Разработка способов повышения эффективности амплитудной сейсмической инверсии при изучении неоднородных коллекторов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.10, кандидат наук Гаркин Алексей Сергеевич

• Гаркин Алексей Сергеевич
• кандидат наук
• 2021

Оглавление диссертации кандидат наук Гаркин Алексей Сергеевич

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 ОБЗОР СОВРЕМЕННЫХ ПРОБЛЕМ АМПЛИТУДНОЙ ИНВЕРСИИ СЕЙСМИЧЕСКИХ ДАННЫХ

1.1 Отсутствие низких и высоких частот

1.2 Неустойчивость извлекаемого импульса

1.3 Расхождение между реальной и синтетической сейсмограммами

1.4 Существующие способы решения

ГЛАВА 2 АМПЛИТУДНО-ФАЗОВАЯ КОРРЕКЦИЯ СИГНАЛА, ОСНОВАННАЯ НА МОДЕЛИ

2.1 Предпосылки создания алгоритма

2.2 Актуальность проблемы

2.3 Алгоритм амплитудно-фазовой коррекции

2.4 Тестирование на модельных данных

2.5 Результаты на реальных данных

ГЛАВА 3 РАЗВИТИЕ СПОСОБА АМПЛИТУДНОЙ СЕЙСМИЧЕСКОЙ ИНВЕРСИИ, ОСНОВАННОЙ НА МОДЕЛИ

3.1 Введение

3.2 Теория

3.3 Тестирование на модельных данных

3.4 Тестирование на реальных данных

ГЛАВА 4 ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРУГОЙ ИНВЕРСИИ

4.1 Введение

4.2 Теория

4.3 Тестирование на модельных данных

4.4 Тестирование на реальных данных

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

СПИСОК РИСУНКОВ

Рисунок 1.1 - Влияние типа источника на амплитудно-частотную характеристику (АЧХ) сейсмической записи, записанной на приемник Vectorseis. Слева - в широком диапазоне частот, справа - в низкочастотном. 364 linear - свип с линейно-частотной модуляцией (ЛЧМ) на вибраторе INOVA 364, Failing - свип с нелинейной разверткой типа "low dwell" [21] на вибраторе Failing Y-2400, 364 low dwell - аналогичный предыдущему свип на вибраторе

INOVA 364, Dynamite - динамит, Frequency - частота, Decibels - децибелы [66]

Рисунок 1.2 - Влияние типа приемника на АЧХ сейсмической записи, записанной с помощью взрыва. Слева - в широком диапазоне частот, справа - в низкочастотном. 10 Hz Sensor SM7 -геофон SM-7 10 Hz ION-Sensor, Vectorseis - геофон Vectorseis (INOVA), 4.5 Hz - геофон PS-

4.5C1 Sunfull, Frequency - частота, Decibels - децибелы [66]

Рисунок 1.3 - Влияние низкочастотной составляющей на результат инверсии: разрез импеданса до шумоподавления (FSF) в области низких частот - "a", разрез импеданса после шумоподавления - "b", карта импеданса до шумоподавления - "c", карта импеданса после

шумоподавления - "d" [55]

Рисунок 1.4 - Влияние обработки на результат инверсии: с сохранением низких частот - "a",

без сохранения низких частот - "b" [45]. Sand - песчанистость, Shale - глинистость

Рисунок 1.5 - Схема различных зон деформаций при взрыве: зона разрушений (crushing zone), зона трещиноватости (cracking zone), зона упругих деформаций (elastic zone). Explosion source

- источник взрыва [35]

Рисунок 1.6 - Повторяемость сейсмической записи на малых временах. Расстояние между двумя точками взрыва (Shot1, Shot2) - 5м. Слева направо: запись при первом взрыве, запись

при повторном взрыве и разница (Difference) между ними [60]

Рисунок 1.7 - Изменение амплитуды сигнала (Seismic punch) в зависимости от глубины (Shot depth) заряда (вверху) и изменение ширины (Wavelet breadth) сигнала в зависимости от

времени (Travel time) регистрации (внизу) [73]

Рисунок 1.8 - Различные формы зарегистрированных сигналов при взрыве на разных глубинах

(Shot depth). Глубина указана в футах [там же]

Рисунок 1.9 - Изменение АЧХ сейсмической записи при использовании разного взрывчатого вещества. AN/TNT - аммонит (тротил, аммиачная селитра), AN/TNT/AL - аммонал (тротил, аммиачная селитра, порошкообразный алюминий). Вверху - спектры записей для разных приемников (a,b,c,d), внизу - схема эксперимента [35]. Speed sensors, sensor - приемники, Explosives - взрывчатое вещество, Frequency - частота, Amplitude - амплитуда

Рисунок 1.10 - Влияние приповерхностных кратных волн на форму импульса. Синтетическое волновое поле ВСП (вверху), красным прямоугольником выделена область для извлечения

импульса. Внизу - истинный импульс (слева) и извлеченный импульс (справа)

Рисунок 1.11 - Расхождение в поведении AVO кривых на ближних удалениях. Вверху слева -реальная сейсмограмма (Conditioned Gather), справа - синтетическая (Full Waveform Synthetic). Внизу: Фиолетовым цветом - теоретическая кривая, красным - реальная [79].

Reservoir zone - зона коллектора

Рисунок 1.12 - Влияние компенсации разных факторов на поведение амплитуд с удалением при физическом моделировании. Picked amplitude - исходные данные, geometrical spreading/spreading - поправка за геометрическое расхождение, emrg angle - поправка за угол подхода волны, directivity - поправка за характеристику направленности приёмника. Синим цветом - кривая по Цеппритцу для плоской волны, черным цветом - кривая по Цеппритцу для

сферической волны, Incident angle - угол падения, Amplitude - амплитуда [56]

Рисунок 1.13 - Влияние подавления линейных помех на амплитуды с удалением при физическом моделировании. Вверху: красный цвет - экспериментальные данные (Experimental data) после применения фильтрации, черный, синий - результат численного моделирования без применения фильтрации с разными импульсами (Primaries+Multiples), оранжевый - кривая по Цеппритцу (Zoeppritz). Внизу другой эксперимент: серый цвет - до подавления поверхностной волны (Raw), черный - после (Filtered) [32; 64], Scaled offset -отмасштабированные удаления, Amplitude - амплитуда, Angle - угол, Rpp - коэффициент

отражения

Рисунок 1.14 - Пример компенсации расхождения между реальной и теоретической AVO кривыми: исходные данные - "a", данные после дополнительной обработки с использованием

offset scaling - "b", синтетические данные - "c" [78]

Рисунок 1.15 Влияние кинематических поправок на распределение амплитуд. Слева направо: синтетика, рассчитанная без учета кинематических поправок, синтетика, построенная с учетом кинематики годографов и та же синтетика после ввода кинематических поправок [90]. Offset

increasing - направление увеличения удалений

Рисунок 2.1 - Пример построенной модели. Временной разрез с горизонтами (слева) и модель

импедансов (справа)

Рисунок 2.2 - Схема алгоритма амплитудно-фазовой коррекции

Рисунок 2.3 - Пример построенной модели. Временной разрез с горизонтами (слева) и

синтетический разрез (справа)

Рисунок 2.4 - Статистический импульс (синий) и извлеченный импульс (зеленый)

