Возможности использования результатов спектральной инверсии при интерпретации сейсмических данных

А.В. Буторин, Ф.В. Краснов

Журнал «Геофизика»

Статья посвящена рассмотрению возможных алгоритмов использования результатов спектральной инверсии для оценки характеристик геологического разреза. Среди рассмотренных подходов можно выделить как универсальные, относящиеся ко всем типам спектральной декомпозиции, так и специализированные, направленные на особенности результатов спектральной инверсии. Среди специальных методов можно выделить алгоритм повышения разрешающей способности, основанный на использовании коэффициентов аппроксимации, а также связанный с ним метод оценки относительного акустического импеданса. Также показана возможность оценки затухания спектра сейсмической трассы с целью определения поглощающих свойств разреза. Применение результатов спектральной инверсии рассмотрено на реальных практических примерах различных нефтегазоносных бассейнов.

Практическое использование спектрального анализа для решения разнообразных задач современной сейсморазведки достаточно широко. В публикациях описаны примеры использования частотных характеристик для прогнозирования мощности коллектора [11], анализа тонких геологических объектов, таких как палеоканалы [10, 5, 7] и рифовые постройки [8], оценки затухания сейсмического сигнала [13], а также для возможного прогнозирования углеводородов по особенностям частотного состава [3, 9].

Тематика спектральной инверсии в последние годы является актуальной, что подтверждается анализом динамики публикаций в базе SEG (рис. 1). Результаты спектральной инверсии находят широкое применение в задачах повышения разрешающей способности волнового поля [4, 6] и прогнозе распространения коллекторов [12].


Рис. 1. Динамика изменения количества публикаций (ось Y) по годам (ось X) в библиотеке SEG

В целом необходимо отметить, что данной тематике уделяется внимание и в разрабатываемых программных геолого-геофизических комплексах. За последние годы появились новые расчетные модули, однако их широкого практического применения не наблюдается. Данный факт делает актуальной тему практического использования результатов спектральной инверсии.

Данная статья является продолжением исследования, описанного в работе [1], где были рассмотрены основные теоретические аспекты технологии. Продолжение исследования связано с анализом практической возможности использования результатов спектральной инверсии в построении сейсмогеологических моделей, то есть применение спектральных данных высокого разрешения для прогноза геологического строения. Необходимо отметить, что в рамках данной статьи для выполнения спектраль- ной инверсии использован метод OMP. Выбор в пользу данной методики основывается на предыдущем исследовании, в рамках которого применение алгоритма OMP позволило получить наиболее детальный и точный результат.

Моделирование синтетических трасс

Тестирование алгоритма спектральной инверсии на синтетических данных позволяет определить точность восстановления спектра, сравнить ее с более распространенными технологиями оконного преобразования Фурье и вейвлет-преобразования, а также сделать ряд методических заключений, касающихся формирования словаря вейвлетов. Для решения этих задач был сформирован ряд модельных трасс путем сложения вейвлетов Риккера с разной доминантной частотой. Подобным образом были сформированы модели редких нуль-фазовых импульсов, интерферирующих нуль-фазовых импульсов, а также редких импульсов с фазовой составляющей. Первые две модели подробно рассмотрены в предыдущем исследовании [1], в результате их анализа был подтвержден тезис о наибольшей разрешающей способности спектральной инверсии как в частотной, так и во временной области (рис. 2).


Рис. 2. Сравнение результирующих спектров модельной трассы редких отражений:
а – спектральная инверсия, б – непрерывное вейвлет-преобразование, в – преобразование Вигнера – Вилля [1]



Рис. 3. Результаты разложения трассы, содержащей фазовый поворот вейвлетов:
а – спектр при использовании библиотеки нуль-фазовых вейвлетов, б – спектр при использовании корректной библиотеки, содержащей фазовый поворот, в – разностный спектр

Актуальным вопросом является подход к формированию словаря вейвлетов, используемого в рамках алгоритма спектральной инверсии. Для решения этой задачи была сформирована модель редких импульсов, сформированных вейвлетами Риккера с фазовым поворотом 90 градусов. Разложение трассы и оценка спектра были выполнены с использованием двух типов словаря – импульсы с нулевой фазой и импульсы с фазовым поворотом. Анализ результатов спектральной инверсии показывает искажение результирующего спектра при использовании библиотеки вейвлетов, которая не согласуется с сигналами, формирующими трассу.

