Способ многовариантной томографии данных сейсморазведки

Изобретение относится к компьютерно-реализованному способу многовариантной томографии данных сейсморазведки. Способ заключается в получении множества реализаций решений обратной кинематической задачи сейсморазведки. Способ включает этапы, на которых измеряют время прихода сейсмических волн в параметрической форме по сейсмограммам, полученным в результате обработки данных сейсмического эксперимента. Получают множество реализаций измеренных величин прихода отраженных волн в результате осреднения данных исходных сейсмограмм со случайными весами, равномерно распределёнными на отрезке с соблюдением условия нормировки. Получают множество реализаций ответов обратной кинематической задачи для каждого глубинного горизонта по множеству реализаций измеренных величин прихода отражённых волн, множеству реализаций для предшествующих горизонтов, а также множеству сглаженных со случайными весами решений. На основе полученного множества реализаций ответов обратной кинематической задачи строят кубы вероятности и оценки достоверности глубинных построений. Технический результат - повышение и достоверности глубинных построений. 3 з.п. ф-лы, 4 ил.

 

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ

Настоящее техническое решение относится к области обработки и интерпретации данных сейсморазведки, в частности, к компьютерно-реализованному способу многовариантной томографии данных сейсморазведки.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

Задача оценивания достоверности глубинных построений может быть отнесена к проблематике геостатистики. Геостатистика оперирует аппаратом статистических методов при том, что для их корректного применения отсутствуют необходимые наборы данных.

Сложность объектов изучения оправдывает применение статистических приёмов, но при этом следует принимать во внимание недостаточную обоснованность их приложений. Необходимо разрабатывать аппарат, сочетающий в себе детерминистические подходы и вероятностные методы.

Чтобы получить множественность различных решений обратной кинематической задачи (далее, томографии) нужно подавать различные входные данные о времени прихода отраженных волн на обработку. В известных алгоритмах многовариантной томографии к измеренным временам добавляют малые случайные величины. Способ одинаково должен работать как на плохих (зашумленные данные; содержащие сложные интерференционные участки записей и т.д.), так и на хороших данных, что является недостатком такого подхода.

В настоящее время есть немало вариантов многовариантной томографии, однако множественность решений в них обусловлена неоднозначностью, которая определяется многочисленностью искомых переменных и некорректностью задачи их определения.

В статье «Model-uncertainty quantification in seismic tomography: method and applications» Konstantin Osypov;Yi Yang;Aimй Fournier;Natalia Ivanova;Ran Bachrach;Can Yarman;Yu You;Dave Nichols;Marta Woodward; Geophysical Prospecting. 61(6):1114–1134, NOVEMBER 2013 описывается метод оценивания неопределенностей в определении сейсмических скоростей и в истинных положениях глубин отражающих горизонтов. Данный метод может привести к значительному улучшению количественной оценки риска разведки (например, выявления ложных структур), риска бурения (например, сухих скважин и аномального порового давления) и неопределенности объёма залежей. Количественная оценка этих неопределенностей обеспечивает ценный инструмент для понимания и оценки рисков, а также для разработки более эффективных планов по снижению рисков и стратегий принятия решений.

Заявленное техническое решение отличается от вышеуказанного метода тем, что подход в многовариантной томографии опирается на неопределённость в параметрах алгоритма для решения обратной задачи и на экспериментально моделируемую неопределённость в исходных данных, что позволяет оценивать вариации решений, обусловленные не только некорректностью задачи, но и в условиях корректной постановки изучать неоднозначность, которая определяется качеством реальных измерений.

Наиболее близким аналогом является патент на изобретение RU 2126984 C1, 27.02.1999, в котором описывается способ определения глубинно-скоростных параметров среды и построения её изображения по сейсмическим данным. Определение глубинно-скоростных параметров среды осуществляют с проверкой адекватности выбранной модели среды и реальных данных путём решения обратной задачи двумя способами, один из которых использует краевые условия на кровле, а другой - на подошве, и сопоставления их результатов между собой, миграцию временного разреза в рамках пластовой модели среды выполняют послойно с учётом адекватности выбранной глубинно-скоростной модели реальной среде.

