспроводные пункты приема, спутниковая навигация и т.п.) позволяют без проблем реализовать технологию расстановки этих беспроводных пунктов приема по заданному массиву их координат на любых сухопутных участках междуречий.

Рассмотрим пример практического опробования способа «ВС-3D» в Иркутской области. Протекающая здесь река Лена в районе поселка Кривая Лука образует обширную меандру (Рис.5).

На краю этой меандры в 60-х годах была пробурена скважина №3-р, при опробовании которой из Парфёновского горизонта нижнемотской свиты был получен приток нефти, с дебитом 34.5 м3/сутки. Впоследствии скв.№3 была законсервирована.

В 2008 году инвесторы, получившие лицензию на право пользования недрами на этом участке, решили возобновить здесь геологоразведочные работы с целью оконтуривания и изучения возможной нефтяной залежи в окрестности скважины №3-р.

Очевидно, что бурение новых скважин при практическом отсутствии сейсмической информации о геологии изучаемого района заранее обречено на неэффективность.

Поэтому была поставлена задача провести сейсморазведку 3D для оценки контуров залежи, вскрытой скважиной №3-р, и для расчета основных параметров пласта-коллектора, - эффективной нефтенасыщенной мощности, пористости, и т.п.

Однако, проведение сейсморазведки 3D в стандартной модификации оказалось здесь невозможным из-за очень сложных поверхностных условий: крутые обрывистые берега с превышением над урезом воды свыше 50-80 метров, широкая водоохранная зона, практическое отсутствие переправ . Кроме того, здесь имеются мелкие, но многочисленные населённые пункты.

Во всяком случае, две сервисные сейсмические компании, которым было предложено провести здесь стандартную сейсморазведку 3D, после рекогносцировки от этого предложения отказались.

И тогда было принято решение попробовать выполнить площадную обработку данных речной сейсморазведки 2D, проведенной здесь ранее. Тогда источник возбуждения упругих колебаний (пневмопушка) перемещался вдоль русла реки, а сейсмоприёмники располагались по обоим берегам. К счастью для нас, из-за технических проблем, некоторые расстановки были отработаны в стороне от русла. Таким образом, была сформирована некая площадная система наблюдений (Рис.6).

Такая система регистрации не совсем отвечала принципам запатентованного способа, однако, даже и в этом случае удалось получить площадное распределение средних точек с переменной кратностью, достигающей в среднем 40-50 для бина размером 75х25 м.

Полученный куб данных 3D характеризуется качеством, достаточным для выполнения достоверных структурных построений.

На рис 7 приведено сопоставление временных разрезов по двум сечениям куба, примерно совпадающим с разрезами, полученными речной сейсморазведкой вдоль русла реки Лена. Отметим, что кратность куба составляет здесь около 30, а кратность «речных» временных разрезов достигает 80. Тем не менее, можно отметить хорошую корреляцию тех и других разрезов и уверенное выделение на сечениях куба основных отражающих горизонтов данного геологического района.

Структурная карта по кровле «Парфеновского» горизонта построена по результатам интерпретации этого куба (Рис.8).

В центральной части куба уверенно картируется Криволукская антиклинальная складка, на восточной переклинали которой была пробурена скважина №3-р. По результатам интерпретации был выполнен подсчет запасов и проведена их успешная защита в ГКЗ.

Таким образом, на федеральном уровне официально было признано, что описанный способ площадной сейсморазведки наряду со стандартным МОГТ 3D может использоваться для подготовки структур к глубокому бурению, и по результатам его интерпретации можно производить подсчет запасов

Рассмотрим основные преимущества способа ВС- 3D по сравнению со стандартной площадной съемкой.

Сроки выполнения полевых работ по способу ВС- 3D гораздо меньше. Не надо рубить просеки, не надо бурить огромное количество взрывных скважин, не тратится время на переезд и установку вибраторов и т.п. Кроме того, используемое оборудование для возбуждения упругих колебаний (т.н. «пневмопушки») обладает очень высокой производительностью. В результате время отработки каждого квадратного километра в несколько раз меньше, чем при проведении стандартной сейсморазведки 3D. Плюс к этому полевые работы ВС- 3D выполняются летом. Поэтому существенно уменьшаются расходы на решение транспортных и бытовых вопросов жизнедеятельности сейсмической партии, - отопление, водоснабжение, логистика и т.п. В свете вышесказанного при съемке ВС- 3D значительно снижается стоимость полевых работ. В зависимости от рельефа дневной поверхности, сложности речной сети и степени залесенности это снижение может составить до 200-300% , фактически приближая стоимость «ВС- 3D» к стоимости профильной сейсморазведки 2D.

Очень важным преимуществом площадной съемки «ВС- 3D» является абсолютная идентичность условий возбуждения для всех ПВ (в воде с использованием пневмопушек). При наземной съёмке с взрывными источниками качество сейсмограмм на 90% зависит от глубины заложения заряда и его веса. На практике получается, что в процессе отработки 3D редко удаётся соблюсти одинаковость условий возбуждения по разным причинам. В итоге cейсмограммы могут быть плохими, пустыми, зашумлёнными, низкочастотными и т.д., и при обработке приходится применять дорогостоящие процедуры, которые могут и не исправить плохие условия возбуждения, не сделать сейсмограммы идентичными.

Всё это сказывается на точности дальнейшей интерпретации и порой не позволяет решать обратную динамическую задачу. В нашем способе источник работает в воде и условия возбуждения ВСЕГДА одинаковы.

В принципе способ «ВС- 3D» - это такая же съёмка 3D, только в отличии от регулярной съёмки в плане расположения источников и приёмников, мы достигаем регулярность фиксированным расположением источников при рассчитанном положении на местности приёмников.

Как и в стандартной 3D, мы получаем поле средних точек, которое путём бинирования превращается в регулярную сетку 3D, в узлах которой формируются подборки трасс с близкими диапазонами удалений и азимутов. Преимущество нашего способа заключается в его гибкости, мы можем создать любую, даже излишнюю систему наблюдений, используя близлежащие к реке озёра, старицы и т.д., и из неё потом выбрать на этапе обработки ту, в которой характеристики направленности от точки к точке близки или равны. Стандартная съёмка этой возможности лишена.

В России и во многих зарубежных странах, где проводится сейсморазведка с целью поисков месторождений нефти и газа, имеется довольно много перспективных участков, где проведение стандартной сейсморазведки 3D с регулярными системами возбуждения и регистрации в принципе невозможно. Это в первую очередь участки с высокими скалистыми берегами, где стандартную площадную сейсморазведку невозможно отработать ни летом, ни зимой. На рис.9 приведены примеры таких берегов на реках Лена и Чусовая.

                                                                               Рис.9

Поскольку бескосные сейсмоприемники расставляются вручную, нет никаких проблем для проведения здесь площадной сейсморазведки по технологии «ВС- 3D.

Кроме того проведение площадной сейсморазведки существенно затруднено на участках с инфраструктурой авиационной, оборонной, сельскохозяйственной и иной направленности, где движение любых транспортных средств запрещено. Для способа ВС-3D такие участки (конечно, при наличии в их пределах разветвленной речной сети) абсолютно открыты для работы, поскольку установка сейсмоприемников на суше выполняется вручную, а возбуждение упругих колебаний производится в воде.

