Доклады Российской академии наук. Науки о Земле, 2021, T. 499, № 2, стр. 168-173

Выделение и характеристика зон разломов, кавернозности и трещиноватости путем построения атрибутов сейсмических дифракционных изображений

М. И. Протасов 1*, В. А. Чеверда 1, В. В. Шиликов 2

1 Институт нефтегазовой геологии и геофизики
Новосибирск, Россия

2 ООО “РН-КрасноярскНИПИнефть”
Красноярск, Россия

* E-mail: protasovmi@ipgg.sbras.ru

Поступила в редакцию 08.04.2021
После доработки 08.04.2021
Принята к публикации 08.04.2021

Полный текст (PDF)

Аннотация

Рассматривается процедура построения сейсмических трехмерных дифракционных изображений глубинной структуры с последующим расчетом атрибутов дифракции. Алгоритм основан на асимметричном суммировании сейсмических данных и дает возможность определить три характеристики среды: атрибут структурной дифракции, атрибут точечной дифракции и азимут структурной дифракции. Эти атрибуты позволяют различить зоны трещинноватости и кавернозности, определить ориентацию трещин. Апробация подхода представлена на реальных сейсмических данных.

Ключевые слова: дифракционные изображения, сейсмические атрибуты, разломы, трещины, каверны

ВВЕДЕНИЕ

Понимание структуры флюидопотоков в резервуаре углеводородов, а следовательно, и определение оптимальной схемы его разработки, невозможны без картирования расположенных в нем зон разломов [4]. Кроме того, для резервуаров в карбонатах первостепенную важность также имеет локализация областей скопления трещин и каверн, поскольку известно, что трещины зачастую определяют направления потоков флюидов, в то время как каверны свидетельствуют о зонах аккумуляции углеводородов. Следовательно, способность с максимально доступной точностью локализовать близповерхностные структурные неоднородности, а также определять их свойства имеет первостепенное значение для обеспечения эффективной разработки нефтегазовых залежей.

Трещины, каверны и разломы суть геологические объекты, которые могут быть классифицированы по масштабу:

• макромасштаб – от первых сотен метров до десятков километров;

• мезомасштаб – от десятков сантиметров до десятков метров;

• микромасштаб – от микрометров до сантиметров.

Как правило, разломы относятся к макромасштабным объектам и довольно уверенно проявляются в стандартных сейсмических атрибутах отраженных волн, как крупные линеаменты.

Здесь и в дальнейшем под атрибутом мы понимаем результат некоторых специальных математических преобразований сейсмических данных, нацеленный на извлечение дополнительной информации, интересующей геофизика-интерпретатора [2]. Упорядоченные скопления микромасштабных трещин приводят к анизотропии упругих свойств горных пород, а следовательно, и к анизотропии сейсмических волновых полей. Они весьма надежно определяются путем азимутального анализа амплитуд и времен пробега отраженных волн. Небольшие разломы, зоны деформации вблизи крупных разломов, каверны, кластеры трещин (или крупные трещины) – это мезомасштабные объекты, которые порождают дифракцию/рассеяние сейсмических волн. На сегодняшний день существуют различные методы локализации и определения ряда свойств этих объектов посредством анализа дифрагированных/рассеянных сейсмических волн [5, 6, 8].

Основываясь на потребностях практики, подход к построению глубинных изображений в рассеянных/дифрагированных волнах [7, 8] модифицирован таким образом, чтобы обеспечить возможность его использования для построения волновых изображений во временной области. Предложенная модификация расширяет возможности практического применения дифрагированных/рассеянных волн, так как не требует знания глубинной скоростной модели.

В работе выполняется азимутальный анализ трехмерных изображений в рассеянных/дифрагированных волнах, обеспечивающий построение новых дифракционных атрибутов для площадных сейсмических данных. Эти атрибуты позволяют провести дифференциацию трещиноватых и кавернозных геологических объектов и определить преимущественную ориентацию трещин и разломов.

Разработанные алгоритмы апробированы на синтетических данных, полученных для реалистичной модели одного из геологических объектов Юрубчено-Тохомской зоны, расположенной на севере Восточной Сибири [3].

