2.6.2.1 Динамический анализ

Динамический анализ, или получение энергетических характеристик отраженных волн является основным методом сейсмостратиграфических исследований. Он позволяет определить те или иные модификации энергии (амплитуды) отраженной волны определенного ОГ на изучаемой территории. Энергия (амплитуда) ОВ в первую очередь определяется значениями коэффициента отражения на изучаемой (картируемой) границе. Поэтому энергетические параметры (чаще всего это амплитуда ОВ) связаны с литологией изучаемых пород, характером насыщения пород – коллекторов. Могут картироваться значения отрицательных и положительных амплитуд, полных амплитуд в различных по величине временных окнах (от первых мс). Различные динамические параметры по-разному отражают важные особенности строения осадочных толщ, поэтому обычно выполняют несколько вариантов динамического анализа (амплитуды того или иного знака, амплитуды в разных окнах, среднеквадратичные амплитуды и т.п.)

Значения амплитуд позволяют определять границы распространения пластов или залежей. Обычно в песчаниках акустические жесткости более высокие, чем в глинах, поэтому уменьшение амплитуд ОВ в отдельной части площади при картировании песчаного пласта может свидетельствовать о его выклинивании. Существует понятие резонансной (настроечной, камертонной) толщины пласта. Амплитуда отражений от кровли и подошвы пласта достигает максимума при 1/4 длины волны (камертонная или настроечная мощность). Для пластов меньшей мощности амплитуда уменьшается, и отражения более не совпадают с кровлей и подошвой резервуара (рис. 2.27). При увеличении толщины более резонансной появляется дополнительное отражение.

Рис. 2.27 Амплитуда отражений от кровли и подошвы пласта достигает максимума при 1/4 длины волны (камертонная, настроечная или резонансная мощность). Для пластов меньшей мощности амплитуда уменьшается, и отражения более не совпадают с кровлей и подошвой резервуара. При увеличении толщины более резонансной появляется дополнительное отражение (Харт, 2000 г.)

При наличии в пористой породе газа или газированной (с высоким газовым фактором) нефти происходит резкое снижение акустической жесткости за счет уменьшения плотности породы и снижения скорости продольных волн в газе. Поэтому газонасыщенные породы имеют аномально низкую акустическую жесткость, а в объеме залежи формируется динамическая аномалия «типа залежь». В зависимости от акустических свойств вмещающих пород этом может быть аномалия типа «яркое пятно» (когда жесткость залежи меньше, чем у вмещающих пород), реже – «тусклое пятно» (когда наличие залежи снижает акустическую жесткость резервуара и она совпадает с акустической жесткостью вмещающих пород), «плоское пятно» (отражение от ГВК).

На рис. 2.28 показана амплитудная аномалия «типа залежь» - АТЗ «яркое пятно», связанная с газоконденсатной залежью в пласте ПК₁₈ Юбилейного месторождения.

Широко применяемой разновидностью динамического анализа является сейсмическая амплитудная инверсия. Это методика преобразования сейсмических трасс в детальные изменения скоростей (или акустических жесткостей), подобные кривым, получаемым при акустическом каротаже.

Результаты этих преобразований получили название псевдоакустических кривых (ПАК). В последнее время результаты применения для решения геологических задач часто называют сейсмической инверсией или детерминистической инверсией. Процесс проведения ПАК предполагает преобразование каждой сейсмической трассы временного разреза (куба трасс) в кривую распределения скоростей V_ПАК (T₀) или g_K (T₀) акустических

Рис. 2.28 Амплитудная аномалия (АТЗ) «яркое пятно» на временном сейсмическом разрезе (кровля пласта подчеркнута зеленой линией корреляции) – сверху, и на карте абсолютных амплитуд (внизу)

жесткостей (gK = V_Kσ_K). Для этого по скважинным данным, имеющимся на площади, оценивают после специальной обработки трасс зависимость амплитуд отраженных волн от коэффициентов отражения. По этой зависимости рассчитывают акустические жесткости или V_ПАК отдельных пластов.

