Разработка принципов изучения нетрадиционных глинистых коллекторов на основе петроупругого моделирования и инверсии сейсмических данных тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.10, кандидат наук Данько Дмитрий Анатольевич

• Данько Дмитрий Анатольевич
• кандидат наук
• 2018

Оглавление диссертации кандидат наук Данько Дмитрий Анатольевич

СОДЕРЖАНИЕ

СПИСОК ИЛЛЮСТРАЦИЙ

СПИСОК ТАБЛИЦ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. Сейсмическая амплитудная инверсия

1.1 Методы решения обратных задач для геофизических полей

1.1.1 Параметрический функционал Тихонова

1.1.2 Метод наименьших квадратов

1.1.3 Вероятностный подход, основанный на оценке Bayes^

1.1.4 Методы локальной и глобальной оптимизации

1.2 Формулировка сейсмической амплитудной инверсии

1.3 Классификация алгоритмов сейсмической амплитудной инверсии

1.3.1 Акустическая инверсия (Acoustic Inversion)

1.3.1.1 Рекурсивная инверсия (Recursive Inversion)

1.3.1.2 Инверсия, основанная на операторе преобразования

1.3.1.3 Инверсия редких импульсов (Sparse Spike Inversion^

1.3.1.4 Сейсмическая инверсия, основанная на модели (Model Based Inversion)

1.3.2 Упругая инверсия (Elastic Inversion)

1.3.2.1 «Упругая» инверсия («Elastic» Inversion) P. Connolly

1.3.2.2 Расширенная упругая инверсия (Extended Elastic Inversion)

1.3.2.3 Синхронная инверсия (Simultaneous Inversion)

1.3.3 Геостатистическая инверсия (Geostatistical Inversion)

1.4 Сравнительная оценка алгоритмов сейсмической инверсии

1.5 Выводы по главе

ГЛАВА 2. Пластовая амплитудная инверсия

2.1 Предпосылки создания технологии пластовой амплитудной инверсии

2.2 История развития метода пластовой амплитудной инверсии

2.3 Актуальность развития метода пластовой амплитудной инверсии

2.3.1 Технология пластовой амплитудной инверсии как инструмент детальной оценки упругих свойств в акустически контрастных средах

2.3.2 Технология пластовой амплитудной инверсии как универсальный инструмент разномасштабных исследований

2.4 Алгоритм работы метода пластовой амплитудной инверсии

2.4.1 Построение априорной микрослоистой модели упругих свойств

2.4.1.1 Оценка минимальной временной мощности пластовой модели

2.4.1.2 Построение 1D пластовых моделей по скважинным данным

2.4.1.3 Построение 2D/3D априорной пластовой модели

2.4.2 Параметры оптимизации в технологии пластовой амплитудной инверсии

2.4.3 Формат представления результирующих данных технологии пластовой амплитудной инверсии

2.5 Тестирование алгоритма пластовой амплитудной инверсии на модельных и измеренных сейсмических данных

2.5.1 Модель клина

2.5.2 Месторождение Colony

2.5.3 Месторождение Восточной Сибири

2.6 Выводы по главе

ГЛАВА 3. Методика изучения отложений баженовской свиты на основе разработанной анизотропной петроупругой модели и анизотропной инверсии сейсмических данных

3.1 Предпосылки изучения и освоения баженовской свиты

3.2 Актуальность создания анизотропной петроупругой модели отложений баженовской свиты

3.3 Построение объемной литологической модели отложений баженовской свиты

3.3.1 Оценка общего содержания органического углерода в интервале баженовской свиты122

3.3.1.1 Зависимость керн - ГИС

3.3.1.2 Использование многомерных регрессий

3.3.1.3 Методика J.W. Schmoker^

3.3.1.4 Методика D.R. Шет'а

3.3.1.5 Методика Q. Passey

3.3.1.6 Сопоставление результатов оценки общего содержания органического углерода в интервале баженовской свиты

3.3.2 Оценка коэффициента объемной глинистости

3.3.3 Оценка объемного содержания минеральных компонент и емкостного пространства

3.4 Создание детальной петроупругой модели отложений баженовской свиты

3.4.1 Оценка петроупругих связей отложений баженовской свиты по измеренным кривым упругих свойств

3.4.2 Изотропное петроупругое моделирование отложений баженовской свиты

3.4.3 Анизотропное петроупругое моделирование, основанное на теории эффективных сред

3.4.3.1 Теоретические основы построения моделей «эффективных сред»

3.4.3.2 Принципы построения разномасштабных математических моделей физических свойств горных пород

3.4.3.3 Построение математических моделей «эффективных сред» пород баженовской свиты

3.4.3.4 Оценка петроупругих связей по результатам анизотропного петроупругого моделирования, основанного на теории эффективных сред

3.5 Выполнение сейсмической амплитудной инверсии с учетом VTI анизотропии

3.5.1 Предпосылки учета анизотропии при выполнении сейсмической инверсии

3.5.2 Учет VTI анизотропии в алгоритмах сейсмической инверсии

3.5.2.1 Опробование анизотропной сейсмической инверсии на модельных данных

3.5.2.2 Выполнение анизотропной синхронной амплитудной инверсии сейсмических данных на изучаемой площади

3.6 Выделение перспективных зон в отложениях баженовской свиты по результатам анизотропного петроупругого моделирования и амплитудной инверсии сейсмических данных

3.7 Выводы по главе

ГЛАВА 4. Методика изучения отложений баженовской свиты на основе комплексирования

геомеханических, геохимических и геофизических данных

4.1 Предпосылки создания и применения комплексных подходов для изучения отложений баженовской свиты

4.2 Выделение объекта исследования по скважинным данным на основе анализа геолого-геофизической информации

4.3 Определение динамических индексов хрупкости в отложениях баженовской свиты

4.4 Определение общего содержания органического углерода в отложениях баженовской свиты

4.5 Выделение перспективных интервалов баженовской свиты на основе рассчитанных параметров TOC и ДИХ

4.6 Восстановление упругих свойств отложений баженовской свиты методами детерминистической сейсмической инверсии

4.6.1 Сравнительный анализ методов сейсмической детерминистической инверсии на модельных данных

4.6.2 Оценка точности восстановления упругих свойств пачки вторично преобразованных радиоляритов методами сейсмической детерминистической инверсии по измеренным данным

4.6.3 Методика выполнения синхронной детерминистической инверсии на основе комплексирования алгоритмов ПАИ и MBI

4.7 Оценка параметров распределения ДИХ и TOC в межскважинном пространстве

4.8 Прогнозирование перспективных зон в отложениях баженовской свиты на изучаемой площади

4.8.1 Выделение перспективных зон в интервале радиоляритовой пачки по зависимости отношение Vp/Vs - акустический импеданс

4.8.2 Выделение перспективных зон в интервале радиоляритовой пачки с использованием индекса продуктивности

4.8.3 Сопоставление полученных результатов

4.9 Выводы по главе

ГЛАВА 5. Методика изучения отложений хадумской свиты на основе петроупругого

моделирования и количественной интерпретации сейсмических данных

5.1 Предпосылки изучения отложений хадумской свиты

5.2 Геолого-геофизическая модель изучаемых отложений нижнего майкопа

5.3 Статистические распределения литологических и геохимических компонент отложений хадумской свиты

5.4 Оценка компонент объемной литолого-геофизической модели отложений хадумской и нижней части баталпашинской свит

5.4.1 Определение объемной глинистости и общего содержания органического углерода в отложениях хадумской и нижней части баталпашинской свит

5.4.2 Оценка общего содержания органического углерода и коэффициента объемной глинистости отложений нижнего майкопа по данным спектрального гамма-каротажа

5.4.3 Оценка общего содержания органического углерода и коэффициента объемной глинистости отложений нижнего майкопа при отсутствии замеров спектрального гамма-каротажа

5.4.4 Оценка объемного содержания минеральных компонент и емкостного пространства с использованием метода статистического анализа каротажных данных

5.5 Моделирование упругих свойств отложений хадумской и нижней части баталпашинской свит

5.6 Анализ результатов петроупругого моделирования в интервале хадумской и нижней части баталпашинской свит

5

Площадь исследования

238

5.8 Строение разреза и условия осадконакопления отложений хадумской свиты на

изучаемой площади

5.9 Выполнение синхронной амплитудной инверсии сейсмических данных на изучаемой площади

5.10 Вероятностный подход выделения перспективных зон

5.11 Оценка порового давления в интервале хадумских отложений на изучаемой площади

5.12 Выделение осей флексурно-разрывных нарушений

5.13 Комплексирование полученных результатов

5.14 Выводы по главе ГЛАВА

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

СПИСОК ИЛЛЮСТРАЦИЙ

Рисунок 1 - Количество публикаций, посвященных тематике нетрадиционных коллекторов,

представленных в публикациях EAGE и SEG с 2000 по 2016 гг

Рисунок 1-1 - Схематичное отображение L-кривой или кривой Hansen^ с обозначениями [177]

Рисунок 1-2 - Целевая функция с локальным и глобальным минимумами

Рисунок 1-3 - Классификация алгоритмов амплитудной инверсии сейсмических данных

Рисунок 1-4 - Типовой планшет данных ГИС по скважине газового месторождения Colony

Рисунок 1-5 - Пример сейсмического временного разреза газового месторождения Colony

Рисунок 1-6 - Разрез акустического импеданса. Результат работы алгоритма рекурсивной

инверсии

Рисунок 1-7 - Разрез акустического импеданса. Результат работы алгоритма «цветной» инверсии

Рисунок 1-8 - Разрез акустического импеданса. Результат работы алгоритма генетической

инверсии

Рисунок 1-9 - Разрез акустического импеданса. Результат работы алгоритма линейно

программируемой инверсии редких импульсов

Рисунок 1-10 - Разрез акустического импеданса. Результат работы алгоритма инверсии редких

импульсов на основе принципа максимального правдоподобия

Рисунок 1-11 - Разрез акустического импеданса. Результат работы алгоритма инверсии редких

импульсов с ограничениями

Рисунок 1-12 - Разрез акустического импеданса. Результат работы алгоритма инверсии,

основанной на низкочастотной модели

Рисунок 1-13 - Сравнение кривых «упругого» и акустического импедансов по скважинным

данным

Рисунок 1-14 - Разрез модуля разности «упругого» и акустического импедансов. Результат

интерпретации технологии «упругой» инверсии P. Connolly

Рисунок 1-15 - Оценка коэффициента корреляции расширенного упругого импеданса и общей

пористости при значениях угла (х) от -900 до

Рисунок 1-16 - Разрез общей пористости, полученный из результата EEI (х = 90) с использованием

найденной эмпирической зависимости

Рисунок 1-17 - Разрез акустического импеданса. Результат работы алгоритма синхронной инверсии, основанной на модели

Рисунок 1-18 - Разрез отношения Vp/Vs. Результат работы алгоритма синхронной инверсии,

основанной на модели

Рисунок 1-19 - Разрез акустического импеданса. Результат работы алгоритма синхронной

инверсии редких импульсов

Рисунок 1-20 - Разрез отношения Vp/Vs. Результат работы алгоритма синхронной инверсии

редких импульсов

Рисунок 1-21. Модельные кривые. Черным цветом представлены упругие свойства и параметры анизотропии ThomsenX красным - рассчитанные кривые условных «упругих» параметров [148]

Рисунок 1-22. Модельные угловые сейсмограммы. Черным цветом показаны сейсмограммы, полученные с использованием кривых упругих свойств, параметров анизотропии Thomsen^ и уравнения Ruger^, красным - сейсмограммы, полученные с использованием условных

«упругих» параметров и аппроксимации Aki и Richards^ [148]

Рисунок 1-23 - Пример работы геостатистической инверсии. Набор из N равновероятных

реализаций непрерывных свойств (акустический импеданс) с оценкой среднего

Рисунок 1-24 - Пример работы геостатистической инверсии. Набор из N равновероятных

реализаций дискретных свойств (ЛПТ) с оценкой наиболее вероятного ЛПТ

Рисунок 1-25 - Сопоставление результатов алгоритмов сейсмической инверсии со скважинными данными: а) рекурсивная инверсия; б) «цветная» инверсия; в) генетическая инверсия; г) алгоритм

CSSI; д) алгоритм ML SSI; е) алгоритм LP SSI; ж) алгоритм LF MBI

Рисунок 1-26 - Сопоставление результатов восстановления значений акустического импеданса

методами сейсмической инверсии с измеренной непрерывной кривой ГИС

Рисунок 2-1 - Пример перспективных акустически контрастных объектов РФ. Черным цветом показаны кривые акустического импеданса, рассчитанные по данным ГИС, синим - осреднение по методу Backus, зеленым - результат непрерывной акустической инверсии, красным -результат работы алгоритма ПАИ, голубым цветом обозначены интервалы некорректного

