Подбор оптимальных параметров расчета толщины маломощных пластов при помощи классификации по форме сейсмотрассы
Аннотация
Введение: определение мощности нефтегазоносных пластов важно для точной оценки запасов нефти и газа, особенно в условиях малых толщин пластов. Для расчета межскважинном пространстве применяют трёхмерную сейсморазведку, однако её разрешающая способность ограничена четвертью длины волны (порядка 12–20 м).
Методика: в данной работе рассмотрены критерии подбора параметров для расчета толщины маломощного пласта при помощи классификации по форме сигнала. Анализировалось влияние на точность расчетов следующих параметров: длина временного интервала анализа, положение интервала анализа относительно отражения от кровли анализируемого интервала, количество классов и связанный с ним шаг глубины по каждому из классов. Оценка качества результатов проводилась расчетом среднеквадратической ошибки между расчетной мощностью пласта и толщиной пласта по скважинам.
Результаты и обсуждение: в результате расчетов были подобраны оптимальные параметры расчета толщины маломощного пласта по классификации по форме сигнала: длина интервала равна 20 мс, что соответствует периоду колебания рассматриваемого сигнала, расположение интервала симметрично относительно отражения от кровли исследуемого интервала, шаг класса по глубине 2 м (25 классов на 50 метровый интервал).
Выводы: применение классификации по форме сейсмического сигнала можно использовать для расчета толщины маломощных пластов за пределами разрешающей способности сейсморазведки.
Скачивания
Литература
2. Boganik G. N., Gurvich I. I. Sejsmorazvedka [Seismic explora-tion]. Tver`, AIS publ., 2006, p. 744 (In Russ.)
3. Neidell N. S., Poggiagliolmi E. Stratigraphic modeling and interpretation – Geophysical principles and techniques: Section 3. Stratigraphic models from seismic data. Seismic stratigraphy appli-cations to hydrocarbon exploration, 1977, vol. 26. pp. 389–416.
4. Karpenko I. V., Tyapkin Y. K. Sposob povy`sheniya razreshen-nosti sejsmicheskoj zapisi pri linejnoj zavisimosti fazovogo spektra e`lementarnogo signala ot chastity [A method for increasing the resolution of seismic recording with a linear dependence of the phase spectrum of an elementary signal on frequency]. Doklady Akademii Nauk USSR ‒Proceedings of the Academy of Sciences of USSR, 1981, vol. 6, pp. 20‒23 (In Russ.)
5. Zahraa A, Ghosh D. Seismic Waveform Classification of Reser-voir Properties Using Geological Facies Through Neural Network. ICIPEG, 2016, 2017, pp. 525‒535.
6. Ovechkina V.Y. Ol`neva T.V. Sejsmogeologicheskij prognoz rasprostraneniya kollektora dlya resheniya zadach monitoringa e`kspluatacionnogo bureniya [Geo-seismic reservoir prediction while drilling exploration wells]. Neftyanoe xozyajstvo ‒ Oil Industry, 2012, vol 6, pp. 19–21 (In Russ)
7. Lodwick B., Grant-Woolley L. Waveform classification as a pseu¬do for reservoir thickness. Adelaide: ASEG-PESA-AIG, 2016, pp 1‒4.
8. Guoqiang X., Bilal U.X. Seismic facies analysis: Past, present and future // Earth-Science Reviews, 2022, vol. 224, p. 103876.











