(57)【要約】  速度モデルを分析する方法は、調査中の地表下領域の速度異常モデルを定義することを含む。速度異常モデルは地震学的スタック画像に重ね合わされて、ハイブリッド速度／振幅モデルが生成される。スタック振幅が速度異常と一致する領域が目的の構造を表しているものとして解釈され得る。一実施形態において、クラスレート堆積物が、ハイブリッドモデルを使用して識別される。一実施形態において、ジオボディが識別され、速度異常がジオボディによって限定される。
2016502093.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
地表下領域の地震学的画像を分析する、コンピュータにより実施される方法であって、
前記地表下領域の速度モデルおよび地震学的画像を得るステップと、
コンピューティングシステムを使用して、前記速度モデルを平滑化して平滑化された速度モデルを生成する、平滑化ステップと、
前記コンピューティングシステムを使用して、前記平滑化された速度モデルから前記速度モデルを減算して異常速度モデルを作成する、減算ステップと、
前記コンピューティングシステムを使用して、前記異常速度モデルおよび前記地震学的画像に基づいてハイブリッド異常速度モデルを作成するステップと
を含む方法。
【請求項２】
選択される形状が速度異常と一致する領域を識別するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記速度異常は、前記速度異常に近接する領域における背景速度よりも速い速度を示す、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記選択される形状は、チャネル形状を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記ハイブリッド異常速度モデルを作成する前記ステップは、前記異常速度モデルからの異常情報を前記地震学的画像に重ね合わせるステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記異常速度モデルは、カラースケールが速度異常の値に割り当てられるカラー画像を含み、前記地震学的画像は、灰色の濃淡が振幅値に割り当てられるグレースケール画像を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記平滑化ステップは、長波長平滑化を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記平滑化ステップの間、垂直分解能が維持される、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記平滑化ステップは、移動平均アルゴリズムの適用を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
地表下領域の地震学的画像を分析するように構成されているシステムであって、
コンピュータプログラムモジュールを実行するように構成されている１つまたは複数のプロセッサであって、前記コンピュータプログラムモジュールは、
前記地表下領域の速度モデルおよび地震学的画像を得るように構成されている速度モデル化モジュールと、
前記速度モデルを平滑化して平滑化された速度モデルを生成するように構成されている前処理モジュールと、
前記平滑化された速度モデルから前記速度モデルを減算して異常速度モデルを作成するように構成されている計算モジュールと、
前記異常速度モデルおよび前記地震学的画像に基づいてハイブリッド異常速度モデルを作成するように構成されている異常モデル化モジュールと
を備えるプロセッサ
を備えるシステム。
【請求項１１】
選択される形状が速度異常と一致する領域を識別するように構成されている比較モジュールをさらに備える、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記異常速度モデルは、カラースケールが速度異常の値に割り当てられるカラー画像を含み、前記地震学的画像は、灰色の濃淡が振幅値に割り当てられるグレースケール画像を含む、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１３】
前記前処理モジュールは垂直分解能を維持するように構成されている、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１４】
前記前処理モジュールは、前記平滑化が長波長平滑化を含むように構成されている、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１５】
地表下領域の地震学的画像を分析する方法を実施するための機械実行可能命令を含む持続性機械可読媒体であって、
前記地表下領域の速度モデルおよび地震学的画像を得るステップと、
前記速度モデルを平滑化して平滑化された速度モデルを生成する、平滑化ステップと、
前記平滑化された速度モデルから前記速度モデルを減算して異常速度モデルを作成する、減算ステップと、
前記異常速度モデルおよび前記地震学的画像に基づいてハイブリッド異常速度モデルを作成するステップと