восстановления упругих свойств методами непрерывной сейсмической инверсии

Рисунок 2-2 - Пластовая амплитудная инверсия - универсальный способ комплексирования

разномасштабных геолого-геофизических исследований

Рисунок 2-3 - Технологическая схема работы алгоритма пластовой амплитудной инверсии

Рисунок 2-4 - Блок-схема алгоритма пластовой амплитудной инверсии

Рисунок 2-5 - Оценка параметра А/ в уравнении (2-1)

Рисунок 2-6 - Визуализация модуля ПАИ в вычислительной системе КАМЕРТОН

Рисунок 2-7 - Пример коррекции пластовой модели акустического импеданса Ш ПАИ. Серым цветом показана непрерывная кривая акустического импеданса по данным ГИС, синим

начальная пластовая модель, красным - пластовая модель после Ш ПАИ

Рисунок 2-8 - Входные данные для создания априорной 2D/3D априорной пластовой модели . 94 Рисунок 2-9 - Пример построения карты «лучших трасс». Цветом показана карта коэффициентов корреляции соседних трасс суммарного волнового поля, черными точками - «лучшие трассы»

Рисунок 2-10 - Внешний вид файла конфигураций ПАИ, содержащий пользовательские

настройки

Рисунок 2-11 - Трехслойная модель акустического импеданса (а) и рассчитанное волновое поле

с добавлением 10% уровня случайного шума (б)

Рисунок 2-12 - Влияние «базы суммирования» на результат ПАИ: а) 1 трасса; б) 3 трассы; в)

трасс; г) 9 трасс; д) 21 трасса

Рисунок 2-13 - Некорректное отображение результата ПАИ в формате SEGY. Красным цветом

показана пластовая кривая, синим - ее представление в SEGY-формате

Рисунок 2-14 - Представление результата ПАИ в табличном .csv - формате

Рисунок 2-15 - Результат тестирования алгоритма ПАИ с использованием модели клина: а) исходная модель; б) синтетическое волновое поле; в) синтетическое волновое поле с

добавлением 10%-ого уровня шума; г) результат работы алгоритма ПАИ

Рисунок 2-16 - Относительная ошибка восстановления акустического импеданса модели клина

при выполнении ПАИ

Рисунок 2-17 - Разрез акустического импеданса. Результат работы алгоритма ПАИ

Рисунок 2-18 - Сопоставление результатов восстановления акустического импеданса методом

ПАИ с измеренной непрерывной кривой ГИС

Рисунок 2-19 - Выделение осинского продуктивного горизонта в волновом поле на изучаемом

месторождении

Рисунок 2-20 - Сопоставление результатов акустической сейсмической инверсии, полученных по алгоритмам LF МВ1 и ПАИ. Крупным масштабом показано детальное отображение трасс

акустического импеданса обоих результатов

Рисунок 2-21 - Уточнение корреляции границ осинского продуктивного горизонта. Черным цветом показаны горизонты, полученные по суммарному волновому полю, бирюзовым

горизонты, прослеженные по результату ПАИ

Рисунок 2-22 - Сопоставление результатов сейсмической инверсии с данными ГИС в точках скважин. Зеленым цветом показан результат алгоритма LFМВ1, красным - ПАИ

Рисунок 2-23 - Петрофизическое обоснование выполнения сейсмической инверсии на изучаемой площади. Голубым цветом показаны значения, относящиеся к перспективным объектам, коричневым - неперспективным. Непрерывными линиями отображены функции плотности

вероятностей

Рисунок 2-24 - Выделение перспективных объектов в интервале ОсПГ по результатам LF MBI. Желтыми стрелками обозначены ложные перспективные зонты, связанные со сглаживанием

упругих свойств на границах акустически контрастного изучаемого интервала

Рисунок 2-25 - Выделение перспективных объектов в интервале ОсПГ по результатам ПАИ . 113 Рисунок 2-26 - Карта временных толщин перспективных объектов ОсПГ, полученная по результатам применения алгоритма LF MBI. Диаметр кругов в точках расположения скважин пропорционален эффективным толщинам, определенным по данным ГИС. Цвет кругов отображает классификацию скважин: белый - использованные при выполнении сейсмической инверсии, желтый - проверочные скважины, красный - скважина с максимальной ошибкой

прогноза

Рисунок 2-27 - Карта временных толщин перспективных объектов ОсПГ, полученная по результатам применения технологии ПАИ. Диаметр кругов в точках расположения скважин пропорционален эффективным толщинам, определенным по данным ГИС. Цвет кругов отображает классификацию скважин: белый - использованные при выполнении сейсмической инверсии, желтый - проверочные скважины, красный - скважина с максимальной ошибкой

прогноза

Рисунок 2-28 - Сопоставление эффективных толщин по скважинным данным с прогнозными временными мощностями коллектора, полученными по результатам алгоритмов LF MBI (а) и ПАИ (б). Черным цветом показаны скважины, использованные при выполнении сейсмической инверсии, оранжевым - проверочные скважины, красный - скважина с максимальной ошибкой

прогноза

Рисунок 3-1 - Район исследований. Карта изохрон по кровле отложений БС с обозначением

пробуренных скважин

Рисунок 3-2 - Зависимости параметра TOC, полученного по керновым данным, от замеров ГИС: а) скорость продольных волн; б) скорость поперечных волн; в) плотность; г) водородосодержание; д) интегральная гамма-активность; е) концентрация урана; ж) удельное

электрическое сопротивление

Рисунок 3-3 - Определение параметра TOC по данным ГИС в скважине 7. Синим цветом показаны рассчитанные кривые TOC, красным - результаты исследований керна, зеленым -абсолютная разница рассчитанных и измеренных значений

Рисунок 3-4 - Оценка параметра TOC, полученная с помощью метода многомерных линейных регрессий. Слева показано восстановление непрерывной кривой TOC в интервале БС скважины

7, справа - зависимости между рассчитанными и измеренными значениями TOC

Рисунок 3-5 - Оценка параметра TOC с помощью метода Schmoker^. Слева показано восстановление непрерывной кривой TOC в интервале БС скважины 7, справа - зависимость

рассчитанных и измеренных значений TOC

Рисунок 3-6 - Зависимости параметра TOC, полученные по керновым исследованиям, от

непрерывного распределения, полученного по методу Issler^

Рисунок 3-7 - Оценка параметра TOC с помощью метода Issler^. Слева направо синим цветом показаны кривые распределения TOC, полученные с использованием замеров объемной плотности и интервального времени пробега продольной волны; розовым - осредненный результат; красным - результаты исследования керна; зеленым - абсолютная разница

рассчитанных и измеренных значений

Рисунок 3-8 - Зависимости параметра TOC, полученные по результатам исследования керна, от

непрерывных распределений, полученных по методу Passey

Рисунок 3-9 - Оценка параметра TOC, рассчитанного с помощью метода Passey. Слева направо синим цветом показаны кривые распределения TOC, полученные с использованием замеров интервального времени пробега продольной волны, объемной плотности и нейтронного каротажа; розовым - осредненный результат; красным - результаты исследований керна;

зеленым - абсолютная разница рассчитанных и измеренных значений

Рисунок 3-10 - Планшет с результатами построения объемной литолого-геофизической модели отложений БС. Непрерывными кривыми представлены рассчитанные компоненты объемной

литолого-геофизической модели, точкам - измерения по керну

Рисунок 3-11 - Зависимости акустический импеданс - отношение Vp/Vs в интервале баженовской свиты, полученные по измеренным кривым упругих свойств. Цветом показано изменение содержания: а) глинистой компоненты; б) калиевого полевого шпата; в) кварца; г) общего содержания органического углерода; д) пирита; е) общей пористости; ж) известняка; з) доломита

Рисунок 3-12 - Результат изотропного петроупругого моделирования в скважине 6. Черным

цветом показаны измеренные кривые упругих свойств, красным - модельные кривые

Рисунок 3-13 - Зависимости акустический импеданс - отношение Vp/Vs в интервале баженовской свиты, полученные по результатам изотропного петроупругого моделирования. Цветом показано изменение содержания: а) глинистой компоненты; б) калиевого полевого шпата; в) кварца; г) общего содержания органического углерода; д) пирита; е) общей пористости; ж) известняка; з) доломита

Рисунок 3-14 - Микроструктура условных типов пород баженовской свиты изучаемого

месторождения

Рисунок 3-15 - Этапы построения анизотропной петроупругой модели для отложений

баженовской свиты

Рисунок 3-16 - Результаты анизотропного петроупругого моделирования в интервале

баженовской свиты изучаемого месторождения

Рисунок 3-17 - Типизация пород баженовской свиты на зависимости акустический импеданс-отношение Vp/Vs. Цветом указан угол разориентации глинистых частиц. Высокие значения угла разориентации (бирюзовый цвет) соответствуют изотропному типу пород, низкие значения

(серый цвет) - анизотропному

Рисунок 3-18 - Зависимости акустический импеданс - отношение Vp/Vs в интервале баженовской свиты, полученные по результатам анизотропного петроупругого моделирования. Цветом показано изменение содержания: а) глинистой компоненты; б) калиевого полевого шпата; в) кварца; г) общего содержания органического углерода; д) пирита; е) общей пористости; ж)

известняка; з) доломита

Рисунок 3-19 - Зависимости акустический импеданс - отношение Vp/Vs в интервале баженовской свиты, полученные по результатам анизотропного петроупругого моделирования. Цветом показано изменение содержания: а) общего содержания органического углерода; б) емкости

трещин; в) аспектного отношения пор; г) аспектного отношения трещин

Рисунок 3-20 - Анализ AVA-распределений в интервале баженовской свиты. В левой части представлено сопоставление модельных угловых сейсмограмм (для изотропного и VTI анизотропного случая) с измеренными данными. Красными кривыми показан акустический импеданс в месте расположения скважины, полученный по результатам анизотропного петроупругого моделирования. В правой части показан AVA-анализ для кровли баженовской

свиты

Рисунок 3-21 - Модель параметра Thomsen^ (epsilon) для интервала БС, полученная по

результатам анизотропного петроупругого моделирования

Рисунок 3-22 - Модель параметра Thomsen^ (delta) для интервала БС, полученная по результатам

анизотропного петроупругого моделирования

Рисунок 3-23 - Смоделированная анизотропная AVA сейсмограмма с добавлением случайного

шума

Рисунок 3-24 - Результаты применения алгоритма синхронной инверсии, основанной на низкочастотном приближении, с использованием изотропного уравнения Aki и Richards'а .... 163 Рисунок 3-25 - Результаты применения алгоритма синхронной инверсии, основанной на низкочастотном приближении, с использованием анизотропного уравнения Rüger^

Рисунок 3-26 - Оценка влияния VTI анизотропии на результат восстановления параметра акустического импеданса. Сверху вниз представлены результаты изотропной и VTI

анизотропной синхронной инверсий и абсолютная разница рассчитанных моделей

Рисунок 3-27 - Оценка влияния VTI анизотропии на результат восстановления параметра отношение Vp/Vs. Сверху вниз представлены результаты изотропной и VTI анизотропной

синхронной инверсий и абсолютная разница рассчитанных моделей

Рисунок 3-28 - Сопоставление моделей параметра акустического импеданса, полученных по результатам изотропной (синие кривые) и VTI анизотропной (красные кривые) синхронной

инверсий, с замерами ГИС (черные кривые) в местах положения скважин

Рисунок 3-29 - Сопоставление моделей параметра отношение Vp/Vs, полученных по результатам изотропной (синие кривые) и VTI анизотропной (красные кривые) синхронной инверсий, с

замерами ГИС (черные кривые) в местах положения скважин

Рисунок 3-30 - Оценка непрерывных кривых индекса хрупкости в интервале баженовской свиты по скважинным данным. Зеленым цветом показаны потенциально продуктивные интервалы,

полученные по результатам испытания скважин

Рисунок 3-31 - Зависимость акустический импеданс - отношение Vp/Vs. Цветом показано

изменение индекса хрупкости отложений баженовской свиты

Рисунок 3-32 - Разрез наиболее вероятного появления ЛПТ хрупких и пластичных пород в

интервале баженовской свиты

Рисунок 3-33 - Разрез непрерывных кривых индекса хрупкости пород баженовской свиты,

полученный с использованием нейронных сетей

Рисунок 4-1 - Схема комплексного анализа результатов лабораторных исследований керна, замеров ГИС и сейсмических данных с целью прогнозирования перспективных объектов в

отложениях баженовской толщи

Рисунок 4-2 - Схематичное строение разреза баженовских отложений на изучаемой площади и

детальное представление основных типов слагающих пород [49]

