Description:

"Определение свойств залежи с помощью объединения данных CSEM, сейсморазведки и скважинных данных. Determination of reservoir properties from the integration of CSEM, seismic and well-log data Peter Harris1 Rock Solid Images и Lucy MacGregor2 Offshore Hydrocarbons Mapping обсуждают преимущества интерпретации резервуара посредством объединения данных, полученных с помощью контролируемых электромагнитных источников (CSEM) и сейсмических данных, на примере газового месторождения Nuggets-1 в северной части Северного моря принадлежащего Великобритании. C Сейсмические данные обычно используются для создания структурных и стратиграфических геологических моделей. Для определения свойств резервуара, таких как плотность и константы упругости, могут также использоваться изменения амплитуд от удаления (АВО) и инверсия для акустического импеданса и акустической жесткости. Они могут в свою очередь быть связаны с минералогией, пористостью и свойствами флюида через зависимости физики горных пород (например, Mavko и др., 1998). Однако сами по себе, сейсмические данные во многих ситуациях не могут дать полную картину залежи. Существуют неопределенности, например, в откликах АВО, которые могут быть вызваны наличием флюидов или литологическими изменениями и не могут быть разделены на основе только сейсмических данных. Контролируемые электромагнитные источники (CSEM) начинают широко применяться на шельфе с использованием различных параметров (например, Srnka и др., 2006; MacGregor и др., 2006; Moser и др., 2006). В методе CSEM используется горизонтальный электрический диполь высокой мощности для передачи низкочастотного электромагнитного сигнала до морского дна и обратно к многокомпонентным электромагнитным приемникам. Изменения в полученном, от определенной расстановки приемников, сигнале буксирующихся источников интерпретируются для получения объемного удельного электрического сопротивления через объединение начального моделирования, геофизической инверсии и визуализации. Объемным удельным сопротивлением пористых пород в значительной степени определяют свойства и распределение флюида в целевом интервале. Обычно насыщенные морские отложения имеют удельное сопротивление в диапазоне 1-5 Ωm. Вытеснение морской воды флюидом имеющим высокое сопротивление может привести к увеличению объемного удельного сопротивления формации на 1-2 порядка от начальной величины. CSEM зондирование использует сильное изменение физических свойств для отделения водоносных пластов от тех, которые содержат углеводороды. Однако, для сейсмических данных существуют потенциальные неопределенности в интерпретации данных CSEM. Например, плотные известняки, вулканогенные породы или солевые тела могут также иметь высокое удельное сопротивление и могут дать такой же сигнал CSEM, как коллектор, содержащий углеводороды. Кроме того, из-за диффузионной природы электромагнитных полей в земле их разрешающая способность хуже, чем у сейсмических данных. С тех пор как CSEM и сейсмические данные отслеживают сильно различающиеся физические процессы, ясно, что осторожное применение комбинации сейсмических данных и данных CSEM, используя преимущества каждого, может дать информацию, которая не доступна или мало подтверждаема от любого другого типа данных. Таким образом можно снизить неопределенность и риск. Было предложено множество технологий с интеграцией различных типов данных (Musil и др., 2003; Gallardo и Meju, 2004; Hoverston и др., 2006). Здесь мы иллюстрируем преимущества интегрированной интерпретации, используя CSEM и сейсмические данные, собранные по газовому коллектору Nuggets-1. Месторождение Nuggets-1 располагается в части Северного моря, относящейся к Великобритании. Залежь находится в формации Эоцена Frigg на глубине приблизительно 1550 м ниже дна моря и 115 м толщи воды (рис. 1). Газоносные песчаники характеризуются по скважинным данным высоким удельным сопротивлением и низкой плотностью с мощностями приблизительно 24 м. Набор данных CSEM был собран на резервуаре Nuggets-1 в 2005 году (MacGregor и др., 2006). Результаты ограниченной инверсии данных CSEM, предоставленных с соответствующими сейсмическими данными, также показаны на рисунке 1. Протяженность по латерали резервуара очень хорошо выражена, хотя вертикальная разрешающая способность резервуара ниже, чем по сейсмическим данным. Петрофизические зависимости Ключ к объединению этих дополняющих друг друга источников информации развитие модели общей физики. (c) 2006 EAGE Рисунок 1 Результат 2005 CSEM съемки месторождения Nuggets-1, с соответствующими сейсмическими данными. Высокое удельное сопротивление, отмеченное красным цветом, соответствует газонасыщенной части залежи и включено в фон низких удельных сопротивлений, отмеченных синим. Также показан акустический импеданс (АИ) и данные удельного сопротивления по скважине, близкой к центру сейсмического CSEM профиля. Газовый песчаник имеет промежуточный акустический импеданс в скважине, между низким импедансом глин выше и высоким импедансом песчаников ниже. Сейсмические данные предоставляет TGS-Nopec. Рисунок 2 Слева показана скорость распространения P волн, измеренная в скважине против предсказанных значений уравнения Фоста. Цветовым кодом показаны фракции глин. Чистые песчаники (синие точки) имеют предсказанную скорость, которая является слишком высокой, скорость в глинах предсказана менее точно. Справа, в прогнозировании используется альтернатива Фоста, уравнение Hacikoylu и