12.3. Досуммарная миграция для Ребинирования

В структурно-сложной среде в особенности, возможно, было бы намного лучше сделать миграцию до суммирования на наборе данных. Данные будут пробинированы сразу же после того, как будет применена миграция, и надеемся, смогут лучше расположить отражатель в пространстве. К сожалению, 2-3 итерации досуммарной миграции чрезвычайно дорогие; надеемся, что эти расходы окупаются дополнительной точностью, предоставляемой этим процессом.

На рисунке 12.3 показана разница суммирования между постсуммарной и досуммарной миграциями. Допустим, мы хотим переместить энергию в пределах Зоны Френеля, как показано в этих диаграммах.

В постсуммарной миграции (рис. 12.3а) средние точки, которые по идее должны быть распределены вокруг бина, сначала суммируются для центральных средних точек. Затем, средние точки, которые попали Зону Френеля мигрируются. В досуммарной миграции (Рис.12.3b) все средние точки, попадающие в Зону Френеля мигрируются до суммирования.

Расход энергии миграции постсуммирования по отношению к досуммированию, безусловно, разный.

^{a b}

Рис. 12.3. Досуммарная миграция (a) и Постсуммарная миграция (b)

12.4. Досуммарная глубинная миграция

Досуммарная глубинная миграция представляет собой успешное решение проблемы сейсмического изображения. Опыт работ с этим оборудованием показывает, что качество глубинного изображения очень чувствительно к точности скоростной модели (Canning and Gardner, 1993). Их двухходовая схема содержит в себе время миграции в перпендикулярном приемникам направлении, которое не зависит от скорости с последующей досуммарной глубинной миграцией в параллельном приемникам направлении.

12.5. 4D Сейсмика

С набором данных по 4D открываются многочисленные возможности для улучшения данных. Можно не только оценить передвижение жидкостей в коллекторе, но эти наборы данных также позволяют комбинировать данные. Hethammer и Lokkebo (1997) на наборе данных с Северного моря продемонстрировали, что изучение различия куба может послужить хорошим критерием относительной амплитуды сигнала, тогда как одновременное увеличение карт падений пластов могут устранить области шума съемки тем самым четко выявляя недостатки. При использовании больших абсолютных амплитуд двух съемок, были получены наилучшие наборы данных для подробной сейсмической интерпретации при одновременном увеличении непрерывности (последовательности) реальных изображений (отражений) и уменьшении ровного когерентного шума. Даже прямое суммирование амплитуд оказалось лучшим, чем любой отдельный набор данных, однако, формула «Если |А| >|B|, то А, все еще B» выдавали более точное изображение. В этом примере из Gullfaks Field параметры обработки выбирались одинаковые; различные направления обработки могут очень хорошо снизить усовершенствования, реализованные другим способом. Этого можно избежать путем «причесывания» досуммарных данных, а затем обрабатывая супер-накопления.

C. Lewis из компании Exxon пыталась смоделировать возможность использования свойств (атрибутов), выявленных с помощью различных 3D съемок, проведенных на одной и той же территории (Lewis, 1997). В своей работе она указывает, что две или более съемки должны быть сравнены со старой 3D съемкой с тем, чтобы сократить ложные изображения. Однако, благодаря альтернативе вычитания атрибутивных карт, измеряющих амплитуду или частоту от временного интервала съемок, такая необходимость отпадает. Разница атрибутов может облегчить анализ контроля съемок. Предлагается перспективное моделирование для выбора атрибутов, которые лучше всего охарактеризуют коллекторы и перемещенные (вытесненные) жидкости (предполагая, что такие изменения могут быть обнаружены сейсмически).

Краткосрочные Курсы Инструкторов, 1998 год, (под руководством Яна Джека, BP), названные «Временная сейсмика в Reservoir Management», можно приобрести в SEG. Это отличный краткий документ о современных технологиях с большим количеством исторических данных.

Хороший итоговый отчет и классификация сейсмических атрибутов были опубликованы недавно (Chen and Sidney, 1997) с подробным описанием свойств, основанных на фактах и объеме. Примером свойств, основанных на фактах, может служить мгновенная частота или сила отражения, в то время как атрибутом, основанным на объеме, может быть корреляция куба, представляющая собой степень неоднородности структуры.