Рисунок 4-3 - Геолого-геофизическая характеристика отложений баженовской свиты изучаемого

района совместно с данными лабораторных исследований керна

Рисунок 4-4 - Оценка динамического индекса хрупкости в координатах модуль Юнга -коэффициент Пуассона на основе теоретических вычислений по формуле (4-1) (слева) и

скважинных данных (справа)

Рисунок 4-5 - Оценка динамического индекса хрупкости в координатах отношение Vp/Vs -акустический импеданс на основе теоретических вычислений (слева) и скважинных данных (справа)

Рисунок 4-6 - Изучение хрупкости пород в разрезе баженовской свиты на основе расчета

динамического индекса хрупкости

Рисунок 4-7 - Определение величины LOM с использованием палетки Passey. Слева - керновые данные, справа - результат симуляции Monte-Carlo и рассчитанные двумерные функции

плотности вероятности

Рисунок 4-8 - Определение общего содержания органического углерода по методу Passey

(красная кривая) и уравнению Vernit (зеленая кривая)

Рисунок 4-9 - Сравнительный анализ восстановления кривых TOC с данными по керну: (а) метод

Passey, (б) уравнение Vemik^

Рисунок 4-10 - Оценка параметра TOC по уравнению Vemik^ в координатах отношение Vp/Vs -акустический импеданс на теоретических данных (слева) и по результатам исследования керна

(справа)

Рисунок 4-11 - Планшет геохимических показателей в интервале баженовской свиты

Рисунок 4-12 - Определение типа легкой нефти по методу Дахновой М.В

Рисунок 4-13 - Выделение перспективных интервалов БС на основе рассчитанных параметров TOC и ДИХ в координатах отношение Vp/Vs - акустический импеданс: а) схематичное отображение; б) с использованием скважинных данных. Граничные условия для TOC > 4%, для

ДИХ > 50%

Рисунок 4-14 - Выделение перспективных интервалов БС. Закрашенные интервалы на планшете ГИС соответствуют выделенным точкам на зависимости отношение Vp/Vs - акустический

импеданс

Рисунок 4-15 - Карты моделируемых параметров пачки вторично преобразованных радиоляритов: а) распределение акустического импеданса; б) изменение временной толщины; в)

изменение кровли и г) изменение подошвы целевого объекта

Рисунок 4-16 - Статистический сейсмический импульс, использованный для моделирования. Слева - временная область, справа - амплитудно-частотная; фазово-частотный спектр равен

нулю

Рисунок 4-17 - Временной разрез по модельным данным: а) исходная модель акустического импеданса; б) синтетическое волновое поле без шума; в) синтетическое волновое поле с добавлением 10%-ого уровня шума. Фиолетовыми линиями показано исходное положение

моделируемой пачки

Рисунок 4-18 - Результат акустической сейсмической инверсии модельных данных с использованием алгоритмов: а) «цветной» инверсии; б) инверсии, основанной на модели; в)

инверсии редких импульсов; г) пластовой амплитудной инверсии

Рисунок 4-19 - Результаты восстановления акустического импеданса в точках скважин

Рисунок 4-20 - Анализ результатов восстановления параметров моделируемой пачки радиоляритов методами акустической инверсии: а) акустический импеданс; б) временная

толщина; в) кровля; г) подошва

Рисунок 4-21 - Анализ устойчивости метода пластовой амплитудной инверсии к уровню

сейсмического шума

Рисунок 4-22 - Район исследований. Слева представлена карта изохрон по кровле отложений БС с обозначением разведочных скважин (красные кружки) и псевдоскважин, полученных по результатам метода ПАИ (белые кружки), справа - вертикальный срез куба, проходящий через

скважину

Рисунок 4-23 - Разрезы акустического импеданса, полученные по результатам тестируемых алгоритмов детерминистической акустической инверсии: а) «цветная» инверсия; б) инверсия, основанная на модели; в) инверсия редких импульсов; г) пластовая амплитудная инверсия ... 202 Рисунок 4-24 - Сравнительный анализ результатов детерминистической акустической инверсии в месте расположения скважины 1. Черным цветом представлена кривая акустического импеданса по данным ГИС, красным - а) осреднение по Backus; б) «цветная» инверсия; в) инверсия редких импульсов; г) инверсия, основанная на модели; г) пластовая амплитудная

инверсия

Рисунок 4-25 - Карта распределения значений акустического импеданса (слева) и карта временной мощности (справа) изучаемой пачки вторично преобразованных радиоляритов, полученные по результату пластовой акустической инверсии. Красными кругами показаны

расположения разведочных скважин на изучаемой площади

Рисунок 4-26 - Зависимости Is = f(Ip) для основных ЛПТ баженовской свиты

Рисунок 4-27 - Пример построения прогнозных пластовых (блоковых) геоакустических моделей,

использованных для синхронной инверсии в качестве «псевдоскважин»

Рисунок 4-28 - Карты распределения акустического импеданса в интервале радиоляритовой пачки: а) по результатам ПАИ; б) по результатам синхронной MBI инверсии без использования «псевдоскважин»; в) по результатам синхронной MBI инверсии с использованием «псевдоскважин» (обозначены белыми кругами). Ниже приведены гистограммы распределения

акустического импеданса, соответствующие картам

Рисунок 4-29 - Карта отношения Vp/Vs, полученная по результатам комплексной синхронной

инверсии

Рисунок 4-30 - Карта динамического индекса хрупкости радиоляритовой пачки на исследуемой

площади (а) и атрибут ant-tracking (б)

Рисунок 4-31 - Карта распределения параметра TOC радиоляритовой пачки на исследуемой площади, рассчитанная по уравнению Vernik' а

Рисунок 4-32 - Выделение перспективных зон в интервале радиоляритовой пачки по зависимости отношение Vp/Vs - акустический импеданс (а). Закрашенные области на карте соответствуют выделенным точкам на зависимости, в качестве подложки отображены карты временной

толщины радиоляритовой пачки и атрибут ant-tracking (б)

Рисунок 4-33 - Карта перспективных зон в интервале радиоляритовой пачки, рассчитанная по

формуле (4-7). В качестве подложки отображена карта атрибута ant-tracking

Рисунок 4-34 - Результирующая карта перспективных областей в интервале баженовской свиты

на изучаемой площади

Рисунок 5-1 - Пример геологического разреза нижнемайкопских отложений одной из скважин

Восточного Предкавказья [52, 62]

Рисунок 5-2 - Сопоставление трех типов разрезов скважин Восточно-Ставропольской впадины,

Прикумской зоны поднятий и Озек-Суатского поднятия [52]

Рисунок 5-3 - Пример битуминозных карбонатно-глинистых сульфатизированных пород Пшехского горизонта. Слева представлена плотная карбонатно-глинистая порода с остатками чешуи рыб, справа - послойное распределение кальцитизированных раковин фораминифер и

остракод (с анализатором)

Рисунок 5-4 - Пример тонкослоистых сульфатизированных аргиллитов горизонта Морозкиной балки. Слева аргиллиты тонкослоистые сульфатизированные с кристаллами гексагидрита на поверхности образца и в трещинах, справа - тонкие прожилки ОВ в тонкослоистом

сульфатизированном аргиллите (с анализатором)

Рисунок 5-5 - Выполнение лабораторных исследований по 32 образцам керна хадумской и

нижней части баталпашинской свит на гамма-спектрометре [19]

Рисунок 5-6 - Зависимость TOC = /(Ur), рассчитанная по керновым данным

Рисунок 5-7 - Зависимость TOC = /(АГК), рассчитанная по керновым данным (по методике

Городнова-Черноглазова)

Рисунок 5-8 - Сопоставление результатов оценки Кгл и параметра TOC. Черным цветом показан результат с использованием замеров СГК, красным - по методике Городнова-Черноглазова . 230 Рисунок 5-9 - Пример определения компонент объемной литологической модели в интервале

хадумской и нижней части баталпашинской свит

Рисунок 5-10 - Результаты петроупругого моделирования в отложениях хадумской и нижней части баталпашинской свит. Черным цветом представлены скорректированные

(восстановленные) кривые упругих свойств, красным - модельные кривые

Рисунок 5-11 - Зависимость отношение Vp/Vs - акустический импеданс в интервале хадумской и нижней части баталпашинской свит. Цветом показаны: а) объемное содержание глинистой

компоненты; б) объемное содержание карбонатной компоненты; в) пористость; г) общее

содержание органического углерода

Рисунок 5-12 - Зависимость отношение УрV - акустический импеданс в интервале хадумской свиты: а) на основе скважинных данных; б) на основе статистических распределений. Цветом

показаны литолого-петрофизические типы пород

Рисунок 5-13 - Корреляция отложений хадумской свиты на исследуемой площади

Рисунок 5-14 - Пример сейсмического временного разреза на изучаемой площади

Рисунок 5-15 - Разрез акустического импеданса, полученный по результату пластовой

амплитудной инверсии, и сопоставление результата со скважинными данными

Рисунок 5-16 - Разрезы акустического импеданса и отношения Vp/Vs, полученные в результате

выполнения комплексной синхронной сейсмической инверсии

Рисунок 5-17 - Сопоставление результатов комплексной синхронной инверсии со скважинными данными, приведенными к сейсмическому диапазону частот, в интервале нижнемайкопских

отложений: а) для акустического импеданса; б) для отношения Vp/Vs

Рисунок 5-18 - Разрезы кубов наиболее вероятного появления целевого объекта (а) и вероятность

его возникновения (б) в интервале нижнемайкопских отложений

Рисунок 5-19 - Карта временной мощности трещинной емкости в интервале нижнемайкопских

отложений

Рисунок 5-20 - Зависимость акустического импеданса от величины порового давления: а) по

скважинным данным; б) по результатам сейсмической инверсии

Рисунок 5-21 - Карта порового давления в интервале хадумской свиты

Рисунок 5-22 - Результаты построения схем разломно-блоковой тектоники: а) схема систем линеаментов; б) схема осей флексурно-разрывных нарушений (результат получен автором

совместно с Рахматуллиной А.С.)

Рисунок 5-23 - Выделение перспективных областей в интервале хадумской свиты с

использованием предложенной методики комплексирования

Рисунок 5-24 - Комплексная карта перспективных зон нижнемайкопских отложений

СПИСОК ТАБЛИЦ

Таблица 1-1 - Результаты сопоставления алгоритмов инверсии со скважинными данными

Таблица 1-2 - Сопоставление алгоритмов сейсмической инверсии

Таблица 3-1 - Зависимости керн-ГИС для оценки непрерывного распределения параметра TOC

Таблица 3-2 - Коэффициенты уравнений регрессии «керн-ГИС»

Таблица 3-3 - Сравнительный анализ рассчитанных кривых TOC с керновыми исследованиями

Таблица 3-4 - Тренды изменения измеренных упругих свойств отложений БС

Таблица 3-5 - Величины упругих модулей и минералогической плотности компонент ОЛГМ

пород БС

Таблица 3-6 - Оценка модуля всестороннего сжатия и объемной плотности флюида

Таблица 3-7 - Тренды изменения упругих свойств отложений БС по результатам изотропного

петроупругого моделирования

Таблица 3-8 - Тренды изменения упругих свойств отложений БС по результатам анизотропного

петроупругого моделирования

Таблица 3-9 - Тренды влияния параметров микроструктуры порового пространства на упругие

свойства в интервале баженовской свиты

Таблица 3-10 - Статистические распределения ошибки восстановления параметра Vp/Vs при

выполнении изотропной и VTI анизотропной синхронной инверсий

Таблица 4-1 - Связь величины LOM с отражающей способностью витринита Ro

Таблица 4-2 - Значения величин LOM для различных ЛПТ баженовской свиты

Таблица 4-3 - Эмпирические коэффициенты в уравнении Castagna J.P. и др. для ЛПТ баженовской

свиты

Таблица 4-4 - Сопоставление рассчитанных значений Vp/Vs со скважинными данными

Таблица 5-1 - Среднее процентное содержание основных минеральных компонент Пшехского

горизонта

Таблица 5-2 - Среднее процентное содержание основных минеральных компонент горизонта

Морозкиной балки

Таблица 5-3 - Среднее содержание значений TOC в целевых интервалах нижнемайкопских глин

Восточного Предкавказья

Таблица 5-4 - Значения минералогической плотности и упругих модулей компонент твердой фазы отложений хадумской свиты

Таблица 5-5 - Значения объемной плотности и модуля всестороннего сжатия для смеси флюидов

в отложениях хадумской свиты

Таблица 5-6 - Критерии выделения литолого-петрофизических типов в интервале хадумской свиты

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка принципов изучения нетрадиционных глинистых коллекторов на основе петроупругого моделирования и инверсии сейсмических данных»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность работы

Представленная диссертационная работа посвящена изучению глинистых природных резервуаров, содержащих нетрадиционные запасы нефти и газа, с использованием методов физики горных пород (rockphysics) и амплитудной инверсии сейсмических данных.

