Даудина Дарья. (Центр анализа сейсмических данных МГУ)

Транскрипт

1 Даудина Дарья (Центр анализа сейсмических данных МГУ) Анализ чувствительности стохастической инверсии к начальному возмущению априорных моделей на примере исследования шельфового пласта БС10 неокома Западной Сибири

2 Балтийская школа-семинар «Петрофизическое моделирование осадочных пород»* г. Петергоф * сентября, 2012 План презентации Интерпретация сейсмических данных с использованием инверсионных преобразований Объект изучения Строение и условия формирования резервуаров Стратиграфическая привязка и оценка импульса Детерминистическая инверсия CSSI Стохастическая инверсия MCMC Анализ чувствительности стохастических инверсионных алгоритмов Создание синтетической модели Анализ чувствительности Основные выводы

3 Объект изучения Месторождение: расположено в пределах Западно-Сибирского НГБ, входит в состав Среднеобской НГО; по величине извлекаемых запасов относится к категории крупных, а по геологическому строению к сложным; Геологический разрез: сложен мощной толщей осадочных пород мезозойского и кайнозойского возраста; область интереса нижний ярус меловой системы - сопоставляется с cортымской и устьбалыкской свитами; интервал представлен отложениями разнообразного генезиса; Балтийская школа-семинар «Петрофизическое моделирование осадочных пород»* г. Петергоф * сентября, 2012

4 Объект изучения Балтийская школа-семинар «Петрофизическое моделирование осадочных пород»* г. Петергоф * сентября, 2012

5 Балтийская школа-семинар «Петрофизическое моделирование осадочных пород»* г. Петергоф * сентября, 2012 Объект изучения Характеристика коллекторов: ловушки литологически экранированные; породы коллектора песчаники мелкозернистые до мелко-среднезернистых с прослоями алевро-глинистого материала; сильная неоднородность в распределении толщин и коллекторских свойств по вертикали и латерали; Пласт БС10: разделение на хорошие и ухудшенные коллектора; проницаемость К пр - от 40 до 260 мд и от 1 до 5 мд; пористость - от 15 до 25%, среднее значение 20%; коэффициенты остаточного водонасыщения К во = 22-34% и К во = 42-70%; граничные значения: К пр = 1 мд; К п = 15,2 %; К во = 67%;

6 Балтийская школа-семинар «Петрофизическое моделирование осадочных пород»* г. Петергоф * сентября, 2012 Объект изучения По каротажу выделяется три типа разрезов: «русловой» с толщинами до 20 м; маломощные пласты или прослои с различными вариантами интерпретации; «дельтовый» тип разреза; БС10_top «Дельтовый» «Баровый» «Баровый» «Русловой» «Русловой» «Русловой» БС11_top Прибрежная равнина с проявлением устьевого бара дельты

7 Балтийская школа-семинар «Петрофизическое моделирование осадочных пород»* г. Петергоф * сентября, 2012 Стратиграфическая привязка и оценка импульса хорошее качество привязки по всем скважинам (Ккор= ); длина импульса = 120 мс; все импульсы имеют близкие значения ширины и амплитуды главного максимума, положение и амплитуду первых боковых лепестков и близкую к нулевой фазу в полосе частот 0-65 Гц;

8 Балтийская школа-семинар «Петрофизическое моделирование осадочных пород»* г. Петергоф * сентября, 2012 Детерминистическая инверсия CSSI Контроль качества результатов Уточнение корреляции по кубу акустического импеданса Обоснование возможности дальнейшей интерпретации

9 Балтийская школа-семинар «Петрофизическое моделирование осадочных пород»* г. Петергоф * сентября, 2012 Интерпретация результатов CSSI Скв. 4 Скв. 6 Дельтовый тип разреза Русловой тип разреза четкая латеральная зональность в распределении акустического импеданса; обособление «русловой» и «дельтовой» зон;

10 Байесовский подход Общая идеология: построить такую функцию плотности распределения вероятностей, которая отвечает максимальной вероятности наличия коллектора при имеющихся сейсмических и скважинных данных, и включить ее в моделирование методом MCMC MCMC - численное моделирование методом Монте-Карло с использованием цепей Маркова

