Отправить статью по E-mail Прогноз зон флюидо-рапопроявлений методами искусственного интеллекта на основе сейсмических атрибутов нового поколения RTH и данных бурения на Ковыктинском газоконденсатном месторождении
- Авторы: Бугаев А.С.1, Ерохин Г.Н.2, Рябых С.А.3, Смирнов А.С.4
-
Учреждения:
- Институт радиотехники и электроники им. В. А. Котельникова Российской Академии наук
- Балтийский федеральный университет им. И. Канта
- ООО “ГИРС–М”
- ООО “Газпром ВНИИГАЗ”
- Выпуск: Том 514, № 1 (2024)
- Страницы: 131-140
- Раздел: ГЕОФИЗИКА
- URL: https://journals.rcsi.science/2686-7397/article/view/257902
- DOI: https://doi.org/10.31857/S2686739724010159
- ID: 257902
Цитировать
Открытый доступ
Доступ предоставлен
Аннотация
Предложен новый метод прогноза литофаций, зон газо-, флюидо- и рапопроявлений, зон с аномально высоким пластовым давлением, а также петрофизических свойств пород с помощью методов искусственного интеллекта на основе семейства новых сейсмических атрибутов метода RTH (Reverse Time Holography – Голография в обращенном времени) и данных бурения скважин. Главное отличие RTH-атрибутов от традиционных, получаемых при миграционном преобразовании, заключается в их воксельной природе и гиператрибутивности. Оказалось, что это является ключевым преимуществом нового подхода в решении задач геологического прогноза методами искусственного интеллекта. В работе представлены результаты применения нового метода обработки и интерпретации современных сейсмических данных 3D, а также геологического прогнозирования на его базе для участка интенсивного рапопроявления Ковыктинского газоконденсатного месторождения.
Ключевые слова
Полный текст
Об авторах
А. С. Бугаев
Институт радиотехники и электроники им. В. А. Котельникова Российской Академии наук
Email: Gerokhin@kantiana.ru
академик РАН
Россия, МоскваГ. Н. Ерохин
Балтийский федеральный университет им. И. Канта
Автор, ответственный за переписку.
Email: Gerokhin@kantiana.ru
Россия, Калининград
С. А. Рябых
ООО “ГИРС–М”
Email: Gerokhin@kantiana.ru
Россия, Москва
А. С. Смирнов
ООО “Газпром ВНИИГАЗ”
Email: Gerokhin@kantiana.ru
Россия, Тюмень
Список литературы
- Вахромеев А. Г., Хохлов Г. А. Перспективы прогноза зон рапопроявлений в Верхоленском (Жигаловском) газоносном районе Иркутской области / В сб. Особенности технологии проводки и заканчивания скважин в Вост. Сибири и Якутии / СНИИГГиМС, ВостСибНИИГГиМС, Новосибирск, Иркутск, 1988. С. 140‒142.
- Priezzhev I. I., Veeken P. C.H., Egorov S. V., Strecke U. Direct prediction of petrophysical and petroelastic reservoir properties from seismic and well-log data using nonlinear machine learning algorithms // The Leading Edge. 2019. 38: 949–958. https://doi.org/10.1190/tle38120949
- Смирнов А. С., Вахромеев А. Г., Ерохин Г. Н., Дмитриев А. Г. Прогноз рапопроявлений юга Сибирской платформы по сейсморазведочным данным // Геофизика. 2023. № 2. С. 93‒101, https://doi.org/10.34926/geo.2023.18.86.011
- Buddo I. V., Smirnov A. S., Misiurkeeva N. V., Shelohov I. A., Agafonov Y. A., Lushev M. A., Korotkov S. A., Trjasin E. Ju. Integration of Geomechanical, Geoelectric and Structural-tectonic Models for the Kovykta Gas Condensate Field Geological Model Improvement European Association of Geoscientists & Engineers // Saint Petersburg 2018. Apr 2018. V. 2018. P. 1‒6.
- Hampson D. P., Schuelke J. S., Quierin J. A. Use of multiattribute transforms to predict log properties from seismic data // Geophysics. 2001. 66. 220–236 http://dx.doi.org/10.1190/1.1444899.
- Luanxiao Z., Caifeng Z., Yuanyuan C., Wenlong S., Wang Y., Chen H., Geng J. Fluid and lithofacies prediction based on integration of well-log data and seismic inversion: A machine-learning approach // Geophysics. V. 86. No. 4. P. M151–M165.
- Erokhin G. Reverse Time Holography Approach based on the Vector Domain Common Image Gathers // SEG Technical Program Expanded Abstracts 2019: 4107‒4111., https://doi.org/10.1190/segam2019–3201622.1
- Erokhin G. Time-dependent scattering in reverse time holography method // 83rd EAGE Annual Conference & Exhibition, Jun 2022. V. 2022. P. 1‒5 https://doi.org/10.3997/2214–4609.202210094
- Baysal E., Kosloff D. D., Sherwood J. W.C. Reverse time migration // Geophysics. 1983. 48, 1514–1524, https://doi.org/10.1190/1.1441434
- Dickens T. A., Winbow G. A. RTM angle gathers using Poynting vectors // SEG Technical Program Expanded Abstracts 2011 ISSN (print): 1052–3812 ISSN Pages: 4424, https://doi.org/10.1190/1.3627841
- Koren Z., Ravve I. Full-azimuth subsurface angle domain wavefield decomposition and imaging Part 1: Directional and reflection image gathers // Geophysics. 2011. 76. S1‒S13.