Рисунок 2.5 - Извлечённый импульс (слева) и результат его коррекции (справа)

Рисунок 2.6 - График целевой функции от коэффициента регуляризации (альфа) и длины

сигнала в дискретах

Рисунок 2.7 - Схема выполнения моделирования

Рисунок 2.8 - Гистограмма изменения среднего коэффициента корреляции после применения

коррекции

Рисунок 2.9 - Влияние параметров моделирования: 1) положение коэффициентов отражений 2) величина коэффициентов отражений 3) величина фазового поворота 4) амплитуда импульса

Рисунок 2.10 - Влияние дисперсии шума на средний коэффициент корреляции в зависимости

от дисперсии фазового поворота (слева) и дисперсии амплитуды сигнала (справа)

Рисунок 2.11 - Влияние параметров моделирования на средний коэффициент корреляции в зависимости от дисперсии фазового поворота (вверху) и дисперсии амплитуды сигнала

(внизу)

Рисунок 2.12 - Процент успешных случаев в зависимости от дисперсии фазового поворота сигнал (P_d) при разных параметрах дисперсии положения границ (T_d) (слева) и шума (N_d)

(справа)

Рисунок 2.13 - Изменение коэффициента корреляции при привязке после использования коррекции при слепом тесте. Красным цветом выделены скважины, задействованные при

построении модели

Рисунок 2.14 - Изменение ошибки акустической инверсии после использования коррекции по сравнению с исходными данными (вверху) и нормализованными (внизу) при слепом тесте.

Красным цветом выделены скважины, задействованные при построении модели

Рисунок 2.15 - Изменение ошибки акустической инверсии после использования коррекции по сравнению с исходными данными (вверху) и нормализованными (внизу) при задействовании всех скважин. Красным цветом выделены скважины, задействованные при построении модели

Рисунок 2.16 - Изменение коэффициента корреляции при привязке после использования коррекции при задействовании всех скважин. Красным цветом выделены скважины,

задействованные при построении модели

Рисунок 2.17 - Сравнение разрезов до коррекции (слева), после применения коррекции без применения сглаживания фильтров (посередине) и с применением сглаживания (справа) .... 51 Рисунок 2.18 - Карты импедансов в целевом интервале: а) до применения коррекции, б) -коррекция с использованием двух скважин, в) - коррекция с использованием всех скважин, г)

- коррекция с использованием двух скважин с сглаживанием фильтров, д) - коррекция с

использованием всех скважин с сглаживанием фильтров

Рисунок 2.19 - Кроссплоты импеданс-пористость в целевом интервале: а) до применения коррекции, б) - коррекция с использованием двух скважин, в) - коррекция с использованием всех скважин, г) - коррекция с использованием двух скважин с сглаживанием фильтров, д) -коррекция с использованием всех скважин с сглаживанием фильтров. Красным цветом

показаны коэффициенты корреляции при исключении выделенных скважин

Рисунок 3.1 - Схема работы авторского алгоритма

Рисунок 3.2 - Модели упругих параметров для моделирования, случай переменной мощности. Слева - кривые для четырех скважин, справа - для пятой (центральной). Кривые для каждой скважины: плотность (слева) и скорость продольных волн (справа). Стрелкой показан целевой

пласт

Рисунок 3.3 - Модели упругих параметров для моделирования, случай постоянной мощности. Слева - кривые для четырех скважин, справа - для пятой (центральной). Кривые для каждой скважины: плотность (слева) и скорость продольных волн (справа). Стрелкой показан целевой

пласт

Рисунок 3.4 - Расположение скважин внутри модельного куба

Рисунок 3.5 - Карты импедансов целевого пласта в случае идеального восстановления при

переменной толщине пласта (слева) и постоянной толщины (справа)

Рисунок 3.6 - Результат инверсии с разными вариантами построения фоновой модели для случая переменной толщины: а) - эталон, б) - традиционный способ, в) - многомерная

регрессия, г) - нейронные сети, д) - авторский способ

Рисунок 3.7 - Разница по модулю между эталоном и результатами инверсии с разными способами построения фоновой модели для случая переменной толщины: а) - традиционный

способ, б) - многомерная регрессия, в) - нейронные сети, г) - авторский способ

Рисунок 3.8- Результат инверсии с разными вариантами построения фоновой модели для случая постоянной толщины: а) - эталон, б) - традиционный способ, в) - многомерная

регрессия, г) - нейронные сети, д) - авторский способ

Рисунок 3.9 - Разница по модулю между эталоном и результатами инверсии с разными способами построения фоновой модели для случая постоянной толщины: а) - традиционный

способ, б) - многомерная регрессия, в) - нейронные сети, г) - авторский способ

Рисунок 3.10 - Влияние внутрипластовых изменений на фоновую модель для двух случаев: а) при переменной толщине пласта и переменном импедансе, б) при постоянной толщине и переменном импедансе. Красным цветом показаны кривые в скважине №5, синим - во всех

остальных. Для каждого случая: низкочастотные кривые импеданса (слева), кривые импеданса

в сейсмическом диапазоне частот (справа)

Рисунок 3.11 - Сравнение различных подходов к построению фоновой модели: вверху - в скважине №1 (без применения низкочастотной фильтрации), внизу - в «слепой» скважине №6. Красным цветом - прогнозный импеданс, синим - истинный импеданс, желтым выделен

целевой интервал

Рисунок 3.12 - Сравнение кривых импеданса по разным подходам в «слепой» скважине. Красным цветом - прогнозный импеданс, синим цветом - истинный импеданс. Слева -традиционный способ (интерполяция), справа - комбинированный способ, желтым выделен

целевой интервал

Рисунок 3.13 - Фрагмент разреза фоновой модели без применения низкочастотной фильтрации

по традиционному способу (слева) и комбинированным способом (справа)

Рисунок 3.14 - Ошибка между прогнозным импедансом и истинным при использовании разных подходов. Красным цветом выделены скважины, использованные для построения

модели

Рисунок 3.15 - Карты импедансов по целевому горизонту: а) - значения фоновой модели, полученной традиционным способом, б) - значения фоновой модели, полученной комбинированным способом, в) - результат инверсии с фоновой моделью, полученной традиционным способом, г) - результат инверсии с фоновой моделью, полученной

комбинированным способом

Рисунок 3.16 - Кроссплоты импеданс-пористость при использовании низкочастотной модели, полученной традиционным способом (слева) и комбинированным подходом (справа). Красным цветом показаны коэффициенты корреляций при исключении отмеченной скважины

Рисунок 4.1 - Связь угла отражения (альфа) и удаления для горизонтально-слоистой среды. Красным цветом показана траектория луча сейсмической волны. ПВ - пункт взрыва, ПП

пункт приема

Рисунок 4.2 - Модель среды для построения синтетики. Слева направо: каротаж скорости

продольной волны, плотность, скорость поперечной волны и получаемая сейсмограмма

Рисунок 4.3 - Скоростные модели для пересчета сейсмограмм в угловые. Синим цветом -среднеквадратичные скорости, красным - интервальные. Слева - сглаженный вариант, справа - без сглаживания

Рисунок 4.4 - Модельная сейсмограмма в удалениях (слева), угловая сейсмограмма, полученная по сглаженной скоростной модели (посередине) и угловая сейсмограмма,

