Способ повышения разрешающей способности данных сейсморазведки и прогнозирования геологического строения в межскважинном пространстве на основе метода спектральной инверсии
METHOD FOR INCREASING THE RESOLUTION OF SEISMIC SURVEY DATA AND FORECASTING GEOLOGICAL STRUCTURE IN THE INTER-WELL SPACE BASED ON THE SPECTRAL INVERSION METHOD

Данное изобретение относится к сейсмической разведке нефтяных и газовых месторождений и, более конкретно, относится к обработке сейсмических данных на высокоскоростном цифровом компьютере с использованием технологии обработки. Изобретение может быть использовано для повышения разрешающей способности сейсмических данных, и как следствие этого, для детализации геологического строения изучаемого пласта в межскважинном пространстве из данных сейсморазведки и учета полученной информации при прогнозировании эффективных толщин продуктивных пород. Предложенный способ может быть использован для построения куба акустического импеданса скорости продольных волн и плотности пород, прогноза геологического строения путем сравнения петрофизических данных и данных куба акустического импеданса.
Из уровня техники широко известно применение сейсмической инверсии в качестве тренда для построения геологической модели и прогнозирования геологического строения пласта (месторождения). Под сейсмической инверсией традиционно принято понимать решение обратной динамической задачи сейсморазведки, т.е. восстановление распределения упругих параметров геологической среды по зарегистрированному волновому полю. В заявленном изобретении применяются сейсмические данные (кубы упругих волн) для построения инверсии и определения (прогнозирования) эффективных пластов в геологических объектах. При этом сейсмическая инверсия является весьма трудоемким процессом, про построения которой необходимо иметь значительное количество скважинных данных
Известно техническое решение по заявке US20160146959A1 «Улучшенная визуализация геологических объектов в данных 3D-сейсморазведки с использованием частотной декомпозиции высокой четкости (HDFD)» (дата приоритета: 12.07.2013 г., дата публикации: 26.05.2016г., МПК: G01V1/30). Сущность способа заключается в восстановлении трассы коэффициентов отражения с помощью словаря вейвлетов и алгоритма Matching Pursuit (MP). MP-алгоритм разреженной аппроксимации заключается в итеративном поиске совпадающих данных для наполнения словаря, с последующей минимизацией ошибки при каждом шаге аппроксимации. Общими признаками способа, известного из публикации US20160146959A1, и заявленного способа является получение измеренных сейсмических данных (данных сейсморазведки) и их интерпретация с использованием словаря, содержащего сигнал, отображающий сейсмические события. В данном техническом решении создают адаптированную волну для создания словаря вейвлетов. Используя созданный словарь, создают аналитическую модель, по которой определяют соответствие сейсмического следа (полученных измеренных сейсмических данных) созданной аналитической модели. После чего осуществляют оптимизацию аналитической модели и получение набора данных по ней для визуализации геологических особенностей. Для создания словаря используются волны Gabor, которые обладают сильным сходством с сейсмическими событиями (сейсмическими данными), однако использование данных волн может вносить дополнительные ошибки и неточности при интерпретации сейсмических данных. Кроме того, данный способ визуализации геологических объектов (по заявке US20160146959A1) является значительно сложнее, т.к. предлагает дополнительно строить аналитическую модель на основании полученного словаря, при этом созданная аналитическая модель также может вносить дополнительный негативный вклад в точность отображения интерпретированных данных сейсморазведки.
