Применение метода виртуального источника сейсмических волн для мониторинга резервуара

• Автор: Александров, Дмитрий Владимирович
• Шифр специальности: 25.00.10
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 104 с. : ил.

Содержание
Введение
1 Методы сейсмической интерферометрии
1.1 История развития сейсмической интерферометрии
1.2 Метод виртуальных источников в акустической среде
1.2.1 Теорема взаимности корреляционного типа
1.2.2 Основное уравнение метода виртуальных источников
1.3 Метод многомерной деконволюции
1.4 Метод деконволюции-конволюции
2 Результаты численного моделирования
2.1 Скоростная модель и геометрия наблюдений
2.2 Построение изображения среды
2.2.1 Построение сейсмограммы виртуального источника
2.2.2 Влияние апертуры источников
2.2.3 Влияние длины временного окна
2.2.4 Разделение волнового поля на восходящее и нисходящее
2.3 Улучшение воспроизводимости данных с помощью МВИ
2.3.1 Явления, ухудшающие воспроизводимость измерений
2.3.2 Изменения геометрии наблюдений
2.3.3 Изменение контакта источника колебаний с грунтом
2.3.4 Вариации упругих параметров приповерхностной части модели
2.4 Улучшение воспроизводимости данных с помощью деконволюции-
конволюции
2.4.1 Изменение контакта источника колебаний с грунтом

3 Полевые данные
3.1 Практическая реализация алгоритмов
3.2 Результаты применения МВИ и МДК
3.3 Численное моделирование опорной съемки
Заключение
Благодарности
Список сокращений
Список рисунков
Список таблиц
Литература

Введение
Актуальность и научная значимость исследований. Наблюдение за резервуаром в процессе добычи углеводородов является важной задачей современной геофизики. Задачи мониторинга предъявляют дополнительные требования к качеству данных, а именно, требуют высокой повторяемости наблюдений. Основной причиной ухудшения воспроизводимости сейсмических данных на суше является сложность верхней части разреза (ВЧР), изменяющейся со временем. Кроме того, от съемки к съемке могут изменяться условия наблюдений как для источников сейсмических сигналов, так и для приемников. Одним из методов решения указанных проблем является заглубление источников колебаний и приемников [52]. В случае простого строения приповерхностной части среды возможно заглубление относительно недорогих датчиков и небольшого количества источников [28], однако в сложных средах возникает необходимость в более высокой кратности данных. Это требует заглубления значительного числа источников, что может оказаться экономически нецелесообразным.
Альтернативным способом улучшения повторяемости данных является применение методов сейсмической интерферометрии, таких как метод виртуальных источников (МВИ) [13]. Эти методы не требуют построения опорной скоростной модели II позволяют восстановить функцию Грина среды между двумя точками, используя зарегистрированные в этих точках сейсмические данные. Так, на основании зарегистрированного глубинными приемниками поля от источников колебаний на поверхности восстанавливается поле, отвечающее конфигурации, как если бы действительные источники были помещены в положения глубинных приемников.
Сейсмическая интерферометрия является относительно молодым разделом геофизики. Сама идея использовать кросс-корреляцию сейсмических данных, полученных в одной схеме наблюдения, для пересчета в данные, соответствующие другой схеме наблюдений,

сигналов виртуальных источников. Таким образом, метод многомерной деконволюции удаляет эту информацию из корреляционной функции путем обращения функции Г.
Рассмотрим две сейсмические съемки. Для каждой из них можно вычислить корреляционную функцию С'(1>, воспользовавшись уравнением (1.24). Индекс г принимает значения 1 и 2 для первой и второй съемки соответственно. С другой стороны, эту функцию можно интерпретировать согласно соотношению (1.37):
С®(гЬ1т'а,и) = {гь,га,ш)Гм {га,т'а,ш). (1.41)

Из формулы (1.41) следует, что разница С® - С(-г> будет описывать исключительно изменение среды ниже линии приемников только тогда, когда функции
р(2) н р(1) равны. Если это условие не выполнено, теоретически можно обратить матрицы Г, но, как было замечено выше, такой подход может не улучшить, а ухудшить воспроизводимость данных, создав дополнительные артефакты. Чтобы такой проблемы не возникло, можно вычислить свертку восстановленных функций Грина (7® и с функцией Г^1) первой съемки:
С(г1)(г ь,г'а,и>) = ^Сог)(га,га,и)Г(1)(га,г'а,и)<1га (1.42)

Здесь С'г1> - скорректированная корреляционная функция съемки с индексом г. ОчевидЕЮ, С?!11) = С^ то есть корреляционная функция данных первой съемки не меняется, и на практике проводить операцию деконволюции-конволюции для этих данных не нужно. Для данных второй съемки С^21> может отличаться от С^2 поскольку функция Г была изменена. Диапазон частот и волновых чисел функций Г® и Г^1) очень близок, поэтому возникающие в результате деконволюции нестабильности будут подавлены после вычисления свертки.
Таким образом, вместо удаления информации о форме сигнала и диаграммах направленности виртуальных источников из обеих съемок, параметры излучения виртуальных источников во второй съемке заменяются на параметры, соответствующие первой съемке. Этот метод в дальнейшем будет именоваться методом деконволюции-конволюции (МДК).
Вывод: В параграфе 1.4 представлен новый метод обработки данных - метод деконволюции-конволюции. МДК объединяет сильные стороны МВИ и метода