В качестве одного из реальных примеров преимущества способа «ВС- 3D» можно привести сейсморазведочные работы на участке в пределах Самарской области ( рис.10)

Этот участок находится в в южной части Самарской Луки, на изучение которого «Роснедра» весной 2013 года выделило средства и объявило конкурс «Проведение комплексных геофизических работ в пределах акватории реки Волга» . В рамках этого комплекса предусматривалось проведение «речной сейсморазведки МОГТ 2D по линиям региональных профилей общей протяженностью 800 пог. км». Как уже указывалось выше, речная сейсморазведка позволит получить временной разрез только вдоль русла реки Волга. На суше в этом районе имеется очень редкая сеть сейсмических профилей 2D, с низкой кратностью. Таким образом, после завершения всех работ, включая обработку, интерпретацию и увязку полученных речных профилей с отработанными на суше, удастся обосновать, в лучшем случае, мелкомасштабную схему строения изучаемого района акватории реки Волга и ее пойменной части.

Между тем, пользуясь особенностями русла Волги в изучаемом районе и наличием обширной пойменной зоны здесь можно было бы практически для всей заданной территории выполнить площадную сейсморазведку по технологии «ВС- 3D». Причем, выполнить в летнее время и практически с тем же снаряжением, которое используется в стандартной речной сейсморазведке 2D. Соответственно, стоимость таких работ была бы в несколько раз ниже, чем стоимость проведения здесь стандартного сухопутного 3D. На рис 11 показана совокупность линий взрывов в воде на одном из участков заданной конкурсом территории, в районе Васильевских островов. На рис 12 приведены результаты расчета положения сейсмоприемников для имеющейся совокупности линий взрывов и заданной площади куба данных. Выбрана совокупность сейсмоприемников, обеспечивающая кратность 60.

                                                                           Рис.11

Таким образом, в результате использования технологии «ВС- 3D» мы могли бы при некотором превышении стоимости речной сейсморазведки (максимум в полтора раза) выполнить трехмерные построения общей площадью свыше 600 – 800 км2 в заданном районе акватории реки Волга и ее пойменной части. То есть построить кондиционные структурные карты для этой территории, выполнить инверсионные преобразования, оценить наличие нефтесодержащих коллекторов и дать обоснованные заключения о перспективах нефтегазоносности. Аналогичный результат по технологии, заложенной в условиях упомянутого конкурса, в принципе невозможен.

К сожалению, наше предложение по изменению технологии проведения речной сейсморазведки в рамках проводимого конкурса не нашло поддержки у администрации.

М.Е.Старобинец

Использование AVO-анализа 
при разведке газового месторождения в Иркутской области

В многочисленных публикациях об AVO-анализе большое внимание уделяется теоретической стороне вопроса, примеры практической реализации с показанной высокой эффективностью атрибутики этой технологии гораздо более редки.

Ниже рассматривается как раз такой пример использования AVO-анализа при разведке газового месторождения. Месторождение, названное Саянским, расположено в Иркутской области, в тектоническом плане в пределах Ангаро-Ленской ступени. Оно было открыто поисковой скважиной №3-Саянская, пробуренной на склоне крупной антиклинальной складки (Рис.1). Скважина вскрыла газо-водяной контакт в отложениях т.н. парфеновского горизонта, - основного продуктивного горизонта в Иркутской области. По результатам испытаний получен промышленный приток газа с дебитом свыше 100 000 м3/сут.
 

                                                                                       Рис.1.


Скважина была заложена не в сводовой части структуры, а на склоне после совместного анализа имеющихся материалов сейсморазведки и электроразведки. При выборе точки бурения проблема состояла в том, что в сводовой части структуры по данным электроразведки ЗСБ были получены очень высокие значения сопротивлений. Поэтому здесь прогнозировалось отсутствие коллекторов, а их наличие – только на южном и юго-восточном склонах, где сопротивление было существенно ниже (Рис.2). Поскольку электроразведка ЗСБ в пределах Иркутской области доказала свою эффективность многократной проверкой бурением, и к ее прогнозам было необходимо относится со всей серьезностью Поэтому скважина и была заложена в периклинальной части структуры, с тем, чтобы гарантированно вскрыть коллектор.

                                                                                       Рис.2.

После выполнения дополнительных сейсмических работ и анализа результатов испытания скважины №3 были построены окончательные структурные карты по основным газоперспективным горизонтам. При этом выяснилось, что в сводовой части структуры коллектор также присутствует, однако, здесь имеет место его чисто газовое насыщение. Поскольку газ – изолятор, этим можно объяснить, почему электроразведка здесь показала высокие значения сопротивления.

Казалось бы, что к этому может добавить AVO-анализ? Поскольку ГВК установлен, можно после выполнения структурных построений провести внутренний и внешний контуры залежи и начинать разведочное бурение. Однако…

Известно, что структурные построения всегда отягощены различного рода ошибками: неточное знание скоростей (особенно в верхней части разреза), возможные ошибки в корреляции, невязки в точках пересечения профилей и т.п. Поэтому границы газо-водяной и чисто газовой части залежи определяются достаточно приблизительно. А самое главное, в пределах залежи коллекторские свойства продуктивного горизонта, а также характер газонасыщения могут существенно изменяться, и структурные построения информацию об этом дать не могут.

Расчет различных атрибутов динамического анализа сейсмозаписей, включая и инверсионные процедуры, позволяет получить оценку физических свойств коллектора (плотность, пористость и т.п.), Уже первые результаты расчета акустического импеданса показали, что газоносный коллектор в пределах месторождения существенно неоднороден (Рис.3). На рис.3 приведена карта толщин продуктивного горизонта, построенная по результатам инверсионных преобразований. Обращает на себя внимание мозаичная картина изменения толщин по площади, - от 10 до 26 метров.


                                                                                        Рис.3.


Однако, характер газонасыщения порового и трещинного коллектора углеводородами наиболее достоверно может быть оценен именно по результатам AVO-анализа. Этот анализ был проведен по всем, имеющимся здесь сейсмическим профилям. По результатам анализ был рассчитан набор атрибутов, - флюид фактор, R0, P-wave и др. Построены временные разрезы и графики изменения значений этих атрибутов вдоль каждого профиля.

Через точку заложения скважины №3, где вскрыт газо-водяной контакт, проходят ортогональные друг другу сейсмические профили №04 и №07. Судя по структурному плану, их северная (для профиля №7) и восточная (для профиля №4) части находятся в чисто газовой области залежи. Поэтому нам предоставилась хорошая возможность откалибровать интервалы значений атрибутов, заранее зная, где они находятся, - в зоне чисто газового насыщения коллектора или в газо-водяной. Опираясь на это, на остальных профилях также можно выявить границы чисто газовой залежи.

