Description:

"Техническая статья First Break том 24, сентябрь 2006 Количественное описание тонких слоев в данных сейсморазведки: методологический вклад с использованием традиционной динамической и сейсмической инверсии. Massimo Fervari и Fabio Luoni Введение За последние десятилетия интерес к тонкослоистым углеводородным резервуарам вырос, оправдывая значительные усилия на разработку методик количественной интерпретации сейсмического отклика тонкослоистого разреза (Widess, 1973; Kallweit and Wood, 1982). Ключевые элементы для описания сложных форм импульса в тонкослоистых средах определили сейсмическая амплитуда и кажущаяся мощность (Neidell and Poggiagliolmi, 1977; Meckel and Nath, 1977). Они предложили использовать эту информацию для предсказания эффективной мощности пласта независимо от имеющихся данных скважин. Этот подход был разработан и ввел процедуру стратиграфического моделирования для систематического изучения соответствия между геометрией слоев-литологии и сейсмическим откликом (Schramm, Dedman, and Lindsey, 1977). В середине восьмидесятых интерактивная интерпретация с использованием рабочих станций позволила расширить методы количественного анализа до сейсмических данных 3D. Brown et al. (1986) предложили использовать статистические кривые настройки и детерминистические кривые для устранения влияния геометрии тонких слоев на сейсмические амплитуды. Настроенные амплитуды затем были введены для картирования эффективной мощности газонасыщенных песков. В недавнем прошлом Neff (1990 и 1993) внедрил поток обработки для описания коллектора на основе сейсмического и петрофизического моделирования (пошаговое моделирование продуктивной толщи). Этот подход дает возможность картирования общих толщин коллектора, эффективных толщин, эффективной пористости и углеводородов в пластах с обломочными и карбонатными коллекторами. По существу эта процедура абсолютно необходима всегда когда мощность слоя делает динамическую интерпретацию менее интуитивной и определение индикаторов фильтрационно-емкостных свойств (ФЕС) более трудным. В этой статье мы расширили аналитический подход по оценке тонких слоев до трех классов AVO (Rutherford and Williams, 1989). Поскольку мы больше интересовались как можно оценить сейсмическую амплитуду и кажущуюся мощность после калибровки кривых настройки и насколько надежны две обычные методики описания литологии по сейсмическим данным, именно методика количественной оценки резервуара (т.е. предсказание петрофизических параметров по упругим атрибутам, полученным по данным сейсморазведки) и классификации (т.е. разделение на фации на основе инверсии упругих атрибутов). В конце мы приводим два примера количественного описания тонкослоистых резервуаров, как на фазе разработки, так и на фазе оценки. AVO модели и петрофизическое моделирование В своей работе мы обратились к тонким слоям глубоководного обломочного резервуара, то есть среде осадконакопления, представляющей огромный интерес для нефтяных компаний. Поскольку мы расширили анализ до 3 классов AVO, мы предварительно определили опорные модели AVO в терминах упругих и петрофизических свойств. Мы задали опорные модели AVO (одиночный слой песчано-глинистый коллектор между глинистыми сланцами) соответствующие реальным глубоководным обломочным резервуарам, где опорная модель класса III представляет собой плиоценовый газовый резервуар Северной Африки, а модели класса II и I два нефтяных резервуара нижнего миоцена из Западной Африки. В качестве примера на Рисунке 1 показаны скважинные данные и сейсмический отклик по кубу ближних и дальних удалений реального резервуара, используемые для задания опорной модели II класса AVO. Для наших целей мы выбрали модель слоистых глин в целях описания распространения глин в пределах резервуара, потому что эта модель часто используется в глубоководных обломочных резервуарах. На Рисунке 2 показаны основные части модели слоистых глин: (1) песок и глины присутствуют на отдельных уровнях, (2) средняя пористость равна произведению отношения эффективных толщин к общим (N:G) и пористости чистых песчаных горизонтов (Фsand), и (3) эффективная мощность - это общая мощность песков. Далее мы выяснили как связаны петрофизические вариации опорных моделей AVO и изменения их упругих свойств с помощью петрофизического моделирования. В процессе петрофизического моделирования основанного на теории Гассмана наиболее важным вопросом является определение соотношения между Фау и модулем объемного сжатия (K dry) и модулем сдвига (µ) скелета. Мы определили Kdry f(Фау) с помощью коэффициента Био, тогда как µ f(Kdry) был получен непосредственно из реальных данных. (c) 2006 EAGE Техническая статья First Break том 24, Сентябрь 2006 Рисунок 1 Входные данные для прямого моделирования для класса II AVO. (a) Каротажные кривые (слева направо: медленность P-волн и S-волн, плотность, эффективная пористость, водонасыщенность и объем глины). (b) Амплитуды для кубов ближних и дальних удалений. Традиционный динамический анализ Поток обработки Для понимания ограничений и преимуществ традиционного анализа динамики данных с целью сейсмического описания тонких слоев мы сгенерировали семейство кривых настройки для различных петрофизических сценариев с помощью прямого моделирования клина, интерпретации кровельного и подошвенного резервуара синтетических клиньев (для расчета кажущейся мощности) и извлечения синтетических амплитуд вдоль кровли (Рисунок 3). Поскольку каждое значение амплитуды, извлеченное из синтетических клиньев отражает известные петрофизические характеристики, мы смогли присвоить цветовой код графикам настройки с некоторыми индикаторами качества резервуара, Фау N и пористости (ФТh, произведения общей мощности и средней пористости, Рисунок 3e и 3f) и таким образом узнать количественные значения сейсмических амплитуд для тонких слоев. Ряд коэффициентов отражения, используемый для построения синтетических клиньев, отражал вариации опорных моделей AVO и их петрофизики. Поскольку нас интересовало количественное описание углеводород-содержащего резервуара, мы предполагали, что Фау имеет наибольшее влияние на его акустическое и упругое поведение и мы пренебрегали эффектом водонасыщения. Мы разделяли тип амплитуд по моделям в соответствии с классом AVO. Для классов I и III мы моделировали амплитуды сейсмического сигнала для нормального падения путем свертки нульфазового импульса Рикера 30 Гц для нормального падения с серией коэффициентов отражения. Для класса II мы моделировали сейсмическую амплитуду при падении под 35° путем свертки нульфазового импульса Рикера 20 Гц с коэффициентами отражения для 35° рассчитанными по данным упругого импеданса (Connolly, 1999) для 35 °. Мы получили скорости P-и S-волн из упругих модулей, рассчитанных из петрофизики и предположили, что Фау может меняться тремя различными способами (если меняется только Фsand, или только N:G, или оба) в соответствии с глубоководными условиями. Эти типы изменений в настоящей статье будем называть Модель 1, Модель 3 и Модель 2 соответственно. Рисунок 2 Схематическое изображение опорной модели клина. Внутри коллекторского слоя распределение глин описывается слоистой моделью залегания глин. Свойства глин держатся постоянными. N:G - коэффициента песчанистости; Vsand - содержание песка; N - эффективная мощность; Фт - средняя пористость сложной среды; Фsand - пористость чистых песчаных пластов; ФТh - пористость на мощность; Gross - общая мощность. Рисунок 3 Поток традиционный динамический анализ. (a) Опорная модель класса AVO и ее петрофизические вариации (например в терминах N:G). (b) Построение синтетических сейсмических клиньев путем прямого моделирования и (c) кривых настройки путем интерпретации резервуара в кровли и подошве и извлечения вдоль кровли. (d) Построение графиков петрофизической настройки путем объединения кривых настройки. (e-f) Количественная оценка абсолютных параметров (N:G, Фау, и Фsand) и параметров, включающих эффективную мощность (N и ФТh). Мы построили пять графиков настройки, каждый из которых соответствовал одной из опорных моделей AVO и ее петрофизических вариаций в соответствии с одной из трех Моделей. Результаты В соответствии с нашим моделированием для тонких слоев невозможно единственным образом получить информацию о Фау (и таким образом о Фsand и N:G) по данным сейсмической амплитуды и кажущейся мощности, поскольку точки данных закодированные в цвете с различными значениями Фау (или Фsand или N:G), соединяются и накладываются (Рисунок 3e). И наоборот мы можем использовать сейсмическую амплитуду и кажущуюся мощность для получения количественной информации по N и или ФТh, поскольку точки данных с различными значениями свойств разнесены в пространстве и можно нарисовать границы между областями с едиными свойствами (Рисунок 3f). На практике для количественной калибровки с помощью графиков настройки перед нами стоят два вопроса. Первый, надо идентифицировать какое свойство (N или ФТh)..." Ключевые слова: кажущийся мощность, оценить, глина, eage, инвертировать, количественный, payton, пористость, опорный модель, stratigraphic modelling, петрофизический вариация, мощность, меняться, aapg memoir, график, williams, neidell, качество, способ, атрибут, тонкий слой, wood, глубоководье, основа, песок, толщина, класс, сейсмический, memoir, прямой моделирование, сейсмический амплитуда, сейсмический отклик, настройка, технический, код, импеданс, рисунок, моделирование, поток, эффективный мощность, анализ, амплитуда, петрофизический сценарий, наоборот, классификация, nath, точка, оценка, класс iii, цель, модель класс, реальный, сентябрь, инверсия, вариация, калибровка, использование, кажущийся, фау, geophysics, hydrocarbon exploration, модель avo, статья, фаза разработка, опорный, тонкий пласт, показать, изолиния, рассчитать, подошва, петрофизик, ii, расстояние, break сентябрь, сейсмик, низкий, показанный, сравнение, параметр, путь, коэффициент, изменение, свойство, построить, упругий, neff, общий мощность, вопрос, слой, образ, расчет, синтетический, приводить, модель, дать, aapg, определение, фация, средний, близкий, кривая, подход, общий, технический статья, kdry, класс avo, получить, становиться, относиться, эффективный, интерпретация, резервуар, кривой настройка, график настройка, kallweit, петрофизический, область, avo, зависеть, meckel, модель вариация, iii, lindsey, информация, основанный, widess, коллектор, p-imp, упругий атрибут, импульс, iii avo, петрофизический моделирование, application, скважина, poggiagliolmi, рисунок показанный, использовать, break, кривая настройка, количественный оценка, клин, результат, отклик, соответственно, насколько надежный, мощность настройка, соответствовать, низкий мощность, рисунок приведенный, кровля, bed, характеристика, основа сейсмический, стадия оценка, соответствие, ориентация, nhip, значение, тонкий