Заявленное техническое решение отличается от вышеуказанного метода тем, что получают множество реализаций решений обратной кинематической задачи сейсморазведки и по разбросу полученных реализаций получают информацию о достоверности решений.

СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ

Технической проблемой, на решение которой направлено заявленное техническое решение, является создание компьютерно-реализуемого способа многовариантной томографии данных сейсморазведки, который охарактеризован в независимом пункте формулы. Дополнительные варианты реализации настоящего изобретения представлены в зависимых пунктах изобретения.

Технический результат заключается в повышении и оценке достоверности глубинных построений.

Получая множество реализаций глубинно-скоростной модели среды, можно выделить те или иные факторы, которые в большей степени влияют на ответ обратной задачи, соответственно, можно отдельно исследовать эти факторы и предпринять попытки снизить влияние конкретного из них. Оценка достоверности позволяет понимать и принимать решение, где стоит ставить скважины и вообще стоит ли.

В предпочтительном варианте реализации заявлен компьютерно-реализованный способ многовариантной томографии данных сейсморазведки, заключающийся в получении множества реализаций решений обратной кинематической задачи сейсморазведки и включающий в себя следующие этапы:

а) измеряют время прихода сейсмических волн в параметрической форме по сейсмограммам, полученным в результате обработки данных сейсмического эксперимента;

б) получают множество реализаций измеренных величин прихода отраженных волн в результате осреднения данных исходных сейсмограмм со случайными весами, равномерно распределенными на отрезке с соблюдением условия нормировки;

в) получают множество реализаций ответов обратной кинематической задачи для каждого глубинного горизонта по множеству реализаций измеренных величин прихода отраженных волн, множеству реализаций для предшествующих горизонтов, а также множеству сглаженных со случайными весами решений;

г) на основе полученного множества реализаций ответов обратной кинематической задачи строят кубы вероятности и оценки достоверности глубинных построений.

В частном варианте параметры описывающие времена прихода сейсмических волн определяются по значениям функции подобия трасс вдоль перебираемых кривых, на каждой сейсмограмме, причём функция подобия тоже может рассчитываться со случайными весами, при оценивании входящих в неё средних величин.

В другом частном варианте, в результате решения обратной кинематической задачи, дополнительно получают параметры анизотропии пластов, параметры вертикального градиента скоростей, параметры, определяющие положение контрастных границ внутри пластов.

В другом частном варианте получаемые оценки статистического разброса, получаемых в результате сглаживаний со случайными параметрами решений позволяют выбрать параметры глубинно-скоростной модели.

ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

Реализация изобретения будет описана в дальнейшем в соответствии с прилагаемыми чертежами, которые представлены для пояснения сути изобретения и никоим образом не ограничивают область изобретения. К заявке прилагаются следующие чертежи:

Фиг. 1 иллюстрирует блок-схему этапов способа многовариантной томографии данных сейсморазведки.

Фиг. 2 иллюстрирует метод стохастических средних.

Фиг. 3 иллюстрирует выбор случайного мьютинга данных.

Фиг. 4 иллюстрирует комбинирование различных реализаций обратной задачи для очередного слоя с одной из реализаций построенной модели выше.

ДЕТАЛЬНОЕ ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

В приведённом ниже подробном описании реализации изобретения приведены многочисленные детали реализации, призванные обеспечить отчётливое понимание настоящего изобретения. Однако квалифицированному в предметной области специалисту, будет очевидно каким образом можно использовать настоящее изобретение, как с данными деталями реализации, так и без них. В других случаях хорошо известные методы, процедуры и компоненты не были описаны подробно, чтобы не затруднять понимание особенностей настоящего изобретения.

