Спектральная инверсия как инструмент динамического анализа сейсмического волнового поля
|
ВВЕДЕНИЕ 5
1 МЕТОДЫ СПЕКТРАЛЬНОЙ ДЕКОМПОЗИЦИИ 7
1.1 Преобразование Фурье 8
1.2 Вейвлет-преобразование 11
1.3 Спектральная инверсия 14
1.3.1 Требования к вейвлетам 17
1.4 Визуализация результатов спектральной декомпозиции 19
2 ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМА СПЕКТРАЛЬНОЙ ИНВЕРСИИ НА
МОДЕЛЬНЫХ ДАННЫХ 21
2.1 Моделирование волнового поля 21
2.2 Сопоставление амплитудных графиков и спектров вейвлет-преобразования и
спектральной инверсии 23
2.3 Анализ информативности разрезов цветового смешивания (RGB) 29
2.4 Использование коэффициентов отражения для повышения разрешающей
способности волнового поля 32
3 ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМА СПЕКТРАЛЬНОЙ ИНВЕРСИИ НА РЕАЛЬНЫХ
ДАННЫХ 34
3.1 Геологическое описание района исследования 34
3.1.1 Литолого-стратиграфическая характеристика 34
3.1.2 Тектоническое строение 39
3.2 Описание сейсмических данных 42
3.3 Результаты спектральной инверсии на реальных данных 44
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 53
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ: 55
1 МЕТОДЫ СПЕКТРАЛЬНОЙ ДЕКОМПОЗИЦИИ 7
1.1 Преобразование Фурье 8
1.2 Вейвлет-преобразование 11
1.3 Спектральная инверсия 14
1.3.1 Требования к вейвлетам 17
1.4 Визуализация результатов спектральной декомпозиции 19
2 ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМА СПЕКТРАЛЬНОЙ ИНВЕРСИИ НА
МОДЕЛЬНЫХ ДАННЫХ 21
2.1 Моделирование волнового поля 21
2.2 Сопоставление амплитудных графиков и спектров вейвлет-преобразования и
спектральной инверсии 23
2.3 Анализ информативности разрезов цветового смешивания (RGB) 29
2.4 Использование коэффициентов отражения для повышения разрешающей
способности волнового поля 32
3 ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМА СПЕКТРАЛЬНОЙ ИНВЕРСИИ НА РЕАЛЬНЫХ
ДАННЫХ 34
3.1 Геологическое описание района исследования 34
3.1.1 Литолого-стратиграфическая характеристика 34
3.1.2 Тектоническое строение 39
3.2 Описание сейсмических данных 42
3.3 Результаты спектральной инверсии на реальных данных 44
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 53
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ: 55
Информация о частотном составе сейсмических записей широко применяется при динамической интерпретации волнового поля для решения разных задач: прогнозирования мощности коллектора, анализа тонких геологических объектов, таких как палеоканалы и рифовые постройки, оценки затухания сейсмического сигнала, а также для возможного прогнозирования углеводородов по особенностям частотного состава [1].
Магистерская работа посвящена применению спектральной инверсии в качестве инструмента динамического анализа сейсмического волнового поля.
Актуальность данной работы связана с использованием новых методов интерпретации сейсмического волнового поля, в частности, обоснование использования спектральной инверсии, как инструмента динамического анализа в сравнении со стандартными методами частотной декомпозиции.
Цель исследования: оценка применимости спектральной инверсии для интерпретации сейсмических данных.
Выполнение поставленной цели предусматривает решение ряда задач, которые связаны с используемой методикой спектральной декомпозиции:
- Изучения разных методов спектральной декомпозиции;
- Оценка возможностей спектральной инверсии на модельных данных;
- Оценка эффективности применения спектральной инверсии на реальных данных.
Решение задач позволит оценить применимость метода спектральной инверсии для интерпретации сейсмических данных.