11 Схема работы MCMC Расчитать синт(параметр*) Оценить p(сейсм синт*) с использованием шума Перемножить p(параметр* геостат,сейсм) Оценить p(параметр* геостат) Случайная реализация параметра* Начать с имеющейся модели параметра Задать параметр* как новое параметр Ничего не делать Лучше? Или Или Сравнить с p(параметр геостат, сейсм) Хуже? С вероятностью p(параметр* геостат, сейсм) p(параметр геостат, сейсм)

12 Балтийская школа-семинар «Петрофизическое моделирование осадочных пород»* г. Петергоф * сентября, импульс Стохастическая инверсия MCMC на реальных данных 2. каркасная модель 3. вертикальная ячейка 0.5 мс 4. отношение сигнал/шум 5. СТАТИСТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ 16 дб

13 Балтийская школа-семинар «Петрофизическое моделирование осадочных пород»* г. Петергоф * сентября, 2012 Статистическая модель MCMC 1. Пропорции литотипов оценка по скважинным данным; оценка по результатам детерминистической инверсии; 2. Вертикальная и горизонтальная вариограммы 3. Математическое описание гистограмм

14 Балтийская школа-семинар «Петрофизическое моделирование осадочных пород»* г. Петергоф * сентября, 2012 Флюидозамещение по Гассману Основные задачи: способ расширения статистической выборки для нефтенасыщенных коллекторов; обоснование возможных перспектив нефтеносности; Моделирование проведено для четырех случаев: для полностью водонасыщенных коллекторов, для коллекторов с флюидозамещением на предельное нефтенасыщение (предельное насыщение оценено по связи Кп-Кво), для полностью водонасыщенных коллекторов с коэффициентом пористости, уменьшенной на 4 абс.% относительно оцененной в этих коллекторах (условный верхний предел АИ), для предельно нефтенасыщенных коллекторов с коэффициентами пористости, увеличенными на 4 абс.% относительно реально оцененной в этих коллекторах, с выполнением процедуры флюидозамещения (условный нижний предел АИ).

15 Флюидозамещение по Гассману Балтийская школа-семинар «Петрофизическое моделирование осадочных пород»* г. Петергоф * сентября, 2012

16 Балтийская школа-семинар «Петрофизическое моделирование осадочных пород»* г. Петергоф * сентября, 2012 QC 1 QC 2 QC 3 Результаты MCMC

17 Балтийская школа-семинар «Петрофизическое моделирование осадочных пород»* г. Петергоф * сентября, 2012 План презентации Интерпретация сейсмических данных с использованием инверсионных преобразований Объект изучения Строение и условия формирования резервуаров Стратиграфическая привязка и оценка импульса Детерминистическая инверсия CSSI Стохастическая инверсия MCMC Анализ чувствительности стохастических инверсионных алгоритмов Создание синтетической модели Анализ чувствительности Основные выводы

18 Балтийская школа-семинар «Петрофизическое моделирование осадочных пород»* г. Петергоф * сентября, 2012 Создание синтетической модели Шаг 1. «геологическая модель» Шаг 2. псевдоскважины Шаг 3. весовые функции интерполяции

19 Синтетическая модель Балтийская школа-семинар «Петрофизическое моделирование осадочных пород»* г. Петергоф * сентября, 2012

20 Анализ чувствительности. Основные параметры Глобальные пропорции литотипов Вертикальная вариограмма Горизонтальная вариограмма Математическое описание гистограмм Отношение сигнал/шум Качество исходных данных Балтийская школа-семинар «Петрофизическое моделирование осадочных пород»* г. Петергоф * сентября, 2012

21 Глобальные пропорции литотипов очень сильное влияние параметра на итоговый результат! Балтийская школа-семинар «Петрофизическое моделирование осадочных пород»* г. Петергоф * сентября, 2012

22 Балтийская школа-семинар «Петрофизическое моделирование осадочных пород»* г. Петергоф * сентября, 2012 Глобальные пропорции литотипов Построение 3х моделей с различной контрастностью акустических свойств с увеличением контрастности чувствительность алгоритма заметно стабилизируется; адекватные результаты практически во всем диапазоне изменения;