полученная по скоростной модели без сглаживания (справа)

Рисунок 4.5 - Изменение диапазона углов отражений для кровли подошвы пласта. Слева -сейсмограмма в удалениях с нанесенными диапазонами, справа - схема лучей при сильном

изменении диапазона углов

Рисунок 4.6 - Модель среды №1. Слева направо: плотность, скорость продольных волн,

скорость поперечных волн и соотношение Vp/Vs

Рисунок 4.7 - Изменение ошибки восстановления по импедансу (слева) и соотношению Vp/Vs

(справа) в зависимости от количества итераций и альфы для модели №1

Рисунок 4.8 - Анализ восстановления импеданса для модели №1. Красный цвет - истинный импеданс, синий цвет - результат стандартной инверсии, черный цвет - результат авторского

алгоритма. Слева - сравнение с несглаженным вариантом, справа- со сглаживанием

Рисунок 4.9 - Анализ восстановления Vp/Vs для модели №1. Красный цвет - истинный Vp/Vs, синий цвет - результат стандартной инверсии, черный цвет - результат авторского алгоритма.

Слева - сравнение с несглаженным вариантом, справа- со сглаживанием

Рисунок. 4.10 Кроссплоты с сопоставлением истинного несглаженного и восстановленного соотношения Vp/Vs в Hampson Russell (слева) и по авторскому алгоритму (справа) для модели

№1

Рисунок 4.11 - Кроссплоты с сопоставлением истинного сглаженного и восстановленного соотношения Vp/Vs в Hampson Russell (слева) и по авторскому алгоритму (справа) для модели

№1

Рисунок 4.12 - Изменение ошибки восстановления по импедансу (слева) и соотношению Vp/Vs

(справа) в зависимости от количества итераций и альфы для модели №2

Рисунок 4.13 - Модель среды №2. Слева направо: скорость продольных волн, скорость

поперечных волн и плотность

Рисунок 4.14 - Анализ восстановления кривых упругих свойств для модели №2. Красный цвет - истинная кривая, синий - результат стандартным способом, черный - по авторскому

алгоритму. Слева - импеданс, справа- соотношение Vp/Vs

Рисунок 4.15 - Кроссплоты между осредненными значениями Vp/Vs по ГИС восстановленным Vp/Vs внутри целевого пласта для стандартного способа (слева) и авторского алгоритма (справа)

Рисунок 4.16 - Карты соотношения Vp/Vs в целевом пласте: а) - по стандартному способу, б) - по авторскому способу в цветовом диапазоне, соответствующем стандартному способу, в) -по авторскому способу в собственном цветовом диапазоне, г) - карта толщин песчаника

СПИСОК ТАБЛИЦ

Таблица 2.1 - Дисперсии параметров для моделирования

Таблица 3.1 - Изменение ошибки прогноза фоновой модели по сравнению с традиционным

подходом в низкочастотном диапазоне

Таблица 4.1 - Ошибка восстановления импеданса для модели №1

Таблица 4.2 - Среднеквадратическая ошибка восстановления Vp/Vs для модели №1

Таблица 4.3 - Среднеквадратические ошибки восстановления для модели №2

ВВЕДЕНИЕ

Объектом исследований настоящей работы является амплитудная сейсмическая инверсия - основной метод количественной интерпретации сейсмических данных. Автором предложена совокупность способов повышения ее эффективности для промышленного применения. Намечены пути развития алгоритмов решения обратной динамической задачи.

Актуальность работы и степень ее разработанности

Внимание к проблеме обратной динамической задачи в сейсморазведке сосредоточено, начиная с 70-х годов [1] предыдущего столетия. С развитием электронно-вычислительных машин (ЭВМ) использование разработанных алгоритмов стало гораздо проще и уже в настоящий момент использование технологий по решению обратной динамической задачи находит широкое применение среди геофизических компаний [2; 8; 9; 10]. Задача динамической инверсии сводится к оценке упругих свойств среды, исходя из волнового поля [28; 3]. В свою очередь владение информацией об упругих параметрах среды позволяет прогнозировать геологические свойства.

Использование технологии наиболее актуально, когда речь идет о поиске ловушек неструктурного типа, интерес к которым неуклонно растет [32; 44]. В соответствии с этим можно заметить и рост к теме сейсмической инверсии. К примеру, согласно данным сайта seg.org, в период с 2000 по 2010 год в аннотациях к статьям по сейсмическим исследованиям в 20% случаев использовано слово «inversion», а в период с 2010 по 2020 год этот процент составляет 33%. Это косвенно свидетельствует о продолжающемся росте интереса к теме обратных задач для сейсмических данных.

Инверсию чаще всего представляют в двух вариантах: по суммированным данным и не суммированным данным (сейсмограммам). Данная работа сосредоточена на обоих вариантах инверсий.

Задача инверсии является некорректно поставленной. Это приводит к тому, что одному и тому же волновому полю может соответствовать бесконечное множество сред с упругими параметрами. Для борьбы с неоднозначностью вводят ограничения, чтобы финальное решение было близко к исходной (априорной) модели. Несмотря на обилие алгоритмов инверсии, в ее решении остается ряд проблем [87; 59]. Основными факторами, влияющими на результат, являются используемые сейсмический импульс и фоновая модель.

В работе рассмотрены способы повышения эффективности инверсии на основе амплитудно-фазовой коррекции сейсмического импульса, способе построения фоновой

модели и модификации алгоритма инверсии по несуммированным данным. Эффективность показана на модельных и реальных данных:

1. Достигнуто уменьшение ошибки акустической инверсии после применения амплитудно-фазовой коррекции сигнала, выявлены границы применения предложенного метода

2. Использование нового алгоритма построения фоновой модели позволило улучшить прогностическую способность инверсии

3. Применение модифицированного алгоритма синхронной инверсии позволило получить более точные оценки упругих параметров

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка способов повышения эффективности амплитудной сейсмической инверсии при изучении неоднородных коллекторов»

Цель работы

Разработка способов повышения эффективности сейсмической инверсии для повышения точности прогноза петрофизических и литологических свойств неоднородных коллекторов. Задачи исследований

1) Исследовать возможности компенсации формы сигнала по латерали

2) Разработать метод коррекции формы сигнала для задач сейсмической инверсии и выявить границы применимости

3) Модифицировать стандартный способ построения фоновой модели

4) Повысить эффективность алгоритма синхронной инверсии

5) Выполнить апробацию разработанных методов на реальных данных

Методология и методы исследования

К методам исследования относятся:

1. Модификация математического аппарата существующих алгоритмов инверсии

2. Математическое моделирование волновых полей для разработанных алгоритмов

3. Разработка программных средств для решения поставленных задач

4. Исследование алгоритмов на эталонных данных нефтегазовых месторождений

Научная новизна

1. Автором разработан способ амплитудно-фазовой коррекции сигнала, позволяющий минимизировать влияние его латеральных вариаций. Исследована его эффективность в средах с различными параметрами.

2. Предложен алгоритм построения низкочастотной модели в задаче сейсмической инверсии. Показана необходимость комплексирования различных подходов для повышения точности оценок упругих свойств.

3. Предложена модификация аппроксимации Фатти, используемой в синхронной инверсии для описания зависимости коэффициента отражения от угла, позволяющая в результате инверсии получать продольный импеданс и параметр Ур/УБ.