Основное внимание в работе уделено созданию оптимальных петроупругих моделей нетрадиционных глинистых коллекторов (НтГК) и разработке современных инструментов количественной интерпретации сейсмических данных. На основе полученных результатов предложены методики комплексирования разномасштабных геолого-геофизических исследований для прогнозирования перспективных нефтегазоносных объектов с нетрадиционными запасами углеводородов (УВ) на территории Западной Сибири и Восточного Предкавказья.

Актуальность изучения нетрадиционных глинистых коллекторов

Для устойчивого развития мировой экономики требуется постоянное поддержание уровня и наращивание объема разведанных запасов УВ. Основным источником сырьевой базы по настоящий день являются крупные месторождения, характеризующиеся относительно простым геологическим строением и экономически рентабельной эксплуатацией [3]. Однако ресурсный потенциал таких месторождений стремительно истощается, что заставляет все большее количество нефтяных компаний переходить к освоению сложнопостроенных природных резервуаров и к разработке трудноизвлекаемых запасов.

Важным этапом в нефтегазовой индустрии начала XXI века стало явление промышленной эксплуатации нефти и газа из «сланцевых» отложений США, которое известно, как «сланцевая революция» [79]. Данное направление затронуло все сферы мировой нефтегазовой отрасли, сформировав новый геологический объект изучения и освоения - нетрадиционные «сланцевые» коллектора нефти и газа и их мировые «аналоги». Для таких объектов источником УВ и резервуаром является нефтегазоматеринская толща [5, 58, 67, 73, 138, 174]. Возможность промышленного освоения таких коллекторов заставила по-новому взглянуть на геологические объекты, перспективность которых не рассматривалась в предшествующие годы.

Несмотря на негативные экономические события последних лет, изучение трудноизвлека-емых запасов нефти и газа является одной из наиболее актуальных тем, обсуждаемых в научном сообществе, особенно в нефтегазовой отрасли. На рисунке 1 приведен анализ количества публикаций, посвященных тематике нетрадиционных коллекторов, представленных в журналах и на

конференциях EAGE (European Association of Geoscientists and Engineers) и SEG (Society of Exploration Geophysicists) за период с 2000 по 2016 гг. Как видно из графиков, за последнее десятилетие количество научных работ увеличилось более чем в 20 раз, что, несомненно, говорит об актуальности направления изучения нетрадиционных залежей УВ.

600 550 500 450

< 400

и

^ 350

LO

>: зоо

Ш 250

I-

Ш 200

zr

150

О

^ 100

50 0

2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016

ГОД

Рисунок 1 - Количество публикаций, посвященных тематике нетрадиционных коллекторов, представленных в публикациях EAGE и SEG с 2000 по 2016 гг.

Стоит отметить, что интерес к данному направлению нашел отклик не только в зарубежной отрасли, но и в отечественном нефтегазовом секторе, где на основных месторождениях УВ промышленные притоки из низкопроницаемых НтГК были получены еще в 50-60 годах прошлого столетия (отложения майкопской, доманикской, баженовской свит и их региональные аналоги). Одним из наиболее ярких представителей таких объектов на территории Российской Федерации (РФ) являются отложения баженовской свиты (БС). По мнению многих экспертов, запасы легкой нефти, аккумулированные в БС, во много раз превосходят запасы традиционных терригенных комплексов [3, 58, 66].

Изучение БС имеет практически полувековую историю, изложенную в трудах многих отечественных исследователей (Алексеев А.Д., Баженова О.К., Баженова Т.К., Белкин В.И., Вассо-евич Н.Б., Вебер В.В., Вендельштейн Б.Ю., Вольпин С.Г., Гурари Ф.Г., Гайдебурова Е.А., Дах-нова М.В., Добрынин В.М., Дьяконова Т.Ф., Елисеев В.Г., Еникеев Б.Н., Ефремов Е.П., Зарипов О.Г., Золоева Г.М., Зубков М.Ю., Калмыков Г.А., Каптелинин Н.Д., Конторович А.Э., Костерина В.А., Климушкина Л.П., Клубова Т.Т., Малофеев Т.Е., Мартынов В.Г., Мелик-Пашаев B.C., Немова В.Д., Нестеров И.И., Новиков Р.Г., Постников А.В., Постникова О.В., Скоробогатов В.А.,

Славкин B.C., Соколова Т.Ф., Соколовский А.П., Сонич В.П., Сургучев М.Л., Тян А.В., Толстов Л.А., Умрихин И.Д., Ушатинский Э.М., Федорцов В.К., Фурсов А.Я., Юсупов К.С., Хавкин А.Я., Халимов Э.М., Царева Н.В. и другие). Однако, несмотря на огромные объемы имеющегося фактического материала, большого количества изданных публикаций и научных работ, множества проведенных исследований, до сих пор остаются вопросы, связанные с пониманием и формированием детальной геолого-геофизической модели БС. Также остается открытым вопрос о методиках выделения перспективных объектов внутри БС и возможности прогнозирования их в межскважинном пространстве по данным сейсморазведки.

Как отмечают большинство авторов, основные трудности при поиске и разведке потенциальных залежей УВ в отложениях БС связаны с отсутствием надежных признаков выделения продуктивных интервалов в разрезах скважин, сильной латеральной изменчивостью в пределах одного месторождения, отсутствием структурного, стратиграфического и прочих традиционных факторов [57]. В связи с этим, для повышения достоверности прогноза и минимизации рисков, полученных при интерпретации сейсмической данных, актуальным направлением является разработка и адаптация методов и подходов, основанных на привлечении современных технологий и опыта исследований «аналогичных» толщ.

Не менее важным объектом исследования для отечественной нефтегазовой отрасли являются НтГК хадумской свиты (ХС) Центрального и Восточного Предкавказья. Первые промышленные притоки из глинистых олигоценовых пород были получены во второй половине прошлого столетия и связаны, в основном, с освоением Ачикулакского (1953), Воробьевского (1983), Журавского (1981), Карабулакского (1952), Советкого (1985), Озек-Суатского (1953) и других месторождений.

История геологического изучения и освоения потенциала ХС насчитывает более 60 лет, за которые был получен колоссальный объем геолого-геофизической информации, опубликованный в научных работах и статьях многих отечественных ученых (Александров В.А., Бигун П.В., Бурлаков И.А., Диваков В.И., Дудаев С.А., Евик В.Н., Копыльцов А.И., Клубова Т.Т., Лебедько Г.И., Мартиросян В.Б., Нарыжный П.С., Онищенко Б.А., Смехов Е.М., Тараненко Е.И., Хакимов М.Ю., Чепак Г.Н., Чурилов Л.П., Шапошников М.В., Шатский Н.С., Фурсова Н.П. и другие).

Из-за военных действий, происходивших на Северном Кавказе в 1990-х годах, большинство накопленного материала, включая обширные коллекции керна и результаты исследований, было безвозвратно утеряно. Поэтому на сегодняшний день основная проблема исследования хадумской и нижней части баталпашинской свит является недостаточная геолого-геофизическая изученность целевых интервалов. В большинстве случаев объем исходных данных ограничен скважинами старого фонда со стандартным комплексом ГИС, отсутствием или плохим качеством

кернового материала и сейсмическими съемками прошлых лет, представленных, в основном, сетью 2D профилей. Тем не менее современный уровень развития технологий в области геологии и геофизики дает возможность проводить необходимые разномасштабные исследования, разрабатывать и применять новые подходы прогнозирования перспективных областей для бурения. Это позволяет повысить эффективность прогноза и улучшить качество получаемых результатов при освоении нетрадиционных залежей УВ, в том числе и в майкопской серии Центрального и Восточного Предкавказья.

Актуальность направления изучения нетрадиционных коллекторов, в том числе описанных выше, требует развития инновационных методов и подходов и постоянного усовершенствования существующих технологий. Для увеличения достоверности и минимизации погрешности получаемых прогнозов, а также детализации и расширения знаний об исследуемых нетрадиционных объектах, наиболее обоснованным направлением является привлечение и комплексирова-ние разномасштабной геолого-геофизической информации.

Актуальность использования разномасштабных геолого-геофизических исследований при изучении нетрадиционных глинистых коллекторов

В настоящее время геологическая наука имеет в своем распоряжении обширный инструментарий, позволяющий получать широкий спектр характеристик, начиная с нано уровня исследования вещественного состава и структуры пород и заканчивая анализом строения мощных осадочных комплексов. Компьютерное моделирование месторождений углеводородов базируется на большом комплексе геологических данных, но, при этом, практически не учитывает прямые данные о породах, их минеральном составе, структуре, текстуре, параметрах пустотного пространства, что приводит к низкому качеству моделей, эффективности разработки и неправильным оценкам запасов. Как правило, в нефтяной геологии основной объем информации о строении разрезов и свойствах пород поступает при геофизических исследованиях. Основой для их интерпретации являются результаты литологического и петрофизического изучения кернового материала. При этом, несмотря на достаточный объем полученной информации, фундаментальной проблемой остается соотнесение результатов разномасштабных литологических изысканий с данными петрофизических определений и геофизических исследований, поскольку разрешающая способность для петрофизических методов составляет несколько сантиметров, методов ГИС - десятки сантиметров, а для сейсморазведки - не менее 8-10 метров и значительно больше для грави- и магниторазведки.

Современный уровень развития направления физики горных пород позволяет создавать достаточно точные математические модели, основанные на теории эффективных сред. В зависимости от сложности изучаемого объекта, эффективная модель способна гибко интегрировать в

себя большой объем геолого-геофизической информации, полученной, в основном, из литологи-ческих и петрофизических исследований, а также из замеров ГИС. Большинство используемых в физике горных пород петроупругих моделей и методик петроупругого моделирования (rock-physics modeling или RPM) разрабатывались для изучения традиционных природных резервуаров. Использование таких «относительно простых» моделей при изучении низкопроницаемых нетрадиционных глинистых коллекторов приводит к ошибочной оценке петроупругих зависимостей и, в конечном итоге, неверному сейсмическому прогнозу. Поэтому при изучении НтГК необходимо разрабатывать и применять более сложные петроупругие модели, учитывающие широкий комплекс геолого-геофизических характеристик изучаемых нетрадиционных толщ, таких как параметры микроструктуры порового пространства и оценка упругой анизотропии [80, 81, 82].

Анализ полученных петроупругих связей позволяет разработать стратегию изучения НтГК методами сейсморазведки и создает предпосылки для прогнозирования искомых перспективных объектов в межскважинном пространстве по результатам сейсмической амплитудной инверсии.

Несмотря на то, что амплитудная инверсия является стандартным средством сейсмической интерпретации, достоверность и точность преобразования значений амплитуд волнового поля в распределения упругих свойств зависит не только от качества входных данных, но и от корректности выбранного алгоритма инверсии. Современный подход количественной интерпретации сейсмических данных подразумевает широкое применение метода Васкш'а [78], позволяющего привести упругие свойства горных пород из масштаба ГИС к сейсмическому диапазону частот. Такой подход полностью соответствует допущению AVO теории (изучение зависимости изменения амплитуд отраженных волн от удаления) о слабоконтрастном изменении свойств изучаемых сред [89]. Данный принцип положен в основу большинства методов детерминистической сейсмической инверсии, в результате чего решением обратной динамической задачи являются сглаженные модели упругих свойств. Использование таких алгоритмов при изучении акустически контрастных объектов приводит к тому, что из анализа выпадают интервалы величиной до 10 метров.

Другим немаловажным фактором, влияющим на детальность получаемого прогноза, является возможность применения различных петроупругих моделей для изучаемых интервалов. Зачастую при интерпретации сейсмических данных в интервал исследования попадают объекты, имеющие индивидуальные геолого-геофизические характеристики, которые должны анализироваться по отдельности. В подобных случаях из-за особенностей частотного диапазона сейсморазведки и сглаженного характера решения детерминистических инверсионных преобразований,

дифференциация таких объектов не представляется возможным, в результате чего ко всему анализируемому интервалу применяется единая адаптированная петроупругая модель.

В связи с этим, актуальным направлением является разработка и развитие метода детерминистической сейсмической инверсии, который позволяет объединить результаты работ геологов, петрофизиков и сейсморазведчиков для более точного учета изменения толщин, лито-логического состава, фациальныхусловий и петрофизических параметров при создании детальной литофациальной модели месторождения.

Цель исследования

Разработка принципов прогноза перспективных объектов при изучении нетрадиционных глинистых коллекторов на основе петроупругого моделирования и инверсии сейсмических данных.

