nznistuНауки о Земле и недропользованиеEarth sciences and subsoil use2686-99932686-7931Federal State Budget Educational Institution of Higher Education "Irkutsk National Research Technical University"10.21285/2686-9993-2022-45-4-324-344nznistu-248Research ArticleГеология, поиски и разведка месторождений полезных ископаемыхGeology, Prospecting and Exploration of Mineral DepositsИспользование сейсмической частоты высокого разрешения и фазовых атрибутов как приемов анализаApplications of high-resolution seismic frequency and phase attribute analysis techniquesЦзянЖэньциJiangRenqi

Цзян Жэньци – доктор философии, академик

Пекин;

Хьюстон

Renqi Jiang – Ph.D, Academician

Beijing;

Houston

renqi.jiang@carrieenergy.comКастаньяДжон П.CastagnaJohn P.

Джон П. Кастанья – доктор философии, советник по курсам по геофизике для студентов-выпускников,профессор кафедры геофизики факультета прикладной сейсмологии финансируемого Благотворительным фондом им. Маргарет С. и Роберта Э. Шериф

Хьюстон

John P. Castagna – Ph.D, GeoPhysics Graduate Advisor,Professor of Geophysics, Margaret S. and Robert E. Sheriff Endowed Faculty Chair in Applied Seismology

Houston

УЦзяньWuJian

Цзянь У – доктор геологических наук, старший геолог

Петрочайна

Jian Wu – Dr. Petroleum Geology, Senior Geologist

Beijing

Компания «Биджинг Кари Ориентал Петролеум Технолоджи»; Компания «Люмина Технолоджиз»КитайBeijing Carrie Oriental Petroleum Technology Company; Lumina TechnologiesChinaХьюстонский университетСоединённые Штаты АмерикиUniversity of HoustonUnited StatesНаучно-исследовательский институт разведки и добычи углеводородовКитайThe Research Institute of Petroleum Exploration and DevelopmentChina202208012023454324344Copyright © Цзян Ж., Кастанья Д.П., У Ц., 20232023Цзян Ж., Кастанья Д.П., У Ц.Jiang R., Castagna J.P., Wu J.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.nznj.ru/jour/article/view/248

Сейсмические исследования для разведки и разработки месторождений нефти и газа ограничены разрешающей способностью сейсмических данных. В данном случае ключевым фактором успешной разведки и разработки месторождений может стать повышение точности количественной интерпретации сейсмических данных в маломощных пластах, позволяющее выявить эффективные резервуары и обозначить благоприятные участки. Исторически сложилось так, что предел сейсмического разрешения обычно считается равным примерно 1/4 длины волны доминирующей частоты данных в интересующем пласте. С помощью ограниченной инверсии сейсмической отражательной способности можно распознать более тонкие слои, чем этот предполагаемый предел, что привело к разработке ряда методов и приемов высокоразрешающей количественной интерпретации. Предметные исследования карбонатных, обломочных и нетрадиционных залежей показывают, что применение методов количественной интерпретации, таких как сейсмический высокоразрешающий частотный анализ и анализ фазовых атрибутов, позволяет распознать и разрешить количественную оценку свойств горных пород и флюидов в таких сейсмически тонких слоях. Восстановление диапазона частот с использованием технологии высокоразрешающей обработки сейсмических данных может значительно улучшить способность распознавания таких геологических деталей, как тонкие слои, разломы и карстовые пещеры. Технология многомасштабного обнаружения разломов может эффективно выявлять мелкие разломы наряду с более легко распознаваемыми крупномасштабными разрывами. Технология высокоразрешающего спектрального разложения и фазового разложения, основанная на традиционной информации о сейсмической амплитуде, расширяет сейсмический атрибутный анализ до размера частоты и фазы, чем расширяет содержание интерпретируемой геологической информации о сейсмических данных, включая геологические характеристики и потенциал углеводородов, и тем самым повышает надежность сейсмической интерпретации. Эти технологии, основанные на методах количественной интерпретации с высоким разрешением, позволяют более эффективно и точно обнаруживать продуктивные коллекторы.