Алгоритмы вейвлет-преобразования и спектральной инверсии реализованы на языке программирования Python, поэтому его изучение являлось дополнительной задачей.
Научная новизна связана с развитием метода спектральной инверсии для динамического анализа сейсмических данных, а также сравнение его со стандартными подходами к спектральной декомпозиции.
Практическая значимость исследования связана с изучением и апробацией нового подхода к спектральной декомпозиции волнового поля, а также возможности его применения на модельных и реальных сейсмических данных.
Работа выполнена в объеме 56 страниц, в структуре работы выделено несколько этапов, которые последовательно раскрыты в текстовой части выпускной квалификационной работы.
Работа выполнялась с использованием материалов, предоставленных ООО «Газпромнефть-НТЦ», где автор проходил производственную практику и стажировку.
На основании имеющейся научной литературы рассмотрены основные методы спектральной декомпозиции волнового поля. В работе изучены теоретические основы методов, их преимущества и недостатки. Современные методы частотного анализа насчитывают несколько подходов, которые разделены на три класса. Первым классом являются алгоритмы связанные с преобразованием Фурье - непосредственно преобразование Фурье и его оконный аналог. Второй класс методов связан с вейвлет - анализом - этот метод носит название вейвлет-преобразование. Третий класс связан с вейвлет-анализом, однако отличается реализацией - этот класс называется спектральная инверсия.
Вторым этапом является создание трехмерной модели выклинивающегося пласта переменной акустической жесткости, с помощью математического моделирования на языке программирования Python. Модельное волновое поле изучалось при помощи двух методов спектральной декомпозиции (вейвлет-преобразование и спектральная инверсия), что позволит оценить возможности спектральной инверсии на модельных данных.
Также опробованы различные методы визуализации результатов декомпозиции (графики амплитуд для отдельных гармоник, частотные срезы кубов, RGB- визуализация) для установления оптимального подхода к визуализации.
Спектральная инверсия применялась к реальным данным, на одном из месторождений Нефтеюганского района Ханты-Мансийского автономного округа, для оценки эффективности результатов спектральной инверсии на практическом кейсе.
Автор выражает благодарность научному руководителю Сакулиной Тамаре Сергеевне за помощь в написании работы, за профессиональные советы и поддержку во время написания работы. Также автор выражает благодарность ООО «Газпромнефть- НТЦ», и лично Буторину Александру Васильевичу за возможность прохождения производственной практики и стажировки, за предоставленные материалы для написания работы, а также за научную консультацию и помощь при написании работы.
Магистерская работа посвящена применению спектральной инверсии в качестве инструмента динамического анализа сейсмического волнового поля.
Актуальность данной работы связана с использованием новых методов интерпретации сейсмического волнового поля, в частности, обоснование использования спектральной инверсии, как инструмента динамического анализа в сравнении со стандартными методами частотной декомпозиции.
Цель исследования: оценка применимости спектральной инверсии для интерпретации сейсмических данных.
Выполнение поставленной цели предусматривает решение ряда задач, которые связаны с используемой методикой спектральной декомпозиции:
- Изучения разных методов спектральной декомпозиции;
- Оценка возможностей спектральной инверсии на модельных данных;
- Оценка эффективности применения спектральной инверсии на реальных данных.
Решение задач позволит оценить применимость метода спектральной инверсии для интерпретации сейсмических данных.
Алгоритмы вейвлет-преобразования и спектральной инверсии реализованы на языке программирования Python, поэтому его изучение являлось дополнительной задачей.
Научная новизна связана с развитием метода спектральной инверсии для динамического анализа сейсмических данных, а также сравнение его со стандартными подходами к спектральной декомпозиции.
Практическая значимость исследования связана с изучением и апробацией нового подхода к спектральной декомпозиции волнового поля, а также возможности его применения на модельных и реальных сейсмических данных.
Работа выполнена в объеме 56 страниц, в структуре работы выделено несколько этапов, которые последовательно раскрыты в текстовой части выпускной квалификационной работы.