Исходя из этого, можно сделать вывод, что для получения наиболее точной оценки спектра требуется использование сигналов, максимально приближенных к реальному сейсмическому импульсу. На практике оценка импульса может быть выполнена в рамках увязки сейсмической трассы и акустической модели скважины.

Практическое применение результатов спектральной инверсии

Для понимания возможных путей практического использования получаемой в результате спектральной инверсии информации в рамках геологической интерпретации, необходимо рассмотреть, какие именно данные являются итоговыми для данного алгоритма.

Исходя из алгоритма спектральной инверсии, описанного ранее, основной задачей является аппроксимация входной трассы серией коэффициентов, отвечающих вейвлетам из заданного словаря. Пересчет отдельных вейвлетов в частотную область и последующее суммирование позволяет получить детальный спектр входной трассы. Таким образом, в качестве результата могут быть рассмотрены два массива данных – коэффициенты аппроксимации и частотно-временной спектр для каждой входной трассы. Рассмотрим возможности использования каждого из указанных массивов.

Частотно-временной спектр сейсмической трассы представляет собой распределение амплитуд по частоте и времени для каждой входной трассы. Данный двумерный массив может в дальнейшем использоваться для формирования кубов амплитудных характеристик отдельных частот – путем выбора одной трассы амплитуд, отвечающей выбранному значению. В данном случае результаты спектральной инверсии по типу выходной информации не будут отличаться от стандартных алгоритмов спектральной декомпозиции. Дальнейшее использование полученной амплитудной характеристики возможно в нескольких алгоритмах – в качестве отдельного атрибута, отражающего изменение амплитудной характеристики полученного спектра, либо в качестве компонент RGB-визуализации, при которой используются три амплитудно-частотные характеристики, формирующие единый массив.

Частотные характеристики на выходе спектральной инверсии характеризуются более локализованными аномалиями, что повышает детальность интерпретации (рис. 4). Данное следствие позволяет получить более детальные результаты в рамках алгоритма объектной интерпретации. Подобное использование результатов спектральной инверсии продемонстрировано на примере геологического объекта, приуроченного к глубоководным системам транспортировки осадочного материала (ачимовская толща, Западная Сибирь). На данном примере была протестирована информативность спектральных характеристик, полученных с применением различных алгоритмов – оконное преобразование Фурье, вейвлет-преобразование и спектральная инверсия. Как видно из сравнения, все алгоритмы позволяют выделить аномальное геологическое тело, однако спектральная инверсия обеспечивает наиболее локальное по времени решение поставленной задачи.


Рис. 4. Сравнение применения методов спектральной декомпозиции при выделении геологического объекта:
а – исходный сейсмический разрез с участком аномальных значений амплитуды,
б – сечение куба амплитудной характеристики частоты 25 Гц в результате применения преобразования Вигнера – Вилля,
в – сечение куба амплитудной характеристики частоты 25 Гц в результате применения непрерывного вейвлет-преобразования,
г – сечение куба амплитудной характеристики частоты 25 Гц в результате применения спектральной инверсии

В случае применения RGB-анализа результаты спектральной инверсии показывают менее информативный результат с точки зрения цветовой дифференциации объектов, что может быть связано с меньшим влиянием интерференции на результаты анализа спектра (рис. 5). Данное предположение подтверждается и на модельных данных с использованием модели выклинивающегося пласта переменной мощности – более подробная информация о построении модели и ее изучении методами спектральной декомпозиции описана в работе [2].


