Атрибутный анализ. Теория

Теоритические аспекты атрибутного анализа.

Рассматривая кратко сейсмические атрибуты и их использование, мы будем использовать в основном курс Kurt J.Marfurt «Seismic Attribute Mapping of Structure and Stratigraphy, SEG, EAGE» и монографию Kurt J.Marfurt и Satinder Chopra «Seismic Attribute for Prospect Identification and Reservoir Characterization, SEG, 2007».

Мы сконцентрируемся на определенных атрибутах, извлекаемых из сейсмического поля отраженных волн. Естественно, что существует достаточно много полезных атрибутов, извлекаемых из сейсмического поля по разным типам волн, в том числе по дифрагированным, обменным, рассеянным, дуплексным и другим волнам.

Атрибуты, полученные по этим волнам, используются на разных стадиях поисков, разведки и разработки, на пример, для «прямых» поисков продуктивных ловушек либо для диагностики и учета нарушений, естественных трещиноватых зон, границ несогласий, трещин ГРП, и так далее. Однако, в рамках данной работы мы ограничимся атрибутами, извлекаемыми из сейсмического поля отраженных волн.

Немного из истории развития атрибутного анализа.

Под сейсмическими атрибутами понимают как конкретные измерения геометрических, кинематических и динамических характеристик волнового поля, так и различные статистические оценки, полученные с помощью сейсмических данных, то есть некоторые производные от сейсмических данных.

Сейсмические атрибуты используются на всех стадиях геологоразведочного процесса, а также на стадии разработки месторождений – для контроля разработки.

В поздних 60-х годах прошлого столетия с появлением цифровой записи полевых сейсмических данных возникла технология «яркого пятна» («bright spot»), которая связывала наличие изолированных сильных отражений в сейсмическом поле с локальными изменениями литологии или флюидонасыщения пластов, в первую очередь – с наличием свободного газа.

Широкое внедрение цифровой записи метода ОГТ резко увеличило точность оценок сейсмических атрибутов и их выделения на фоне шумовой компоненты сейсмической записи, и, как следствие, увеличило их информативность для использования для интерпретации геологических результатов работ.

В 1970-80 годах появилась возможность визуализации сейсмической записи в цвете, что резко повысило информативность сейсмических данных. Была изучена и показана практическая возможность использования преобразования Гильберта для расчета комплексных трасс и мгновенных атрибутов сейсмических трасс.

Другим важнейшим решением было предложение конвертации сейсмических амплитуд в акустический импеданс, более тесно связанный с физическими свойствами пород и насыщающих их флюидов (сейсмической инверсии).

Кроме того, получило свое развитие и геологическое направление в интерпретации сейсмических данных – ассоциация различных видов рисунка сейсмической записи на сейсмических разрезах с разными условиями осадконакопления - сейсмическая стратиграфия, связь геометрических атрибутов (угол, азимут) с нарушениями.

Анализ рисунка сейсмической записи и изменчивости сейсмических атрибутов на погоризонтных (стратиграфических) слайсах и увязка его с разными условиями осадконакопления дало развитие сейсмофациальному анализу. Важным было также создание метода AVO анализа и его применения как для поисков, так и для разработки.

В 90 годах появился анализ когерентности, многомерный статистический анализ, методы классификации сейсмических трасс, появилась возможность оценки сейсмического импульса, началось применение нейронных сетей.

В поздних 90-х годах прошлого и в начале этого века возникла технология спектральной декомпозиции, продолжила развитие технология сейсмической инверсии и анализа скоростей. В настоящее время появившиеся возможности широко и полно азимутальной съемки позволяют оценивать сейсмические атрибуты не только скалярно (в точке), но и векторно (измерения по разным направлениям).

Кратко остановимся на использовании атрибутов.

Существует три основных варианта использования сейсмических атрибутов.

Первый – это разумная экстраполяция и интерполяция в областях с низкой плотностью скважин скважинных измерений ФЕС пород на основе гораздо более плотных сейсмических наблюдений. Инструменты прогноза включают в себя технологии многомерной статистики, геостатистики и нейронных сетей.

Отметим, что при использовании статистических методик прогноза (регрессионный, нейросетевой анализы) необходимо помнить, что результаты прогноза корректны, строго говоря, только в тех областях изменчивости сейсмических атрибутов, которые была получена обучающая выборка. Так, связь акустического импеданса и пористости, полученная по данным ГИС на разбуренном поднятии, будет некорректна для применения в существенно погруженной области (хотя может быть скорректирована с использованием нормальных трендов уплотнения).

Второй – использование сейсмических атрибутов для реконструкции тектонической, аккумулятивной и диагенетической истории резервуара, что позволяет сделать вывод о закономерностях изменений литологии и ФЕС.

Третий – применение атрибутов для решения собственно традиционных сейсмических задач корреляции горизонтов, трассирования нарушений. Сюда же можно отнести прогноз наличия залежей УВ на этапе поисков.

Эти три варианта использования сейсмических атрибутов относятся к созданию статической модели резервуара. Многократные во времени сейсмические наблюдения (4D seismic) позволяют использовать атрибуты и для контроля за разработкой и уточнения динамической модели резервуара.

Пространственная экстраполяция и интерполяция в областях с низкой плотностью скважин скважинных измерений ФЕС пород c использованием сейсмических данных основывается на атрибутном анализе.

Атрибутный анализ при прогнозе ФЕС (Хромова И.Ю.) – это анализ динамики (изменений) атрибутов волнового поля в межскважинном пространстве и прогноз свойств резервуара на основании связей установленных между скважинными характеристиками (пористость, эффективная толщина, песчанистость и т.д.) и свойствами акустических волн (амплитуда, частота, фаза) в точках скважин при двумерном анализе (по картам атрибутов) и вдоль траекторий скважин (по кубам).