ТЕОРИЯ И МЕТОД РАСЧЕТА АТРИБУТОВ

Для расчета изображений в дифрагированных/рассеянных волнах мы применяем асимметричное суммирование данных путем использования разнообразных комбинаций источников и приемников. Это позволяет получать селективные сейсмические изображения геологических объектов, основным достоинством которых является возможность выделения элементов, порождающих конкретный тип волн: регулярные отражения, дифракцию, рассеяние, распространяющихся в заранее выбранном диапазоне направлений [4, 7, 8].

Условие визуализации для построения селективных изображений для известной глубинной скоростной модели получено в работе [7] и опирается на использование Гауссовых пучков:

(1)
$\begin{gathered} {{I}_{{{\text{depth}}}}}(\bar {x};\theta ,az,\beta ) = \int {T_{{gb}}^{s}({{{\bar {x}}}_{r}};\bar {x};\omega ;\gamma ,\theta ,az,\beta )} \cdot \\ \cdot \;\vec {T}_{{gb}}^{r}({{{\bar {x}}}_{r}};\bar {x};\omega ;\gamma ,\theta ,az,\beta ) \cdot \vec {\varphi }({{{\bar {x}}}_{r}};{{{\bar {x}}}_{s}};\omega )d{{{\bar {x}}}_{s}}d{{{\bar {y}}}_{s}}d\omega d\gamma , \\ \end{gathered} $
где $T_{{gb}}^{s}$, $\vec {T}_{{gb}}^{r}$ – веса суммирования, которые определяются используемыми Гауссовыми пучками, $\vec {\varphi }$ – вектор многокомпонентных сейсмических данных многократного перекрытия. Здесь ${{\bar {x}}_{r}}$ – координата приемника, ${{\bar {x}}_{{\text{s}}}}$ – координата источника, $\omega $ – временная частота, $\bar {x} = ({{x}_{i}},{{y}_{i}},{{z}_{i}})$ – точка изображения, $\gamma $ – угол наклона, $\theta $ – азимут наклона, $\beta $ – угол открытия, $az$ – азимут открытия [7]. Эти углы задают геометрию лучей, определяющих Гауссовы пучки (рис. 1).

Рис. 1.

Геометрия алгоритма построения селективных изображений: Гауссовы пучки и площадная система наблюдения – слева; начальные направления лучей и задающие их углы – справа.

В этой реализации для построения селективных изображений необходимо выполнить трассировку Гауссовых пучков из точки изображения до системы наблюдения (рис. 1). Именно для этого и необходимо знание скоростной модели в глубинной области. Однако зачастую такая информация недоступна и вместо скоростной модели в глубинной области известна текущая средняя скорость во временной области. При этом вместо глубины ${{z}_{i}}$ используется удвоенное вертикальное время пробега волны до целевой точки, в которой строится изображение: ${{t}_{i}} = 2{{z}_{i}}{\text{/}}V_{{0i}}^{P}$. Здесь $V_{{0i}}^{P}$ есть так называемая текущая средняя скорость в точке изображения $\bar {x} = ({{x}_{i}},{{y}_{i}},{{z}_{i}})$. Как правило, именно она и известна в результате выполнения предварительной обработки сейсмических данных.

Теперь в качестве условия визуализации мы вновь используем (1), но вместо глубины вводим вертикальное время пробега ${{z}_{i}} = 0.5V_{0}^{p}{{t}_{i}}$ для текущей средней скорости $V_{0}^{p}$ в точке изображения $({{x}_{i}},{{y}_{i}},{{z}_{i}} = 0.5V_{0}^{p}{{t}_{i}})$. Трассировка Гауссовых пучков при этом выполняется в модели средних скоростей. Тем самым условие визуализации во временной области принимает следующий вид:

(2)
$\begin{gathered} {{I}_{{{\text{time}}}}}({{x}_{i}},{{y}_{i}},{{t}_{i}};\theta ,az,\beta ) = \\ = {{I}_{{{\text{depth}}}}}\left( {{{x}_{i}},{{y}_{i}},{{z}_{i}} = 0.5V_{0}^{p}{{t}_{i}};\theta ,az,\beta } \right). \\ \end{gathered} $

В трехмерной среде становится возможным построение индикатрисы рассеяния, описывающей распределение амплитуды рассеянных волн на единичной сфере, охватывающей текущую точку. Для этого условие визуализации (2) рассчитывается для ряда структурных азимутов в выбранной точке $({{x}_{i}},{{y}_{i}},{{t}_{i}})$ изображения и для фиксированных углов $az,\beta $:

(3)
${\text{Indicatrix}}(\theta ;{{x}_{i}},{{y}_{i}},{{t}_{i}}) = {{I}_{{{\text{time}}}}}({{x}_{i}},{{y}_{i}},{{t}_{i}};az,\beta ;{\text{ }}\theta ).$

Исходя из этого соотношения, мы определяем следующие три дифракционных атрибута.

