Решение задач инверсии сейсмограмм в параметры модели среды

• Автор: Калайдина, Галина Вениаминовна
• Шифр специальности: 01.02.04
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2000
• Место защиты: Краснодар
• Количество страниц: 131 с.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОЦЕНКИ ВЛИЯНИЯ ПЕТРОФИЗИЧЕСКИХ И СТРУКТУРНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК МОДЕЛИ НА АУО - ЭФФЕКТЫ

1.1 Аппроксимащонньш уравнения коэффициентов отражения для разных

типов волн

1.2 ПЕТРОФЮИЧЕСКИЕ характеристики терригенных коллекторов и вме-

ЩАЮЩИХ ПОРОД ИХ АКУСТИЧЕСКИЕ ЖЕСТКОСТИ И КЛАССИФИКАЦИЯ КОЭФФИЦИЕНТОВ ОТРАЖЕНИЯ

1.3 ФАКТОР ФЛЮВДОШСЫЩЕНИЯ И ЕГО ВЛИЯНИЕ НА ПОВЕДЕНИЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ

КОЭФФИЦИЕНТОВ ОТРАЖЕНИЯ

2 РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ ИНВЕРСИИ СЕЙСМОГРАММ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛИ СРЕДЫ НА ОСНОВЕ «НАПРАВЛЕННЫХ» МЕТОДОВ МОНТЕ-КАРЛО
2.1 Направления в развитии решения задач инверсии
2.2 Алгоритм «имитации кристаллизации»
2.3 Представление годографов волн различных типов в плоскости г-р
2.3.1 Трансформация годографов продольных отраженных и преломленных волн при переходе из Т-Х в т-р плоскости
2.4 Реализация т-р преобразования
2.5 Оценивание формы сейсмического сигнала
2.5.1 Программные реализации оценки сигнала
2.6 Оценивание параметров поглощения сейсмических волн в геологических средах
2.7 Схема алгоритма решения задачи инверсии
3 ОПТИМИЗАЦИЯ СХЕМ ИНВЕРСИИ ТАО-Р СЕЙСМОГРАММ
3.1 Анализ различных параметров среды
3.2 Вывод и анализ уравнений коэффищтентов отражения выбранного СОЧЕТАНИЯ ПАРАМЕТРОВ К И 1
3.3 Оптимизированный алгоритм решениязадач инверсии
4 АПРОБИРОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ ИНВЕРСИИ СЕЙСМОГРАММ В ПАРАМЕТРЫ МОДЕЛИ СРЕДЫ
4.1 апробирование алгоритмов на тестовых материалах
4.1.1 Модель среды и расчет тестовых сейсмограмм
4.1.2 Решение задач инверсии для тестовых материалов
4.2 Опробование алгоритмов инверсии на фактических материалах, по-
лученных в условиях Западно-Кубанского прогиба
4.2.1 Краткая геологическая характеристика объекта
4.2.2 Качество сейсмического материала и общая характеристика структуры волнового поля
4.3 Обработка сейсмических материалов по технологии АУО - анализа с получением раздельных профилей скорости плотности и других параметров
4.4 Обработка сейсмических материалов по технологии АУО - анализа с ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ОПТИМИЗИРОВА! п юго алгоритма
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ВВЕДЕНИЕ
Объектом исследования является определение параметров геологической среды по сейсмическим данным многоканальных наблюдений продольных отраженных волн, что означает решение обратной задачи для волнового уравнения на основе «направленных методов Монте Карло».
Внедрение в практику сейсморазведочных работ анализа амплитуды сейсмического сигнала в зависимости от удаления (АУО) явилось новым этапом в развитии задач прогнозирования геологического разреза, выявления коллекторов и оценки их флюидонасыщения.
Развитие работ по созданию АУО - технологий наглядный тому пример. За полтора десятилетия с начала его официального признания этот метод занимает все более прочное место в вопросах прогнозирования и подготовки объектов к разведке, пройдя определенный путь от эйфорийной стадии до практически осознанного использования с пониманием необходимости дальнейшего развития многих вопросов в приложении этого метода к делу разведки и прогнозной оценки, выявляемых объектов. Комплексный подход к постановке работ, обеспечивающих получение необходимой исходной базы данных, обеспечивающих получение кондиционного материала; теоретические работы в создании корректной интерпретационной основы и развитие новых подходов в вопросах обработки ориентированной на решение обратных динамических задач -это методология, которая должна способствовать получению положительного решения в этом вопросе с учетом конкретной сейсмогеологической обстановки. Кроме того, положительное решение во многом зависит от тривиального подхода к вопросам ком-плексирования с другими направлениями и методами, обеспечивающими извлечение информации об изучаемом объекте, которая необходима для корректного решения обратных динамических задач - это и информация о форме сейсмического сигнала, это и его спектрально-энергетических представлениях вплоть до оценок поглощения.
Решение обратной динамической задачи, т.е. применение так называемой процедуры инверсии или обращения данных АУО в параметры модели среды, наилучшим

и Фактор флюидоиаеышения и его влияние на поведение распределении коэффициентов отраженны
В этом параграфе, как и в предыдущем, псе расчеты выполнены с использованием точных решений для уравнений коэффициентов отражения для продольных волн.
На основе тех же моделей, которые были рассчитаны и определены для различных фазовых ситуаций состояния флюндонасыщения для разных вариантов моделей, параметры которых вынесены в нижней части листа, где указано, например, глина 20%, <т~0,4, песчаник 10%, что соответствует глина пористостью в 20%, при коэффициенте Пуассона - оЮ,4 и подстилающий песчаник с пористостью 10%, проведены расчеты коэффициентов отражения с учетом влияния «флюидного фактора».
Теперь для этой модели представим набор коэффициентов отражения для каждого фазового состояния - заполнение поро во го пространства (газом, конденсатом, нефтью, водой) при этом дополняя этот набор перебором параметра а для коллектора, т е для песчаника Конечно, данный прием несколько утрирован и перекрывает реальный диапазон изменения о, но важно посмотреть расширенный диапазон вплоть до выходных значений за реальные.
На рис 1.12 представлен набор таких семейств распределения коэффициента отражения в зависимости от О, меняющегося в диапазоне от 0,1 до 0,499 для различного фазового состояния флюида, насыщающего поро вое пространство.
Ситуация, которая представлена на рис 1.13 отражает падение на границу глина-песчаник, где песчаник представлен более высокоимпедансным состоянием, что соответствует согласно вышеприведенной классификации - первому классу представления коэффициентов отражения Приведенная совокупность семейств гра-

фиков отражает характер их распределения друг относительно друга в зависимости
от насыщения, что отражается смещением семейств друг относительно друга, а такії
же изменением возможного диапазона в пределах каждого семейства При этом док-ритическая область характеризует состояние изменения влияния «флюидного фактора» На рис. 1.13 и 1.14 показаны следующие аналогичные семейства для других вариантов моделей, когда перекрывающая глина является менее пористой (Кп=10%), а песчаник более пористым (Кп='20%), а для рис 114 глины также имеют пористость 10%, песчаник 30% при коэффициенте Пуассона - 0,35. Диапазон перебора коэффи-