Основным «рабочим» атрибутом был выбран флюид-фактор, поскольку именно он, согласно теории, информативно реагирует на наличие или отсутствие углеводородов в коллекторе. На рис.4 (а и б) приведены временной разрез и график значений атрибута флюид-фактор на субмеридианальном профиле №07 во временном окне в 20 мкс. вдоль отражающего горизонта, отождествляемого с коллектором. На временном разрезе четко выделяется резкое изменение волновой картины после перехода к интервалу, соответствующему чисто газовой залежи. На графике это выражается в виде резкого возрастания значения атрибута. Отметим при этом большой разброс значений, которые, тем не менее, статистически существенно превосходят значения, соответствующие газо-водяной части залежи. Мы не рассматриваем здесь причины такого большого разброса, однако качественно граница газовой залежи может быть выделена достаточно уверенно.

                                                                                       Рис.4а.

                                                                                       Рис.4б.

Аналогичная картина наблюдается на субмеридианальном профиле №04. Здесь также четко выделяется резкое изменение волновой картины и графика изменения значений флюид - после перехода к интервалу, соответствующему чисто газовой залежи. (Рис.5 а и б).


                                                                                       Рис.5а.

                                                                                        Рис.5б.


С учетом выполненной калибровки были проанализированы графики значений атрибута флюид-фактор и на всех остальных сейсмических профилях.

В результате анализа этих графиков выяснилось, что внешний контур газоносности Саянского месторождения располагается значительно дальше от центра залежи, чем это рисовалось ранее (рис.6). В западной части месторождения граница этого контура практически совпадает с последней замкнутой изогипсой антиклинальной складки. Соответственно, площадь месторождения увеличивается почти на 25%.

                                                                                      Рис.6.

Необходимо отметить, что и AVO-анализ, и динамическая инверсия базируются на совершенно различных свойствах сейсмического волнового поля. И та, и другая технологии являются, в отличие от бурения, не прямыми, а косвенными способами изучения геологического строения территории. Их прогнозы относительно свойств коллекторов характеризуются определенным уровнем достоверности. И это всегда меньше чем 100%.

Поэтому сравнение полученных по этим технологиям результатов является важным этапом при интерпретации сейсмических данных. Естественно, что хорошая корреляция этих результатов повышает достоверность геологического прогноза.

На рис.7 представлено сопоставление результата динамической инверсии – фрагмент карты эффективных толщин парфеновского коллектора и график AVO-атрибута – флюид-фактор вдоль профиля № 05.

                                                                                        Рис.7.

Наблюдается, как в принципе и должно быть, хорошая корреляция между толщиной коллектора и величиной атрибута флюид-фактор, то есть, величиной газонасыщенности. Аналогичная картина наблюдается почти на всех профилях.

На рис.8 представлено такое же сопоставление по профилям, проходящим через скважину №3, - профили 04 и 07.

                                                                                         Рис.8.

Таким образом, использование AVO-анализа при интерпретации сейсмических материалов позволило не только скорректировать (в сторону существенного увеличения) площадь Саянского месторождения, но и подтвердить принципиальную достоверность прогнозной карты эффективных толщин парфеновского коллектора. Это даст возможность составить оптимальную схему расположения разведочных скважин.  

А.Е.Старобинец

Использование 3-D сейсмических атрибутов 
для изучения резервуаров

 В этой работе, состоящей из 45 цветных слайдов, рассматриваются различные сейсмические атрибуты

и показывается какая физическая и геологическая информация может быть из них извлечена, описываются методы интерпретации сейсмических атрибутов 3-D кубов данных и демонстрируются примеры изучения резервуаров, включающие интерпретацию тектонических нарушений и зон трещиноватости, а также оценку пористости и мощности коллекторов.

Если Вас интересует указанная тема, то сможете бесплатно скачать эту работу, перейдя по этой ссылке
 

А.Е.Старобинец

О вероятностной оценке ресурсов УВ
подготовленных к глубокому бурению
объектов и их учете

В настоящее время в РФ при оценке ресурсов УВ подготовленных к бурению объектов используется детерминированный подход.

Применяется объемный метод расчета, а в некоторых регионах даже ограничиваются, нарушая тем самым существующие регламентирующие документы, использованием удельных плотностей ресурсов (аналогом «средней температуры по больнице»).

Вместе с тем, в многочисленных работах, опубликованных как у нас, так и за рубежом, описаны преимущества вероятностного подхода к оценке ресурсов (и запасов на ранних стадиях освоения месторождений - запасов категории С2 по отечественной классификации) по сравнению с детерминированным / 3-16 /.

Оценка ре­сурсов УВ ловушек, подготовленных сейсморазвед­кой, а также запасов месторо­ждений, особенно на ранних стадиях их освоения (т.е. при небольшом количестве скважин на месторождении), всегда про­изводится в условиях ограни­ченности необходимой геолого-геофизической ин­формации. В первую очередь это касается значений подсчетных параметров.

В этих условиях для таких оценок целесообразно использо­вать вероятностный подход. Вероятностный подход при дефиците необходимой геолого-геофизической информации, следствием чего является многовариантность возможных геометрических моделей объекта и значений подсчетных параметров, позволяет устранить недостатки, прису­щие детерминированному подходу. В отличие от детерминированного подхода он дает возможность количественно оценить степень неопределенности оценки запасов и ресурсов и связанные с этим финансовые риски.

В статье / 2 /, опубликованной в 1990 году, были рассмотрены результаты ретроспективного анализа значений перспективных ресурсов категории С3, содержащихся в паспортах на подготовленные к бурению объекты, и значений запасов промышленных категории A+B+C1, установленных на месторождениях, которые были открыты на этих же объектах через много лет. По этим данным с целью установления стохастических связей были построены графики, одна ось координат которых отвечает значениям ресурсов, а другая - запасам. Было установлено полное отсутствие каких либо стохастических связей! Оказалось, что точки располагаются хаотично в пределах всей площади графиков, так что можно наблюдать такую картину: объектам, характеризуемым наименьшими значениями ресурсов, отвечают наибольшие значения запасов и наоборот.

Конечно структурные построения, выполненные по данным сейсморазведки, в те годы, когда оценивались ресурсы, характеризовались меньшей точностью, да и месторождений, из которых выбирались месторождения-аналоги, было меньше, чем сейчас. Поэтому, естественно, с тех пор достоверность оценок ресурсов УВ детерминированным способом повысилась, но это все равно не решает проблему получения достаточно надежных и информативных количественных оценок.

Основные преимущества вероятностного подхода в условиях дефицита информации о подсчетных параметрах и о погрешностях структурных построений, что имеет место на рассматриваемых стадиях изучения нефтегазоперспективных объектов, следующие.

Вместо использования для оценок ресурсов одного варианта геометрии ловушки и значений подсчетных параметров, принимаемых с учетом информации по месторождениям-аналогам, как это делается при детерминированном подходе, при вероятностном походе рассматриваются многочисленные возможные в рамках существующих неопределенностей варианты. Как следствие, в первом случае в результате расчетов по формуле объемного метода получается одно значение ресурсов, достоверность которого неизвестна, а во втором – многочисленные возможные значения ресурсов, при статистической обработке которых получается дополнительная информация в виде гистограмм (распределений) значений различных параметров и ресурсов (рис.1), позволяющая судить о возможном диапазоне указанных значений и вероятности различных возможных исходов.

                                                                                             Рис.1.


При учете возможных пространственных характеристик ловушки, можно получать такую важную информацию, как различные карты вероятностей (рис.2) и карты возможных контуров ловушки и залежи (рис.3).