4. Разработан эффективный алгоритм синхронной инверсии сейсмических данных, основанный на применении обычных сейсмограмм вместо угловых.

Личный вклад

Все представленные в работе идеи и выводы получены и реализованы лично автором на кафедре разведочной геофизики и компьютерных систем РГУ нефти и газа (НИУ) имени И. М. Губкина

Практическая и теоретическая значимость исследований

Автором разработаны и реализованы способы повышения амплитудной динамической инверсии сейсмических данных. В результате применения разработанных методов на месторождениях Восточной Сибири было достигнуто увеличение точности прогнозных петрофизических параметров.

Защищаемые положения

1. Разработанный способ амплитудно-фазовой коррекции сигнала позволяет минимизировать влияние его латеральных вариаций в задачах динамической интерпретации сейсмических данных

2. Предложенный способ инверсии, основанной на модели, позволяет повысить точность оценок упругих свойств среды

3. Разработанный алгоритм синхронной инверсии сейсмических данных позволяет повысить точность прогноза петрофизических параметров

Апробация и степень достоверности результатов

Основные тезисы и результаты диссертационной работы были представлены на следующих конференциях: 30-й семинар при Научном совете РАН по проблемам физики Земли, кафедр геофизики РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина и МГУ им. Ломоносова при участии Евроазиатского геофизического общества «Синтез современных технологий - ключ к объективному познанию недр», Москва, 27 февраля 2020 г.; Международная научная конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов 2016» при МГУ им. Ломоносова, Москва, 13 апреля 2016 г.; Региональная научно-техническая конференция «Губкинский университет в решении вопросов нефтегазовой отрасли России», посвященная 90-летию Губкинского университета и факультета экономики и управления, Москва, 22 октября 2020 г; на защитах проектов на НТС Роснефти и Иркутской Нефтяной Компании в

2017-2020 гг. По теме работы опубликованы 4 статьи из перечня ведущих рецензируемых изданий, рекомендованных ВАК.

Объем и структура диссертации

Диссертация состоит из 4-х глав, введения и заключения, содержит 1 02 страницы, в том числе 66 рисунков и 5 таблиц. Список литературы включает 91 наименование.

Благодарности

Автор выражает глубокую благодарность научному руководителю д.т.н, профессору Рыжкову Валерию Ивановичу и к.т.н., доценту Барс Фание Мансуровне за внимание, поддержку и колоссальное терпение на всех этапах работы.

Отдельно хочется поблагодарить коллег и преподавателей кафедры Разведочной геофизики: к.т.н., доценту Белоусова А.В., к.т.н., профессора Карапетова Г.А., к.т.н., доцента Матусевича В.Ю., к.т.н., доцента Варова Е.Б., к.т.н., профессора Воскресенского Ю.Н., к.т.н., доцента Данько Д.А., к.т.н., доцента Шубина А.В. за то, что подарили мне знания, без которых написание этой диссертации было бы невозможным.

ГЛАВА 1 ОБЗОР СОВРЕМЕННЫХ ПРОБЛЕМ АМПЛИТУДНОЙ ИНВЕРСИИ

СЕЙСМИЧЕСКИХ ДАННЫХ

Основной задачей амплитудных инверсионных преобразований является переход от сейсмической информации к кубам упругих свойств. Большинство алгоритмов построены на сверточной модели как для суммарного куба, так и для сейсмограмм. Подходы к решению задачи можно глобально поделить на два: детерминистический [30] и стохастический [39; 40]. Если первый вариант дает единственное решение на подаваемую на вход информацию, то стохастический вариант предполагает множество решений, позволяющее выполнять вероятностные оценки результатов. Каждый из представленных подходов можно еще раз поделить на два: с использованием фоновой модели (model-based) и без использования фоновой модели (data-driven). Суть первого кроется в уточнении уже заданной модели, считая, что исходная модель близка к истинной. У второго способа основной принцип заключается в том, чтобы «данные говорили сами за себя» и не подвергались искажению со стороны фоновой модели. Более детальная классификация инверсий строится на их алгоритмах, с которой можно ознакомиться в [5].

Несмотря на отличие в подходах и алгоритмах инверсий, у них присутствуют схожие черты. Например, почти все алгоритмы инверсии построены на сверточной модели, в которой фигурируют импульс и коэффициенты отражений, а также при инверсии сейсмограмм во всех случаях используются угловые сейсмограммы. Если проанализировать все способы выполнения инверсий, то можно выделить некоторое количество похожих элементов. В каждой такой детали могут присутствовать недостатки, влияющие, как уже было отмечено, на большинство имеющихся алгоритмов инверсий. Исследование таких проблем могло бы повысить эффективность интерпретации. Именно на таких проблемах будет сосредоточена данная диссертация.

1.1 Отсутствие низких и высоких частот

Одним из явных недостатков динамической инверсии является неединственность решения. Связано это не только с разносторонностью подходов к решению задачи, но и с четкими теоретическими положениями: частотный состав сейсмической трассы финитен. Это вызывает проблемы, если требуется получить на выходе из инверсии информацию высокочастотного или низкочастотного характера [46; 61; 63; 69; 72; 80; 85; 88]. По этой причине количество решений в общем виде не ограничено.

При выполнении инверсии прибегают к дополнительной информации, чтобы заполнить недостающие частоты. В случае детерминистического подхода для низкочастотного диапазона используются отфильтрованные скважинные кривые. В стохастическом варианте для генерирования высокочастотного разреза используются вертикальные и горизонтальные вариограммы, распределения упругих свойств [33; 47; 51; 48].

Такая проблема (неединственность решения) является одной из ключевых для всех детерминистических алгоритмов, основанных на модели. Для стохастической алгоритмов начальная модель как таковая отсутствует: низкочастотная информация получается на основе задаваемых сейсмических горизонтов и распределения упругих свойств.

Амплитудно-частотная характеристика (АЧХ) ограничена поглощением энергии колебаний в процессе распространения со стороны высоких частот и связана с характеристиками источника, приемника (Рисунок 1.1, Рисунок 1.2). Например, взрывной источник обладает более широким спектром по отношению к вибрационному и более устойчивым сигналом, так как возбуждение сигнала происходит не на поверхности, а в неглубоких (15-20м) скважинах [21]. Помимо прочего, в низкочастотном диапазоне на исходной сейсмограмме большая часть энергии принадлежит поверхностной волне, что еще больше усугубляет проблему.

Рисунок 1.1 - Влияние типа источника на амплитудно-частотную характеристику (АЧХ) сейсмической записи, записанной на приемник Vectorseis. Слева - в широком диапазоне частот, справа - в низкочастотном. 364 linear - свип с линейно-частотной модуляцией (ЛЧМ) на вибраторе INOVA 364, Failing - свип с нелинейной разверткой типа "low dwell" [21] на вибраторе Failing Y-2400, 364 low dwell - аналогичный предыдущему свип на вибраторе INOVA 364, Dynamite - динамит, Frequency - частота, Decibels - децибелы [66]

Из-за неустойчивости низкочастотной компоненты, могут применяться отдельные процедуры, нацеленные на увеличение соотношения сигнал/помеха в данном диапазоне частот (Рисунок 1.3). Одна из таких, к примеру, называется frequency spatial filtering (FSF). Суть ее проста: применяется скользящее среднее арифметическое или среднее медианное по значениям спектров сейсмических трасс в низкочастотном диапазоне. Размер окна при этом не более 500м в радиусе, что позволяет сохранить изменчивость спектра в пространстве. Такой подход позволяет быстро и эффективно уменьшить количество шума.