Рис. 5. Сравнение результатов RGB-смешивания для частот 15, 25 и 35 Гц с использованием:
а – преобразования Вигнера – Вилля, б – непрерывного вейвлет-преобразования, в – спектральной инверсии

Рассмотренные методы использования результатов спектральной инверсии можно отнести к стандартным, так как они относительно широко распространены в современной динамической интерпретации, а также применимы для других алгоритмов спектральной декомпозиции.

Кроме указанных алгоритмов интерпретации, возможно выделение нескольких специализированных, применимых именно к спектральной инверсии с учетом специфики получаемых данных. В данной работе рассмотрены некоторые подходы к интерпретации, предложенные в научно-техническом центре ПАО «Газпром нефть». Практическое применение предлагаемых алгоритмов на сегодняшний день находится на стадии тестирования, однако необходимо отметить, что данная тематика является актуальной в научной среде и активно развивается, что отражено во введении статьи.

Одним из возможных подходов интерпретации является использование коэффициентов аппроксимации спектрального разложения в алгоритме построения сейсмогеологической модели. Практическое использование коэффициентов возможно в нескольких направлениях. Наиболее простым является формирование кубов коэффициентов аппроксимации как по отдельным частотам, так и суммарно по всем вейвлетам словаря. В данном случае подобное представление может быть ассоциировано с «псевдо-коэффициентами отражения». Использование коэффициентов спектрального разложения позволяет повысить разрешающую способность и может применяться при детальной структурной интерпретации и выделении разрывных нарушений (рис. 6).


Рис. 6. Сравнение вертикального сечения исходного суммарного куба (а) и куба «псевдокоэффициентов отражения», полученных путем суммирования всех коэффициентов разложения спектральной инверсии (б)

Рассмотренный выше пример относится к биогенной постройке Тимано-Печорской нефтегазоносной провинции. Применение коэффициентов разложения в данном случае позволяет более детально определить внутреннюю структуру постройки, а также сделать предположение о наличии внутренних нарушений, выделение которых ранее было практически невозможно (рис. 7).


Рис. 7. Сравнение вертикального сечения исходного суммарного куба с выделенной кровлей постройки (слева) и куба «псевдокоэффициентов отражения» с выделенными границами целевого интервала и линиями разломов (справа)

Рассмотренный пример является иллюстрацией повышения детальности сейсмогеологической модели при использовании результатов спектральной инверсии.

Дальнейшее развитие подобного подхода возможно путем интегрирования трассы псевдо-коэффициентов по времени, что позволяет получить трассу относительного акустического импеданса (рис. 8).


Рис. 8. Сравнение вертикального сечения исходного суммарного куба (а) и куба относительного акустического импеданса, полученного путем интегрирования куба «псевдокоэффициентов отражения» (б)

Другим подходом к анализу результатов спектральной инверсии является комплексное изучение изменений частотно-временного спектра. В качестве примера возможно рассмотрение оценки доминантного значения спектра по времени путем определения частоты, характеризующейся наибольшей амплитудой в каждый момент времени. Полученный куб доминантного значения частоты может быть использован для анализа затухания частотного спектра по оценке приращения доминантного значения на уровне целевого пласта и ниже него (рис. 9). Параметр затухания может использоваться для анализа геологического строения пластов, а именно для выявления возможных факторов, оказывающих влияние на частотный состав записи и затухание сигнала. К возможным факторам, оказывающим влияние на затухание сигнала, могут быть отнесены смена литологии, выклинивание пластов, трещиноватость и насыщение УВ (преимущественно газом). Таким образом, анализ затухания доминантной частоты спектра позволяет получить дополнительный объем информации для оценки геологического строения пластов.