Seismic prospecting for oil and gas exploration and development is limited by seismic data resolution. Improving the accuracy of quantitative interpretation of seismic data in thin layers, thereby identifying effective reservoirs and delineating favorable areas, can be a key factor for successful exploration and development. Historically, the limit of seismic resolution is usually assumed to be about 1/4 wavelength of the dominant frequency of the data in the formation of interest. Constrained seismic reflectivity inversion can resolve thinner layers than this assumed limit. This leads to a series of highresolution quantitative interpretation methods and techniques have been developed. Case studies in carbonates, clastic, and unconventional reservoirs indicate that the application of quantitative interpretation techniques such as high-resolution seismic frequency and phase attribute analysis can resolve and allow/or allow quantitative estimation of rock and fluid properties in such seismically thin layers. Band recovery using high resolution seismic processing technology can greatly improve the ability to recognize geological details such as thin layers, faults, and karst caves. Multiscale fault detection technology can effectively detect small-scale faults in addition to more readily recognized large-scale faults. Based on traditional seismic amplitude information, high-resolution spectral decomposition and phase decomposition technology expands seismic attribute analysis to the frequency and phase dimensions, boosting the interpretable geological information content of the seismic data including subsurface geological characteristics and hydrocarbon potential and thereby improving the reliability of seismic interpretation. These technologies, based on high-resolution quantitative interpretation techniques, make the identification of effective reservoirs more efficient and accurate.