Кроме одной процедуры может применяться комплекс мер, нацеленных на сохранение низких частот в виде специально подобранных источников, приемников и графа обработки (Рисунок 1.4).

Frequency (Hz) Frequency (Hz)

Рисунок 1.2 - Влияние типа приемника на АЧХ сейсмической записи, записанной с помощью взрыва. Слева - в широком диапазоне частот, справа - в низкочастотном. 10 Hz Sensor SM7 -геофон SM-7 10 Hz ION-Sensor, Vectorseis - геофон Vectorseis (INOVA), 4.5 Hz - геофон PS-4.5C1 Sunfull, Frequency - частота, Decibels - децибелы [66]

Помимо отсутствия определенных частот в трассе, на результат влияют параметры инверсии и сам алгоритм инверсии. К параметрам можно отнести количество итераций, использование или не использование нормализации сейсмических трасс, ограничение получаемых значений по отношению к начальному решению, коэффициенты регуляризации и т.д. Многообразие алгоритмов позволяет получать решение в пластовом варианте (Инверсия

редких импульсов - Sparse Spike Inversion), в гладком (Инверсия, основанная на модели - Model based), без использования начального решения (Цветная инверсия - Colored inversion) и т.д. Некоторые алгоритмы (пластовый) способны восстановить и высокие частоты из-за использующихся стабилизирующих функционалов.

Рисунок 1.3 - Влияние низкочастотной составляющей на результат инверсии: разрез импеданса до шумоподавления (FSF) в области низких частот - "a", разрез импеданса после шумоподавления - 'Ъ", карта импеданса до шумоподавления - "c", карта импеданса после шумоподавления - [55]

Shale

Sand

Рисунок 1.4 - Влияние обработки на результат инверсии: с сохранением низких частот - "a", без сохранения низких частот - "b" [45]. Sand - песчанистость, Shale - глинистость

1.2 Неустойчивость извлекаемого импульса

Для отображения сейсмического материала в значениях упругих свойств требуется устранить передаточную функцию - импульс. Под импульсом подразумевается некоторый фильтр, связывающий сейсмическую трассу и коэффициенты отражений.

Чтобы работа инверсии была успешной, требуется устойчивость такого оператора на площади, где выполняются работы. На практике такое редко достижимо и изменение формы сигнала может достигать в 60 или 90 градусов по среднему значению фазового спектра [7; 22; 23; 24]. Данная проблема вносит свой существенный вклад в большинство видов инверсии, так как они выстроены вокруг сверточной модели.

Изменение сигнала по площади может быть связано как со свойствами верхней части разреза, где непосредственно возбуждается сигнал, так и с характеристиками среды [84; 43]. С последними связано возникновение кратных и частично-кратных волн, сопровождающих падающую волну [67; 76; 77]. Такие волны впоследствии частично остаются после выполнения обработки и вносят свой вклад в оцениваемый сигнал.

Для возбуждения сигнала при наземных работах используют взрывной либо вибрационный источник. Первый является более распространенным, поэтому далее речь пойдет именно о нем. Физика взрыва достаточно сложна, чтобы ее точно описать с помощью математического аппарата. Процесс взрыва основан на гидродинамике, физике разрушения среды, динамической экспансии и распространении упругой волны [35]. При этом распространение взрыва можно условно поделить на зоны (Рисунок 1.5). В зонах разрушения и трещиноватости возникают большие деформации, неподходящие для использования закона Гука и только в зоне упругих деформаций примененима теория упругости.

В двадцатом веке для анализа получаемого таким образом сигнала проводили эксперимент в средах, близких к однородным, чтобы избежать лишних отражений на записи (Рисунок 1.8). По итогам экперимента было отмечено влияние среды, в которой происходит взрыв и глубина, на которой этот взрыв зафикфирован. Например, при анализе амплитуды сигнала от глубины заряда было отмечен резкий прирост амплитуды, начиная от 20м, а при таком же анализе от времени регистрации сигнала - расширение (broadening) сигнала, связанное с поглощением. В этой же работе [73] отмечается возможное влияние каверны, образующейся при взрыве, на форму сигнала.

Так как было отмечено, что сам по себе взрыв трудно описывается теоретически, то следует отметить повторяемость такого сигнала. В [60] при эксперименте на малых глубинах наблюдается хорошая повторяемость сейсмической записи, при расстоянии между взрывами

в 5м (Рисунок 1.6). Уровень случайного шума в этом случае оценивается в 18%. При аналогичном эксперименте был проведен анализ повторяемости записи на больших глубинах, где соотношение сигнал/помеха получается хуже из-за эффекта геометрического расхождения.

При более детальном разборе влияния среды на характеристики взрыва и взрывчатого вещества в [35] отмечено влияние таких факторов как показатели адиобаты, скорость детонации, упругие свойства среды, в которой происходит взрыв и т.д. На Рисунок 1.9 показан пример влияния разного взрывчатого вещества.

Описанные выше явления относятся к факторам верхней части разреза [20]. Помимо них, на результат извлечения сигнала могут влиять помехи, не устраненные в процессе обработки. Алгоритмы извлечения сейсмического сигнала, основанные на сверточной модели, представляют из себя по большей части поиск решения с помощью метода наименьших квадратов [38]. Лишь подходы, основанные на поиске постоянного фазового поворота и способы, не учитывающие фазовый спектр, вычисляются по-другому.

На Рисунок 1.10 представлен пример влияния кратной волны, образующейся у поверхности, на извлеченный сигнал. Синтетическое волновое поле вертикального сейсмического профилирования (ВСП) было получено конечно-разностным методом на основе одномерного волнового уравнения для неоднородной среды.

Elastic zone

Рисунок 1.5 - Схема различных зон деформаций при взрыве: зона разрушений (crushing zone), зона трещиноватости (cracking zone), зона упругих деформаций (elastic zone). Explosion source - источник взрыва [35]

При расчете были заданы граничные условия, при которых верхняя и нижняя граница пространства зафиксированы. Из-за этого все волны, достигающие поверхности, полностью от нее отражаются с противоположным коэффициентом. Амплитуды на самой поверхности равны нулю, так как она зафиксирована, а значения чуть ниже представляют из себя интерференцию отраженных волн и кратных от поверхности. Если оценить импульс по такой трассе, то можно заметить, что он состоит из двух импульсов: отраженной волны и приповерхностной кратной волны (спутник). Если рассматривать не только поверхность, а более общий случай, то подобный эффект связан, в первую очередь, с контрастностью среды, определяющей уровень кратных волн.