                                                                                              Рис.2.

                                                                                         Рис.3.

На рис.4 на примере одного из месторождений в Западной Сибири показано, что по мере повышения степени изученности объекта и соответственно уменьшения неопределенности в используемых для оценок ресурсов (запасов) значений подсчетных параметров наблюдается уменьшение ширины (дисперсии значений оцениваемого параметра) и увеличение высоты (вероятности, характеризующей интервалы значений параметра) гистограмм и теоретических кривых нормального распределения.

                                                                                        Рис.4.


   Таким образом, гистограммы (теоретические кривые нормального распределения) наглядно отражают динамику изменения степени изученности объекта и неопределенности имеющейся информации.

Разговоры о необходимости перехода на вероятностную оценку ресурсов и запасов на ранних стадиях освоения месторождений ведутся в нашей стране уже более 20 лет, но ничего не меняется. И это, при том, что такой подход широко и с успехом используется за рубежом для оценок ресурсов и запасов, а также возможных рисков.

На мой взгляд, основные причины такого положения:

- отсутствие, в течение определенного периода времени, отечественных программных средств, предназначенных для выполнения вероятностных оценок;

- консерватизм специалистов, привыкших выполнять оценки детерминированным способом;

- необходимость освоения новых технологий;

- необходимость проведения более глубокого, чем в случае использования детерминированного подхода, анализа геолого-геофизической информации;

- нацеленность существующей системы классификации запасов и ресурсов и регламентирующих документов на использование детерминированного подхода к оценке ресурсов УВ.

Какова в настоящее время ситуация с отечественными программными средствами для выполнения вероятностных оценок ресурсов (запасов)?

Широкое развитие за рубежом получила упрощенная методика вероятностной оценки запасов (ресурсов), базирующаяся на моделировании случай­ных значений подсчетных параметров, для каждого из которых заданы статистический закон и значения параметров распределения [1, 10—16]. Методом Мон­те-Карло моделируется результирующее распределение случайных величин-сомножителей, входящих в уравне­ние объемного метода подсчета запасов (ресурсов), — распределение запасов (ресурсов). Получаемая функция распре­деления отражает вероятность существования запасов (ресур­сов) заданной величины.

У нас подобная методика была реализована в 1999 году [3 ].

В 2000 году по заданию Минтопэнерго России была разработана более сложная система вероятностной оценки запасов и ресурсов - ВОЗИР [ 7 ], позволяющая оценивать и учитывать возможные случайные и систематиче­ские погрешности определения значений подсчет­ных параметров и глубины структурных поверхно­стей, контролирующих залежь. Познакомиться с системой ВОЗИР можно здесь.

Из-за отсутствия публикаций (по крайней мере в интернете я их не нашел) по основанной на вероятностном подходе «Методике оценки неопределенности подсчета запасов по данным сейсморазведки», разработанной в ЦГЭ, ограничимся здесь только упоминанием доступной на сайте ЦГЭ информации о разделе системы INPRES «Стохастическая оценка геологических рисков».

А теперь несколько слов о состоянии учета подготовленных объектов и их ресурсов УВ в РФ.

"Положение о порядке приема и учета нефтегазоперспективных структур и объектов аномалий типа залежи АТЗ) и подготовки их характеристик для ввода в ЭВМ" 1979 г. до сих пор никто не отменял, хотя оно серьезно устарело.

В настоящее время постановка на учет ресурсов подготовленных объектов в Государственном балансе осуществляется Росгеолфондом при предоставлении недропользователем паспорта. При этом никакая экспертиза материалов, представленных в паспорте не проводится.

В Росгеофонде наряду с бумажными паспортами принимаются электронные паспорта, составленные по программе "Электронный паспорт объета" ВНИГНИ. Программа позволяет распечатать паспорт и в бумажном виде.

Положение дел таково, что ресурсы многих подготовленных к бурению объектов оказываются неучтенными в Государственном балансе; ресурсы многих объектов, оказавшихся некондиционными по результатам ревизии в ведущих территориальных организациях РФ, продолжают пребывать в Государственном балансе; не вносятся коррективы в величины ресурсов, которые претерпели изменения в результате переоценки с учетом новой информации. Сказанное выше относится примерно к половине всех объектов, входящих в фонд подготовленных.

В настоящее время в Роснедра находятся на рассмотрении проекты регламентирующих документов ВНИГНИ по мониторингу подготовленных к бурению объектов, включающие и предложения по их экспертизе, а также использованию в отрасли программы «Электронный паспорт объекта». Программа прошла апробацию в ведущих территориальных геолого-геофизических организациях РФ и уже широко используется.

В базе данных ВНИГНИ "Фонд подготовленных к бурению объектов Российской Федерации" содержится информация по уже около 4000 электронных паспортов, при этом ни по одному из подготовленных объектов, для которых они составлены, не произведена оценка ресурсов вероятностным способом.

ЛИТЕРАТУРА

1. Гришин Ф.А. Подсчет запасов нефти и газа в США. — М.: Недра. 1993.

2. Красильникова Т.Б., Сардонников Н.М. Подтверждаемость перспективных ресурсов УВ запасами промышленных категорий в Западно -Сибирской и   Амударьинской нефтегазоносных провинциях. //ЭИ ВИЭМС. М. 1990, №5, с. 6 – 11

3. Пороскун В. И., Стернин М.Ю., Шепелев Г И. Вероятно­стная оценка запасов на начальных стадиях изучения за­лежей нефти и газа //Геология нефти и газа. — 1999.— № 5, 6.— С. 59—63.

4. Старобинец А.Е., Беленький В.Я, Гагаев А.В. и др. Принципы и методика автоматизированной оценки перспективных ресурсов УВ и их надежности //Геология нефти и газа. —1991. —№ 7. — С. 31—34.

5. Старобинец А.Е., Беленький В.Я, Гагаев А.В. и др. Компьютерная технология оценки надежности подго­товленного сейсморазведкой объекта и величины его пер­спективных ресурсов углеводородов //Научно-технические достижения и передовой опыт в области геологии и разведки недр. — М.: МГП "Геоинформмарк", 1992. — Вып. 9, 10.

6. Старобинец А.Е. Автоматизированная оценка качества закартированных сейсморазведкой нефтегазоперспективных объектов и их ресурсов углеводородов // Геология, гео­физика и разработка нефтяных месторождений. — 1993.— №1. — С. 23—25.

7. Старобинец А.Е, Беленький В.Я., Хитров А.М. Компьютерная система вероятностной оценки запасов и перспективных ресурсов нефти и газа – АС ВОЗИР. // Геология, гео­физика и разработка нефтяных месторождений. – 2000 - №2 – М.:ВНИИОЭНГ - С.4-8.

8. Старобинец А.Е. Методика вероятностной оценки достоверности запасов и ресурсов нефти и газа. // Геология, гео­физика и разработка нефтяных месторождений. – 2000 - №4 – М.:ВНИИОЭНГ - С.14-16.

9. Старобинец А.Е. Методика оценки неопределенностей в значениях подсчетных параметров при подсчете ресурсов и запасов углеводородов на основе вероятностного подхода.//Сб. «Процесс принятия управленческих решений на основе экономического анализа работ по поискам и разведке нефти и газа». – М.: ВНИИОЭНГ, - 2001.