1. Атрибут структурной дифракции:

(4)
$\begin{gathered} {{{\text{E}}}^{{{\text{struct}}}}}({{x}_{i}},{{y}_{i}},{{t}_{i}}) = \mathop {\max }\limits_\theta {\text{Indicatrix}}(\theta ;{{x}_{i}},{{y}_{i}},{{t}_{i}}) \times \\ \times \;\int {{\text{Indicatrix}}(\theta ;{{x}_{i}},{{y}_{i}},{{t}_{i}})} d\vartheta . \\ \end{gathered} $

Он указывает на наличие дифрагирующих объектов с определенной структурой, которыми являются протяженные, ориентированные трещины и разломы.

2. Атрибут точечной дифракции

(5)
$\begin{gathered} {{{\text{E}}}^{{{\text{point}}}}}({{x}_{i}},{{y}_{i}},{{t}_{i}}) = \frac{{\mathop {\min }\limits_\theta {\text{Indicatrix}}(\theta ;{{x}_{i}},{{y}_{i}},{{t}_{i}})}}{{\mathop {\max }\limits_\theta {\text{Indicatrix}}(\theta ;{{x}_{i}},{{y}_{i}},{{t}_{i}})}} \times \\ \times \;\int {{\text{Indicatrix}}(\theta ;{{x}_{i}},{{y}_{i}},{{t}_{i}})} d\vartheta \\ \end{gathered} $
подчеркивает точечные дифрагирующие объекты, точнее объекты без выраженного пространственного простирания, такие как вариации плотности трещин, каверн и другие.

3. Азимут структурной дифракции

(6)
$\begin{gathered} A{{Z}^{{{\text{struct}}}}}({{x}_{i}},{{y}_{i}},{{t}_{i}}) = \\ = \left\{ {\theta ({{x}_{i}},{{y}_{i}},{{t}_{i}}):\mathop {\max }\limits_\theta {\text{Indicatrix}}\left( {\theta ;{{x}_{i}},{{y}_{i}},{{t}_{i}}} \right)} \right\} + 90^\circ \\ \end{gathered} $
определяет азимутальное направление объектов структурной дифракции, в первую очередь, направление трещин и разломов.

ЧИСЛЕННЫЕ ЭКСПЕРИМЕНТЫ

Чтобы проиллюстрировать поведение введенных атрибутов на типичных целевых объектах и протестировать предложенные подходы к их вычислению, мы разработали реалистичную трехмерную модель с разломами, скоплениями трещин и каверн (рис. 2, 3). В качестве основы для этой модели мы выбрали типичный геологический объект для района Юрубчено-Тохомской зоны на севере Красноярского края [1, 3]. Для построения трехмерного каркаса структурной модели, а именно отражающих поверхностей и разломов, использовались результаты обработки и интерпретации данных трехмерной сейсморазведки (рис. 2), а для определения параметров среды между этими поверхностями были привлечены как скважинные данные, так и результаты скоростного анализа.

Рис. 2.

Основные этапы создания трехмерной синтетической модели: каркас модели (слева); сейсмическая модель (справа).

Рис. 3.

Сравнение синтетической модели (слева) и полного дифракционного изображения (справа).

Именно эта модель используется для конечно-разностного моделирования упругих волновых полей. Синтетические данные были рассчитаны на системе наблюдения 8000 м × 10 000 м с приемниками, равномерно размещенными по сетке с шагами 25 м × 25 м. Максимальная глубина модели равна 4000 м. Для возбуждения сейсмических волн используются источники типа центра давления, излучающие импульс Риккера с доминирующей частотой 40 Гц. Эти источники размещены с шагом 50 м на линиях, отстоящих друг от друга на 300 м.

Кроме макромасштабных сейсмических объектов, таких как разломы и регулярные границы, модель содержит мезомасштабные неоднородности: зоны разломов, коридоры трещиноватости (крупные трещины) и каверны (рис. 3). Вплоть до настоящего времени при интерпретации сейсмических изображений наиболее распространено описание разломов как двумерных поверхностей скольжения (макромасштабные объекты), но на самом деле это трехмерные геологические тела, заполненные раздробленными породами, т.е. мезомасштабные объекты. Для вычисления распределения размеров неоднородностей для пород, заполняющих разломы, мы провели моделирование их формирования с использованием метода дискретных элементов [3]. В итоге было получено распределение неоднородностей в породе, заполняющей разломы, которое и было использовано при проведении численного моделирования.