Задачи исследования

В соответствии с поставленной целью в работе решаются следующие задачи:

1. Анализ алгоритмов сейсмической амплитудной инверсии.

2. Разработка алгоритма пластовой амплитудной инверсии для 3D сейсмических данных.

3. Разработка оптимальных петроупругих моделей нетрадиционных глинистых коллекторов.

4. Прогноз перспективных нефтегазоносных объектов с нетрадиционными запасами углеводородов на территории Западной Сибири и Восточного Предкавказья на основе комплек-сирования разномасштабных геолого-геофизических исследований.

Методы исследования

К методам исследования относятся:

1. Разработка программных средств для решения поставленных задач.

2. Исследование алгоритмов сейсмической инверсии на эталонных данных.

3. Выполнение лабораторных измерений для оценки петрофизических свойств и литологи-ческого состава нетрадиционных глинистых коллекторов.

4. Математическое моделирование для установления связей упругих и петрофизических свойств нетрадиционных глинистых коллекторов.

5. Разработка и адаптация петроупругих моделей отложений нетрадиционных глинистых коллекторов.

6. Обработка и интерпретация экспериментальных данных, полученных на эталонных месторождениях Западной Сибири и Восточного Предкавказья.

Научная новизна

1. Разработан алгоритм пластовой амплитудной инверсии для 3D сейсмических данных. Продемонстрирована его эффективность на эталонных месторождениях в различных геолого-геофизических условиях.

2. Предложена анизотропная петроупругая модель отложений баженовской свиты, позволяющая оценивать параметры микроструктуры порового пространства и анизотропии.

3. Впервые показана необходимость учета VTI анизотропии в алгоритмах синхронной амплитудной инверсии сейсмических данных при изучении отложений баженовской свиты.

4. Предложена методика прогнозирования перспективных объектов в интервале баженов-ской свиты.

5. На основе комплексирования разномасштабной геолого-геофизической информации выполнен прогноз перспективных объектов в баженовской и хадумской свитах на эталонных участках.

Защищаемые положения

1. Разработанный алгоритм пластовой амплитудной инверсии 3D сейсмических данных позволяет эффективно оценивать упругие свойства акустически контрастных сред.

2. Предложенная анизотропная петроупругая модель баженовской свиты может являться основой для эффективного применения методов амплитудной инверсии сейсмических данных.

3. Разработанная методика комплексирования геомеханических, геохимических и геофизических параметров, позволяет прогнозировать перспективные объекты в нетрадиционных глинистых коллекторах Западной Сибири.

4. На основе комплексирования разномасштабных геолого-геофизических исследований выполнен прогноз перспективных нефтегазоносных объектов с нетрадиционными запасами углеводородов на территории Западной Сибири и Восточного Предкавказья.

Практическое значение работы и личный вклад автора

Предложенные методы и подходы интерпретации сейсмических данных, основанные на комплексном использовании разномасштабных геолого-геофизических исследований, позволяют повысить эффективность количественного прогноза при изучении перспективных объектов в интервалах нетрадиционных глинистых коллекторов Западной Сибири и Восточного Предкавказья. Создание и развитие универсального инструмента геолого-геофизической интерпретации, реализованного в виде технологии пластовой амплитудной инверсии, позволяет объединить ли-тологические, петрофизические, скважинные и поверхностные геофизические измерения, что существенным образом увеличивает достоверность и детализацию литофациальной модели изучаемых месторождений.

Результаты научно-практических исследований, полученные при выполнении диссертационной работы, легли в основу учебных курсов: «Обратные динамические задачи сейсморазведки» и «Комплексная интерпретация сейсмических данных», читаемых автором в РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина.

Диссертация основана на исследованиях, выполненных автором лично, либо при его непосредственном участии в РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина.

Апробация результатов работы

Результаты научно-исследовательской работы были доложены на совещаниях ОАО «НК «Роснефть-Ставропольнефтегаз», г. Ессентуки, 2014, 2015, 2016 гг.; ООО «НК «Роснефть» НТЦ, г. Краснодар, 2016 г.; ООО «Ларгео», г. Москва, 2016 г.; ООО «Газпромнефть НТЦ», г. Санкт-Петербург, 2016, 2017 г.; ExxonMobil, г. Москва, 2015 г., ООО «Лукойл-Инжиниринг», 2015 г., а также семинарах секции разведочной геофизики РАН, г. Москва, 2015 г., 2017 г., и на научно-техническом форуме CGG GeoSoftware, г. Москва, 2017 г.

Разработанные методы и подходы внедрены в НИОКР по оценке перспектив нефтегазо-носности и определению направлений поисково-разведочных работ для хадумских отложений Восточного Предкавказья и баженовской свиты Западной Сибири.

Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались на следующих научных конференциях: 65-ая международная молодежная научная конференция «Нефть и газ 2011», г. Москва, 11-14 апреля 2011 г.; 66-ая международная молодежная научная конференция «Нефть и газ 2012», г. Москва, 17-20 апреля 2012 г.; Итоговая конференция по результатам выполнения мероприятий ФЦП за 2012 г. при Министерстве образования и науки России, г. Москва, 19 декабря 2012 г.; 20-е Губкинские чтения, г. Москва, 28-29 ноября 2013 г.; EAGE International Conference «Tyumen 2013», г. Тюмень, 25-29 марта 2013 г.; 75th EAGE Conference and

Exhibition, London, 10-13 июня 2013 г.; SEG 5th International Geosciences Student Conference, г. Нижний Новгород, 28 июля - 1 августа 2014 г.; VI International Scientific Conference of Young Scientists and Students, г. Баку, 12-15 октября 2015 г.; EAGE 7th Saint Petersburg International Conference and Exhibition, г. Санкт Петербург, 11-14 апреля 2016 г.; EAGE 4th International Conference «GeoBaikal 2016», г. Иркутск, 22-26 августа 2016 г.; EAGE/SPE Joint Workshop 2017. Shale Science: Prospecting and Development, г. Москва, 10-11 апреля 2017; SEG International Exposition and 87th Annual Meeting, Houston, 24-29 сентября 2017 г.

Публикации

Результаты исследований по теме диссертации изложены в 17 опубликованных работах. Из них 5 статей - в рецензируемых научных журналах, из перечня рецензируемых научных изданий, в котором должны быть опубликованы основные научные результаты диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук, утвержденного Высшей аттестационной комиссией, 12 работ - тезисы докладов на международных конференциях.

Структура диссертации

Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы, содержащего 190 наименований. Основной материал изложен на 273 страницах, включая 22 таблицы и 146 рисунков.

Благодарности

Хочу выразить благодарность научному руководителю д.т.н., профессору Рыжкову В.И. за совместную научную работу, результат которой представлен в диссертации. Также хочу выразить глубочайшую признательность к.т.н. Белоусову А.В., Филимоненко С.В. и к.т.н. Шубину А.В. за внимание к работе, а также сотрудникам кафедр разведочной геофизики, геофизических исследований скважин и литологии РГУ нефти и газа имени И.М. Губкина за совместную работу и плодотворное сотрудничество.

Отдельно хочу поблагодарить д.ф.-м.н. Баюк И.О. (ИФЗ им. И.О. Шмидта РАН), д.т.н., Кондратьева И.К. (ВНИГНИ), к.г.-м.н. Кляжникова Д.В (Ingenix Group) и Газарян З.И. (CGG Ge-osoftware) за помощь и консультации в процессе написания диссертационной работы.

Особую благодарность хочу выразить своей семье за поддержку, веру и колоссальное терпение. Эта работа посвящена вам!

Заключение диссертации по теме «Геофизика, геофизические методы поисков полезных ископаемых», Данько Дмитрий Анатольевич

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

По результатам выполненной диссертационной работы сформированы основные выводы:

1. Проведен анализ основных методов решения обратной динамической задачи в сейсморазведке, выполнено сопоставление методов амплитудной инверсии на эталонном месторождении Канады, разработана авторская классификация алгоритмов сейсмической инверсии и представлены рекомендации по применению каждого из методов при количественной интерпретации сейсмических данных. В результате сравнительного анализа были сформулированы основные проблемы, приводящие к снижению достоверности сейсмического прогноза, получаемого с помощью инверсионных методов, а именно: искаженное восстановление упругих параметров среды в акустически контрастных средах, некорректное определение границ интервалов исследования из-за сглаженности получаемых решений, а также вынужденное использование единой петроупругой модели в широком интервале исследований;

2. Разработан метод пластовой амплитудной инверсии сейсмических данных, который позволяет объединить результаты работ специалистов геологов, петрофизиков и сейсмиков для более точного учета изменения толщин, литологического состава, фациальных условий и петрофизических параметров при создании детальной литофациальной модели месторождения. Благодаря учету обширного комплекса разномасштабных геолого-геофизических данных, предлагаемый метод позволяет связывать литологические наблюдения, фациальный состав и распределения петрофизических свойств с результатами сейсмической детерминистической инверсии, увеличивая тем самым точность получаемого прогноза. Другим немаловажным преимуществом разработанного метода является более детальная оценка упругих свойств при изучении акустически контрастных объектов. В рамках диссертационной работы алгоритм пластовой амплитудной инверсии был опробован на реальных данных при изучении интервала газонасыщенных песчаников мелового возраста формации Colony (Канада), карбонатов осинского продуктивного горизонта Восточной Сибири, отложений баженовской свиты месторождения Западной Сибири и отложений нижнемайкопских отложений Восточного Предкавказья, что позволило уточнить геологические модели изучаемых эталонных месторождений;

3. Разработана методика изучения отложений БС на примере одного из месторождений Пу-ровского района Ямало-Ненецкого автономного округа, основанная на создании и внедрении анизотропной петроупругой модели БС и учете VTI анизотропии в алгоритмах инверсионных преобразований. Результаты, полученные с использованием разработанной

методики, переданы в ООО «Газпромнефть-Ангара». На их основе успешно выполнены работы по прогнозу перспективных зон БС на изучаемом месторождении;

4. Предложены методики количественного прогноза перспективных объектов в отложениях баженовской и хадумской свит, основанные на привлечении широкого комплекса геолого-геофизических данных, включающих литологические, петрофизические, геохимические и геомеханические исследования, а также современные подходы количественной интерпретации сейсмических данных и петроупругого моделирования. Методики опробованы на эталонных месторождениях Западной Сибири и Восточного Предкавказья. Полученные результаты переданы компаниям-недропользователям, а разработанные методы и подходы внедрены в НИОКР по оценке перспектив нефтегазоносности и определению направлений поисково-разведочных работ.

Дальнейшее развитие представленных исследований

Представленные исследования являются необходимым шагом к более детальному изучению и освоению глинистых природных резервуаров, содержащих нетрадиционные запасы УВ, с использованием сейсмических данных.

За последнее десятилетие наблюдается увеличение количества статей и публикаций, посвященных изучению НтГК, как в России, так и за рубежом. Несмотря на негативные экономические события последних лет, следует ожидать, что направление изучения нетрадиционных источников УВ сохранит свою актуальность и будет также интенсивно развиваться в будущем.

Основной прирост в освоении отечественных нетрадиционных объектов, по мнению автора, будет достигаться путем применения современных методик, разработанных на примере зарубежных аналогов нетрадиционных коллекторов, и развития новых подходов, учитывающих индивидуальные особенности изучаемых отложений. Как показывают результаты исследований, приведенные в настоящей диссертационной работе, отечественные нетрадиционные источники УВ характеризуются разной степенью изученности. Так, на основных месторождениях Восточного Предкавказья выполнен большой объем полевых и промыслово-геофизических работ. Однако, по сравнению со среднеюрскими и нижнемеловыми пластами, майкопским отложениям уделено незначительное внимание, что отражается в существенной ограниченности геолого-геофизической информации. В связи с этим можно предположить, что направление развития хадум-ских отложений будет аналогично развитию БС - по мере снижения запасов УВ в среднеюрских

и нижнемеловых пластах, интерес недропользователей будет акцентирован на породы майкопской серии. Применение современных подходов к бурению, 100%-ый вынос кернового материала, выполнение полного комплекса лабораторных и геолого-геофизических мероприятий приведет к объективной оценке углеводородного потенциала ХС.

Другим немаловажным вопросом, связанным с изучением нетрадиционных коллекторов, является создание и применение адаптированных петроупругих моделей. Как уже отмечалось ранее, породы, относящиеся к нетрадиционным, обладают сложным смешанным минеральным составом и типом емкостного пространства. В следствие чего использование упрощенных изотропных петроупругих моделей не позволяет в полной мере учесть все особенности строения изучаемых отложений. Поэтому оптимальными методиками для изучения нетрадиционных источников УВ являются подходы петроупругого моделирования, основанные на теории эффективных сред (глава 3). Данное направление работ, развиваемое в том числе при участии автора диссертации, позволяет учитывать не только минеральный состав и флюидонасыщенность изучаемого объекта, но и рассчитать параметры микроструктуры порового пространства в совокупности с оценкой анизотропии. Для построения таких моделей необходимо привлечение широкого спектра геолого-геофизических данных.