Наиболее близким техническим решением является способ, известный из заявки US20070258323A1 «Способ для разложения и восстановления сейсмической трассы с использованием нескольких вэйвлетов» (дата приоритета: 07.05.2006 г., дата публикации: 08.11.2007 г., МПК: G01V1/32). Сущность способа заключается в разложении исходной сейсмической трассы (сейсмического куба / сейсмического следа) на набор волн и создании линейного алгоритма, описывающего каждую волну, применение линейного алгоритма для оптимального решения и выявления оптимальных волн, которые хранятся в базе данных волн. Созданная база данных волн используется для отображения геологической информации (интерпретации измеренных сейсмических данных). Общими признаками является получение данных сейсморазведки и обеспечение отображения геологический информации. Недостатком способа, известного из публикации US20070258323A1, является создание базы волн большого объема, создание которой является достаточно сложным и трудоемким процессом, при этом каждая волна должна быть описана линейным алгоритмом, что снижает точность определения эффективного пласта, т.к. линейный алгоритм не может описать волну с точность, которой она была получена при измерении.
Основной проблемой является повышение надежности выявления и картирования продуктивных пластов, которые могут быть тоньше разрешающей способности сейсморазведки и отображающиеся только в сейсмических данных повышенной разрешенности. Предложенный способ позволяет осуществить более надежное заложение разведочных и эксплуатационных скважин.
Техническим результатом является повышение точности прогнозирования геологического строения пласта в межскважинном пространстве, достоверности и детализации прогноза (определения) геологического строения пласта для выявления эффективных пластов при одновременном упрощении интерпретации данных сейсморазведки за счет увеличения разрешающей способности сейсмического волнового поля и повышения точности отображения (интерпертации) геологического объекта по сейсмическим данным. Наиболее точный поиск и определение эффективных пластов месторождения (углеводородов) на основе сейсмических данных с помощью заявленного изобретения позволяет повысить объем добываемого флюида.
Технический результат достигается за счет того, что при осуществлении способа повышения разрешающей способности данных сейсморазведки осуществляют следующее:
- формируют по методу общей глубинной точки (ОГТ) исходный куб сейсмических данных из упругих волн, зарегистрированных в зоне интереса с использованием расположенных на поверхности сейсмодатчиков, при этом исходный куб сейсмических данных характеризуется по меньшей мере временем, географическим положением и амплитудой;
- в исходном кубе сейсмических данных выбирают по меньшей мере одну исследуемую область (пласт);
- для выбранного пласта определяют аналитический импульс, описывающий амплитудно-частотные и фазовые характеристики пласта;
- создают модели пласта, характеризующиеся различной мощностью пласта и коэффициентами отражения на кровле и подошве пласта;
- создают словарь модельных откликов (вейвлетов), путём свертки аналитического импульса с сигналами, соответствующими коэффициентам отражения на кровле и подошве смоделированного пласта, а также мощности смоделированного пласта;
- сейсмические данные исходного куба аппроксимируют модельными откликами из созданного словаря вейвлетов;
- по полученным модельным откликам для соответствующей модели пласта восстанавливают трассы коэффициентов отражения с параметрами пласта;
- получают куб относительного акустического импеданса путем рекурсивной инверсии трасс коэффициентов отражения для исследуемой области;
- определяют граничные значения акустических свойств пород с помощью полученного куба относительного акустического импеданса.
Также технический результат достигается за счет того, что при исполнении способа повышения разрешающей способности данных сейсморазведки по второму варианту осуществляют следующее:
- формируют по методу общей глубинной точки (ОГТ) исходный куб сейсмических данных из упругих волн, зарегистрированных в зоне интереса с использованием расположенных на поверхности сейсмодатчиков, при этом исходный куб сейсмических данных характеризуется по меньшей мере временем, географическим положением и амплитудой;
- в исходном кубе сейсмических данных выбирают по меньшей мере одну исследуемую область (пласт);
- для выбранного пласта определяют аналитический импульс, описывающий амплитудно-частотные и фазовые характеристики пласта;
- создают модели пласта, характеризующиеся различной мощностью пласта и коэффициентами отражения на кровле и подошве пласта;
- создают словарь модельных откликов (вейвлетов), путём свертки аналитического импульса с сигналами, соответствующими коэффициентам отражения на кровле и подошве смоделированного пласта, а также мощности смоделированного пласта;
- сейсмические данные исходного куба аппроксимируют модельными откликами из созданного словаря вейвлетов;
- по полученным модельным откликам для соответствующей модели пласта восстанавливают трассы коэффициентов отражения с параметрами пласта;
- получают куб относительного акустического импеданса путем рекурсивной инверсии трасс коэффициентов отражения для исследуемой области;
- получают модель акустического импеданса путем интерполяции скважинных данных ГИС;
- получают суммарный куб акустического импеданса путем сложения куба относительного акустического импеданса и модели акустического импеданса;
- определяют граничные значения акустических свойств пород с помощью полученного суммарного куба акустического импеданса.