Рисунок 1.6 - Повторяемость сейсмической записи на малых временах. Расстояние между двумя точками взрыва (Shot1, Shot2) - 5м. Слева направо: запись при первом взрыве, запись при повторном взрыве и разница (Difference) между ними [60]

1 1

Wavelet breadth vs Travel time Limon, Colorado Shot depths 100-300 feet

• M • • * • Л

* • • ^^^« * • ч / V

4

§ и

Щ

£ 4

тН

■О

£

43

X ID

И

гП

и

is

Travel time (t4), milliseconds

Рисунок 1.7 - Изменение амплитуды сигнала (Seismic punch) в зависимости от глубины (Shot depth) заряда (вверху) и изменение ширины (Wavelet breadth) сигнала в зависимости от времени (Travel time) регистрации (внизу) [73]

Рисунок 1.8 - Различные формы зарегистрированных сигналов при взрыве на разных глубинах (Shot depth). Глубина указана в футах [там же]

Рисунок 1.9 - Изменение АЧХ сейсмической записи при использовании разного взрывчатого вещества. AN/TNT - аммонит (тротил, аммиачная селитра), AN/TNT/AL - аммонал (тротил, аммиачная селитра, порошкообразный алюминий). Вверху - спектры записей для разных приемников (a,b,c,d), внизу - схема эксперимента [35]. Speed sensors, sensor - приемники, Explosives - взрывчатое вещество, Frequency - частота, Amplitude - амплитуда

Рисунок 1.10 - Влияние приповерхностных кратных волн на форму импульса. Синтетическое волновое поле ВСП (вверху), красным прямоугольником выделена область для извлечения импульса. Внизу - истинный импульс (слева) и извлеченный импульс (справа)

1.3 Расхождение между реальной и синтетической сейсмограммами

Успешная работа инверсионных преобразований сопряжена с тем, насколько реальные данные соответствуют теоретическим представлениям. Такое соответствие не происходит в полной мере, что вызывает проблемы при интерпретации. Объяснение таким расхождениям

не всегда можно мгновенно обнаружить из-за многоэтапности обработки и множества факторов, влияющих на финальное сейсмическое изображение. Больше всего проблем возникает при анализе сейсмограмм и, соответственно, инверсии по сейсмограммам из-за ее чувствительности к шуму. Например, одним из часто встречающихся расхождений является занижение амплитуд на ближних удалениях (Рисунок 1.11). При выполнении экспериментов в лабораторных условиях было замечено, что такой эффект возникает вследствие фильтрации линейных помех (Рисунок 1.13). В этом случае проблему можно решить с помощью использования весов в целевой функции, когда ближние удаления вносят меньший вклад в расчет, либо просто исключить ближние удаления из расчета. Однако, не всегда получается понять причину расхождений. На Рисунок 1.14 показан пример более сильного несоответствия между реальностью и теорией. Чтобы компенсировать подобный эффект, автором была применена процедура offset scaling, когда трасса каждого удаления умножают на подобранный скаляр.

При этом всем следует заметить, что на графиках, где представлены теоретические amplitude versus offset (AVO) кривые, изменения амплитуд гораздо слабее тех, что мы видим в реальности. Это не может не вызывать тревогу, так как выходит, что разница между синтетической и реальной сейсмограммой велика по своему характеру от случайного шума.

Есть масса причин [37; 86], по которым такие расхождения возможны (Рисунок 1.12). Это может быть:

1) Неправильная компенсация за сферическое расхождение, так как в теории такая поправка описывается более сложной зависимостью от угла, чем использующаяся в обработке

2) Неучет угла подхода сейсмической волны и пространственного положения приемника

3) Неучет характеристики направленности источника, приемника

4) Неправильная компенсация амплитуд за условия приема и возбуждения

Список можно долго продолжать, но отметим еще два фактора, сильно влияющих на поведение AVO:

1) Растяжение импульса после ввода кинематических поправок и остаточная кинематика

2) AVO тюнинг - пересечение годографов от отражений, расположенных в зоне тюнинг эффекта.

Full Waveform Synthetic Conditioned Gather

-л 4 ■

S UUMtSMM««

Рисунок 1.11 - Расхождение в поведении AVO кривых на ближних удалениях. Вверху слева -реальная сейсмограмма (Conditioned Gather), справа - синтетическая (Full Waveform Synthetic). Внизу: Фиолетовым цветом - теоретическая кривая, красным - реальная [79]. Reservoir zone -зона коллектора

0.8

Ф0.6 з

0.4

0.2

-plane-wave Zoeppritz

-spherical-wave Zoeppritz

picked amplitude

geometrical spreading

emrg angle + spreading

directivity + emrg angle + spreading

'"'■■u'UH ■ -------^^ \ \

-— \ \\v

____ \ V\ .

wv\ >

■ i i i i i i >

10 15 20 25 30 35 40 Incident angle (degrees)

45

Рисунок 1.12 - Влияние компенсации разных факторов на поведение амплитуд с удалением при физическом моделировании. Picked amplitude - исходные данные, geometrical spreading/spreading - поправка за геометрическое расхождение, emrg angle - поправка за угол подхода волны, directivity - поправка за характеристику направленности приёмника. Синим цветом - кривая по Цеппритцу для плоской волны, черным цветом - кривая по Цеппритцу для сферической волны, Incident angle - угол падения, Amplitude - амплитуда [56]

Ь) 0.00 -0.05 -0.10 -0.15

Q.

Q-

11 -0.20 -0.25 -0.30 -0.35

Experimental data • • Primaries + Multiples (Exp. wavelet) » » Primaries + Multiples (Flicker) • • Zoeppritz

10 20 30 40 50 6

Angle (°)

Рисунок 1.13 - Влияние подавления линейных помех на амплитуды с удалением при физическом моделировании. Вверху: красный цвет - экспериментальные данные (Experimental data) после применения фильтрации, черный, синий - результат численного моделирования без применения фильтрации с разными импульсами (Primaries+Multiples), оранжевый -кривая по Цеппритцу (Zoeppritz). Внизу другой эксперимент: серый цвет - до подавления поверхностной волны (Raw), черный - после (Filtered) [32; 64], Scaled offset -отмасштабированные удаления, Amplitude - амплитуда, Angle - угол, Rpp - коэффициент отражения

Рисунок 1.14 - Пример компенсации расхождения между реальной и теоретической AVO кривыми: исходные данные - "a", данные после дополнительной обработки с использованием offset scaling - "b", синтетические данные - "c" [78]

1.4 Существующие способы решения

При решении данных проблем часто используют следующие приемы:

1) Компенсация недостающих частот производится с помощью каротажных кривых. Кривые ГИС (геофизические исследования скважин) интерполируются в межскважинном пространстве, фильтруются до низкочастотного диапазона и используются как фоновая модель. Такой подход основан на слабой изменчивости низкочастотной составляющей по площади

2) Для компенсации разных импульсов используется интерполяция извлекаемых сигналов по латерали или деление площади на зоны, относящиеся к разным импульсам

3) При компенсации различий между реальными и синтетическими сейсмограммами прибегают к использованию разных импульсов для разных удалений и дополнительной обработке (offset scaling и др.)

Рисунок 1.15 Влияние кинематических поправок на распределение амплитуд. Слева направо: синтетика, рассчитанная без учета кинематических поправок, синтетика, построенная с учетом кинематики годографов и та же синтетика после ввода кинематических поправок [90]. Offset increasing - направление увеличения удалений

Недостатки, связанные с такими подходами, выглядят соответственно следующим образом:

1) Результат инверсии сильно зависит от фоновой модели, которая получается обычной интерполяцией. Из-за этого на картах упругих свойств можно заметить артефакты интерполяции («бычий глаз»)

2) При интерполяции сигналов возникают искажения при сильном изменении сигнала. При работе по зонам возникает невозможность состыковать интерпретацию.