В результате процедуры расчета мы переходим от волновых полей (трасс) к оценкам параметров среды: оценке коэффициентов отражения или акустических жесткостей (скоростей). После проведения ПАК геофизик видит уже не волновое поле временного разреза, а некую модель параметров среды, увязанную с параметрами ГИС. В последние годы успешно применяются для изучения свойств коллекторов программные комплексы, в рамках которых для определения акустического импеданса (акустической жесткости) подбирается тонкослоистая модель среды и затем проводится стохастическая (вероятностная) сейсмическая инверсия, что позволяет определить модель среды, сравнимую по детальности с данными каротажа.

Априорной информацией здесь является тонкослоистая модель среды по скважинным данным, которая переводятся во временной масштаб, усредняются до шага дискретизации (толщина слоя равна 2 мс).

Из всех возможных вариантов моделей, программой автоматически выбираются те, которые увеличивают подобие рассчитанной по модели синтетической и реальной трассами. Таким образом, определяется модель, соответствующая реальной сейсмической трассе свободной от кратных волн. Затем проводится экстраполяция эталонной скважинной модели акустического импеданса по профилю ОГТ. Так создается возможность детального уточнения локальных составляющих модели, в образовании которых важная роль отводится тонким пластам. Результатом обработки являются тонкослоистые разрезы и кубы акустических импедансов с высоким разрешением по вертикали и по латерали.

ПАК-преобразования или детерминистическая инверсия редко дает реальный прирост геологической информативности сейсмических данных МОГТ в условиях Западной Сибири. Не известны и удачные примеры практического использования сложной стохастической инверсии.

Разновидностью динамического анализа является AVO-анализ (amplitude versus offset – зависимость амплитуды от удаления). В процессе AVO-анализа в пределах сейсмограмм ОГТ проводится оценка степени изменения амплитуд отраженного сигнала с увеличением расстояние ПВ-ПП (с увеличением угла падения луча на отражающую границу). С физической точки зрения аномальные эффекты вариаций амплитуд возникают в зонах изменения физических свойств пород (например, их газонасыщения). Как следствие, изменяются и параметры сейсмических колебаний: формы колебаний и скоростей продольных и поперечных волн (VP, VS), и различные их трансформанты (AVO-атрибуты). Эти эффекты часто используются для обнаружения газовых залежей, зон трещиноватости пород и коррекции амплитуд отраженных волн за нормальное падение. Нахождение корреляционных связей между AVO-атрибутами и скважинными данными позволяет разделить отложения продуктивных пластов по литологии, пористости, проницаемости, нефте-или водонасыщению. Говоря проще, на больших удалениях пункта приема (ПП) от пункта взрыва (ПВ) на сейсмограммах может фиксироваться не только продольная, но и поперечная отраженная волна. В газонасыщенной среде скорости распространения продольных волн снижаются, а поперечных – нет. Поэтому сравнивая параметры волн на больших (где есть поперечные волны) и малых (где нет поперечных волн) удалениях, рассчитывают AVO-атрибуты, например, псевдокоэффициент Пуассона – V_П/V_S, флюид-фактор и др. К сожалению, метод имеет серьезные ограничения, и в Западной Сибири эффекта по сравнению с обычным динамическим анализом не дает, хотя для получения данных, пригодных для AVO анализа требуется специальная, длительная и дорогостоящая обработка полевых сейсмических материалов.

Геостатистический и кластерный анализ. Сейсмофациальное районирование. «Прямыми» параметрами, характеризующими продуктивные объекты и определяющиеся в скважинах (по керну или данным ГИС), являются пористость, нефтенасыщенность и др. Косвенными являются числовые значения сейсмических атрибутов (скоростей ПАК, амплитуд, частот и т.п.), которые характеризуют волны, отраженные от глубинных границ. Одной из основных задач динамической интерпретации и является нахождение связей между прямыми и косвенными параметрами в точках скважин (например, нахождение связей между скоростью ПАК и пористостью пород-коллекторов) и распространение этих связей на все сейсмические трассы в межскважинном пространстве на изучаемом объекте. Такой общий процесс преобразования сейсмических трасс или любых атрибутов записей в параметры среды получил название инверсии сейсмических данных.