Работа выполнялась с использованием материалов, предоставленных ООО «Газпромнефть-НТЦ», где автор проходил производственную практику и стажировку.
На основании имеющейся научной литературы рассмотрены основные методы спектральной декомпозиции волнового поля. В работе изучены теоретические основы методов, их преимущества и недостатки. Современные методы частотного анализа насчитывают несколько подходов, которые разделены на три класса. Первым классом являются алгоритмы связанные с преобразованием Фурье - непосредственно преобразование Фурье и его оконный аналог. Второй класс методов связан с вейвлет - анализом - этот метод носит название вейвлет-преобразование. Третий класс связан с вейвлет-анализом, однако отличается реализацией - этот класс называется спектральная инверсия.
Вторым этапом является создание трехмерной модели выклинивающегося пласта переменной акустической жесткости, с помощью математического моделирования на языке программирования Python. Модельное волновое поле изучалось при помощи двух методов спектральной декомпозиции (вейвлет-преобразование и спектральная инверсия), что позволит оценить возможности спектральной инверсии на модельных данных.
Также опробованы различные методы визуализации результатов декомпозиции (графики амплитуд для отдельных гармоник, частотные срезы кубов, RGB- визуализация) для установления оптимального подхода к визуализации.
Спектральная инверсия применялась к реальным данным, на одном из месторождений Нефтеюганского района Ханты-Мансийского автономного округа, для оценки эффективности результатов спектральной инверсии на практическом кейсе.
Автор выражает благодарность научному руководителю Сакулиной Тамаре Сергеевне за помощь в написании работы, за профессиональные советы и поддержку во время написания работы. Также автор выражает благодарность ООО «Газпромнефть- НТЦ», и лично Буторину Александру Васильевичу за возможность прохождения производственной практики и стажировки, за предоставленные материалы для написания работы, а также за научную консультацию и помощь при написании работы.
В рамках исследования были рассмотрены теоретические основы методов спектральной декомпозиции: преобразование Фурье, оконное преобразование Фурье, вейвлет-преобразование, а также спектральная инверсия.
• Преобразование Фурье имеет ряд ограничений, основным из них является отсутствие возможности локализации спектра сигнала по времени.
• Оконное преобразование позволяет отчасти избавиться от этих ограничений, однако на результат преобразования влияет размер выбранного окна.
• Вейвлет-преобразование лишено всех этих ограничений, оно позволяет с достаточной точностью локализовать спектр сигнала по времени.
• Спектральная инверсия как разновидность вейвлет - анализа позволяет за счет использования библиотеки вейвлетов наиболее точно локализовать спектр сигнала.
Выполнено тестирование алгоритма спектральной инверсии на модельных данных в виде куба синтетического волнового поля.
Получены следующие основные выводы:
• Графики амплитуд, построенные на основе спектральной инверсии, позволяют однозначно локализовать аномалии волнового поля, связанные с интерференцией отраженных волн при уменьшении мощности выклинивающегося пласта.
• Визуализация методом RGB-смешивания результатов спектральной инверсии не является информативной с точки зрения цветовой дифференциации выклинивающегося пласта.
• Результаты спектральной инверсии обеспечивают высокую степень подобия между коэффициентами отражения, восстановленными по сейсмической трассе с применением алгоритма спектральной инверсии, и исходными коэффициентами, заданными для модели, что делает метод спектральной инверсии информативным для определения этого коэффициента.
• Спектральная инверсия позволяет определить границы рефлекторов в области минимальной временной мощности, а также получить новую информацию для сейсмогеологического моделирования.
Выполнено тестирование алгоритма спектральной инверсии на реальных сейсмических данных на месторождении в Ханты-Мансийском автономном округе). Получены следующие основные выводы:
• При амплитудно-частотном анализе данных спектральная инверсия показала, в целом, идентичный результат в сравнении с вейвлет- преобразованием.