Рис. 9. Карта параметра затухания волнового поля – серый цвет отвечает минимальному изменению частоты, фиолетовый – максимальному затуханию. Треугольниками показаны имеющиеся скважины: синий – с притоком воды, коричневый – с притоком нефти. Желтыми линиями показаны тектонические нарушения

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В статье описано продолжение исследования о применимости методов спектральной инверсии в рамках интерпретации сейсмических данных. Как было показано, спектральная инверсия позволяет получить дополнительную информацию о характеристиках геологической среды, основанную на изменении частотных характеристик волнового поля.

Среди рассмотренных подходов можно выделить два основных направления – традиционные и специальные атрибуты спектральной инверсии.

К традиционным методикам условно отнесены амплитудно-частотные характеристики трасс, которые могут рассматриваться как индивидуальные атрибуты либо входить в алгоритм RGB-смешивания. Как показывают практические примеры, спектральная инверсия позволяет получить более детальное решение, что благоприятно сказывается на результатах объемной интерпретации амплитудно- частотных трасс. Результаты RGB-смешивания оказываются менее информативными с точки зрения цветовой дифференциации объектов.

Специальные методики анализа результатов спектральной инверсии включают в себя подходы, основанные на анализе коэффициентов разложения, а также частотно-временных спектров. В случае коэффициентов разложения показана возможность формирования кубов псевдокоэффициентов отражения, а также их пересчет в относительный акустический импеданс путем интегрирования по времени. Анализ частотно-временных спектров заключается в формировании трасс доминантного значения частоты, которые позволяют оценить параметры изменения спектра на уровне целевого интервала.

Все указанные подходы на сегодняшний момент проходят тестирование на предмет их практической значимости и применимости для решения геологических задач.

ЛИТЕРАТУРА

1. Буторин А.В., Краснов Ф.В. Сравнительный анализ методов спектральной инверсии на примере модельных трасс // Геофизика. 2016. №4. С. 42–47.

2. Буторин А.В. Изучение спектральных характеристик волнового поля на примере модельных данных по результатам вейвлет-преобразования // Геофизика. 2016. № 4.

3. Castagna J.P., S. Sun and R.W. Siegfried. 2003. Instantaneous spectral analysis: Detection of low frequency shadows associated with hydrocarbons: The Leading Edge, 22, 120–127.

4. Chopra S., Kurt Marfurt. Somanath Misra «Seismic attributes on frequency-enhanced seismic data», SEG, 2010.

5. Giroldi L. and F. Alegria. Using spectral decomposition to identify and characterize glacial valleys and fluvial channels within the Carboniferous section in Bolivia. The Leading Edge 24 (2005): 1152–1159.

6. Kirchberger L., Spitzer R. Enhancing vertical seismic resolution by spectral inversion, SPE, 2012.

7. Liu J. and K. Marfurt. Instantaneous spectral attributes to detect channels. Geophysics 72 (2007): P23–P31.

8. Li Y. and Zheng X. Spectral decomposition using WignerVille distribution with applications to carbonate reservoir characterization. The Leading Edge 27 (2008): 1050–1057.

9. Li Y., X. Zheng and Y. Zhang. High-frequency anomalies in carbonate reservoir characterization using spectral decomposition. Geophysics 76 (2011): V47–V57.

10. Marfurt K. and R. Kirlin. Narrow-band spectral analysis and thin-bed tuning. Geophysics 66 (2001): 1274–1283.

11. Partyka G., J. Gridley and J. Lopez. Interpretational applications of spectral decomposition in reservoir characterization. The Leading Edge 18 (1999): 353–360.

12. Puryear C., Portniaguine O., Cobos C., Castagna J. Constrained least-squares spectral analysis: Application to seismic data. Geophysics. Vol. 77. № 5. 2012.

13. Reine C., M. van der Baan and R. Clark. The robustness of seismic attenuation measurements using fixed- and variablewindow time-frequency transforms. Geophysics 74 (2009): WA123–WA135.

Возврат к списку