- Kremlev A. N., Erokhin G. N., Starikov L.E, Rodin S. V. Fracture and cavernous reservoirs prospecting by the CSP prestack migration method // 73th Conference & Exhibition, 2011, EAGE, Extended Abstracts, B024.
- Chopra S., Castagna J. P. AVO // Publisher: Society of Exploration Geophysicists 2014. P. 304.
- Tarantola A. Inversion of seismic reflection data in the acoustic approximation //
- Geophysics. Article volume 49. issue 8Aug 1, 1984.
- Virieux J., Operto S. An overview of full-waveform inversion in exploration geophysics // Geophysics. 2009. 74. WCC1–WCC26. http://dx.doi.org/10.1190/1.3238367
- Popovici A., Tanushev N., Hardesty S. High-resolution, wide-azimuth beam tomography for velocity model building // SEG Technical Program Expanded Abstracts 2016. P. 5349‒5353.
- Агафонов В. М., Бугаев А. С., Ерохин Г. Н., Ронжин А. Л. Векторная сейсморазведка в обращенном времени: состояние и перспективы // Геофизика. 2022. 6. С. 77‒83.
- Aminzadeh F., Temizel C., Hajizadeh Y. Artificial Intelligence and Data Analytics for Energy Exploration and Production // Wiley. 2022. P. 577.
- Смирнов А. С., Касьянов В. В., Вахромеев А. Г. и др. Способ выявления и картирования флюидонасыщенных анизотропных каверново-трещинных коллекторов в межсолевых карбонатных пластах осадочного чехла // пат. 2690089 Рос. Федерация: МПК G01V 1/00 (2006.01), G01V 1/28 (2006.01), G01V 1/30 (2006.01)/; патентообладатель Общество с ограниченной ответственностью “Газпром геологоразведка”. – № 2018127233, заявл. 24.07.2018; опубл. 30.05.2019, Бюл. № 16. 20 с.
- Вахромеев А. Г., Сверкунов С. А., Смирнов А. С., Горлов И. В. Бурение скважин на нефть и газ в условиях аномально проницаемых трещинных коллекторов с аномально высоким пластовым давлением флюидной системы // Строительство нефтяных и газовых скважин на суше и на море. 2019. № 5. C. 11‒18. https://doi.org/10.30713/0130-3872-2019-5-11-18.
Дополнительные файлы
Доп. файлы
Действие
1.
JATS XML
2.
Рис. 1. Участок исследований КГКM района интенсивного рапопроявления с АВПД.
Скачать (309KB)
3.
Рис. 2. Сравнение результатов временной миграции PSTM (а) и RTH ATD (б).
Скачать (982KB)
4.
Рис. 3. Карта средних значений трещиноватости по RTH в интервале атовского горизонта КГКМ в у. е.
Скачать (502KB)
5.
Рис. 4. Карта средних значений угла отклонений от вертикали максимального рассеяния в интервале атовского горизонта КГКМ в градусах (положительные значения угла – по часовой стрелке).
Скачать (409KB)
6.
Рис. 5. Вертикальное сечение (а) и карта средних значений в интервале бильчирского горизонта (б) куба RTH ско- рости в м/с. Размер вокселя 50х50х10 метров.
Скачать (1MB)
7.
Рис. 6. Сравнение прогноза рапопроявления в интервале бильчирского горизонта КГКМ методом рассеянных волн [19] и методом MLP на основе атрибутов RTH и данных бурения (б). Красный цвет – максимальная вероятность (0.4), синий цвет – минимальная вероятность.
Скачать (789KB)
8.
Рис. 7. Прогноз методом RF по атрибутам RTH и данным бурения газопроявлений в христофоровско-балыхтинском горизонте КГКМ. Красный цвет – максимальная вероятность (0.25), синий цвет – минимальная вероятность. Среднее значение вероятности 0.018, отклонение 0.23.
Скачать (779KB)
9.
Рис. 8. Прогноз методом RF по атрибутам RTH и данным бурения в надпарфеновском диапазоне свит флюидо- проявления (а). Красный цвет – максимальная вероятность (0.7), синий цвет –минимальная вероятность. Среднее значение вероятности 0.059, отклонение 0.64. Схема профиля на участке КГКМ (б).
Скачать (1MB)
10.
Рис. 9. Прогноз средней пористости методом RF в интервале кровля – подошва нижней части парфеновского гори- зонта по атрибутам RTH и данным бурения. Цветовая шкала от 20% пористости (красный цвет) до 12% (синий цвет).
Скачать (959KB)
11.
Рис. 10. Сравнение средней пористости в нижней части парфеновского горизонта, предсказанной методом RF по атрибутам RTH (красный) и построенной по данным ГИС после пространственного осреднения (зеленый) для ряда скважин. Шкала по вертикали – номер вокселя вдоль ствола скважин. Размеры вокселя 25х25х5 м. Скважина, выделенная синим цветом, не участвовала в обучении.
Скачать (444KB)