Полученный словарь вейвлетов описывает возможные сейсмические отклики от пластов малой мощности, за счет перебора временной задержки между аналитически импульсом и множителем (коэффициентами отражения). Таким образом, полученный словарь содержит в себе все возможные геологические ситуации (описания целевого пласта) выраженные в виде сейсмического отклика для определенного сигнала. Словарь вейвлетов может содержать набор элементов с различными амплитудами, предел которых может быть ограничен от -1 до 1.
Целью аппроксимации входной сейсмической трассы является описание входной трассы известными (смоделированными в словаре вейвлетов) геологическими ситуациями.
При реализации способов аналитический импульс (оптимальный импульс для анализа) может выбираться по коэффициенту корреляции полученных данных сейсморазведки с результатами петрофизической интерпретации скважинных данных (данных ГИС и/или петрофизических данных: данные пористости, параметры осадконакопления и др. параметры пласта). Скважинные данные могут быть получены по скважине или нескольким скважинам, расположенным, например, максимально близко к зоне интереса или располагаться непосредственно в ней. Коэффициент корреляции для аналитического импульса может быть больше 0,6. Кроме того, аналитический импульс может быть выбран экспертом.
При реализации способов словарь модельных откликов (вейвлетов) могут создавать путём свертки аналитического импульса с сигналами, соответствующими коэффициентам отражения на кровле и подошве смоделированного пласта, а также мощности смоделированного пласта с заданным шагом мультипликации равным 0,2.
При реализации способов словарь модельных откликов (вейвлетов) могут создавать путём свертки аналитического импульса с сигналами, соответствующими коэффициентам отражения на кровле и подошве смоделированного пласта, а также мощности смоделированного пласта с временной задержкой равной 0,1.
При реализации способов может дополнительно оцениваться контроль качества восстановленных трасс коэффициентов отражения сравнением их с трассами в исходном кубе сейсмических данных.
При реализации способа по второму варианту модель акустического импеданса могут получать дополнительно с учетом петрофизических данных по скважинам. Петрофизические данные могут быть получены, например при размещении в скважине устройства (прибора фототелеметрии) для получения данных, спускаемого на кабеле.
При реализации способов сейсмические данные исходного куба могут аппроксимировать модельными откликами из созданного словаря вейвлетов при помощи разреженной аппроксимации.
При реализации способов могут дополнительно минимизировать ошибку аппроксимации исходного куба сейсмических данных с использованием алгоритма Лассо (Lasso).
При реализации способа по первому варианту дополнительно могут осуществлять прогноз литологического состава пород с помощью полученного куба относительного акустического импеданса и граничных значений акустических свойств пород.
При реализации способа по второму варианту дополнительно могут осуществлять прогноз литологического состава пород с помощью полученного суммарного куба акустического импеданса и граничных значений акустических свойств пород.
Также технический результат достигается за счет того, что система повышения разрешающей способности данных сейсморазведки включает по крайней мере один процессор, оперативную память и машиночитаемые инструкции для выполнения способа повышения разрешающей способности данных сейсморазведки по первому варианту.
Технический результат достигается за счет того, что система повышения разрешающей способности данных сейсморазведки включает по крайней мере один процессор, оперативную память и машиночитаемые инструкции для выполнения способа повышения разрешающей способности данных сейсморазведки по второму варианту.