• Применение RGB визуализации результатов спектральной инверсии является не эффективным, в виду худшей цветовой дифференциации в сравнении с вейвлет-преобразованием, которое при данном методе визуализации позволяет выделить конусы выноса.
• Полученные при спектральной инверсии коэффициенты отражения позволяют детальнее картировать палеоканалы, которые составляют конусы выноса в толще продуктивного интервала (ачимовские отложения Черкашинской свиты). Использование этой характеристики позволяет существенно повысить возможность определения геометрии выклинивающихся пластов, палеорусел, каналов и других объектов, выделение которых при стандартных подходах спектральной декомпозиции является затруднительным.
• Преобразование Фурье имеет ряд ограничений, основным из них является отсутствие возможности локализации спектра сигнала по времени.
• Оконное преобразование позволяет отчасти избавиться от этих ограничений, однако на результат преобразования влияет размер выбранного окна.
• Вейвлет-преобразование лишено всех этих ограничений, оно позволяет с достаточной точностью локализовать спектр сигнала по времени.
• Спектральная инверсия как разновидность вейвлет - анализа позволяет за счет использования библиотеки вейвлетов наиболее точно локализовать спектр сигнала.
Выполнено тестирование алгоритма спектральной инверсии на модельных данных в виде куба синтетического волнового поля.
Получены следующие основные выводы:
• Графики амплитуд, построенные на основе спектральной инверсии, позволяют однозначно локализовать аномалии волнового поля, связанные с интерференцией отраженных волн при уменьшении мощности выклинивающегося пласта.
• Визуализация методом RGB-смешивания результатов спектральной инверсии не является информативной с точки зрения цветовой дифференциации выклинивающегося пласта.
• Результаты спектральной инверсии обеспечивают высокую степень подобия между коэффициентами отражения, восстановленными по сейсмической трассе с применением алгоритма спектральной инверсии, и исходными коэффициентами, заданными для модели, что делает метод спектральной инверсии информативным для определения этого коэффициента.
• Спектральная инверсия позволяет определить границы рефлекторов в области минимальной временной мощности, а также получить новую информацию для сейсмогеологического моделирования.
Выполнено тестирование алгоритма спектральной инверсии на реальных сейсмических данных на месторождении в Ханты-Мансийском автономном округе). Получены следующие основные выводы:
• При амплитудно-частотном анализе данных спектральная инверсия показала, в целом, идентичный результат в сравнении с вейвлет- преобразованием.
• Применение RGB визуализации результатов спектральной инверсии является не эффективным, в виду худшей цветовой дифференциации в сравнении с вейвлет-преобразованием, которое при данном методе визуализации позволяет выделить конусы выноса.
• Полученные при спектральной инверсии коэффициенты отражения позволяют детальнее картировать палеоканалы, которые составляют конусы выноса в толще продуктивного интервала (ачимовские отложения Черкашинской свиты). Использование этой характеристики позволяет существенно повысить возможность определения геометрии выклинивающихся пластов, палеорусел, каналов и других объектов, выделение которых при стандартных подходах спектральной декомпозиции является затруднительным.
Подобные работы
- Использование параметра затухания спектра волнового поля для геологической интерпретации
Магистерская диссертация, геология и минералогия. Язык работы: Русский. Цена: 4935 р. Год сдачи: 2023 - Использование параметра затухания спектра волнового поля для геологической интерпретации
Дипломные работы, ВКР, геология и минералогия. Язык работы: Русский. Цена: 4700 р. Год сдачи: 2023 - ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОЙ АНАЛИЗ МИКРОСЕЙСМИЧЕСКОЙ ЭМИССИИ В ПРОЦЕССЕ ПРОВЕДЕНИЯ МНОГОСТАДИЙНОГО ГИДРОРАЗРЫВА ПЛАСТА
Магистерская диссертация, геология и минералогия. Язык работы: Русский. Цена: 4990 р. Год сдачи: 2017