высокоразрешающее сейсмическое спектральное разложениефазовое разложениевосстанавливающее диапазон частот усиление высокого разрешениямногомасштабное обнаружение разломовhigh-resolution seismic spectral decompositionphase decompositionband recovery high resolution enhancementmulti-scale fault detectionРедколлегия благодарит редакцию журнала Earth Science Frontiers за предоставление материала в рамках соглашения между редакциями Иркутского национального исследовательского технического университета (г. Иркутск, Россия) и Китайского университета геологических наук (г. Пекин, Китай) об обмене научными статьями открытого доступа.The editorial board thanks the editors of the Earth Science Frontiers journal for providing the material under the agreement between the editors of the Irkutsk National Research Technical University (Irkutsk, Russia) and the China University of GeoSciences (Beijing, China) on the exchange of open access scientific articles.ReferencesDu S. T. Seismic attribute analysis. Petroleum Geophysics. 2004;2(4):12-16.Du S. T. Seismic attribute analysis. Petroleum Geophysics. 2004;2(4):12-16.Lu G. H., Yu C. Q, Dong N. The application of poststack seismic attribute analysis in the oil-gas exploration and development. Progress in Geophysics. 2006;21(1):161-166.Lu G. H., Yu C. Q, Dong N. The application of poststack seismic attribute analysis in the oil-gas exploration and development. Progress in Geophysics. 2006;21(1):161-166.Castagna J. P. Recent advances in seismic lithologic analysis. Geophysics. 2001;66(1):42-46. https://doi.org/10.1190/1.1444918.Castagna J. P. Recent advances in seismic lithologic analysis. Geophysics. 2001;66(1):42-46. https://doi.org/10.1190/1.1444918.Puryear C. I., Castagna J. P. Layer-thickness determination and stratigraphic interpretation using spectral inversion: theory and application. Geophysics. 2008;73(2): 37-48. https://doi.org/10.1190/1.2838274.Puryear C. I., Castagna J. P. Layer-thickness determination and stratigraphic interpretation using spectral inversion: theory and application. Geophysics. 2008;73(2): 37-48. https://doi.org/10.1190/1.2838274.Liang C., Castagna J. P., Torres R. Z. Tutorial: spectral bandwidth extension – invention versus harmonic extrapolation. Geophysics. 2017;82(4):1JA-Z33. https://doi.org/10.1190/geo2015-0572.1.Liang C., Castagna J. P., Torres R. Z. Tutorial: spectral bandwidth extension – invention versus harmonic extrapolation. Geophysics. 2017;82(4):1JA-Z33. https://doi.org/10.1190/geo2015-0572.1.Castagna J. P., Sun J., Siegfried R. W. Instantaneous spectral analysis: detection of low frequency shadows associated with hydrocarbons. The Leading Edge. 2003; 22(2):120-127. https://doi.org/10.1190/1.1559038.Castagna J. P., Sun J., Siegfried R. W. Instantaneous spectral analysis: detection of low frequency shadows associated with hydrocarbons. The Leading Edge. 2003; 22(2):120-127. https://doi.org/10.1190/1.1559038.Zhang R., Castagna J. P. Seismic sparse-layer reflectivity inversion using basis pursuit decomposition. Geophysics. 2011;76(6):147-158. https://doi.org/10.1190/geo2011-0103.1.Zhang R., Castagna J. P. Seismic sparse-layer reflectivity inversion using basis pursuit decomposition. Geophysics. 2011;76(6):147-158. https://doi.org/10.1190/geo2011-0103.1.Castagna J. P. Comparison of spectral decomposition methods. First Break. 2006;24(3):75-79. https://doi.org/10.3997/1365-2397.24.1093.26885.Castagna J. P. Comparison of spectral decomposition methods. First Break. 2006;24(3):75-79. https://doi.org/10.3997/1365-2397.24.1093.26885.Castagna J. P., Oyem A., Portniaguine O., Aikulola U. Phase decomposition. Interpretation. 2016;4(3):SN1. https://doi.org/10.1190/INT-2015-0150.1.Castagna J. P., Oyem A., Portniaguine O., Aikulola U. Phase decomposition. Interpretation. 2016;4(3):SN1. https://doi.org/10.1190/INT-2015-0150.1.Widess M. B. How thin is a thin bed. Geophysics. 1973;38(6):1176-1180. https://doi.org/10.1190/1.1440403.Widess M. B. How thin is a thin bed. Geophysics. 1973;38(6):1176-1180. https://doi.org/10.1190/1.1440403.Chopra S., Castagna J. P., Portniaguine O. Seismic resolution and thin-bed reflectivity inversion. CSEG Recorder. 2006;11(2):19-25.Chopra S., Castagna J. P., Portniaguine O. Seismic resolution and thin-bed reflectivity inversion. CSEG Recorder. 2006;11(2):19-25.Mora D., Castagna J. P., Meza R., Chen S., Jiang R. Case study: seismic resolution and reservoir characterization of thin sands using multiattribute analysis and bandwidth extension in the Daqing field, China. Interpretation. 2020;8(1):1F-T215. https://doi.org/10.1190/INT-2019-0017.1.Mora D., Castagna J. P., Meza R., Chen S., Jiang R. Case study: seismic resolution and reservoir characterization of thin sands using multiattribute analysis and bandwidth extension in the Daqing field, China. Interpretation. 2020;8(1):1F-T215. https://doi.org/10.1190/INT-2019-0017.1.Duan Y. X., Cao J., Sun Q. F. Application of autoadaptive dip-steering technique to fault recognition. Lithologic Reservoirs. 2017;29(4):101-107. https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-8926.2017.04.012.Duan Y. X., Cao J., Sun Q. F. Application of autoadaptive dip-steering technique to fault recognition. Lithologic Reservoirs. 2017;29(4):101-107. https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-8926.2017.04.012.Tian T., Xia T. X., Yan T., et al. Application of formation dip in the fine description of fault: take A oilfield in Bohai bay basin as an example. Progress in Geophysics. 