Кроме того, из приведённого изложения будет ясно, что изобретение не ограничивается приведённой реализацией. Многочисленные возможные модификации, изменения, вариации и замены, сохраняющие суть и форму настоящего изобретения, будут очевидными для квалифицированных в предметной области специалистов.

Настоящее изобретение направлено на обеспечение компьютерно-реализованного способа многовариантной томографии данных сейсморазведки.

Заявленный способ многовариантной томографии данных сейсморазведки заключается в получении множества реализаций решений обратной кинематической задачи сейсморазведки, необходимых для оценивания достоверности получаемых моделей, отображающих глубинное строение Земли по сейсмическим измерениям. Эти измерения получают в результате сейсмического эксперимента, при котором целенаправленно воздействуют на приповерхностную часть земной среды источниками колебаний и регистрируют сейсмоприёмниками образовавшееся волновое поле. Преимущественно изучают волны, отражённые от границ раздела слоёв земной среды, которые отличаются друг от друга физическими характеристиками. Эти характеристики, в первую очередь, скорости распространения упругих волн, изучают в процессе обработки и интерпретации данных сейсморазведки.

Задача сейсмической томографии заключается в оценивании расположения границ раздела слоёв и других параметров среды, влияющих на времена прихода отражённых волн.

На фигуре 1 представлена блок-схема, содержащая этапы способа многовариантной томографии данных сейсморазведки, на которых: стохастически генерируют набор реализаций спектров параметров, описывающих времена прихода отражённых волн от текущего горизонта, включённого в модель среды; интерпретируют реализации спектров параметров, описывающих времена отражённых волн от текущего горизонта, включённого в модель среды; получают множество реализаций времён прихода отражённых волн для текущего горизонта, включённого в модель среды; генерируют случайный вектор, каждый элемент которого состоит из номера случайной реализации входных данных, случайной реализации параметров алгоритма обратной задачи и случайного номера реализации модели выше текущего горизонта; решают обратную задачу для каждого элемента случайного вектора, сгенерированного на предыдущем шаге; получают множество реализаций ответов обратной кинематической задачи. Обработка шагов способа происходит при помощи вычислительного устройства, содержащего процессор и память.

Сначала измеряют время прихода сейсмических волн в параметрической форме по сейсмограммам, полученным в результате обработки данных сейсмического эксперимента. Параметры, описывающие времена прихода сейсмических волн, определяются по значениям функции подобия трасс вдоль перебираемых кривых на каждой сейсмограмме. Совокупность значений функции подобия трасс в зависимости от параметра называют спектром этого параметра. Такие спектры считают в каждой точке, где существует сейсмограмма, и прослеживают его максимумы по площади (или по сечению). Для этого на этапе интерпретации спектра производят автоматическую корреляцию экстремальных значений функции, отображающей поведение кривой (годограф), вдоль которой сигналы подобны по форме и близки по амплитуде. Сигналы, отражённые от глубинной границы, имеют похожую форму и выстроены вдоль кривой. Положения максимумов этих сигналов напрямую связаны с временами прихода волн и являются входными данными для решения обратной задачи. В интерпретации и последующих расчётах возможны два сценария. Первый включает в себя участие эксперта, а второй является полностью автоматизированным. В первом сценарии перед интерпретацией стохастических реализаций спектров требуется участие эксперта. Для этого производится расчёт детерминированного варианта спектра, то есть при расчёте используются равные весовые множители. Затем эксперт в полуавтоматическом режиме производит интерпретацию детерминированного варианта спектра, после чего производится автоматическая интерпретация стохастических реализаций спектров с опорой на экспертную интерпретацию. Далее при решении обратной задачи ответ, полученный из экспертной оценки, может использоваться в качестве математического ожидания множества реализаций построенных глубинно-скоростных моделей. Второй сценарий не предусматривает привлечения эксперта, и стохастические реализации спектров подвергаются самостоятельной автоматической интерпретации. В этом случае в отличии от первого сценария математическое ожидание строится по множеству реализаций глубинно-скоростных моделей.