Также фундаментальной проблемой остается соотнесение результатов разномасштабных литологических изысканий с данными петрофизических определений и геофизических исследований. Для улучшения качества гидродинамических моделей и повышения точности на поисково-разведочных этапах, интерпретация сейсмических данных должна основываться на информации, полученной на всех этапах разномасштабных исследований, при этом увязка керн - ГИС - сейсморазведка должна осуществляется в рамках каждого изучаемого пласта. Для этой цели актуальным является использование предложенной технологии пластовой амплитудной инверсии, показавшей свою применимость, в том числе, при изучении нетрадиционных коллекторов. При современном уровне вычислительных мощностей, дальнейшее развитие метода пластовой инверсии видится в применении его в геостатистическом варианте, что позволит не только учитывать большой объем геолого-геофизической информации, но и получать вероятностные распределения и оценки неопределенностей получаемых результатов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Данько Дмитрий Анатольевич, 2018 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Абросимов А.А., Пименов Ю.Г. Изучение фильтрационно-емкостных свойств хадумских глинистых разностей неразрушающими способами // Геофизика. 2016. №6. С. 79-84.

2. Александров Б.Л. Аномально-высокие пластовые давления в нефтегазоносных бассейнах. М.: Недра. 1987. 216 с.

3. Алексеев А.Д. Природные резервуары нефти в отложениях Баженовской свиты на западе Широтного Приобья : автореф. дис. ... канд. геол.-мин. наук : 25.00.12. М., 2009. 25 с.

4. Алексеев А.Д. Баженовская свита: в поисках большой сланцевой нефти на Верхнем Са-лыме. Часть 2 // ROGTEC Magazine, 2013. № 35. С. 14-27.

5. Асаулов С. Нетрадиционные источники углеводородов: сланцевый пузырь или сланцевая революция // ROGTEC, 2013. № 32. С. 52-61.

6. Баюк И.О., Березина И.А., Краснова М.А., Патонин А.В., Пономарев А.В., Тихоцкий С.А., Фокин И.В., Цельмович В.А., Калмыков Г.А. Экспериментально-теоретический подход для прогноза и анализа анизотропных упругих свойств углеводородосодержащего сланца баже-новской свиты при пластовых условиях // Актуальные направления геологического изучения и освоения недр Западной Сибири. Сборник тезисов. Тюмень: ФГУП «ЗапСибНИИГГ», 2016. С. 47-59.

7. Боганик Г.Н., Гурвич И.И. Сейсморазведка. Учебник для вузов. Тверь: Издательство АИС, 2006. 744 с.

8. Бурлаков И.А. Изучение петрофизических свойств пород мезокайнозойских отложений на разведочных площадях Ставропольского края: Отчет по теме 4-92 (8-92 Д). Ставрополь: Ставропольнефтегеофизика, 1992. 236 с.

9. Воскресенский Ю.Н. Изучение изменений амплитуд сейсмических отражений для поисков и разведки залежей углеводородов. Учебное пособие для вузов. М.: РГУ нефти и газа, 2001. 68 с.

10. Воскресенский Ю.Н. Полевая геофизика: Учеб. для вузов. М.: ООО «Издательский дом Недра», 2010. 479 с.

11. Гальперина А.А., Варов Ю.Е., Городнов А.В., Черноглазов В.Н. Оценка аномального пластового давления в нефтематеринских хадумских отложениях по данным ГИС // Геофизика, 2016. №6. С. 46-53.

12. Гилл Ф., Мюррей У., Райт М. Практическая оптимизация. М.: «Мир», 1985. 509 с.

13. Гогоненков Г.Н. Изучение детального строения осадочных толщ сейсморазведкой. М.: Недра, 1987. 221 с.

14. Городнов А.В., Черноглазов В.Н., Золоева Г.М., Юрова Д.Ю., Хаустова Н.А., Гальперина А.А. Методика определения литологического состава и фильтрационно-емкостных свойств пород хадумской свиты по данным ГИС // Геофизика. 2016. №6. С. 39-45.

15. Данько Д.А. Метод пластовой инверсии сейсмических данных // 66-ая международная научная студенческая конференция «нефть и газ - 2012», Тезисы доклада, 2012.

16. Данько Д.А. Методика выявления перспективных объектов в баженовской свите на основе комплексирования геомеханических, геохимических и геофизических параметров // Геофизика, 2015. № 2. С. 38-47.

17. Данько Д.А. Прогнозирование емкостных свойств коллекторов методами сейсмической инверсии // 65-ая международная научная студенческая конференция «нефть и газ - 2011», Тезисы доклада, 2011.

18. Данько Д.А. Сравнение методов детерминистической акустической инверсии для выделения акустически контрастных объектов по сейсмическим данным // Геофизика, 2016. № 1. С. 2-11.

19. Данько Д.А., Кляжников Д.В., Рыжков В.И. Анализ упругих свойств хадумских отложений для задач количественной интерпретации сейсмических данных // Геофизика, 2016. №6. С. 61-70.

20. Данько Д.А., Осинцева Н.А., Рахматуллина А.С., Рыжков В.И. Методика прогнозирования перспективных объектов в отложениях хадумской свиты по данным 3D сейсморазведки // Геофизика, 2016. №6. С. 71-78.

21. Данько Д.А., Рыжков В.И. Изучение свойств радиоляритовой пачки в интервале баженов-ской свиты по сейсмическим данным // Геофизика, 2016. № 3. С. 2-11.

22. Данько Д.А., Рыжков В.И., Филимоненко С.В. Изучение перспективных акустически контрастных объектов Восточной Сибири методом пластовой амплитудной инверсии // EAGE GeoBaikal, Expanded Abstracts, 2016.

23. Данько Д.А., Филимоненко С.В., Рыжков В.И., Кондратьев И.К. Разработка и опробование метода пластовой акустической инверсии сейсмических данных // XX Губкинские чтения, Тезисы доклада, 2013.

24. Дахнова В.М., Назарова Е.С., Славкин В.С., Колосков В.Н., Алексеев А.Д. Геохимические методы в решении задач, связанных с освоением залежей нефти в баженовской свите на западе Широтного Приобья // Геология нефти и газа. 2007. № 6. С. 39-43.

25. Дахнова М.В., Можегова С.В., Назарова Е.С., Пйзанская И.Л. Оценка запасов «сланцевой нефти» с использованием геохимических параметров // Геология нефти и газа. 2015. № 4. С. 55-61.

26. Добрынин В.М., Вендельштейн Б.Ю., Кожевников Д.А. Петрофизика. М.: Недра. 1991. 368 с.

27. Добрынин В.М., Серебряков В.А. Геолого-геофизические методы прогнозирования аномально высоких пластовых давлений. М.: Недра. 1989. 114 с.

28. Дудаев С.А. Информативность гамма-спектрометрии скважин при изучении глинистых коллекторов Предкавказья // НТВ Каротажник, 2011. №7. С. 84-101.

29. Жданов М.С. Теория обратных задач и регуляризации в геофизике. М.: Научный мир, 2007. 712 с.

30. Задорина Е.А. Исследование параметров геостатистической инверсии для прогноза коллек-торских свойств по данным сейсморазведки: дис. ... канд. тех. наук : 25.00.10. М.: МГУ,

2015. 117 с.

31. Калмыков Г.А. Строение баженовского нефтегазоносного комплекса как основа прогноза дифференцированной нефтепродуктивности: дис. ... док. гео.-мин. наук : 25.00.12. - М.,

2016. 391 с.

32. Кац Я.Г., Полетаев А.И., Румянцева Э.Ф. Основы линеаментной тектоники. 1986. М.: Недра. 140 с.

33. Кащеев Д.Е., Кирнос Д.Г. Использование имитационного аннилинга для инверсии данных сейсморазведки // Геофизика, 2002. № Специальный выпуск. С. 75-79.

34. Кожевников Д.А. Гамма-спектрометрия в комплексе геофизических исследований нефтегазовых скважин. Методическое пособие. М.: ГАНГ, 1996. 42 с.

35. Кондратьев И.К., Аршинова Т.В., Киселев Ю.А. Оценка параметров тонкослоистых геологических разрезов на основе решения обратной динамической задачи сейсморазведки // Прикладная геофизика, 1987. Вып. 117.

36. Кондратьев И.К., Бондаренко М.Т., Камнев С.П. Динамическая интерпретация данных сейсморазведки при решении задач нефтегазовой геологии // Геофизика, 1996. №5. С. 41-47.

37. Кондратьев И.К., Бондаренко М.Т., Киссин Ю.М., Рейгасс Е.В. Экспериментальная оценка точности прогнозирования коллекторов акустической пластовой инверсией в Западной Сибири // Геофизика, 2013. №1. С. 11-18.

38. Кондратьев И.К., Лисицын П.А., Киссин Ю.М. Детальность и точность решений в задаче сейсмической волновой инверсии // Геофизика, 2005. №3. С. 19-25.

39. Кондратьев И.К., Рыжков В.И., Бондаренко М.Т., Лапина Е.В. Эффективность прогнозирования коллекторов способами динамической интерпретации в Восточной Сибири // Технологии сейсморазведки, 2010. №4. С. 26-34.

40. Кондратьев И.К., Рыжков В.И., Бондаренко М.Т., Рейгасс Е.В., Киссин Ю.М., Данько Д.А. Возможность прогнозирования коллекторов баженовской свиты способами сейсмической инверсии // EAGE Tumen, Expanded Abstracts, 2013.

41. Кондратьев И.К., Рыжков В.И., Киссин Ю.М., Шубин А.В. Способы реализации и оценка эффективности сейсмической инверсии. Учебное пособие. М.: РГУ нефти и газа, 2011. 63 с.

42. Кондратьев И.К., Фортунатова Н.К., Бондаренко М.Т., Киссин Ю.М., Тарасенко Е.М. Прогнозирование мощностей доманикоидов способом пластовой акустической инверсии // Геофизика, 2015. №1. С. 19-25.

43. Копыльцов А.И., Нарыжный П.С., Навасартян М.А. Особенности нефтеносности и геологическая модель залежей олигоцена Ставрополья. Основные проблемы геологического изучения и использования недр Северного Кавказа. Материал 8-ой юбилейной конференции по геологии и полезным ископаемым. Ессентуки, 1995.

44. Кудин Е.В. Обзор взглядов, исследований изучения формирования скоплений и особенностей геологического строения залежей нефти в глинистых коллекторах Восточного Предкавказья // Молодой ученый, 2013. № 6. Т. 2. С. 261-268.

45. Куляпин П.С. Разработка интерпретационной и петроупругой моделей пород-коллекторов многокомпонентного состава и сложной структуры емкостного пространства: дис. ... канд. гео.-мин. наук : 25.00.10. - М., 2016. 136 с.

46. Лаврентьев М.М., Романов В.Г., Шишатский С.П. Некорректные задачи математической физики и анализа. М.: Наука, 1980. 286 с.

47. Лебедько Г.И., Марков Ю.А., Копыльцов А.И., Петренко П.А. Анализ и обобщение результатов ГРР по глинистым коллекторам нижнего майкопа Предкавказья и оценка эффективности освоения этого нефтегазоносного комплекса : информационный отчет. М.: ООО «ИГЦ», 2000. 193 с.

48. Маловичко Л.Р. Исследование обратной задачи AVO для пачки слоев // Геофизика, 2009. №5. С. 20-25.

49. Немова В. Д. Литология и коллекторские свойства отложений баженовского горизонта на западе Широтного Приобья: дис. ... канд. гео.-мин. наук : 25.00.06; 25.00.12. - М., 2012. 171 с.

50. Немова В.Д. Условия формирования коллекторов в отложениях Баженовского горизонта в районе сочленения Красноленинского свода и Фроловской мегавпадины // Нефтегазовая геология. Теория и практика. 2012. Т. 7. № 2. С. 1-14.

51. Немова В.Д., Бордюг М.А., Ревяко А.В. Сейсмогеологическое моделирование изменений свойств отложений баженовской свиты в межскважинном пространстве // Технологии сейсморазведки. 2013. № 2. С. 72-97.

52. Осинцева Н.А., Ляпунов Ю.В., Антипов М.П., Патина И.С., Барс Ф.М., Карамышева О.И. Седиментационная модель олигоценовых отложений Центрального и Восточного Предкавказья // Геофизика. 2016. №6. С. 22-30.