Технический результат достигается за счет того, что машиночитаемый носитель содержит машиночитаемые инструкции для выполнения способа повышения разрешающей способности данных сейсморазведки по первому варианту, выполненный с возможностью чтения данных инструкций и исполнения их процессором.
Технический результат достигается за счет того, что машиночитаемый носитель содержит машиночитаемые инструкции для выполнения способа повышения разрешающей способности данных сейсморазведки по второму варианту, выполненный с возможностью чтения данных инструкций и исполнения их процессором.
t
b
t
b
В результате реализации заявленных способов, использования систем и машиночитаемых носителей для выбранного пласта, например малой мощности, вводят определяющие его параметры: мощность (dt), которая выражается во временной задержке прохождения сигнала между кровлей и подошвой пласта, и коэффициенты отражения на кровле (m) и подошве (m). В результате для выделенного (интересующего) пласта, описываемого аналитическим импульсом и множества моделей пласта, характеризующихся различной мощностью пласта и коэффициентами отражения на кровле и подошве пласта. Модели пласта могут задаваться по меньшей мере в виде матриц значений параметров (свойств) пласта (dt, m, m) или создаваться с помощью программ моделирования (фиг. 4).
При этом мощность пласта и коэффициенты отражения являются физическими величинами и могут меняться в ограниченных масштабах:
- мощность малого пласта может меняться в диапазоне коэффициентов отражения от 0 до ½ доминантного периода поля (величина обратная доминантной частоты сигнала). При большей мощности, пласт уже не является «пластом малой мощности», а будет иметь большую эффективную толщину;
- коэффициенты отражения ограничены значениями [-1; 1], при этом значения и знак коэффициентов отражения на кровле и подошве пласта являются независимыми между собой в рамках рассматриваемого способа, что также повышает качество разрешения сигналов сейсморазведки и выявления продуктивных пластов даже малой мощности.
t
b
При реализации изобретения строят различные модели, в том числе тонкого пласта (пласта малой мощности, например, толщиной от 0,5 м. до 2 м.), выраженные в виде сочетания двух коэффициентов отражения mи m, разнесенных по времени на значение dt. Полученная система может состоять из большого количества моделей в зависимости от выбранного шага моделирования по мощности и коэффициентам отражения.
Аналитический импульс - это сигнал оптимально (наиболее точно) описывающий исследуемую область (пласт). Наибольшая оптимальность выбранного аналитического пласта может подтверждаться результатами ГИС, полученными со скважин, наиболее близко расположенных к исследуемому пласту или находящиеся в зоне исследуемой области.
Аналитический импульс может быть описан формулой:
, где
t – время;
σ
– ширина вейвлета.
Таким образом, аналитический импульс (оптимальный импульс для анализа) может выбираться по коэффициенту корреляции полученных данных сейсморазведки с результатами ГИС и/или петрофизической интерпретации скважинных данных в исследуемой области или с помощью эксперта. Приемлемым коэффициент корреляции со скважинными данными для аналитического импульса может считаться, если коэффициент корреляции больше 0,6.
При реализации способа далее осуществляют свертку моделей и аналитического импульса.
D
Свертка данных и создание элемента   матрицы вейвлетов  (системы) (элемента словаря вейвлетов) может быть описана формулой:
, где
- вейвлет-зависимые коэффициенты отражения;
- аналитический импульс.
В общем случае единичный коэффициент отражения представляет собой дельта-функцию, т.е. на времени положения границы (граница кровли и граница подошвы) он равен коэффициенту отражения, а вне границы равен нулю. В рамках предлагаемого способа функция коэффициентов отражения является моделируемым объектом, т.е. представляет совокупность возможных моделей пласта, например малой мощности. Т.е. полученная система моделей m подается на вход операции свертки с выбранным сейсмическим сигналом (аналитическим импульсом), что позволяет для каждой смоделированной системы пар коэффициентов отражения получить соответствующий сейсмический отклик (наполнять словарь вейвлетов). При этом модель и соответствующий отклик однозначно связаны друг с другом и с выбранными значениями мощности пласта и значений коэффициентов отражения. Таким образом, создают словарь вейвлетов с элементами, состоящими из суммы двух сигналов (двух вейвлетов) с переменной временной задержкой и переменной амплитудой, находящейся в диапазоне от -1 до 1, что достигается путем мультипликации с множителем в пределах от -1 до 1 с определенным шагом и временной задержкой.