10. Elliott D.C. Reserve Estimates: Uncertainty and it's Implica­tions//J. of Canadian Petroleum Technology. —April 1995. — Vol. 34, № 4. — P. 58—62.

11. Patricelli J.A., McMichael C.L. An Integrated Determinis­tic/Probabilistic Approach to Reserve Estimations //J. of Pe­troleum Technology. —Jan. 1995. —P. 49—53.

12. Santos Rene, Ehri Erwin. Combined methods improve reserve estimates // Oil and Gas J. — May 1 1995. — P. 112—118.

13. Capen EC. A Consistent Probabilistic Definition of Reserves //SPE Reservoir Engineering. —Febr. 1996. —№ 1. —P. 23—28.

14. Hefner J. M., Thompson RS. A Comparison of Probabilistic and Deterministic Reserve Estimates: A Case Study // SPE Res­ervoir Engineering. — Febr. 1996. —№ 1. —P.43—47.

15. Society of Petroleum Engineers and Word Petroleum Con­gress //Petroleum Reserves Definitions. — March 1997.


16. Schuyler J. Probabilistic reserves definitions, practices need further refinement // Oil and Gas J. — May 31 1999. —P. 64—67.

А.Е.Старобинец

Некоторые важные моменты интерпретации
временных разрезов МОГТ 2D в рамках кинематического похода

Эти краткие заметки предназначены в первую очередь для студентов и молодых специалистов, начинающих заниматься интерпретацией данных МОГТ (не важно, с помощью какого программного обеспечения).

 Известно, что основными процедурами кинематической интерпретации информации, содержащейся во временных разрезах МОГТ, являются:

- Корреляция (пикинг) опорных и целевых отражающих горизонтов на временных разрезах;

 - Увязка, определение и разбрасывание временных невязок в точках пересечения профилей;

 - Стратиграфическая привязка отражающих горизонтов (ОГ);

 - Выявление тектонических нарушений на временных разрезах и их прослеживание (трассирование) в плане.

Указанные процедуры стандартны, но есть не всем известные нюансы их реализации, на которые следует обратить внимание.

 Ниже рассматриваются не всегда очевидные приемы и действия, которыми нельзя пренебрегать при интерпретации.

Целевыми отражающими горизонтами, которые часто приурочены к продуктивным горизонтам, характеризуемым, как правило, небольшой мощностью, являются малоинтенсивные, интерференционные и плохо прослеживаемые оси синфазности. Их надежная корреляция затруднена. Серьезной проблемой корреляции целевых ОГ является также   часто встречаемое раздвоение прослеживаемых осей синфазности. Поэтому начинать интерпретацию с корреляции подобных ОГ не следует.

 В первую очередь необходимо провести корреляцию (в основном, автоматическую или полуавтоматическую) динамически хорошо выраженных опорных отражающих горизонтов, регистрируемых в тех временных интервалах временных разрезов, в которых заключены целевые горизонты. После этого уже проще осуществлять корреляцию (в основном, вручную или полуавтоматически) целевых горизонтов, поскольку появляется возможность контроля временной мощности между целевыми и опорными горизонтами, которая, как правило, должна быть достаточно выдержана или плавно изменяться вдоль профилей. Для такого контроля полезно использовать трансформацию временного разреза путем спрямления соответствующих опорных отражающих горизонтов.

 При часто наблюдаемом плохом прослеживании отражающей границы, связанной с поверхностью фундамента, бывает полезна полосовая фильтрация, понижающая спектр сейсмических колебаний.

 Специалистам сейсморазведчикам, работающим в регионах развития соляной тектоники, хорошо известно, что соляные тела (диапиры, купола и др.) отображаются на сейсмических временных разрезах в виде зон отсутствия регулярной сейсмической записи. Прослеживание контуров (внешних границ) таких зон, как на разрезах, так и в трехмерном пространстве, позволяет, в частности, получить важную дополнительную информацию для правильной интерпретации отражающих границ в подсолевых отложениях.

 Аналогичными свойствами при определенных условиях характеризуются и монолитные породы, слагающие фундамент, однако интерпретацией зон отсутствия сейсмической записи в этих случаях, занимаются крайне редко.

 При не учете природы подобных зон и не фиксации их границ, особенно крутопадающих, к которым приурочено выклинивание опорных и целевых ОГ, происходит потеря важной информации, а в некоторых случаях и получение неправильных результатов.

 На приведенных ниже рисунках показаны примеры фиксации при интерпретации подобных крутопадающих границ, связанных с поверхностью фундамента.

Временные разрезы в точках пересечения профилей в силу ряда известных причин могут смещаться по времени относительно друг друга. Для установления наличия таких смещений и их величины необходимо выполнять их увязку по времени и форме записи в указанных точках. При этом следует выявлять путем сравнения формы записи на перекрывающихся каналах случаи записи каких-либо временных разрезов в обратной полярности по отношению к остальным. В частности, такие ситуации могут иметь место при интерпретации данных разных сейсмических съемок, выполненных в пределах изучаемой площади.

 При недостаточно плотной сети профилей нужно не забывать сравнивать времена регистрации и форму записи не только в точках пересечения, но и в точках сближения профилей.

 Кроме того, увязка по форме записи позволяет выявлять ошибки корреляции, т.е. ситуации, когда в точках пересечения профилей оказываются откоррелированы, как одна и та же отражающая граница, разные оси синфазности. Контроль правильности корреляции должен осуществляться путем увязки временных разрезов по замкнутым полигонам.

После установления временных невязок осуществляется разбрасывание невязок. В современных интерпретационных программных комплексах имеется возможность автоматического и полуавтоматического разбрасывания невязок.

 Многоходовые процедуры автоматического и полуавтоматического разбрасывания невязок достаточно сложны, а результаты, как правило, мало контролируемы. Это же относится и к процедуре балансировки усиления и фазовых сдвигов. Кроме того, что очень важно, эти процедуры не позволяют учитывать ошибки в корреляции (переходы на другие фазы и прочие).

 Поэтому нет уверенности в достоверности получаемых таким путем результатов. По этой причине желательно реализовывать эту процедуру в ручном варианте, хотя это достаточно трудоемкий процесс, особенно в случаях, когда интерпретатор имеет дело с сеткой, включающей большое количество профилей.

 При обнаружении больших невязок в точках пересечения профилей приходится совмещать соответствующие временные разрезы и сравнивать форму записи трасс в этих точках. При этом могут выявляться ошибки в корреляции, а также удается выявлять и разрезы, записанные в обратной полярности.

 Невязки визуально устанавливаются, как при сопоставлении трасс временных разрезов в точках пресечения, так и наиболее наглядно на картах гридов, по резкому скачкообразному изменению цвета в точках пересечения, или на структурных картах по характерным «стягиваниям» изолиний.

 При ручном разбрасывании все значения невязок можно вынести на бумажные схемы расположения профилей и анализировать их на предмет выявления разрезов, которые характеризуются небольшими невязками и могут рассматриваться в качестве опорных, а затем последовательно, начиная с разрезов с максимальными величинами невязок, вносить необходимые статические сдвиги во временные разрезы.