Поэтому существуют два подхода к извлечению из волнового поля данных о петрофизических свойствах отдельного пласта. Один подход базируется на построении в точках скважин регрессионных зависимостей (кросс-плотов) между прямыми – скважинными L(x_i, y_i) и косвенными – сейсмическими D(x_i, y_i) параметрами, что позволяет на основе статистического анализа прогнозировать значения прямых свойств по сейсмическим данным в межскважинном пространстве.

Другой подход основан на методике распознавания образов и кластерном анализе. Простейшим примером может служить, например, анализ участков сейсмических трасс (кластеров), взятых вблизи ряда скважин, характеризующихся, например, различной мощностью песчаников в разрезе продуктивного горизонта. Считается, что изменение формы колебаний каждого кластера в наибольшей степени отражает влияние исследуемого свойства пласта (мощности песчаника).

В дальнейшем производится сравнение каждой трассы куба данных с кластерами. Каждой реальной трассе присваивается номер (цвет) того кластера, к которому данная трасса наиболее близка по «критерию идентичности». Окончательный результат кластерного анализа представляет собой цветную карту и набор кластеров (рис. 2.29), которые совместно описывают распределение форм сигналов (типов разреза) по всей площади в заданном интервале.

Таким образом, используя кластерный анализ или анализ любых сейсмических атрибутов, можно проводить на их основе литолого-фациальное (сейсмофациальное) районирование территорий по тому или иному признаку. Для этого могут использоваться не только карты различных атрибутов или кластеров, но срезы куба сейсмических трасс и кубов различных сейсмических атрибутов. Метод кластерного анализа, как дополнительный, может давать хорошие результаты при тщательном анализе геолого-геофизической информации, но требует специального программного обеспечения, например, - интерпретационный пакет Stratimagic.

Рис. 2.29 Результаты кластерного анализа

В отдельный кластер выделилось русловое песчаное тело, содержащее нефтяную залежь. Юрские отложения на юге Тюменской области

Мультиатрибутный анализ представляет собой поиск статистических связей между разнообразными сейсмическими атрибутами и геолого-промысловыми параметрами (эффективные нефте- или газонасыщенные толщины, значения коэффициента пористости, проницаемости, нефтенасыщенности и т.п.), которые определены в скважинах, пробуренных на изучаемой сейсморазведкой территории. Это метод интеграции скважинных и сейсморазведочных МОГТ данных.

При оценке подсчётных параметров (при подсчете запасов УВ сырья промышленных категорий) на основе атрибутов сейсмической записи методами многомерной регрессии требуется обязательная проверка статистической значимости коэффициента корреляции, что осуществляется с использованием специальных статистических критериев, например критерия Снедикора-Фишера, которые учитывают количество скважин (N), а также количество атрибутов (M), участвующих в регрессионном уравнении.

Вероятность наличия корреляционной связи для одного атрибута резко снижается с уменьшением количества скважин (особенно при N<20), обычно число атрибутов при множественной регрессии не должно превышать 3-4.

Анализ подтверждаемости (по данным последующего бурения) прогноза эффективных толщин в условиях Западной Сибири показал, что при N>20 и М не более трёх параметров достаточно значение коэффициента корреляции превышающее 0,6.

С уменьшением числа скважин до пяти, требования к коэффициенту корреляции существенно возрастают и этом случае обязательным является использование критерия Снедикора-Фишера (Таблица 2.2). В этой таблице приведены критические значения Снедикора-Фишера (F) для обычно применяемой в геологических исследованиях доверительной вероятности 0,95. Значение F вычисляется по формуле

(1)

Таблица 2.2