В большинстве случаев сейсмограммы пересчитываются из области времени в область глубины, а полученные кривые пересчитываются обратно в область времени. Данный пересчёт делается для упрощения формы кривой, чтобы она описывалась одним параметром.

Прослеживание максимумов спектров вдоль профиля или по площади и является интерпретацией спектров.

Реальные сейсмограммы обычно зашумлены, сигналы и спектры имеют сложную форму и множество побочных максимумов. Чтобы времена определялись надёжно, сейсмограммы всегда осредняют на некоторой скользящей по латеральным координатам базе. При стохастическом осреднении сейсмограммы осредняются со случайными весами , равномерно распределёнными на отрезке [0,1] с соблюдением условия нормировки (сумма весов равна 1) по формуле

.

Здесь k - номер псевдослучайной величины, выдаваемой стандартным датчиком случайных чисел. Функция random(k) – стандартная функция обеспечивающая генерацию равномерно распределённой на отрезке [0,1] псевдослучайной величины .

В результате получают множество реализаций измеренных величин прихода отражённых волн. Если данные в высокой степени однородны, эти реализации будут практически одинаковы. Если же данные существенно отличаются от однородных, то дисперсия в реализациях оценок будет велика. Все остальные построения осуществляются на основе полученного множества реализаций этих оценок.

Такая операция осреднения может быть применена к набору исходных сейсмограмм при вычислении спектра параметра при расчёте функции подобия трасс, которая включает в себя средние значения записей вдоль перебираемых кривых и средние значения их квадратов. Тогда расчёт функции подобия осуществляют по формуле:

Здесь k – номер трассы в пределах уже осреднённой сейсмограммы с введёнными подвижками (подвижки определяются значением очередного параметра предполагаемой аналитической функции, описывающей времена прихода сигналов), форма записи очередной трассы, - весовые коэффициенты, которые определяются так же, как и в предыдущей формуле, - переменная временной координаты, временной интервал на котором рассчитывается функция подобия, - размер базы на которой вычисляется функция подобия.

Также случайным образом могут варьироваться и другие параметры расчёта функции подобия, такие, например, как максимальное расстояние между источником и приёмником на каждой сейсмограмме, которое определяется параметром предыдущей формулы, или длиной окна расчёта функции подобия, определяемого интервалом . Помимо этого, к входным трассам могут применяться различные фильтры, имеющие случайную реализацию своих параметров. Например, может быть использован полосовой фильтр со случайными значениями частот среза.

На фигуре 2, в нижней части, показаны сейсмограммы, участвующие в расчёте спектра параметра кривой, описывающей кинематику изучаемой волны. В каждой точке по латерали этого спектра участвует набор просуммированных со случайными весами сейсмограмм, представленный ниже.

На фигуре 3 показаны точно такие же сейсмограммы, но часть из трасс каждой сейсмограммы затонирована. Эта область определяется параметром мьютинга , который также может быть выбран случайным образом.

Затонированная область не участвует в расчёте функции подобия. Использование данного параметра позволяет оценить, как влияние помех на больших удалениях, так и негиперболичность описываемых данных (при условии гиперболического анализа).

Использование стохастических элементов при оценивании времён прихода, а также при сглаживании локальных решений позволяет учесть качество реальных наблюдений при получении разных реализаций решений, а также анализировать влияние различных факторов на достоверность глубинных построений.