3) Применение разных импульсов к разным удалениям не способно компенсировать такие явления как остаточная кинематика, ЛУО тюнинг, если для каждого отражения этот эффект выглядит по-своему, или же неверный расчет углов для угловой сейсмограммы

Выводы:

1. Финитность спектра сейсмической записи приводит к неограниченному количеству решений инверсии. Существующий распространенный способ компенсации данной проблемы в виде интерполяции скважинных кривых может приводить к недостоверности получаемых карт упругих свойств. Поэтому для улучшения требуется рассмотреть альтернативные технологии построения фоновой модели и выбрать оптимальный вариант.

2. Форма извлекаемого сейсмического импульса существенно влияет на результат инверсии. Для минимизации этого эффекта требуется разработать алгоритм, позволяющий получить более точную оценку упругих свойств в сравнении с обычной интерполяцией сигналов, полученных в скважинах.

3. Расхождения между теоретическими и реальными сейсмограммами остаются частым явлением в современных проектах и приводят к ошибкам в инверсионных преобразованиях. Требуется модифицировать имеющуюся модель выполнения синхронной инверсии для уточнения ее работы.

ГЛАВА 2 АМПЛИТУДНО-ФАЗОВАЯ КОРРЕКЦИЯ СИГНАЛА, ОСНОВАННАЯ

НА МОДЕЛИ

2.1 Предпосылки создания алгоритма

Для сейсморазведочных работ основным способом возбуждения зондирующего сигнала является взрыв. Характер получаемого таким образом импульса зависит в первую очередь от условий возбуждения. Однако, несмотря на то, что сам сигнал генерируется при взрыве, он может претерпеть изменения в процессе регистрации на поверхности. Поэтому к факторам, влияющим на свойства сигнала, кроме условий возбуждения следует добавить условия приема.

Условия возбуждения можно разделить на две составляющие: среда, в которой происходит взрыв, и само взрывчатое вещество. В зависимости от упругих свойств среды, ее температуры и давления, под которым она находится, может меняться амплитуда и доминантная частота сигнала. Среди факторов, относящихся к взрывчатому веществу, следует отметить его химический состав, показатели адиабаты, скорость детонации [35]. Также параметры образующейся при взрыве каверны влияют на форму сигнала, так как она является источником ревербераций [21].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Гаркин Алексей Сергеевич, 2021 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Алексеев, А.С. Обратные динамические задачи сейсмики: Некоторые методы и алгоритмы интерпретации геофизических данных [Текст] / А.С. Алексеев. - М.: Наука, 1967. - С. 9-84.

2. Ампилов, Ю. П. Почти все о сейсмической инверсии. Часть 1 [Текст] / Ю. П. Ампилов [и др.] // Технологии сейсморазведки. - 2009. - № 4. - С. 3-16.

3. Воскресенский, Ю.Н. Полевая геофизика [Текст] / Ю.Н. Воскресенский. - М.: Недра, 2010. - 480 с. - ISBN 978-5-8365-0354-3.

4. Гаркин, А.С. Алгоритм построения одномерного синтетического волнового поля в частотной области [Текст] / А.С. Гаркин // Геофизика. - 2019. - №6. - С. 48-54.

5. Данько, Д.А. Разработка принципов изучения нетрадиционных глинистых коллекторов на основе петроупругого моделирования и инверсии сейсмических данных [Текст]: дисс. ... канд. тех. наук : 25.00.10 / Данько Дмитрий Анатольевич. - М.: РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, 2018. - С. 1-30.

6. Жданов, М.С. Теория обратных задач и регуляризации в геофизике [Текст] / М.С. Жданов. - М.: Научный мир, 2007. - 712 с. - ISBN 978-589-176-445-3.

7. Князев, Д.И. Расчет и применение переменного по площади импульса для сейсмической инверсии [Текст] / Д.И. Князев, О.А. Родина // тезисы 11-й международной 140 научно-практическая конференции Теомодель-2009". -Геленджик. - 2009. - С. 1-4.

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

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

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

11. Ломакин, В. А. Теория упругости неоднородных тел [Текст] : учеб. пособие для вузов / В.А. Ломакин. - Изд. 2-ое. - М.: ЛЕНАНД, 2014. - С. 1-7. - ISBN 978-5-9710-1083-8.

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

13. Морозов, В.А. Регулярные методы решения некорректно поставленных задач [Текст] / В.А. Морозов. - М.: Наука., 1987. - 240 с.

14. Морозов, В. А. Об оптимальных методах решения некорректных задач [Текст] / В. А. Морозов // Вычислительные методы и программирование: Новые вычислительные технологии (Электронный научный журнал). - 2006. - Т. 7. - С. 105-107.

15. Морозов, В. А. Применение метода регуляризации к решению одной некорректной задачи [Текст] / В. А. Морозов // Вестник Московского университета. Серия 1: Математика. Механика. - 1965. - № 4. - С. 13-21.

16. Мушин, И. А. Современное состояние и проблемы изучения поверхностных условий в сейсморазведке методом отраженных волн [Текст] / И. А. Мушин. - М ; ВИЭМС, 1974. -76с.

17. Рис, Э. Бизнес с нуля: Метод Lean Startup для быстрого тестирования идей и выбора бизнес-модели / Э. Рис.; пер. с англ. А. Стативка, под ред. Н. Нарциссова. - 8-е изд. -М.: Альпина Паблишер, 2018. - С. 77-104. - ISBN 978-5-9614-6623-2.

18. Рыжков, В.И. Обработка и интерпретация сейсморазведочных материалов МОГТ 3D на территории Ярактинского нефтегазоконденсатного месторождения. Договор №402/53-05/15 от «20» августа 2015 г., ООО «НПП ГЕТЭК» [Текст] / Рыжков В.И. [и др.]. - 2016. - Кн. 1. - 170 с.

19. Сердобольский, Л.А. Распространение сейсмических волн [Текст] / Л.А. Сердобольский. - М.: РГУ нефти и газа имени И.М. Губкина, 2012. - 256 c. - ISBN 9785-91961-053-3.

20. Скумбин, И.М. Геофизические изыскания [Текст] / И.М. Скумбин, В.Л. Широких // Уч. зап. Пермского университета. - 1976. - №2. - С. 3-16.

21. Смирнов, В.Н. Современное состояние, возможности и недостатки комплекса вибросейс NOMAD по сравнению с взрывным источником сейсмических колебаний в зимних условиях ЯНАО [Текст] / В.Н. Смирнов, Е.Б. Бондарев // Технологии сейсморазведки. - 2017. - №2. - 112 с.

22. Смирнов, В.Н. Инверсионные преобразования с импульсом, переменным по латерали [Текст] / В.Н. Смирнов, А.В. Новокрещин // Нефть и газ. - 2011. - №2. - С. 117-121.

23. Смирнов, В.Н. Пример подхода к оценке выдержанности характеристик сейсмического импульса по площади [Текст] / В.Н. Смирнов, А.В. Новокрещин // Электронный журнал «Нефтегазовое Дело». — 2011. - №4. - С.115-121.