2017;32(5):2236-2240.Tian T., Xia T. X., Yan T., et al. Application of formation dip in the fine description of fault: take A oilfield in Bohai bay basin as an example. Progress in Geophysics. 2017;32(5):2236-2240.Xu D. K., Wang Y. Y., Zheng J. F. Dip steering coherent-enhancing filtering and its application on seismic data of complex fault-block. Progress in Geophysics. 2016;31(3):1224-1228. https://doi.org/10.6038/pg20160340.Xu D. K., Wang Y. Y., Zheng J. F. Dip steering coherent-enhancing filtering and its application on seismic data of complex fault-block. Progress in Geophysics. 2016;31(3):1224-1228. https://doi.org/10.6038/pg20160340.Yin C., Du X. D., Zhao R. M., et al. Dip steered structure oriented filter and its application. Progress in Geophysics. 2014;29(6):2818-2822.Yin C., Du X. D., Zhao R. M., et al. Dip steered structure oriented filter and its application. Progress in Geophysics. 2014;29(6):2818-2822.Yin X. Y., Gao J. H., Zong Z. Y. Curvature attribute based on dip scan with eccentric window. Chinese Journal of Geophysics. 2014;57(10):3411-3412.Yin X. Y., Gao J. H., Zong Z. Y. Curvature attribute based on dip scan with eccentric window. Chinese Journal of Geophysics. 2014;57(10):3411-3412.Wang J., Wang R. Fault identification method based on variance-coherence cubes. Chinese Journal of Engineering Geophysics. 2016;13(1):46-51. https://doi.org/10.3969/j.issn.1672-7940.2016.01.008.Wang J., Wang R. Fault identification method based on variance-coherence cubes. Chinese Journal of Engineering Geophysics. 2016;13(1):46-51. https://doi.org/10.3969/j.issn.1672-7940.2016.01.008.Li T. T., Hou S. Y., Ma S. Z., Li D. L. Overview and research progress of fault identification method. Progress in Geophysics. 2018;33(4):1507-1514. https://doi.org/10.6038/pg2018BB0311.Li T. T., Hou S. Y., Ma S. Z., Li D. L. Overview and research progress of fault identification method. Progress in Geophysics. 2018;33(4):1507-1514. https://doi.org/10.6038/pg2018BB0311.Huang C., Li P. F., Wang T. Y., et al. The application of seismic attribute analysis technology to the identification of small faults. Chinese Journal of Engineering Geophysics. 2016;13(1):41-45.Huang C., Li P. F., Wang T. Y., et al. The application of seismic attribute analysis technology to the identification of small faults. Chinese Journal of Engineering Geophysics. 2016;13(1):41-45.Zhen Z. Y., Zheng Y. F., Sun J. L., Gong M. Fault identification method based on the maximum likelihood attribute and its application. Progress in Geophysics. 2020;35(1):374-378. https://doi.org/10.6038/pg2020CC0515.Zhen Z. Y., Zheng Y. F., Sun J. L., Gong M. Fault identification method based on the maximum likelihood attribute and its application. Progress in Geophysics. 2020;35(1):374-378. https://doi.org/10.6038/pg2020CC0515.Qi J., Castagna J. P. Application of PCA fault-attribute and spectral decomposition in Barnett Shale fault detection. In: 83rd Annual International Meeting, SEG, Expanded Abstracts. 2013:1421-1425.Qi J., Castagna J. P. Application of PCA fault-attribute and spectral decomposition in Barnett Shale fault detection. In: 83rd Annual International Meeting, SEG, Expanded Abstracts. 2013:1421-1425.Han L., Zhang H., Wang J. S. Discrete frequency coherency technology for interpreting complicated faults and its application. Complex Hydrocarbon Reservoirs. 2016;9(4):16-21. https://doi.org/10.16181/j.cnki.fzyqc.2016.04.004.Han L., Zhang H., Wang J. S. Discrete frequency coherency technology for interpreting complicated faults and its application. Complex Hydrocarbon Reservoirs. 2016;9(4):16-21. https://doi.org/10.16181/j.cnki.fzyqc.2016.04.004.Barbato U., Castagna J. P., Portniaguine O. Composite attribute from spectral decomposition for fault detection. In: 84th Annual International Meeting, SEG, Expanded Abstracts. 2014:2542-2546.Barbato U., Castagna J. P., Portniaguine O. Composite attribute from spectral decomposition for fault detection. In: 84th Annual International Meeting, SEG, Expanded Abstracts. 2014:2542-2546.Chen G. F., Lu S. B. Application of RGB frequency division technology in the fault identification of fault-block reservoir. In: SEG Technical Program Expanded Abstracts 2014.Tulsa: Society of Exploration Geophysicists; 2014. P. 2542–2546.Chen G. F., Lu S. B. Application of RGB frequency division technology in the fault identification of fault-block reservoir. In: SEG Technical Program Expanded Abstracts 2014.Tulsa: Society of Exploration Geophysicists; 2014. P. 2542–2546.Chen P., Wei X. D., Ren D. Z., et al. Small fault identification based on spectrum decomposition technique. Oil Geophysical Prospecting. 2010;45(6):890-894.Chen P., Wei X. D., Ren D. Z., et al. Small fault identification based on spectrum decomposition technique. Oil Geophysical Prospecting. 2010;45(6):890-894.Ma C. J. Application of multi-scale edge detection technology to fault recognition and fracture zone prediction: a case study of Block Well P691, Chepaizi area. Petroleum Geology and Recovery Efficiency. 2021;28(2):85-90. https://doi.org/10.13673/j.cnki.cn37-1359/te.2021.02.011.Ma C. J. Application of multi-scale edge detection technology to fault recognition and fracture zone prediction: a case study of Block Well P691, Chepaizi area. Petroleum Geology and Recovery Efficiency. 2021;28(2):85-90. https://doi.org/10.13673/j.cnki.cn37-1359/te.2021.02.011.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.