Физическая основа метода лежит в том, что атрибуты сейсмических волн связаны со свойствами пород: амплитуды отражений связаны с контрастами акустических жесткостей на границе слоев, частоты связаны с мощностями пластов и их литологическим составом, фазы реагируют на характер переслаивания (экстремумы волны, а не фазы, связаны с контрастными границами, в то время как смещение отражения по фазе обусловлено интерференцией от толщи переслаивания).

Необходимо помнить, что сейсмические атрибуты в силу ограниченной разрешающей способности сейсморазведки всегда носят некую интегральную оценку и характеризуют некий интерференционный объем пород со средними эффективными характеристиками.

Отметим, что современные методики детерминистской сейсмической инверсии предоставляют в распоряжение интерпретатора поля продольных импедансов (при акустической инверсии) или поля продольных, поперечных импедансов и плотности (при одновременной AVA инверсии), в значительной мере освобожденные от влияния интерференции сейсмических волн. В результате инверсии мы получаем упругие характеристики среды, которые гораздо теснее связаны с ФЕС коллекторов, чем атрибуты интерференционного волнового поля, и тем самым обеспечивают более корректный прогноз ФЕС, чем результаты атрибутного анализа.

Рассмотрим последовательность атрибутного анализа при прогнозе ФЕС.

Естественно, что все начинается с тщательной увязки между собой синтетической скважинной сейсмограммы и реальной сейсмической трассы.

На следующем этапе проводится сейсмическое моделирование (одно- или двумерное), в процессе которого определяются факторы (пористость, толщина и т.д.), влияющие на изменение формы сейсмической трассы, и атрибуты, откликающиеся на изменение этих факторов (амплитуда, частота и т.д.), а также чувствительность различных атрибутов к изменениям ФЕС.

Здесь же определяется величина окна или интервала, в котором проявляется это влияние. Затем производится расчет выбранных атрибутов в выбранном окне. Набор рассчитанных атрибутов сопоставляется со скважинными параметрами при помощи построения графиков, где по оси Х выставляются значения сейсмических атрибутов в точках скважин, а по оси Y - значения скважинных параметров.

Выявляются атрибуты, изменения величин которых коррелируются с изменением скважинных параметров. Эти атрибуты также анализируются визуально для определения их геологической обоснованности и соответствии принципиальной геологической модели, априори, построенной по априорным данным.

В более упрощенном варианте сейсмическое моделирование не выполняется, а рассчитываются сейсмические атрибуты имеющие физический смысл и априорную связь с определяемыми параметрами ФЕС. При расчете атрибутов окна выбираются исходя из геологической информации о мощности и размерах искомых объектов. Далее ищутся связи которых со скважинными данными и из всего массива рассчитанных атрибутов выбираются те, которые имеет достаточно высокую степень корреляции с прогнозируемыми параметрами ФЕС.

Нужно отметить, что при отборе сейсмических атрибутов для анализа нужно отбирать атрибуты, по возможности не коррелируемые между собой.

На завершающем этапе производится прогноз ФЕС пластов в межскважинном пространстве, используя информативные сейсмические атрибуты в качестве тренда.

Приведем некоторые примеры использования сейсмических атрибутов.

Вначале приведен пример использования сейсмических атрибутов для решения задачи контроля качества (QC) обработки полевых наблюдений.

Здесь путем последовательного просмотра слайсов кубов разных сейсмических атрибутов было выявлено наличие следов обработки (footprints), влияющих на все атрибуты сейсмической записи.

Выявление наличия следов обработки выполняется и методом последовательного просмотра вертикальных сечений кубов разных сейсмических атрибутов, а также с помощью изменения их визуального представления, варьируя цветовую шкалу.

Поскольку проведение атрибутного анализа при наличии футпринтов будет зашумлено наличием дефектов обработки, то их, естественно, стараются убрать, например, используя фильтрацию.

На следующем рисунке приведен один из примеров использования акустического импеданса (AI) для прогноза распределения пористости в межскважинном пространстве.

При этом был использован более сложный вариант использования AI, чем обычно, когда применяется общая корреляция между пористостью и AI. Здесь для каждого из литологических типов пород была использована своя, более тесная, зависимость между пористостью и AI.

Далее показан пример совместного использования амплитуд, когерентности и кривизны для прослеживания тектонических нарушений в объеме резервуара.

Мы видим, что когерентность, а также кривизна, более четко подчеркивая области нарушения прослеживаемости сейсмического сигнала, эффективно позволяет решать данную задачу.

Вообще, часто применяемый анализ физических и геометрических атрибутов позволяет решать сложные задачи интерпретации, которые при анализе атрибутов по отдельности не удается решить.

Как отмечалось ранее, такой анализ эффективно использовать с помощью изменения визуального представления атрибутов, варьируя цветовую шкалу.

На заключительном рисунке мы видим интересный пример геологической интерпретации сейсмических атрибутов.

Путем совместного анализа сейсмических слайсов были выявлены русловые отложения и проведена их дифференциация по степени песчанистости и проницаемости.

Когерентность позволяет выделить латеральные границы зон различного осадконакопления, а амплитуды – спрогнозировать песчанистость этих зон.

Иногда для совместного анализа 2 – 3 различных атрибутов применяют совместное изображение соответствующих карт в различных цветовых шкалах. Часто такую методику применяют для анализа результатов спектральной декомпозиции.