Стандартной процедурой стратиграфической привязки отражающих горизонтов является сейсмическое моделирование. Такая привязка опорных и целевых отражающих горизонтов проводится путем сопоставления сейсмической записи на временных разрезах профилей, проходящих через скважину, или в непосредственной близи от нее, с синтетическими трассами, рассчитанными по пластовой акустической модели. При формировании модели используются данные акустического и плотностного каротажа и результаты интерпретации материалов ГИС.

 При отсутствии данных ВСП и, как следствие, информации о вертикальных годографах, трансформация импульсных характеристик (синтетических трасс) из шкалы глубин во временную область является проблемой. Некоторое приближение вертикального годографа для проведения моделирования может быть получено путем использования значений времени регистрации опорных отражающих горизонтов на временных разрезах ОГТ и глубин (отметок) по данным бурения до соответствующих горизонтов.

 В случае отсутствия скважин в пределах изучаемой территории, стратиграфическая привязка может передаваться с временных разрезов по профилям выполненных ранее съемок, для которых была осуществлена стратиграфическая привязка по скважинам, находящимся за ее пределами, путем сравнения формы записи колебаний в точках пересечения старых и новых профилей.

Если выделение тектонических нарушений на временных сейсмических разрезах осуществляется на основе известных критериев, то трассирование их по площади по данным съемок 2D представляет достаточно трудную, а в случаях редкой сети профилей и невыполнимую задачу.

 При выделении и трассировании тектонических нарушений нужно учитывать, что при обработке смещения по некоторым нарушениям могут быть сглажены и на окончательных разрезах они могут быть представлены в виде флексур.

 При трассировании по площади тектонических нарушений необходимо осуществлять последовательный поиск подобных волновых картин на соседних профилях и учитывать закономерность их планового расположения. Решению этой задачи помогает просмотр и сопоставление разрезов в мелком масштабе по соседним профилям

 При трассировании по площади крупных тектонических нарушений с большой амплитудой смещения следует пытаться привлекать дополнительную информацию, учитывая, что в ряде случаев они отображаются на гравитационных и магнитных картах, а также могут отображаться на поверхности в виде русел рек.

Использование рассмотренных в этой статье приемов и действий при интерпретации данных сейсморазведки 2D способствует повышению ее эффективности в отношении надежности и информативности получаемых результатов.

А.Е.Старобинец

Погрешности структурных построений
по данным сейсморазведки

При оценке точности построения сейсмических границ до настоящего времени сохранился такой анахронизм, как использование среднеквадратических погрешностей средних скоростей и времени для определения среднеквадратических погрешностей определения глубин.

При этом дисперсия погрешности определения глубины отражающей границы (ОГ) оценивается по формуле:

 (σ2н)1 ≈1/4 {υ2· σ2t + t2· σ2υ},

 где υ – значение средней скорости по площади до ОГ;

 σ - среднеквадратическая погрешность;

 σ2υ – дисперсия погрешностей средних скоростей;

 t – среднее по площади значение двойного времени пробега сейсмической волны до ОГ;

 σ2t – дисперсия погрешностей времени t.

 Подобные оценки, которые с большой натяжкой можно считать оценками случайных погрешностей, встречаются и сегодня во многих отчетах о результатах сейсмических работ.

 Между тем погрешности структурных построений по данным сейсморазведки обусловлены в первую очередь систематическими погрешностями, значения которых могут многократно превосходить значения случайных погрешностей, и поэтому играют определяющую роль.

 Важно отметить, что погрешности структурных построений проявляются не только в ошибках определений значений глубины, но и в искажении морфологии отражающих поверхностей, причем иногда до полной неузнаваемости.

Рассмотрим какие же основные факторы влияют на точность структурных построений по данным сейсморазведки МОГТ 2D и 3D, в какой степени и как нивелировать их влияние.

Погрешности структурных построений по данным сейсморазведки МОГТ 2D могут быть обусловлены следующими факторами.

1. Использование при обработке неправильных априорных (длиннопериодных) статических поправок.

 Эти поправки, которые учитывают рельеф дневной поверхности и времена распространения волн в верхней части разреза (ВЧР), оказывают существенное влияние на достоверность отображения рельефа отражающих границ.

 На рисунке1можно видеть к чему приводит использование неправильных априорных статических поправок.

                                                                                        Рис.1

 Здесь приведены варианты временного разреза по одному и тому же профилю, полученные при обработке тремя различными организациями с использованием разных априорных статических поправок. Это как раз тот  случай, когда морфология отражающих границ искажается до неузнаваемости.

Оптимальный рецепт для нивелирования этого фактора – изучение параметров верхней части разреза (ВЧР) путем проведения микросейсмокаротажа (МСК) сравнительно неглубоких скважин (в частности взрывных), проведение специальных работ методом преломленных волн (МПВ) для изучения ВЧР и квалифицированная интерпретация преломленных волн, регистрируемых в первых вступлениях на сейсмозаписях при работах МОГТ.

  2. Использование неправильных скоростных зависимостей.

Это может приводить к существенным погрешностям в определении абсолютной глубины до отражающих горизонтов (как в сторону ее увеличения, так и уменьшения), и в условиях унаследованного развития - к увеличению или уменьшению амплитудной выраженности их рельефа. Иная ситуация когда в разрезе присутствуют комплексы, залегающие несогласно и отличающиеся друг от друга своими структурными планами. Например, в областях развития соляной тектоники ошибки в значениях скорости в соли могут приводить как к построению ложных антиклинальных поднятий под соляными куполами и диапирами при использовании завышенных значений скорости, так и синклинальных прогибов при заниженной скорости.

Рецепт – анализ скоростей суммирования ОГТ, использование данных сейсмокаратожа глубоких скважин, определение скоростных зависимостей с помощью кроссплотов, отражающих связь между отметками геологических границ и значениями времени То приуроченных к ним ОГ в точках расположения скважин.

  3. Ошибки, связанные с неучетом преломления на вышележащих границах раздела или его учетом на границах, которые построены с ошибками.  

Очевидно что, чтобы не допускать такие ошибки необходимо использовать соответствующие способы построения сейсмических границ.

4. Ошибки, связанные с неучетом трехмерности распространения сейсмических лучей.

К сожалению при работах МОГТ 2D даже использование процедур миграции не спасает от таких ошибок, поскольку не позволяет учесть пути распространения отраженных волн по боковым лучам. Такие ошибки тем больше, чем резче рельеф ОГ.

 5. Ошибки корреляции.

Вероятность таких ошибок возрастает при корреляции отражающих горизонтов на временных сейсмических разрезах невысокого качества. Ошибки корреляции нередко допускаются при отождествлении осей синфазности одноименных волн по разные стороны от тектонических нарушений и зон отсутствия регулярной записи, а также при выполнении корреляции недостаточно опытными интерпретаторами.

Рецепт очевиден - нужно использовать оптимальную и эффективную методику полевых наблюдений и обработки для получения сейсмозаписей и временных разрезов хорошего качества и выполнять корреляцию квалифицированными интерпретаторами.

  6. Ошибки интерполяции.

Совершенно очевидно что такие ошибки тем больше, чем меньше плотность сейсмических профилей и чем резче рельеф отражающего горизонта. Соответственно для уменьшение таких ошибок при выполнении работ МОГТ 2D следует использовать достаточно плотные сети сейсмических профилей.