На рис. 3 представлены результаты обработки синтетических данных. Как видно, между моделью и изображением (условие визуализации (2)) есть практически взаимно однозначное соответствие: все дифрагирующие/рассеивающие объекты, заложенные в модель, корректно представлены и на дифракционном изображении, и наоборот. Заметим при этом, что и кинематические, и динамические характеристики объектов восстановлены корректно.

Особый интерес вызывают рассчитанные по формулам (4)(6) дифракционные атрибуты. Их площадное распределение показано на рис. 4. Отметим, что, как и было указано выше, имеют место следующие факты:

Рис. 4.

Дифракционные атрибуты для реалистичных синтетических данных: атрибут структурной дифракции (вверху, слева); атрибут точечной дифракции (вверху, справа); азимут структурной дифракции (внизу).

• атрибуты структурной дифракции подчеркивают пространственно выраженные сингулярные объекты, такие как разломы, уединенные протяженные трещины и скопления единообразно ориентированных трещин, так называемые коридоры трещиноватости;

• азимут структурной дифракции соответствует азимутальной ориентации структурных объектов;

• точечный дифракционный атрибут показывает вариации плотности трещин, зоны пересечения семейства трещин и, наконец, зоны кавернозности.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Использование трехмерных дифракционных изображений во временной области обеспечивает надежное восстановление геологических объектов, таких как каверны, скопления трещин (крупные трещины), коридоры трещиноватости и зоны разломов. Предложены новые атрибуты дифракции, основанные на анализе трехмерных селективных изображений: атрибут структурной дифракции, атрибут точечной дифракции, азимут структурной дифракции. Их использование открывает возможность разделения зон повышенной кавернозности и зон повышенной трещиноватости, а также обеспечивает возможность надежного определения ориентации крупных трещин и разломов. Предложенные алгоритмы протестированы и подтверждены на реалистичных синтетических данных.

Список литературы

  1. Конторович А.Э., Изосимова А.Н., Конторович А.А., Хабаров Е.М., Изосимова И.Д. Геологическое строение и условия формирования гигантской Юрубчено-Тохомской зоны нефтегазонакопления в верхнем протерозое Сибирской платформы // Геология и геофизика. 1996. Т. 37. № 8. С. 166–195.

  2. Михайлова С.В. Анализ сейсмических атрибутов – комплексный подход при концептуальном моделировании // PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти. 2018. № 2(8). 31–35.

  3. Cheverda V., Lisitsa V., Protasov M., Reshetova G., Glinsky B., Chernykh I., Merzlikina A., Volyanskaya V., Petrov D., Melnik A., Shilikov V. Digital Twin of the Seismogeological Object: Building and Application // Journal of Physics: Conference series. 2019. V. 1392. P. 012–051.

  4. Kolyukhin D., Lisitsa V., Protasov M., Qu D., Reshetova G., Tveranger J., Tcheverda V., Vishnevsky D. Seismic Imaging and Statistical Analysis of Fault Facies Models // Interpretation. 2017. V. 5 (4). SP71–SP82.

  5. Landa E., Fomel S., Reshef M. Separation, Imaging, and Velocity Analysis of Seismic Diffractions Using Migrated Dip- angle Gathers // 72nd SEG Ann. Mtg. Expanded Abstracts. 2008. P. 2176–2100.

  6. Moser T.J., Howard C.B. Diffraction Imaging in Depth // Geophysical Prospecting. 2008. V. 56. P. 627–642.

  7. Protasov M.I., Gadylshin K.G., Tcheverda V.A., Pravduhin A.P. 3D Diffraction Imaging of Fault and Fracture Zones via Image Spectral Decomposition of Partial Images // Geophysical prospecting. 2019. V. 67 (5). P. 1256–1270.

  8. Protasov M.I., Tcheverda V.A., Reshetova G.V. Fracture Detection by Gaussian Beam Imaging of Seismic Data and Image Spectrum Analysis // Geophysical Prospecting. 2016. V. 64 (1). P. 68–82.

Дополнительные материалы отсутствуют.