Этап создания словаря вейвлетов можно описать формулой:
D
– матрица вейвлетов;
m –
матрица вейвлет-зависимых коэффициентов отражения (вейвлет-зависимые коэффициенты отражения);
λ – регулирующий параметр;
p –
параметр регуляризации;
S
– сейсмическая трасса.
Полученный словарь вейвлетов в данном случае может рассматриваться как набор определенных геологических событий, представленных, в том числе тонкими пластами, мощность которых меньше разрешающей способности сейсморазведки. За счет свертки модельных коэффициентов отражения с определенным вейвлетом можно получить множество модельных сейсмических откликов, отвечающих разным геологическим событиям (пластам малой мощности или их отсутствии). Таким образом, словарь представляет собой связанную систему, описывающую возможные сценарии наличия пласта (в том числе тонкого пласта) через сочетания коэффициентов отражения, и связанную с ними систему сейсмических откликов, полученных суммированием вейвлетов.
Также улучшения достигаются путем использования реального сигнала, извлеченного из сейсмических данных, тогда как в известных ранее способах используются аналитические вейвлеты Риккера, которые в общем случае имеют более простую форму с меньшей достоверностью. Также отличием от известного уровня техники является использование пар вейвлетов (причем, вейвлеты рекомендуется применять с учетом разного масштаба и знака).
Данное решение позволяет повысить точность отображения геологического объекта (т.е. выявления даже тонкого эффективного пласта месторождения), т.к. происходит моделирование процессов интерференции для ситуации наличия тонкого пласта в геологическом разрезе с использование реальных волн этого пласта.
Ниже приведены примеры сейсмических трасс, матрицы соответствующих вейвлет-зависимых коэффициентов отражения и матрицы вейвлетов.
S- сейсмическая трасса:
m –
матрица соответствующих вейвлет-зависимых коэффициентов отражения:
D
– матрица вейвлетов:
В результате использования уравнения (1) минимизируется ошибка между результатом аппроксимации и исходной сейсмической трассой Sза счет комплексного параметра регуляризации: .
Данное техническое решение может относиться к области машинного обучения с использованием заданного словаря, в рамках которого выполняется поиск входной функции для аппроксимации данных, т.е. сейсмической трассы методами L1-регуляризации. Также могут быть использованы другие алгоритмы машинного обучения такие как: Lars, Lasso-Lars, OMP, Threshhold. Среди данной категории методов можно выделить алгоритм Lasso как один из наиболее распространенных алгоритмов подобного класса. Преимуществом заявленного способа является возможность получения нулевых коэффициентов, т.е. выполнения отбора элементов и выделения наиболее значимых. Регулирующим параметром в рамках данного алгоритма является параметр регуляции , описывающий точность работы алгоритма (осуществления способа).
Предложенная группа изобретений поясняется следующими фигурами.
Фиг. 1 – схема способа повышения разрешающей способности данных сейсморазведки и прогнозирования геологического строения в межскважинном пространстве.
Фиг. 2 – сечение куба коэффициентов отражения (исходного куба сейсмических данных).
Фиг. 3 – пример аналитического импульса.
Фиг. 4 – сечение модели акустического импеданса (модель пласта).
Фиг. 5 – визуализация словаря вейвлетов.
Фиг. 6 – визуализация одного элемента словаря вейвлетов.
Фиг. 7 – сечение куба относительного акустического импеданса.
Фиг. 8 – сечение суммарного куба акустического импеданса.
