Петрофизическое обоснование возможности восстановления упруго-скоростных характеристик геологического разреза на основе данных электромагнитных зондирований

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Геологический разрез Восточной и Западной Сибири (Россия) является крайне сложным объектом для изучения сейсморазведкой. Исследования, представленные в данной работе, были направлены на изучение петрофизической взаимосвязи между удельным электрическим сопротивлением и скоростью продольной волны как основы для прогнозирования скоростной модели верхней части разреза на базе данных нестационарных электромагнитных зондирований. Путем численного моделирования петрофизических зависимостей были рассчитаны кривые зависимости удельного электрического сопротивления от скорости продольной волны. Полученные результаты математического моделирования и полевых экспериментов подтверждают эффективность предложенной методики, позволяющей повысить точность восстановления геологической модели и достоверность прогноза. На основе полученных зависимостей были сделаны выводы о том, в каких геологических условиях возможен уверенный переход от геоэлектрических характеристик разреза к скоростным. Показано, что с применением предложенной технологии возможно надежное восстановление скоростной модели верхней части разреза. Использование разработанной методики позволяет при минимальных затратах повысить качество обработки данных сейсморазведки и увеличить точность картирования границ геологического разреза исходя из характера решаемой задачи.

Об авторах

И. А. Шелохов

Институт земной коры СО РАН; Научный центр изучения Арктики

Email: sia@crust.irk.ru

А. В. Поспеев

Институт земной коры СО РАН

Email: avp@crust.irk.ru

И. В. Буддо

Институт земной коры СО РАН; Иркутский национальный исследовательский технический университет; Научный центр изучения Арктики

Email: biv@crust.irk.ru

Список литературы

  1. Шелохов И. А., Буддо И. В., Смирнов А. С. Подход к восстановлению скоростных характеристик верхней части разреза на основе данных нестационарных электромагнитных зондирований // Приборы и системы разведочной геофизики. 2018. № 1-2. С. 58–68.
  2. Shelokhov I. A., Buddo I. V., Smirnov A. S., Sharlov M. V., Agafonov Yu. A. Inversion of TEM responses to create a near surface velocity structure // First Break. 2018. Vol. 36. Iss. 10. P. 47–51. https://doi.org/10.3997/1365-2397.n0125.
  3. Пат. № 2722861, Российская Федерация. Способ расчета статических поправок / И. А. Шелохов, И. В. Буддо, А. С. Смирнов, М. В. Шарлов, Ю. А. Агафонов. Заявл. 09.07.2019; опубл. 04.06.2020.
  4. Шарлов М. В., Буддо И. В., Мисюркеева Н. В., Шелохов И. А., Агафонов Ю. А. Опыт эффективного изучения верхней части разреза методом зондирования становлением поля в ближней зоне с системой Fastsnap // Приборы и системы разведочной геофизики. 2017. № 2. С. 8–23.
  5. Шелохов И. А., Буддо И. В., Смирнов А. С., Пьянков А. А., Татьянин Н. В. Уточнение скоростной модели верхней части разреза по данным нестационарных электромагнитных зондирований: результаты применения в Восточной и Западной Сибири. Георесурсы. 2021. Т. 23. № 3. C. 60–72. https://doi.org/10.18599/grs.2021.3.9.
  6. Archie G. E. The electrical resistivity log as an aid in determining some reservoir characteristics // Transactions of the AIME. 1942. Vol. 146. Iss. 1. P. 54–62. https://doi.org/10.2118/942054-G.
  7. Дахнов В. Н. Геофизические методы определения коллекторских свойств и нефтегазонасыщения горных пород. М.: Недра, 1985. 310 с.
  8. Рыжов А. А., Судоплатов А. Д. Расчет удельной электропроводности песчано-глинистых пород и использование функциональных зависимостей при решении гидрогеологических задач // Научно-технические достижения и передовой опыт в области геологии и разведки недр: сб. ст. М.: Изд-во ВИЭМС, 1990. С. 27–41.
  9. Поспеев А. В., Буддо И. В., Агафонов Ю. А., Шарлов М. В., Компаниец С. В., Токарева О. В.. Современная практическая электроразведка. Новосибирск: Гео, 2018. 231 с.
  10. Wyllie M. R. J., Gregory A. R., Gardner L. W. Elastic wave velocities in heterogeneous and porous media // Geophysics. 1956. Vol. 21. Iss. 1. P. 41–70. http://dx.doi.org/10.1190/1.1438217.
  11. Wyllie M. R. J., Gregory A. R. Formation factors of unconsolidated porous media: influence of particle shape and effect of cementation // Journal of Petroleum Technology. 1953. Vol. 5. Iss. 4. P. SPE-223-G. https://doi.org/10.2118/223-G.
  12. Wyllie M. R. J., Gregory A. R., Gardner G. H. F. An experimental investigation of factors affecting elastic wave velocities in porous media // Geophysics. 1958. Vol. 23. Iss. 3. P. 459–493. https://doi.org/10.1190/1.1438493.
  13. Wyllie M. R. J., Gardner G. H. F., Gregory A. R. Studies of elastic wave attenuation in porous media // Geophysics. 1963. Vol. 27. Iss. 5. P. 569–589. https://doi.org/10.1190/1.1439063.
  14. Sheriff R., Geldart L. Exploration seismology. New York: Cambridge University Press, 1995. 622 p.
  15. Sheriff R. E. Inferring stratigraphy from seismic data // AAPG Bulletin. 1976. Vol. 60. Iss. 4. P. 528–542. https://doi.org/10.1306/83D923F7-16C7-11D7-8645000102C1865D.
  16. Han D.-H., Nu A., Morgan D. Effects of porosity and clay content on wave velocities in sandstones // Geophysics. 1986. Vol. 51. Iss. 11. P. 2093–2107. https://doi.org/10.1190/1.1442062.
  17. Джурик В. И., Лещиков Ф. Н. Экспериментальные исследования сейсмических свойств мерзлых грунтов // Доклады и сообщения: Междунар. конф. по мерзлотоведению. Якутск, 1973. Вып. 6. С. 64–68.
  18. Faust L. Y. A velocity function including lithologic variation // Geophysics. 1953. Vol. 18. Iss. 2. P. 271–288. https://doi.org/10.1190/1.1437869.
  19. Зайцев С. А., Сысоев А. П. Прогнозирование скоростной модели по данным ГИС // Технологии сейсморазведки. 2016. № 4. С. 56–60. https://doi.org/10.18303/1813-4254-2016-4-56-60.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».