Оценку необходимой густоты профилей следует выполнять с учетом прогнозируемых морфологических особенностей рельефа ОГ. С этой целью можно использовать зависимости величин погрешностей интерполяции от расстояния между профилями по разрезам, построенным по уже отработанным сейсмическим профилям.

На рисунке 2 показаны структурные карты ОГ, построенные по достаточно густой и редкой сетям сейсмических профилей, иллюстрирующие сказанное.
                                                                                                                                                                                                 
                                                    а                                                       б

                                                                                        Рис.2.

Структурная карта на рис.2 а построена по густой сети профилей, а карта на рис.2 б по редкой сети, состоящей из четырех профилей.

  7. Ошибки геометризации рифов или выделения недостоверных рифов.

 Рифы как правило отображаются на временных разрезах в виде локальных областей, в пределах которых прекращается прослеживание субгоризонтальных регулярных отражающих горизонтов и которые по краям контролируются криволинейными осями синфазности. Очертания таких областей не имеют четкой выраженности. Поэтому структурные построения для таких объектов часто выполняются с определенными погрешностями. Кроме того иногда криволинейные оси синфазности другой природы ошибочно принимаются за рифовые тела.

 Пример из практики подобных ошибок приведен на рисунке 3. Ограничения желтой линией двух рифов в левой и центральной части временного разреза выполнены недостаточно корректно, а для выделения рифового тела в правой части разреза нет вообще никаких оснований.

                                                                                        Рис.3.

 Рисунок 4 более крупного масштаба позволяет более детально рассмотреть насколько правильно проведено ограничение рифа, выделенного в левой части временного разреза.

                                                                                      Рис.4.

Хорошо видно, что регулярные оси синфазности пересекают ограничивающую желтую линию и прослеживаются во внутренней части. Тонкими линиями черного цвета показаны более достоверные варианты ограничения рифа.

 8. Ошибки пересчета значений глубины ОГ в значения глубины, не совпадающей с ним геологической границы.

Эти ошибки, как правило, невелики и могут быть оценены с высокой точностью с помощью корреляционных связей значений глубины отражающего горизонта в точках расположения скважин и отметок соответствующей геологической границы по данным бурения.

 9. Ошибки, связанные с не выделением на временных разрезах имеющихся тектонических нарушений или выделением фиктивных, а также их трассированием по площади.

 Эти ошибки могут создавать ложное представление о наличии пликативных дислокациях в условиях дизъюнктивной тектоники, приводить к искажению геометрии тектонически - экранированных ловушек и картированию несуществующих тектонически - экранированных ловушек.

На рисунке 5 приведены временные разрезы по одному и тому же профилю, на одном из которых корреляция ОГ выполнена в пликативном варианте, а на другом - в дизъюнктивном. Более заметному отображению тектонических нарушений способствовало использование при обработке миграции до суммирования.

                                                                                      Рис.5.

Погрешности структурных построений по данным сейсморазведки МОГТ 3D могут быть обусловлены следующими факторами.

 1.Использование при обработке неправильных априорных (длиннопериодных) статических поправок.
                 
Этот фактор играет такую же важную роль, как и при сейсморазведке 2D.

2. Использование неправильных скоростных зависимостей.

Преимущество по сравнению с сейсморазведкой МОГТ 2D заключается только в том, что при этом имеется существенно большая статистика по скоростям суммирования ОГТ.

3. Ошибки, связанные с неучетом преломления на вышележащих границах раздела или его учетом на границах, которые построены с ошибками.  

Рецепт для того, чтобы не допускать таких ошибок, тот же, что при сейсморазведке МОГТ 2D.

4. Ошибки, связанные с неучетом трехмерности распространения сейсмических лучей.

При структурных построениях по данным сейсморазведки МОГТ 3D в какой то мере при миграционном преобразовании осуществляется учет трехмерности распространения сейсмических лучей, однако получаемые результаты заметно отличаются при миграции после суммирования и до суммирования.

На рисунке 6 приведен пример результатов миграции после суммирования и до суммирования по фрагменту 3D куба.

                                                                                      Рис. 6.

5. Ошибки корреляции.

Вероятность таких ошибок существенно меньше, чем по данным сейсморазведки МОГТ 2D.

 6. Ошибки геометризации рифов или выделения недостоверных рифов.

Вероятность таких ошибок существенно меньше, чем по данным сейсморазведки МОГТ 2D.

 7. Ошибки пересчета значений глубины ОГ в значения глубины, не совпадающей с ним геологической границы.

Аналогично тому, что при сейсморазведке МОГТ 2D.

8. Ошибки, связанные с не выделением на временных разрезах имеющихся тектонических нарушений или выделением фиктивных, а также их трассированием по площади.

Вероятность таких ошибок существенно меньше, чем по данным сейсморазведки МОГТ 2D.

 Ошибки интерполяции при структурных построениях по данным сейсморазведки МОГТ 3D практически отсутствуют.

  Таким образом структурные карты, построенные по данным сейсморазведки, содержат погрешности, величина которых зависит от качества обработки и интерпретации, а также от вида и качества работ МОГТ.

В заключение следует отметить, что выявлению и устранению погрешностей может помочь проведение, если это возможно, независимой обработки и интерпретации в две руки.

А.Е.Старобинец

Критерии экспертной оценки достоверности (надежности) объекта,
подготовленного к глубокому бурению, и его ресурсов УВ

При экспертной оценке достоверности (надежности) объекта и его ресурсов необходимо анализировать и учитывать следующие основные показатели и критерии.

При анализе временных сейсмических разрезов

 1. Качество сейсмических материалов на временных разрезах

Качество сейсмических материалов оценивается с учетом следующих критериев.

 - Наличие (отсутствие) протяженных отражающих горизонтов с хорошей динамической выраженностью (достаточно высоким отношением сигнал/помеха).

 - Прослеживаемость целевых ОГ.

 - Наличие (отсутствие) помех, затрудняющих однозначную корреляцию.

 - Характер волновой картины (простой или сложный);

 - Наличие (отсутствие) достаточно протяженных зон, в пределах которых ОГ не прослеживаются.

 - Сходство или отличие волновых картин по обе стороны от зон потери корреляции.

 - Невязки и тождественность формы колебаний в точках пересечения профилей 2D.

 2. Обоснованность (достоверность) выполненной корреляции (пикинга) целевых отражающих границ

 Оценивается:

 - Соблюдение при выполнении корреляции условия сходства динамических характеристик колебаний при перемещении по прослеживаемой оси синфазности.

 Изменение формы колебаний, за исключением случаев регистрации ОГ в зонах тектонических нарушений, рифов и других аномальных ситуаций, как правило, происходит плавно и поэтому переходы на оси синфазности с существенно другой динамической выраженностью могут свидетельствовать об ошибках.

 - Согласованность временных мощностей между коррелируемым отражающим горизонтом и отражающими горизонтами, расположенными выше и ниже.

 Заметное увеличение временной мощности между одной из указанных пар ОГ при одновременном ее уменьшении между другой парой ОГ, как правило, свидетельствует о неправильной корреляции.