53. Постников А.В., Мусихин А.Д., Осинцева Н.А., Сивальнева О.В., Рахматуллина А.С. Влияние структуры пустотного пространства пород на разработку залежей в хадумских отложениях Восточного Предкавказья // Геофизика. 2016. №6. С. 31-38.

54. Постников А.В., Рахматуллина А.С., Милосердова Л.В., Варов Ю.Е., Сабиров И.А. Методика выделения зон развития трещинных коллекторов в хадумских отложениях Восточного Предкавказья по комплексу геолого-геофизических данных // Геофизика. 2016. №6. С. 5461.

55. Приезжев И.И., Шмарьян Л.Е., Солоха Е.В. Методика сейсмической инверсии с помощью генетического алгоритма с последующим использованием результатов инверсии при моделировании коллекторских свойств резервуара // Технологии сейсморазведки, 2009. № 2. С. 18-23.

56. Приезжев И.И. Информационные технологии интерпретации комплекса геолого-геофизических данных для геологического моделирования: дис. ... д-ра. тех. наук : 25.00.10. М.: РГГУ им. С О. Орджоникидзе, 2010. 232 с.

57

58

59

60

61

62

63

64

65

66

67

68

69

70

Прищепа О.М., Аверьянова О.Ю. К обсуждению понятийной базы нетрадиционных источников нефти и газа - сланцевых толщ // Нефтегазовая геология. Теория и практика. 2013. № 3. С. 1 -10.

Прищепа О.М., Аверьянова О.Ю., Ильинский А.А., Морариу Д. Нефть и газ низкопроницаемых сланцевых толщ - резерв сырьевой базы углеводородов России. Спб.: ФГУП «ВНИГРИ», 2014, 323 с.

Руденко Г.Е., Иванова О.В. Оптимизационная технология ПАРМ-КОЛЛЕКТОР // Геофизика, 2003. № Специальный выпуск. С. 90-99.

Рыжков В.И., Кондратьев И.К., Киссин Ю.М., Филимоненко С.В., Данько Д.А. // Итоговая конференция по результатам выполнения мероприятий ФЦП за 2012 г. при Министерстве образования и науки России, Тезисы доклада, 2012.

Сердобольский Л.А. Распространение сейсмических волн. М.: РГУ нефти и газа имени И.М. Губкина, 2012. 256 с.

Сивальнева О.В., Осинцева Н.А., Постников А.В., Варов Ю.Е., Пошибаев В.В., Ганаева М.Р. Литологическая характеристика и строение разрезов хадумских отложений Восточного Предкавказья // Геофизика. 2016. №6. С. 15-21.

Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. Учебное пособие для вузов. Изд. 3-е, исправленное. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. 286 с.

Трофимук А.А., Карогодин Ю.Н. Баженовская свита - уникальный природный резервуар нефти [Электронный ресурс] // Neftegaz.ru. 2008. Режим доступа: http:// http://neftegaz.ru/science/view/677-Bazhenovskaya-svita-unikalnyj-prirodnyj-rezervuar-nefti.

Троян В.Н. Статистические методы обработки сейсмической информации при исследовании слоистых сред. М.: Недра, 1982.

Хавкин А.Я. Проектирование разработки залежи нефти баженовской свиты Салымского месторождения. М.: ВНИИОЭНГ, 1992. 84 с.

Ханин А.А. Породы-коллекторы нефти и газа и их изучение. М.: Недра, 1969. 368 с.

Чепак Г.Н., Шапошников В.М. Особенности нефтеносности глинистой толщи олигоцена Восточного Предкавказья // Геология нефти и газа. 1983. № 4. С. 36-40.

Шермергор Т.Д. Теория упругости микронеоднородных сред. М.: Наука, 1977. 400 с.

Шубин А.В. Теория Гассмана как основа количественной интерпретации сейсмических данных // Геофизика, 2012. № 1. С. 16-19.

71

72

73

74

75

76

77

78

79

80

81

82

83

84

Шубин А.В. Методика изучения сложнопостроенных природных резервуаров на основе петроупругого моделирования и инверсии сейсмических данных: дис. ... канд. тех. наук : 25.00.10. М.: РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, 2014. 146 c.

Яковлев И.В., Ампилов Ю.П., Филиппова К.Е. Почти все о сейсмической инверсии // Технологии сейсморазведки, 2011. № 1. С. 5-15.

Ahmed U., Meehan D.N. Unconventional oil and gas resources: exploration and development. CRC Press, 2016. 861 p.

Aki K., Richards P.G. Quantitative seismology, 2nd edition. University Science Books, 2009. 700 p.

Alexandrov K.S., Ryzhova T.V. Elastic properties of rock-forming minerals. II. Layered silicates // Bulletin of the USSR Academy of Sciences, Geophysics Series. 1961. №9. Pp. 1165-1168.

Avseth P. Combining rock physics and sedimentology for seismic reservoir characterization in North Sea turbidities systems: Ph.D. thesis. Stanford University, 2000. 181 p.

Avseth P., Muker T., Mavko G. Quantitative seismic interpretation: Applying rock physics tools to reduce interpretation risk. Cambridge Univ. Press. 2005. 359 p.

Backus G.E. Long-wave elastic anisotropy produced by horizontal layering // Journal of Geophysical Research. 1962. Vol. 67. № 11. Pp. 4427-4440.

Bakken Oil Formation [Электронный ресурс] // Energy & Capital. Режим доступа: http://www.energyandcapital.com/resources/bakken-oil-field/49.

Bayuk I., Chesnokov E. Correlation between elastic and transport properties of porous cracked anisotropic media // J. Phys. Chem. Earth, 1998. V. 23. № 3. Pp. 361-366.

Bayuk I., Ammerman M., Chesnokov E. Upscaling of elastic properties of anisotropic sedimentary rocks // Geophys. J. Int. 2008а. V. 172. Pp. 842-860.

Bayuk I., Gay J.K., Hooper J.M., Chesnokov E.M. Upper and lower stiffness bounds for porous anisotropic rocks // Geophys. J. Int. 2008b. V. 175. Pp. 1309-1320.

Berg R. R., Gangi A. F. Primary migration by oil - generation microfracturing in low permeability source rocks: Application to the Austin Chalk, Texas // AAPG Bulletin. 1999. № 83. Pp. 727756.

Berryman, J. G. Long-wavelength propagation in composite elastic media // Journal of Acoustic Society of America, 1980. №68. Pp. 1809-1831.

85

86

87

88

89

90

91

92

93

94

95

96

97

98

99

Bortoli L.J., Alabert F., Haas A., Journel A.G. Constraining stochastic images to seismic data. Proceeding of the international geostatistical congress. Kluwer publication, 1992.

Brie A., Pampuri F., Marsala A.F., Meazza O. Shear sonic interpretation in gas bearing sands // SPE 30595, 1995. Pp. 701-710.

Buland A., Omre H. Bayesian linearized AVO inversion // Geophysics, 2003. Vol. 68. № 1. Pp. 185-198.

Chi C.-Y., Mendel J.M., Hampson D.A. Computationally fast approach to maximum-likelihood deconvolution // Geophysics, 1984. Vol. 49. № 5. Pp. 550-565.

Chopra S., Castagna J.P. AVO. Investigation in Geophysics № 16. SEG Press, 2014. 288 p.

Chopra S., Marfurt K.J. Seismic attributes for prospect identification and reservoir characterization. SEG geophysical departments series № 11. SEG and EAGE Press. 464 p.

Connolly P. Elastic impedance // The Leading Edge, 1999. Vol. 18. № 4. Pp. 438-452.

Cooke D.A., Schneider W.A. Generalized linear inversion of reflection seismic data // Geophysics, 1983. Vol. 48. № 6. Pp. 665-676.

Crain E.R. Unicorns in the Garden of Good and Evil: Part 1 - Total Organic Carbon (TOC) // Reservoir Issue. 2010. № 10. Pp. 31-34.

Danko D.A., Bayuk I.O., Klazhnikov D.V., Ryzhkov V.I., Basov A.V., Tarakanovskiy M.K. The use of an anisotropic petro-elastic model for study of the Bazhenov formation // 87th SEG Annual Meeting, Expanded Abstracts, 2017.

Danko D.A., Ryzhkov V.I., Filimonenko S.V., Kondratiev I.K. Development and testing of the seismic layered acoustic inversion method // SEG 5th International Geosciences Student Conference, Extended Abstracts, 2014.

Danko D.A., Shubin A.V. A methodology of "sweet spots" identification in unconventional reservoirs // VI International scientific conference of young scientists and students, Baku, Expanded Abstracts, 2015.

Doyen P.M. Seismic reservoir characterization: an earth modelling perspective. EAGE Publications, 2007. 255 p.

Duboz P., Lafet Y., Mougenot D. Moving to a layered impedance cube: advantages of 3D strati-graphic inversion // First Break, 1998. Vol. 16. № 9. Pp. 311-318.

Dubrule O. Geostatistics for seismic data integration in earth models. SEG-EAGE Publications, 2003.273 p.

100

101

102

103

104

105

106

107

108

109

110

111

112

113

Dvorkin J., Gutierrez M.A., Grana D. Seismic reflections of rock properties, 1st edition. Cambridge University Press, 2014. 332 p.

Fatti J.L., Smith G.C., Vali P.J., Strauss P.J., Levitt P.R. Detection of gas in sandstone reservoirs using AVO analysis: a 3-D seismic case history using the Geostack technique // Geophysics, 1994. Vol. 59. № 9. Pp. 1362-1372.

Filippova K., Yakovleva I., Pavlovskiy Y., Mesdag P. Stress identification with an azimuthal technique - a case study for a clastic oil field // SEG Annual Meeting, Expanded Abstracts, 2016. Pp. 2801-2805.

Focht G.W., Baker F.E. Geophysical case history of the Two Hills Colony gas field of Alberta // Geophysics, 1985. Vol. 50. № 7. Pp. 1061-1076.

Gilks W.R., Richardson S., Spiegelhalter D.J. Markov Chain Monte Carlo in Practice. Chapman & Hall/CRC, 1995. 504 p.

Gluck S., Juve E., Lafet Y. Multichannel 3D stratigraphic inversion of post stack seismic data // SEG technical program, Expanded abstracts, 1996. Pp. 1793-1796.

Gluck S., Juve E., Lafet Y. High-resolution impedance layering through 3-D stratigraphic inversion of poststack seismic data // The Leading Edge, 1997. Vol. 16. № 9. Pp. 1309-1315.

Goodway B., Perez M., Varsek J., Abaco C. Seismic petrophysics and isotropic - anisotropic AVO methods for unconventional gas exploration // The Leading Edge, 2010. № 29. Pp. 1500-1580.

Grechka V. Applications of seismic anisotropy in the oil and gas industry. EAGE Publications, 2009. 171 p.

Grijalba-Cuenca, Torres-Verdin C., van der Made P. Geostatistical inversion of 3D seismic data to extrapolate wireline petrophysical variables away from the well. SPE Annual Technical Conference and Exhibition, Dallas, 2000. Pp. 1-16.

Gunning L., Paterson L. Conditioning of Levy-Stable fractal reservoir models to seismic data. SPE Annual Technical Conference and Exhibition, Houston, 1999. Pp. 1-12.

Haas A., Dubrule O. Geostatistical inversion - a sequential method of stochastic reservoir modeling constrained by seismic data // First Break, 1994. Vol. 12. № 11. Pp. 561-569.

Hansen P.C. Rank-deficient and discrete ill-posed problems. Numerical aspects of linear inversion. SIAM monographs on mathematical modeling and computation, 1998. 247 p.

Hampson D.P., Russell B.H., Bankhead B. Simultaneous inversion of pre-stack seismic data // SEG Annual Meeting, Expanded Abstracts, 2005. Pp. 1633-1637.

114

115

116

117

118

119

120

121

122

123

124

125

126

127

Hampson-Russell Help System. Spike and Colored Inversion Theories [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://geosoftwaresupport.cgg.com

Hill R. The elastic behavior of crystalline aggregate: Proc. Phys. Soc., 1952. Vol. 65. Pp. 349354.

Hood A., Gutjahr C.C.M., Heacock R.L. Organic metamorphism and the generation of petroleum // AAPG Bulletin, 1975. № 59. Pp. 986-996.

Hu R., Vernik L., Nayvelt L., Dicman A. Seismic inversion for organic richness and fracture gradient in unconventional reservoirs: Eagle Ford Shale, Texas // The Leading Edge, 2015. Vol. 34. № 1. Pp. 80-84.

IEA. International Energy Agency [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://iea.org.

Issler D.R., Hu K., Bloch J.D., Katsube T.J. Organic carbon content determined from well logs: examples from Cretaceous sediments of Western Canada. // Geological survey of Canada, 2002. Open File 4362.