23 Глобальные пропорции литотипов Разрезы литотипов по результатам инверсии на трех различных моделях (входные пропорции коллектора = 90%) Балтийская школа-семинар «Петрофизическое моделирование осадочных пород»* г. Петергоф * сентября, 2012

24 Балтийская школа-семинар «Петрофизическое моделирование осадочных пород»* г. Петергоф * сентября, 2012 Вертикальная вариограмма определяющий фактор для толщин моделируемых коллекторов;

25 Горизонтальная вариограмма «мягкое» ограничение на латеральную связность коллекторов; оказывает влияние на выходные пропорции литотипов; Балтийская школа-семинар «Петрофизическое моделирование осадочных пород»* г. Петергоф * сентября, 2012

26 Математическое описание гистограмм правильное описание исходной скважинной информации - очень важный шаг на пути к получению хороших результатов! Карты вероятности встречаемости коллектора Балтийская школа-семинар «Петрофизическое моделирование осадочных пород»* г. Петергоф * сентября, 2012

27 Отношение сигнал/шум Корреляция реального и синтетического волновых полей параметр S/N определяет степень нашего «доверия» к реальным сейсмическим данным; Выходное отношение S/N жесткое ограничение на качество моделируемого волнового поля; повышение параметра S/N не всегда приводит к улучшению качества результата; Балтийская школа-семинар «Петрофизическое моделирование осадочных пород»* г. Петергоф * сентября, 2012

28 Качество исходных данных применение стохастической инверсии позволяет значительно минимизировать влияние шумовой компоненты в исходных данных на решение Балтийская школа-семинар «Петрофизическое моделирование осадочных пород»* г. Петергоф * сентября, 2012

29 Стабильность решения Балтийская школа-семинар «Петрофизическое моделирование осадочных пород»* г. Петергоф * сентября, 2012

30 Анализ чувствительности. Основные выводы Глобальные пропорции литотипов - важнейший параметр стохастической инверсии. Степень влияния определяется контрастностью геологического разреза. Не является в общем случае абсолютной мерой количества моделируемых коллекторов. Вертикальная вариограмма - основной параметр, определяющий эффективные толщины моделируемых коллекторов. Оказывает непосредственное влияние на выходные пропорции литотипов и на степень зашумленности решения. Горизонтальная вариограмма оказывает влияние на латеральную связность моделируемых объектов, но используется в стохастической инверсии в качестве мягкого латерального ограничения при поиске решения. Некорректный выбор типа распределения при математическом описании гистограмм может существенно ухудшать результаты стохастической инверсии. Отношение сигнал/шум накладывает жесткие ограничения на работу алгоритма и оказывает существенное влияние на результат стохастической инверсии. Качество и полнота исходных данных, безусловно, оказывают определяющее влияние на итоговый результат. Однако применение стохастической инверсии позволяет значительно минимизировать влияние шумовой компоненты в исходных данных на решение. Балтийская школа-семинар «Петрофизическое моделирование осадочных пород»* г. Петергоф * сентября, 2012

31 Анализ чувствительности. Основные выводы! Применение стохастической инверсии при наличии качественных сейсмических данных, адекватно отвечающих реальной геологической ситуации в рамках выбранной модели, позволяет давать достоверный и обоснованный прогноз распределения свойств коллекторов не только вблизи точек скважин, но и, что самое главное, во всем межскважинном пространстве. Каждый из основных параметров инверсии в разной степени влияет на итоговый результат, и степень этого влияния может существенно варьироваться от случая к случаю. Получение наилучшего результата обеспечивается подбором оптимального набора входных параметров, влияние каждого из которых на работу инверсионного алгоритма должно аккуратно оцениваться в конкретной геологической ситуации и с учетом полноты и качества всей имеющейся исходной информации. Чувствительность алгоритма к исходному возмущению входных параметров значительно уменьшается при увеличении качества исходных сейсмических и скважинных данных. Применение процедуры моделирования и тестирования параметров инверсии на синтетических данных является эффективным способом анализа чувствительности инверсионного алгоритма к возмущению входных параметров. Балтийская школа-семинар «Петрофизическое моделирование осадочных пород»* г. Петергоф * сентября, 2012

32 Спасибо за внимание!