других. (2006). Оно объясняет присутствие глин в поровом пространстве, таким образом улучшая качество прогнозирования в глинистой части разреза, однако скорость в песчаниках не так хорошо прогнозируется как формулой Фоста 54 (c) 2006 EAGE Рисунок 3 Слева показано удельное сопротивление, измеренное в скважине против значений, предсказанных по уравнению Арчи. Цветом кодированы фракции глин. Есть большой разброс точек и ближе всего он расположен к нижнему левому углу облака точек, предполагая, что прогнозирование не очень точно. Это не удивительно, так как уравнение Арчи предназначено для использования в чистых песчаниках (синие точки). Справа, прогнозирование использует модель Waxman-Smits.. Оно объясняет наличие глин в поровом пространстве, таким образом улучшая качество прогнозирования. В обоих случаях глинистый слой (бирюзовые точки) является аномальным. Породы, связывающие электромагнитные и эластичные свойства пород с основными свойствами пород и флюида. Есть два различных подхода для описания и применения моделей физики горных пород. Первый подход состоит в том, чтобы связать сейсмические и электромагнитные свойства пород, непосредственно позволяя, например производить прогнозирование сейсмической скорости от зарегистрированного значения удельного сопротивления. Такие зависимости могут использоваться как малые ограничения целостности в совместной инверсии электромагнитных и сейсмических данных, для объединения других физических моделей. Однако такая технология может изменить результаты, полученные из инверсии, если зависимость между сравнительными контрастными физическими параметрами не отражается данной моделью хорошо. Альтернативно можно использовать эти зависимости, чтобы сравнить непосредственно сейсмические и электромагнитные модели, полученные из независимых инверсий. Участки, где связи между параметрами нет, обычно таковых больший процент, указывают на участки разреза, имеющие аномальные свойства. Известный пример таких зависимостей уравнение Фоста, отношения скорости распространения P волны и удельного сопротивления. Мы нашли, что альтернативой уравнению Фоста может служить публикация Hacikoylu и др. (2006) как более удовлетворяющая условиям, так как она включает влияние глинистости. Рис 2 сравнивает зависимость прогнозной Vp от удельного сопротивления, используя и уравнение Фоста и альтернативное уравнение в скважине месторождения Nuggets-1. Было бы предпочтительно использовать обе модели, с уравнением Фоста примененным в чистых песчаниках и альтернативным по всему остальному интервалу разреза. Однако чтобы сделать это, мы должны правильно определить литологию вкрест объема резервуара, вдали от скважин. Второй подход нуждается в более фундаментальных связях с физикой горных пород. Наша задача состоит в том, чтобы использовать электромагнитные и сейсмические данные, чтобы ограничить физические свойства резервуара, и сделать это общей моделью свойств пород, которой могут быть предсказаны и электромагнитные и эластичные свойства (Greer, 2001). Мы используем скважинные данные, чтобы выбрать соответствующие модели физики горных пород и затем их калибровать. Например, для моделирования чувствительности, описанного в следующей главе, мы использовали теорию Hertz-Mindlin о моделировании сухого скелета горной породы, однородную модель смешивания флюида и уравнение Гассмана, чтобы включить флюид в скелет породы. Окончательный результат сейсмические свойства пород (Vp, Vs и плотность), в зависимости от пористости и насыщенности флюида, каждый из которых варьировался при моделировании, и свойства пород и флюида, которые были приняты постоянными после калибровки со скважинными данными. Электромагнитные свойства могут быть смоделированы подобным образом. Уравнение Арчи часто используется для предсказания удельного сопротивления по свойствам резервуара. Важно иметь в виду, что это справедливо." Ключевые слова: красный, низкий, csem, seismic, показать, сопротивление, точка, eage, флюид, поверхностный, harris, параметр, инверсия, university, метод, область, полезный, физик, скважинный дать, чистый песчаник, соответствовать, разрешать, прогнозирование, edge, использовать, акустический, хороший, разрешать способность, акустический импеданс, газонасыщенность, способность, electromagnetic, месторождение, дать, ноябрь, data, показанный, связанный, удельный, чувствительность, уравнение, собранный, тип, использоваться, газовый, импеданс, свойство резервуар, соответствующий сейсмический, macgregor, сейсмический дать, значительный, фост, joint inversion, полученный, физический, море, несейсмический метод, уравнение фост, результат, песчаник, скорость, leading, geophys, определение, газовый песчаник, log, горный, каротаж, leading edge, удельный сопротивление, модель, поров пространство, скважина, наземный, пористость, изменение, рисунок, высокий удельный, физик горный, mavko, уравнение арча, северный, резервуар, арча, моделирование, залежь, leveaux, дать csem, диапазон пористость, использование, электромагнитный, объяснять, сделать, break ноябрь, разрез, тема, свойство, горный порода, объединение, integration, несейсмический, сейсмический, srnka, пороть, плотность, глина, dvorkin, высокий, зависимость, показывать, cambridge, чистый, синий, break, предсказать, получить, зарегистрировать, специальный, сравнение, электрический, подход, моделирование чувствительность, порода, значение удельный, значение, свойство порода, пространство, скважинный, аво, специальный тема