Jarvie D.M., Hill R.J., Ruble T.E., Pollastro R.M. Unconventional shale-gas systems: the Missis-sippian Barnett Shale of North-Central Texas as one model for thermogenic shale-gas assessment // AAPG Bulletin, 2007. Vol. 91. Pp. 475-499.

Jason A CGG Company technical background [Электронный ресурс]. InverTrace-Plus and RockTrace course books, 2015. Режим доступа: https://geosoftwaresupport.cgg.com.

Jurado F., Richard V., Cuer M. Lare-based oriented full wave inversion // 54th EAEG meeting, Abstracts, 1992.

Juve E., Gluck S. Uncertainties relating to impedance layering derived from post-stack strati-graphic inversion // SEG technical program, Expanded abstracts, 1997. Pp. 1606-1609.

Katahara K.W. Clay mineral elastic properties // Expanded Abstracts, 66th SEG Annual Meeting. 1996. Pp. 1691-1694.

Kemper M., Gunning J. Joint impedance and facies inversion - seismic inversion redefined // First Break, 2014. Vol. 32. № 9. Pp. 89-95.

Kondratiev I., Kiselev Y., Krilov D. The dependence between resolving power and accuracy of the seismic waveform inversion // Abstracts of papers 55th EAEG meeting, 1993.

Kondratiev I., Kiselev Y., Mikhaltsev A., Polovov A. Fast and effective method of waveform inversion // 54th EAEG meeting, Abstracts, 1992. Pp. 748-749.

128

129

130

131

132

133

134

135

136

137

138

139

140

141

142

Kontorovich A.E., Moskvin V.I., Bostrikov O.I., Danilova V.P., Fomin A.N., Fomichev A.S., Kostreva E.A., Melenevsky V.N. Main oil source formations of the West Siberian basin // Petroleum Geoscience, 1997. Vol. 3. № 4. Pp. 343-358.

Kormylo J., Mendel J.M. Maximum-likelihood seismic deconvolution // IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing, 1983. Vol. 21. Pp. 72-82.

Kuster G.T., Toksoz M.N. Velocity and attenuation of seismic waves in two-phase media: Part I. Theoretical formulations // Geophysics. 1974. Vol. 39. № 5. Pp. 587-606.

Kuster G.T., Toksoz M.N. Velocity and attenuation of seismic waves in two-phase media: Part II. Experimental results // Geophysics. 1974. Vol. 39. № 5. Pp. 607-618.

Lancaster S., Whitcombe D. Fast-track 'coloured' inversion // SEG Annual Meeting, Expanded Abstracts, 2005. Pp. 1572-1575.

Levenberg K. A method for the solution of certain non-linear problems in least squares // Quarterly of applied mathematics, 1944. № 2. Pp. 164-168.

Levy S., Fullagar P.K. Reconstruction of a sparse spike train from a portion of its spectrum and application to high-resolution deconvolution // Geophysics, 1981. Vol. 46. № 9. Pp. 1235-1243.

Li Z., Huang F., He X., Zhang W., He Y. Shale-gas reservoir-prediction study in Daanzhai Eastern Sichuan Basin // The Leading Edge, 2014. № 33. Pp. 526-534.

Lindseth R. Synthetic sonic logs - a process for stratigraphic interpretation // Geophysics, 1979. Vol. 44. № 1. Pp 3-26.

Luo X.R., Vasseur G. Geopressuring mechanism of organic matter cracking: Numerical modeling // AAPG Bulletin, 1996. № 80. Pp. 856-874.

Ma Y.Z., Holditch S.A. Unconventional oil and gas resources handbook: evaluation and development. Elsevier Press, 2016. 536 p.

Malovichko L. Inverse AVO problem for a stack of layers // Exploration Geophysics, 2015. Vol. 46. № 3. Pp. 261-266.

Marquardt D. An algorithm for least-squares estimation of nonlinear parameters // SIAM journal on applied mathematics, 1963. Vol. 11. № 2. Pp. 431-441.

Mavko G., Mukerji T., Dvorkin J. The rock physics handbook: tools for seismic analysis in porous media, 2nd edition. Cambridge University Press, 2009. 511 p.

McLachlan G., Peel D. Finite mixture models. Wiley Press, 2000. 456 p.

143

144

145

146

147

148

149

150

151

152

153

154

155

156

157

Mendel J.M., Kormylo J., Aminzadeh F., Lee J.S., Habib-Ashrafi F. A novel approach to seismic signal processing and modeling // Geophysics, 1981. Vol. 46. № 10. Pp. 1398-1414.

Mendel J.M. Optimal seismic deconvolution: An estimation-based approach. Academic Press, 1983.268 p.

Mendelson J.D., Toksoz M.N. Source rock characterization using multivariate analysis of log data // SPWLA twenty-sixth Annual Logging Symposium, 1985. Pp. 1-21.

Mesdag P.R. A new approach to quantitative azimuthal inversion for stress and fracture detection // SEG Annual Meeting, Expanded Abstracts, 2016. Pp. 357-359.

Mesdag P.R., Debeye H.J.W., Bornard R. Method and device for the generation and application of anisotropic elastic parameters in HTI media // PCT application WO2015/014762. 2013. 47 p.

Mesdag P.R., Quevedo L. Quantitative inversion of azimuthal anisotropy parameters from isotropic technigues // The Leading Edge, 2017. Vol. 36. № 11. Pp. 916-923.

Metropolis N., Rosenbluth A., Rosenbluth M., Teller A., Teller E. Equation of state calculations by fast computing machines // Journal of chemical physics, 1953. Vol. 21. Pp. 1087-1092.

Mitchell W.K., Nelson R.J. Statistical log analysis made practical // World Oil, 1991. Vol. 212. № 6. Pp. 115-119.

Mitchell W.K., Nelson R.J. A practical approach to statistical log analysis // SPWLA 29th Annual Logging Symposium, June 5-8, 1988.

Mosegaard K., Vestergaard P.D. A simulated annealing approach to seismic model optimization with sparse prior information // Geophysical Prospecting, 1991. Vol. 39. № 5. Pp. 599-611.

O'Connell R.J., Budiansky B. Seismic velocities in dry and saturated cracked solids // Journal of Geophysics Research, 1974. №79. Pp. 4626-4627.

Oldenburg D., Scheuer T., Levy S. Recovery of the acoustic impedance from reflection seismo-grams // Geophysics, 1983. Vol. 48. № 10. Pp. 1318-1337.

Passey Q., Creaney S., Kulla J.B., Moretti F.J., Stroud J.D. A practical model for organic richness from porosity and resistivity logs // AAPG Bulletin, 1990. V. 74. № 17. Pp. 1777-1794.

Pendrel J. Seismic inversion-the best tool for reservoir characterization // CSEG Recorder, 2001. Vol. 26. № 1. Pp. 16-23.

Press W.H., Teukolsky S.A., Vetterling W.T., Flannery B.P. Numerical recipes. The art of scientific computing. 3rd edition. Cambridge University Press, 2007. 925 p.

158

159

160

161

162

163

164

165

166

167

168

169

170

171

Rickman R., Mullen M., Petre E., Grieser B., Kundert D. A practical use of shale petrophysics for simulation design optimization: All shale plays are not clones of the Barnett Shale // Proceedings of the Annual Technical Conference and Exhibition, Society of Petroleum Engineers. 2008. 115258.

Robinson E.A. Predictive decomposition of time series with applications to seismic exploration. PhD thesis. Massachusetts Institute of Technology, 1954. 281 p.

Ruger A. P-wave reflection coefficients for transversely isotropic models with vertical and horizontal axis of summetry // Geophysics, 1997. V. 62. Pp. 713-722.

Ruger A. P-wave reflectivity with offset and azimuth in anisotropic media // Geophysics, 1998. V. 63. Pp. 935-947.

Ruger A. Reflection coefficients and azimuthal AVO analysis in anisotropic media // SEG Publications, 2002. 189 p.

Russell B.H., Hampson D.P. Comparison of poststack seismic inversion methods // SEG Annual Meeting, Expanded Abstracts, 1991. Pp. 876-878.

Ryzhkov V.I., Danko D.A., Filimonenko S.V. Multi-layered seismic inversion - a universal integration method of different-scale geological and geophysical studies // EAGE Saint Petersburg International Conference and Exibition, Extended Abstracts, 2016.

Scales J.A., Tenorio L. Prior information and uncertainty in inverse problems // Geophysics. 2001. Vol. 66. № 2. Pp. 389-397.

Schmoker J.W., Determination of organic content of Appalachian Devonian Shales from formation-density logs. AAPG Bulletin, 1979. V. 63. № 9. Pp. 1504-1537.

Schmoker J.W., Hester T.C. Organic carbon in Bakken Formation, United States Portion of Williston Basin. AAPG Bulletin, 1983. V. 67. № 12. Pp. 2165-2174.

Sen M.K. Seismic inversion. SPE Publications, 2006. 120 p.

Sen M.K., Stoffa P.L. Global optimization methods in geophysical inversion. Elsevier Science B.V., 1995. 281 p.

Shubin A.V., Mitin A.V., Danko D.A., Ryzhkov V.I. Estimation of the Porosity and Pore Aspect Ratio of Carbonates Using Cloud Transform Method // 75th EAGE Annual Meeting, Expanded Abstracts, 2013.

Shuey R.T. A simplification of the Zoeppritz equations // Geophysics, 1985. Vol. 50. № 4. Pp. 609-614.

172

173

174

175

176

177

178

179

180

181

182

183

184

185

186

187

Simm R., Bacon M. Seismic amplitude: an interpreter's handbook. Cambridge University Press, 2014. 271 p.

Skov T., Pedersen S.I., Valen T.S., Fayemendy P., Gronlie A., Hansen J.O., Hetlelid A., Ivensen T., Randen T., Sonneland L. Fault system analysis using a new interpretation paradigm // EAGE 65th Conference and Exhibition, Stavanger, 2003.

Slatt R.M. Stratigraphic reservoir characterization for petroleum geologist, geophysicists, and engineers. Origin, recognition, initiation, and reservoir quality. Elsevier B.V Press. 2013. 671 p.

Tarantola A. Inversion of seismic reflection data in the acoustic approximation // Geophysics. 1984. Vol. 49. № 8. Pp. 1259-1266.

Tarantola A. Inverse problem theory. Elsevier, 1987. 613 p.

Tetyukhina D. High-resolution reservoir characterization by seismic inversion with geological constraints. PhD thesis. Delft University of Technology, 2010. 169 p.

Van Riel P., Berkhout A.J. Resolution in seismic trace inversion by parameter estimation // Geophysics, 1985. № 50. Pp. 1440-1445.

Vernik L. Seismic petrophysics in quantitative interpretation. Investigation in Geophysics № 18. SEG Press, 2016. 213 p.

Vernik L., Fisher D., Bahret S. Estimation of net-to-gross from P and S impedance in deepwater turbidites // The Leading Edge, 2002. Pp. 380-387.

Vestergaard P.D., Mosegaard K. Inversion of post-stack seismic data using simulated annealing // Geophysical Prospecting, 1991. Vol. 39. № 5. Pp. 613-624.

Walden A.T., Hosken J.W.J. An investigation of the spectral properties of primary reflection coefficients // Geophysical Prospecting, 1985. Vol. 33. № 3. Pp. 400-435.

Walker C., Ulrych T.J. Autoregressive recovery of the acoustic impedance // Geophysics, 1983. Vol. 48. № 10. Pp. 1338-1350.

Wang F.P., Gale J.F. Screening Criteria for Shale-Gas systems // Gulf Coast Association of Geological Society Transactions, 2009. Vol, 59. Pp. 779-793.

Whitcombe D.N. Elastic impedance normalization // Geophysics, 2002. Vol. 67. № 1. Pp. 60-62.

Whitcombe D.N., Connolly P.A., Reagan R.L., Redshaw T.C. Extended elastic impedance for fluid and lithology prediction // Geophysics, 2002. Vol. 67. № 1. Pp. 63-67.

Willis J. Bounds and self-consistent estimates for the overall properties of anisotropic composites // J. Mech. Phys. Sol., 1977. Vol. 25. Pp. 185-202.

188. Xu S., White R.E. A new velocity model for clay-sand mixtures // Geophysical Prospecting, 1995. Vol. 43. № 1. Pp. 91-118.

189. Xu S., Payne A. Modeling elastic properties in carbonate rocks // The Leading Edge, 2009. Vol. 28. № 1. Pp. 66-74.

190. Zhang M., Mesdag P. Full data driven azimuthal inversion for anisotropy characterization // SEG Annual Meeting, Expanded Abstracts, 2016. Pp. 403-407.