Фиг. 9 - совмещение акустического импеданса с результатами петрофизических исследований скважин.
Фиг. 10 – функциональная зависимость между эффективными толщинами месторождения и значениями импеданса в пласте.
Фиг. 11– карта прогнозного значения эффективных толщин.
На фигурах цветовой переход от синего к зеленому – желтому – красному означает повышение толщины эффективного пласта (определение коллектора), т.е. коллектором может считаться пласт с зонами от светло-зеленого до красного цвета.
На фигурах обозначены:
1 – первый вейвлет;
2 – второй вейвлет;
3 – функциональную связь физических свойств куба спектральной инверсии и эффективных толщин пласта;
4 – существующие эксплуатационные скважины, по которым получены скважинные данные (данные ГИС, петрофизические данные);
5 – новые эксплуатационные скважины, расположение которых определено на основании использования заявленного способа и прогноза эффективных толщин.
В качестве примера использовано месторождение N. Целевым объектом для оценки запасов нефти выступает пласт K.
Для реализации способа (фиг. 1) первоначально формируют по методу общей глубинной точки (МОГТ) исходный куб сейсмических данных из упругих волн (фиг. 2), зарегистрированных в зоне интереса с использованием расположенных на поверхности сейсмодатчиков, при этом исходный куб сейсмических данных характеризуется по меньшей мере временем, географическим положением и амплитудой.
Также могут быть получены данные, например по 5 скважинам (измерения эффективной толщины целевого интервала, ГИС, отбивки пластов), расположенным на площади исследования. На фиг. 11 обозначены существующие эксплуатационные скважины 4 (8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 8.5, 8.6), по которым могут быть полученные скважинные данные – результаты ГИС, петрофизические данные.
Далее выбирают по меньшей мере одну исследуемую область в исходном кубе сейсмических данных с помощью выделения отражающего горизонта. Таким образом, определяют продуктивные интервалы (между кровлей и подошвой пласта), которые включают целевой интервал пласта К.
В выбранной области (пласте) выделяют (определяют) аналитический импульс (фиг. 3), описывающий полученные в результате обработки данные. Аналитический импульс оптимально (наиболее точно) отражает исследуемую область.
Аналитический импульс может быть описан формулой:
,  где
t – время;
σ
– ширина вейвлета.
Аналитический импульс (оптимальный импульс для анализа) может выбираться по коэффициенту корреляции полученных данных сейсморазведки с результатами петрофизической интерпретации скважинных данных в исследуемой области. Приемлемым коэффициент корреляции для аналитического импульса может считаться, если он больше 0,6.
t
b
Далее строят модели пласта, выраженные в виде сочетания двух коэффициентов отражения mи m, разнесенных по времени на значение dt. Полученная система может состоять из большого количества моделей в зависимости от выбранного шага моделирования по мощности и коэффициентам отражения. На фиг. 4 с помощью программного продукта отображается срез одной модели пласта.
Также примеры моделей пласта могут быть следующими:
t
b
• Модель 1. m= 0,6,  m = -0,3, dt = 7мс
t
b
• Модель 2. m= -0,2,  m = 0,4, dt = 15мс
t
b
• Модель 3. m= 0,4,  m = -0,8, dt = 12мс
Далее создают словарь фиг. 5 путем свертки полученного аналитического импульса, состоящего из сумм двух вейвлетов с переменной амплитудой, с созданными моделями. При создании словаря вейвлетов используют метод мультипликации с заданным шагом, например 0,2 и временной задержкой (временным шагом). На фиг.5 предоставлена визуализация словаря вейвлетов. На фиг. 6 приведен импульс (сигнал) на одном шаге (один элемент словаря), который содержит сумму двух вейвлетов 1 и 2. При этом амплитуда суммы двух вейвлетов находится в диапазоне от 0,15 до -0,15.