を含む媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、概して地震学的イメージング（seismic imaging）に関し、より詳細には、速度モデルの補正に関する。
【背景技術】
【０００２】
地表下の構造の特性を明らかにし、特に、可能性のある炭化水素貯留層の位置を特定し特性を明らかにするために、地震探査が使用される。地表における１つまたは複数の震源が、地表下を伝播し地表下の特徴から反射しセンサによって収集される地震信号を生成する。生データは一般的に伝播時間および振幅の形態であり、これは、地表下の構造に関する情報を得るために処理されなければならない。
【０００３】
一般的に、処理は、収集された時間情報を逆算して地表下構造の速度モデルを生成することを含む。通常、任意の所与の時間データのセットを満足のいくように説明する速度解は複数あるため、速度モデルが地表下構造を正確に描写しているか否かは、常に分かるとは限らない。状況によっては、速度が非常に不均質な局所領域がある場合があるかもしれない。不均質性は、地表下構造に局所的な高速度または低速度の領域が存在する結果としてもたらされ得る。
【０００４】
クラスレートは、第１の分子成分（ホスト分子）で構成される格子構造が、結晶状構造に類似するものの中に、１つまたは複数の他の分子成分（ゲスト分子）を取り込みまたは閉じ込めている物質である。炭化水素の探査および開発の分野において、関心のあるクラスレートは一般的に、炭化水素ガスが水分子ホスト格子中のゲスト分子であるクラスレートである。それらは、たとえば、水深の深い沈殿物および永久凍土領域を含む、相対的に低温で高圧の環境において発見することができる。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一実施形態の一態様は、地表下領域の地震学的画像を分析する方法であって、地表下領域の速度モデルおよび地震学的画像を得るステップと、速度モデルを平滑化して平滑化された速度モデルを生成する平滑化ステップと、平滑化された速度モデルから速度モデルを減算して異常速度モデルを作成する減算ステップと、異常速度モデルおよび地震学的画像に基づいてハイブリッド異常速度モデルを作成するステップとを含む、方法を含む。
【０００６】
本発明の一実施形態の一態様は、グラフィカルユーザインターフェースと、データ記憶デバイスと、上記の方法を実施するように構成されているプロセッサとを含むシステムを含む。
【０００７】
本発明の実施形態の態様は、上記の方法のいずれかを実施し、かつ／または上記のシステムのいずれかを制御するためのコンピュータ実行可能命令を符号化されたコンピュータ可読媒体を含む。
【０００８】
本明細書に記載する他の特徴は、以下の詳細な説明を添付の図面とともに読めば、当業者には容易に理解されよう。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】速度異常の情報を振幅情報と組み合わせたハイブリッド画像の図である。
【００１０】
【図２】本発明の一実施形態による、地震学的画像を分析する方法を示す流れ図である。
【００１１】
【図３】速度異常の情報を振幅情報と組み合わせた、別のハイブリッド画像の図である。
【００１２】
【図４】本発明の一実施形態による、地震学的画像を分析する方法を示す流れ図である。
【００１３】
【図５】本発明の一実施形態による、地震学的画像の分析において使用される、コンピュータシステムの概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
速度モデルは、調査中の地表下に存在する様々な要因の結果として、異常を含む場合がある。本発明者らは、速度異常のデータに基づいて地表下の状態および構造の特性を明らかにするためのツールを開発した。
【００１５】
クラスレート堆積物の識別
一実施形態において、速度異常は、クラスレート堆積物を識別するための方法の一部として使用され得る。泥状の沈殿物中では、クラスレートは低濃度で広範に分布していることが多い。一方、砂状の環境においては、十分な分量があれば、より高濃度のクラスレートが発生する可能性がより高いであろう。これらの環境は、圧縮によって垂直速度勾配が大きくなる傾向にある相対的に浅い地表下領域に位置する傾向にあるため、高濃度のクラスレートを示すであろう速度変化を識別することが困難である場合がある。本発明者らは、それらがその中に見られ得る海底堆積物と比較して、それら自身は速度が速い傾向にある、有用なクラスレート堆積物に対応する可能性がある高速度物質の検出および位置特定を改善するために、速度異常場を分析する方法を開発した。例として、妥当な深度にある海底堆積物は、約１７００〜２０００ｍ／ｓの速度を有する一方、クラスレートはおよそ３０００ｍ／ｓの速度を有し得る。
【００１６】
一実施形態において、異常モデルが生成され、地震学的画像に重ね合わされて、図１に示すようなハイブリッド異常速度モデルが生成される。図２の流れ図に示すような一実施形態による方法において、地震波速度の分析手法が、地表下領域の速度モデルを定義するのに使用される。分析は、たとえば、正常反射走（ＮＭＯ）ベースのスタッキング速度ピッキング（stacking velocity picking）、または他の手法を含んでもよい。あるいは、たとえば、走時トモグラフィまたはトモグラフィ速度反転（tomographic velocity inversion）を含む、トモグラフィ速度分析が使用されてもよい。
