Использование сейсмической частоты высокого разрешения и фазовых атрибутов как приемов анализа

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.

1. Du S. T. Seismic attribute analysis. Petroleum Geophysics. 2004;2(4):12-16.

2. 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.

3. Castagna J. P. Recent advances in seismic lithologic analysis. Geophysics. 2001;66(1):42-46. https://doi.org/10.1190/1.1444918.

4. 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.

5. 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.

6. 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.

7. 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.

8. 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.

9. 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.

10. Widess M. B. How thin is a thin bed. Geophysics. 1973;38(6):1176-1180. https://doi.org/10.1190/1.1440403.

11. Chopra S., Castagna J. P., Portniaguine O. Seismic resolution and thin-bed reflectivity inversion. CSEG Recorder. 2006;11(2):19-25.

12. 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.

13. 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.

14. 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.

15. 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.

16. 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.

17. 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.

18. 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.

19. 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.

20. 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.

21. 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.

22. 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.

23. 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.

24. 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.

25. 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.

26. 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.

27. 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.