После чего трассы исходного куба сейсмических данных (фиг. 2) подаются на вход алгоритма разреженной аппроксимации, на котором входная сейсмическая трасса аппроксимируется модельными откликами из созданного словаря. Т.е. в результате аппроксимации подбирается элемент словаря, который наиболее точно описывает исследуемую область (подошел к интересующему пласту). Таким образом, механизм разреженной аппроксимации заключается в итеративном поиске совпадающих данных из словаря с данными трасс исходного куба сейсмических данных.
Полученные в ходе разреженной аппроксимации коэффициенты отражения могут пересчитываться в относительный акустический импеданс по формуле:
где А –акустический импеданс;
r – коэффициенты отражения.
r – коэффициенты отражения:
Далее восстанавливают трассы коэффициентов отражения с параметрами минимизации, подобранными на предыдущем шаге (т.е. с выявленными параметрами пласта). Под параметрами минимизации понимается значения, одновременно, ограничивающие решение и минимизируется ошибка аппроксимации.
Восстановленные трассы коэффициентов отражения могут сравнивать с исходными трассами путем вычисления коэффициента корреляции для определения точности с целью контроля качества восстановленных трасс и реализации заявленного способа. Данный коэффициент корреляции может быть также использован при машинном обучении системы.
Таким образом, с использованием, например, формулы (2) куб коэффициентов отражения преобразуется в куб относительного акустического импеданса (фиг.7). Т.е. осуществляется подбор вейвлетов из словаря, таким образом получают куб относительного акустического импеданса путем рекурсивной инверсии (фиг. 7) для исследуемой области (пласта).
Трассы куба относительного акустического импеданса могут калиброваться на значения низкочастотной акустической модели, построенной по скважинным данным. Для этого получают модель акустического импеданса путем интерполяции скважинных значений, получают фоновую модель акустического импеданса путем интерполяции скважинных значений с учетом результатов интерпретации. В результате складывая куб относительного акустического импеданса и модель акустического импеданса, построенной по скважинным данным ГИС (геофизических исследований скважин) (фиг. 8), полученным, например по скважинам 4 (фиг. 11).
Полученный суммарный куб акустического импеданса может использоваться совместно также с результатами петрофизических исследований (фиг. 9) скважин для определения граничных значений акустических свойств и прогноза литологического состава пород. Результат петрофизической интерпретации данных могут использовать для разделения зоны интереса на коллектор и не коллектор в поле акустического импеданса.
Далее могут вычислять функциональную связь физических свойств куба спектральной инверсии и эффективных толщин или пористости по скважинным данным (фиг. 10). Совместный анализ суммарного куба акустического импеданса (фиг. 8) и эффективной мощности по петрофизическим данным (фиг. 9) позволяет более точно установить функциональную связь между этими параметрами с коэффициентом корреляции выше 0,71 (фиг. 10).
Формула пересчета по линейной зависимости из кластеров в эффективные толщины
где
Y – карта Нэфф;
X – карта акустического импеданса.
В результате определяют граничные значения акустических свойств пород и осуществляют прогноз эффективных толщин или пористости в межскважинном пространстве (фиг. 11) зоны интереса. Полученная функциональная связь позволила построить карту прогнозного значения эффективных толщин, представленную на фиг. 11. Для данного примера порода считается коллектором (эффективная толщина пласта) при пористости породы выше 13%. Таким образом, зоны на карте (фиг. 11), окрашенные от светло-зеленного до красного цвета, являются эффективными толщинами пласта.
Также по данным множества карт эффективных толщин пласта можно построить трехмерную геологическую модель недр земли.
Используя карты эффективных толщин можно более точно проектировать место расположения будущих эксплуатационных скважин 5.
Заявленные система и машиночитаемый носитель реализуются аналогично описанным выше способам.
Таким образом, при осуществлении заявленных способов, систем и машиночитаемого носителя обеспечивается повышение достоверности прогноза эффективных толщин пластов, за счет учета информации об акустических свойствах среды при построении геологической модели.