Решения обратной кинематической задачи для каждой отражающей границы получают по множеству реализаций измеренных величин прихода отраженных волн и по результатам таких же решений для предшествующих (вышележащих) горизонтов. Также для каждой реализации измеренных величин прихода отраженных волн производится случайная вариация параметров самой обратной задачи (радиусы сглаживания, размер базы решения и т.п.) для оценки влияния неоднозначности выбора параметров решения обратной задачи. При решении обратной задачи каждая пара реализации входных данных и параметров самой обратной задачи случайным образом комбинируется с одной из реализаций модели, построенной для вышележащих слоёв. Другими словами генерируется случайный вектор, каждый элемент которого состоит из номера случайной реализации входных данных, случайной реализации параметров алгоритма обратной задачи и случайного номера реализации модели выше текущего горизонта. После этого производится решение обратной задачи для каждого элемента такого вектора, как это показано на (фиг.4). На этом изображении показана лучевая схема, которая используется при решении томографической задачи и различная в зависимости от комбинации реализаций границ, участвующих в решении. Таким образом, на выходе получают множество реализаций ответов обратной кинематической задачи для каждого глубинного горизонта (скорости распространения волн и глубины) по множеству реализаций измеренных величин прихода отраженных волн, множеству параметров самой обратной задачи, а также множеству таких же решений для предшествующих горизонтов. Дополнительно получают параметры анизотропии пластов, параметры вертикального градиента скорости, параметры, определяющие положение контрастных границ внутри пластов. Пласты являются частью обобщенной пластовой модели, под которой понимается пластовая модель среды, где каждый из пластов описывается одним из заданного набора моделей: локально-однородный пласт, пласт с набором конформно согласованных между собой пропластков, пласт с преломляющей контрастной границей, пласт с локально постоянным вертикальным градиентом скорости, трансверсально-изотропный пласт. Используя эти данные, можно построить необходимые статистические оценки.

По множеству полученных реализаций ответов обратной кинематической задачи, а именно по их расположению вокруг некоторого среднего, строят кубы вероятности положения границ в модели среды и/или строят коридор достоверности, по которым получают и другие статистические атрибуты, востребованные интерпретацией для анализа достоверности структурных построений.

Получаемые оценки статистического разброса решений позволяют выбрать параметры глубинно-скоростной модели, т.е. скорректировать разбиение среды на пласты, выбрать наиболее подходящий способ параметризации пласта, обеспечивающий наименьший разброс в решениях томографической задачи.

В настоящих материалах заявки было представлено предпочтительное раскрытие осуществления заявленного технического решения, которое не должно использоваться как ограничивающее иные, частные воплощения его реализации, которые не выходят за рамки испрашиваемого объёма правовой охраны и являются очевидными для специалистов в соответствующей области техники.

1. Компьютерно-реализованный способ многовариантной томографии данных сейсморазведки, заключающийся в получении множества реализаций решений обратной кинематической задачи сейсморазведки и включающий в себя следующие этапы:

а) измеряют время прихода сейсмических волн в параметрической форме по сейсмограммам, полученным в результате обработки данных сейсмического эксперимента;

б) получают множество реализаций измеренных величин прихода отражённых волн в результате осреднения данных исходных сейсмограмм со случайными весами, равномерно распределёнными на отрезке с соблюдением условия нормировки;

в) получают множество реализаций ответов обратной кинематической задачи для каждого глубинного горизонта по множеству реализаций измеренных величин прихода отражённых волн, множеству реализаций для предшествующих горизонтов, а также множеству сглаженных со случайными весами решений;

г) на основе полученного множества реализаций ответов обратной кинематической задачи строят кубы вероятности и оценки достоверности глубинных построений.

2. Способ по п.1, отличающийся тем, что параметры, описывающие времена прихода сейсмических волн, определяются по значениям функции подобия трасс вдоль перебираемых кривых на каждой сейсмограмме, причем функция подобия тоже может рассчитываться со случайными весами при оценивании входящих в нее средних величин.

3. Способ по п.1, отличающийся тем, что в результате решения обратной кинематической задачи дополнительно получают параметры анизотропии пластов, параметры градиентов скоростей, параметры, определяющие положение контрастных границ внутри пластов.

4. Способ по п.1, отличающийся тем, что получаемые оценки статистического разброса решений позволяют выбрать параметры глубинно-скоростной модели.