 - Наличие на картах времени То, построенных по данным сейсморазведки, локальных зон аномального изменения значений времен, которые могут быть обусловлены ошибками корреляции.

 Присутствие таких зон в окрестностях точек пересечения профилей 2D, как правило, свидетельствует о наличии временных невязок.

 - Наличие явных ошибок корреляции, таких как:

 переход с прослеживаемой оси синфазности с положительным знаком колебаний на ось синфазности с отрицательным знаком и наоборот;

    явные фазовые переходы (ничем не обоснованные перескоки на другие оси синфазности);
    линии корреляции, пересекающие наблюденные оси синфазности;
    ничем не обоснованная корреляция в областях полного отсутствия регулярной записи и др.

 3. Обоснованность выделения тектонических нарушений и зон дробления на временных разрезах 2D и их трассирования по площади

 При выделении на временных разрезах наличие следующих основных признаков:

 -         Закономерный разрыв и смещение осей синфазности по нескольким ОГ.

 -         Аномальное уменьшение интенсивности записи, проявляющееся в виде узких субвертикальных полосовых зон.

 -         Потеря регулярной прослеживаемости отражающих горизонтов в субвертикальных полосовых областях, часто с хаотически расположенными обрывками осей синфазности, отвечающих зонам дробления.

 О фиктивном выделении тектонических нарушений свидетельствует:

 - Рисовка на временных разрезах произвольных линий тектонических нарушений, особенно с большими углами падения (вплоть до субгоризонтальных), без всяких признаков их наличия.

 - Рисовка «ветвистых» линий нарушений в условиях невозможности отождествления нарушений, фиксируемых на разных ОГ.

 При анализе структурных построений

 4. Обоснованность выбранного масштаба структурных карт и сечения изогипс с учетом плотности профилей 2D и величины погрешностей

 Определяется в соответствие с существующими регламентирующими документами.

 5. Надежность выделения ловушки

 - Оценка возможности размыкания изогипс, характеризующих антиклинальную ловушку, на структурных картах, построенных по данным сейсморазведки 2D, с учетом геометрии сети профилей.

 - Оценка возможности других вариантов построений (помимо размыкания изогипс, увеличения или уменьшения площади ловушки и др.) при недостаточной плотности сейсмических профилей.

 - Обоснованность выделения тектонически - экранированных ловушек с учетом обоснованности выделения тектонических нарушений на временных разрезах 2D и достоверности их трассирования по площади (в существенно меньшей степени это касается обоснованности выделения тектонических нарушений по 3D кубам данных).

 - Обоснованность выделения литологических ловушек и их границ с учетом обоснованности использованных сейсмических атрибутов в качестве индикатора, свидетельствующего достаточно однозначно о наличии таких ловушек.

 При оценке ресурсов УВ

 - Тип ловушек на месторождении аналоге и на подготовленном объекте и геологические условия должны быть аналогичны.

7. Обоснованность использованных при оценке ресурсов значений подсчетных параметров.

В заключение следует отметить, что достоверность существования объекта и его морфология во многом зависят также от точности учета влияния ВЧР (априорных статических поправок) и использованных при структурных построениях скоростных параметров. Однако эти вопросы требуют специального анализа и не являются предметом экспертных оценок.

А.Е.Старобинец

Интересные сейсмозаписи

Что Вы думаете о природе особенностей волновых картин, наблюдаемых на приведенных сейсмозаписях.

Рис.1. Какова природа криволинейных осей синфазности в нижней части временного разреза?

Рис.2. Какова природа такой сейсмозаписи?

Рис.3. Какова природа осей синфазности, помеченных красным цветом?

Рис.4. Что зафиксировано на этой сейсмозаписи?

А.Е.Старобинец

Несколько слов о философии
кинематической интерпретации данных сейсморазведки

Ответьте на, казалось бы, простой вопрос.

На каком этапе интерпретации данных сейсморазведки нужно учитывать имеющуюся априорную геолого-геофизическую информацию?

Вот перед вами на экране компьютера временной разрез. Нужно ли, например, выполнять пикинг отражающих горизонтов (ОГ) или выделять тектонические нарушения, руководствуясь априорными представлениями о модели среды: стратиграфической, фациальной, скоростной и прочей геолого-геофизической информацией.

 Я был знаком с опытным интерпретатором, который на начальном этапе интерпретации сейсмических данных – выполнении пикинга ОГ и других действиях в совершенно новых для него регионах сознательно ничего не хотел знать что - либо о геологическом строении изучаемой территории и ее геофизических характеристиках. Он считал, что это позволяет ему оставаться субъективно-объективным. Ведь, действительно, на временных разрезах, независимо от того, знаете ли вы то, о чем говорилось выше, или не знаете, фиксируются:отличающиеся своей специфической динамической выразительностью интервалы разреза;

- хорошо прослеживаемые интенсивные оси синфазности, отвечающие опорным ОГ;

- зоны осложнения или отсутствия регулярной сейсмической записи;

- зоны интерференции;

- оси синфазности с оригинальными кинематическими свойствами, например, свойственные дифрагированным (квазидифрагированным) волнм и боковым волнам;

- субвертикальные зоны ослабления сейсмической записи и смещения по вертикали одноименных осей синфазности, отвечающие тектоническим нарушениям;

- другие особенности волновой картины.

 Указанные особенности волновой картины позволяют осуществить пикинг опорных ОГ, выделить на разрезах тектонические нарушения и зоны дробления, отождествлять ОГ через зоны разрыва корреляции, зафиксировать характерные зоны и области и пр., и, наконец, увязать и проследить эти данные по сети профилей. А после этого уже можно заняться геолого-геофизическим осмысливанием и корректировкой полученных результатов с учетом априорной информации. Т.е. вначале чистая сейсмостратиграфия, а затем все остальное.

 Возможен и противоположный подход, когда интерпретатор осуществляет рассмотренные выше действия с учетом априорной информации и имеющихся модельных представлений. Это позволяет ограничиться пикингом в основном только стратифицированных целевых ОГ, выделять, например, на разрезах и трассировать по площади крупные тектонические нарушения или зоны дробления с учетом гравитационных и магнитных данных и пр.

 Однако, при таком подходе есть опасность, что интерпретатор окажется в плену у существующих представлений. Например, это может привести к выделению тектонических нарушений там, где они предполагались априорно, но на разрезах не фиксируются (особенно это касается выделения на разрезах сильно наклоненных линий нарушений при учете существующих представлений о развитии надвигов и горизонтальных движений), выделению рифов по сомнительным признакам в районах, где предполагается их развитие (тут, например, идут в ход криволинейные оси синфазности различной природы), выполнению корреляции под идею в областях полного отсутствия регулярной сейсмической записи и другим фиктивным построениям.

 Известны случаи, когда пикинг, в угоду уже имеющейся априорной модели среды, осуществлялся не по наблюденным осям синфазности, а по произвольно проведенным линиям, которые их секут под большими углами в протяженных по времени интервалах разреза.

 Думаю, что предпочтительней второй из рассмотренные подходов, при условии, что интерпретатор самостоятелен, не отличается повышенной впечатлительностью и не относится к априорным представлениям, как к истине в последней инстанции. Ну, а если он не такой?

 А что думаете Вы?