【００１７】
速度場が得られると１０、長空間波長平滑化を使用して空間的に平滑化される１２。一実施形態において、平滑化の間、垂直分解能が維持される。一例として、この平滑化は、選択された水底からのすべての速度測定値の平均の関数を使用して生成されてもよい。この平滑化された速度場は、異常な領域の識別を補助するための背景速度場として使用されることになる。一般的に、速度モデル化に使用されるソフトウェアパッケージは、平滑化のための機能を含む。一例として、テキサス州ヒューストン所在のParadigm Geophysical社から入手可能なＧＯＣＡＤがそのような機能を含むが、他の市販のソフトウェアまたはカスタムソフトウェア実装が使用されてもよい。
【００１８】
平滑化場が生成されると、これは元の速度場から減算され１４、結果としてもたらされる場が異常場または異常モデルであると考えられ得る。すなわち、速度場はより高い周波数情報を含み、平滑化場は低周波数情報を表すため、減算後の残りの高周波数情報が異常な構造（すなわち、背景よりも顕著に高いまたは低い速度である構造）を表す可能性がより高い。
【００１９】
異常モデルが生成されると、図１に示すように地震学的スタック（seismic stack）に重ね合わされて、ハイブリッド異常速度モデルが作成される。一実施形態において、異常モデルは、色が異常速度のレベルを示すカラー画像を介して視覚化される。地震学的スタック画像は、輝度が反射信号の振幅を示す白黒画像である。
【００２０】
組み合わされた異常モデルおよび地震学的スタック画像は、その後、異常な速度領域でもある、スタック振幅がチャネル状形状を示す領域を識別するのに使用され得る。特に、異常情報が高速度領域を示し、スタック画像がチャネル形状を示す場合、それらの領域は、高速度異常がないがチャネル形状を有する領域よりも、クラスレート堆積物を含む可能性が高い。
【００２１】
さらなるヒントが識別に組み込まれてもよい。たとえば、クラスレートは特定の圧力および温度のエンベロープ内で安定であるため、特定の深さの範囲内に存在することが一般的に知られている。これらの基準を満たす位置は、クラスレート安定ゾーンと称され得る。水深の大きい設定において、これは通常、海底の下の浅いゾーン内にある。それゆえ、高速度異常およびチャネル状形状が大きい深度に見いだされる場合、それらは無視されるか、または、クラスレートが存在する可能性が低減され得る。
【００２２】
高異常で、チャネル状構造を有し、適切な深度範囲内にある領域は、その後、専門家によるさらなる解釈および／または異なる分析方法の適用のためにフラグ付けされる。
【００２３】
図１に示す例において、表面付近の明るい領域Ａは、速い速度に対応する明るい色付け（元のカラー画像では紫および白）も含むチャネル状構造（地震学的画像から認識可能）を表す。
【００２４】
一実施形態において、振幅のエンベロープが定義され、地震探査の解釈の専門家によるさらなる検査により、有望であるという可能性の高さを識別するために、画像に適用される。
【００２５】
一実施形態において、速度異常値に対する閾値が設定され、速度異常の閾値を超える連続した領域を識別するために、パターン認識アルゴリズムが画像に適用される。これらの領域は、深度の基準を適用することによってさらに選別され、クラスレートが安定なゾーンの基線を下回る領域が排除される。最後に、識別された速度異常の縁がテストされて、それらが、高異常ゾーンが物理的な地表下構造を表す可能性を示す高振幅地震学的信号と一致するか否かが判定される。コンピュータによって識別されたこれらのゾーンはその後、地震学的画像分析の専門家によってさらに検査され得る。
【００２６】
一実施形態において、識別されたクラスレートの開発に関する判断は、この分析に基づいて行われ得る。たとえば、試掘の判断が行われ得る。同様に、解離促進技法や生成領域の予備圧縮等の使用などの生産のための方法を含む管理上の決定が、堆積物の画像に基づいてなされ得る。
【００２７】
層序学的イメージング（stratigraphic imaging）
一般的にトモグラフィ技法は、局所的な低速度または高速度のゾーンを分析することが可能であるが、異常の正確な垂直方向または横方向の分析には有効でない場合がある。それゆえ、一実施形態において、図３に示すような速度場の異常分析が、局所的な高速度および／または低速度のゾーン内の地表下構造の分析を補助するために使用され得、その逆も同じである。
【００２８】
最初に、図４の流れ図に示すように、トモグラフィ技法を使用して、速度モデルが定義され２０、地震学的画像が得られる２２。たとえば重合前深度マイグレーション分析が使用されてもよいが、他のトモグラフィ技法が代替的に使用されてもよい。
【００２９】
速度場が得られると、長空間波長平滑化を使用して空間的に平滑化される２４。一実施形態において、平滑化の間、垂直分解能が維持される。
【００３０】
平滑化された場からトモグラフィ場が減算されて、異常ボリュームまたは異常モデルが作成される２６。その後、速度モデルは前出の応用形態におけるように地震学的スタック画像に重ね合わされて、ハイブリッド速度振幅モデルが生成される２８。
【００３１】
ハイブリッド速度振幅モデルが生成されると、異常と一致する層序学的または構造的特徴が識別される。上述のように、この識別は、計算装置上でデータを検討する専門家によって実施され得る。実際には、特徴を識別するか、または、専門家によってさらに検査されるべき特徴について事前に選別するかのいずれかのために、自動パターン認識プロセスが使用され得る。
【００３２】
解釈する人間が、画像内にジオボディ（geobody）を画定する。図３において、ジオボディは黒の輪郭線によって画定されている。このジオボディは、任意の適切な様式で画定されてもよい。たとえば、解釈する者は、ジオボディの縁部を識別するために、マウスまたはパッドデバイスのような入力デバイスを使用してもよい。原理的には、パターン認識アルゴリズムに基づいてジオボディを識別するために画像分析ソフトウェアが使用されてもよい。自動化の手法が追求される場合、自動的に識別されたジオボディを改良するために、人間が解釈するステップが使用され得る。
【００３３】
ジオボディが画定されると、適切な速度異常で埋められ得る。理解されるように、異常をジオボディで画定することを使用する前は、不十分に画定されている場合があり、測定される異常は、異常について地質学的に妥当な位置を（深さまたは広がりのいずれかにおいて）超えて延伸している場合がある。これは、異常（異常モデルの明るい部分）が、画定されたジオボディの縁部を超えて延伸している点において、図３に見ることができる。すなわち、測定される異常の縁部は、ぼやけ、かつ／またはその領域内で誤って位置付けられる傾向にある。異常の位置を解釈されるジオボディの位置に限定することによって、可能性の高い地表下構造をより良好に反映するように速度モデルを改良することができる。図３のモデルに関して、ジオボディの上部を超えて延伸する異常の部分が低減されるかまたは排除され、一方で、ジオボディ内にある低い異常の部分は、ジオボディの残りの部分全体を通じて存在する高い異常に等しくなるように増大され得る。
【００３４】
識別されたジオボディの位置によって限定されると、異常モデルはその後、背景の（平滑化された）速度モデルに加え戻されて、修正速度モデルが生成される。この新たな生成物はその後、地震学的データを再マイグレーションして、新たな地震学的画像を生成するために使用され得る。新たな地震学的画像が生成されると、任意選択的にプロセスが反復されてもよく、また、さもなければ、トモグラフィをさらに実施することによってモデルが改良されてもよい。
【００３５】
本方法を実施するためのシステムが図５に概略的に示されている。システムは、データ記憶デバイスまたはメモリ２０２を含む。記憶されているデータは、プラグラム可能汎用コンピュータのようなプロセッサ２０４にとって利用可能であり得る。プロセッサ２０４は、ディスプレイ２０６およびグラフィカルユーザインターフェース２０８のようなインターフェース構成要素を含んでもよい。グラフィカルユーザインターフェースは、データおよび処理済みデータ生成物を表示するため、ならびに、本方法の態様を実施するための選択肢からユーザが選択することを可能にするための両方に使用され得る。データは、データ取得デバイスから直接、あるいは、中間記憶もしくは処理設備（図示せず）から、のいずれかで、バス２１０を介してシステム２００に転送され得る。
【００３６】
本方法は２次元画像の文脈において説明および図示されているが、本方法の原理は、３次元分析にも同様に適用可能である。
【００３７】
理解されるように、本明細書に記載されている方法は、有形の持続性媒体に記憶されている機械実行可能命令を有するコンピューティングシステムを使用して実施されてもよい。当該命令は、本方法の各部分を、自動的に、または、オペレータからの入力の補助を受けて、のいずれかで、実施するように実行可能である。一実施形態において、システムは、データの入力および出力を可能にするための構造と、プロセスのステップの中間および／または最終生成物を表示するように構成および用意されているディスプレイとを含む。一実施形態による方法は、炭化水素資源を開発および／または試掘するための位置の自動選択を含んでもよい。プロセッサという用語が使用されている場合、マルチプロセッサシステムおよび／または分散コンピューティングシステムに適用可能であるものとして理解されるべきである。
【００３８】
本明細書に記載されている、開示されている実施形態は一例にすぎないこと、および、多数の変形形態が存在することを、当業者は理解できよう。本発明は特許請求の範囲によってのみ限定され、特許請求の範囲は、本明細書に記載されている実施形態、および、当業者に明らかな変形形態を包含する。加えて、本明細書におけるいずれか１つの実施形態に示されまたは説明されている構造的特徴または方法のステップは、他の実施形態においても同様に使用することができることが理解されるべきである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【国際調査報告】
2016502093.tif 000008
2016502093.tif 000009
2016502093.tif 000010