24. Смирнов, В.Н. Переменный импульс для акустических инверсионных преобразований [Текст] / В.Н. Смирнов, А.В. Новокрещин // тезисы симпозиума "Тюмень-2011. Продуктивные клиноформные комплексы и возможности современной сейсморазведки". - Тюмень. - 2011. - С. 1-4.

25. Тихонов, А.Н. О некорректных задачах линейной алгебры и устойчивом методе их решения [Текст] / А.Н. Тихонов // ДАН СССР, 1965. - Т. 163, № 3. - С. 591-594.

26. Тихонов, А.Н. Методы решения некорректных задач [Текст] : учеб. пособие для вузов / А.Н. Тихонов, В.Я. Арсенин. - Изд. 3-е, испр. и доп. - М.: Наука, 1986. - 286 с.

27. Фейнман, Р. Квантовая механика и интегралы по траекториям [Текст] / Р. Фейнман, А. Хибс; пер. с англ. Э.М. Барлит, Ю.Л. Обухов - М.: Мир, 1968. - С. 44-50.

28. Яковлев, И. В. Почти все о сейсмической инверсии. Часть 2 [Текст] / И.В. Яковлев, Ю.П. Ампилов, К.Е. Филиппова // Технологии сейсморазведки. - 2011. - № 1. - С. 5-15.

29. Aki, K. Quantitative seismology [Text] / K. Aki K., P.G. Richards. - 2nd ed. - University Science Books, 2009. - 700 p. - ISBN 0-935702-96-2.

30. Ansari, H.R. Comparing Geostatistical Seismic Inversion Based on Spectral Simulation with Deterministic Inversion: A Case Study [Text] / H.R. Ansari, R. Motafakkerfard, A.R. Mohammad // Iranian Journal of Oil & Gas Science and Technology. - 2014. - Vol. 3, №1. -P. 1-14.

31. Assis Carlos, A. M. Source wavelet and local wave propagation effects on the amplitude-variation-with-offset response of thin-layer models: A physical modeling study [Text] / A.M. Assis Carlos [etc.] // Geophysics. 2017. - Vol. 82, № 4. - P. N27-N41.

32. Avseth, P. Quantitative seismic interpretation. Applying Rock Physics Tools to Reduce Interpretation Risk [Text] / P. Avseth, T. Mukerji, G. Mavko. - Cambridge University Press, 2005. - P. 168-256. - ISBN 978-0-521-81601-7.

33. Bortoli, L.J. Constraining stochastic images to seismic data. Stochastic Simulation of Synthetic Seismograms [Text] / L.J. Bortoli [etc.] // Kluwer Academic Publishers. - 1993. -P. 325-337.

34. Cerney, B. Uncertainties in low-frequency acoustic models [Text] / B. Cerney, D.C. Bartel // The Leading Edge. - 2007. - Vol. 26, № 1. - P. 74-87.

35. Chenglong, Y. A prediction model for amplitude-frequency characteristics of blast-induced seismic waves [Text] / Y. Chenglong, W. Zhongqi, H. Wengong // Geophysics. - 2018. - Vol. 83, №. 3. - P. T159-T173.

36. Chopra, S. AVO - Investigation in Geophysics Series No. 16 [Text] / S. Chopra, J.P. Castagna. - SEG Press, 2014. - 288 p. - ISBN 978-1-56080-319-5.

37. Contreras, A Sensitivity analysis of factors controlling AVA simultaneous inversion of 3D partially stacked seismic data: application to deepwater hydrocarbon reservoirs in the central Gulf of Mexico [Text] / A. Contreras, Torres-Verdin Carlos, T. Fasnacht // SEG Houston Annual Meeting. - 2005. - P. 464-468.

38. Cui, T. Seismic wavelet estimation [Text] / T. Cui, G.F. Margrave // CREWES Research Report. - 2014. - Vol. 26. - P. 1-16.

39. Doyen, P.M. Seismic reservoir characterization: an earth modelling perspective [Text] / P.M. Doyen. - EAGE Publications, 2007. - 255 p. - ISBN 978-90-73781-77-1.

40. Dubrule, O. Geostatistics for seismic data integration in earth models [Text] / O. Dubrule. -SEG-EAGE Publications, 2003. - 273 p. - ISBN 978-1560801214.

41. Dvorkin, J. Seismic reflections of rock properties [Text] / J. Dvorkin, M.A. Gutierrez, D. Grana. - Cambridge University Press, 2014. - 1st ed. - 332 p. - ISBN 978-0521899192.

42. Edgar, J. A. How reliable is statistical wavelet estimation? [Text] / J.A. Edgar, Mirko van der Baan // Geophysics. - 2011. - Vol 76, №4. - P. V59-V68.

43. Edgar, J.A. Can thin beds be identified using statistical phase estimation? [Text] / J.A. Edgar, J.I. Selvage // First Break. - 2011. - Vol. 29, №3. - P. 55-65.

44. Fatti, J.L. Detection of gas in sandstone reservoirs using AVO analysis: A 3-D seismic case history using the Geostack techmique [Text] / J.L. Fatti [etc.] // Geophysics. - 1994. - Vol. 59, № 9. - P. 1362-1376.

45. Fons ten Kroode Broadband seismic data - The importance of low frequencies [Text] / Fons ten Kroode [etc.] // Geophysics. - 2013. - Vol. 78, № 2. - P. WA3-WA14.

46. Galbraith, J. M Low frequency recovery in the Inversion of seismograms [Text] / J.M. Galbraith, G.F. Millington // Journal of the CSEG. - 1979. - Vol. 15, №1. - P. 30-39.

47. Gilks, W.R. Markov Chain Monte Carlo in Practice [Text] / W.R. Gilks, S. Richardson, D.J. Spiegelhalter. - Chapman & Hall/CRC, 1996. - 1st ed. - 504 p. - ISBN 978-0412055515.

48. Gomez, C.T. Seismic Inversion using Low-Frequency Seismic Impedance trend computed from CSEM data [Text] / C.T. Gomez, T. Mukerji, G. Mavko // SEG Houston International Exposition and Annual Meeting. - 2009. - P. 2412-2416.

49. Grijalba-Cuenca Geostatistical inversion of 3D seismic data to extrapolate wireline petrophysical variables away from the well [Text] / Grijalba-Cuenca [etc.] // SPE Annual Technical Conference and Exhibition. - Dallas. - 2000. - P. 1-16.

50. Guisheng, X. Detection of gas reservoir using elastic FWI in Sulige field [Text] / X. Guisheng, S. Yumei // CPS/SEG International Geophysical Conference. - 2018. - P. 990-993.

51. Gunning, L. Conditioning of Levy-Stable fractal reservoir models to seismic data [Text] / L. Gunning, L. Paterson // SPE Annual Technical Conference and Exhibition, Houston. - 1999.

- P. 1-12.

52. Hampson, D. P. Simultaneous inversion of pre-stack data [Text] / D.P. Hampson, B.H. Russell // SEG Houston Annual Meeting. - 2005. - P. - 1633-1638.

53. Hansen, T. M. Attribute-guided well-log interpolation applied to low-frequency impedance estimation / T.M. Hansen // Geophysics. 2008. - Vol. 73, № 6. - P. R83-R95.

54. Herrera, V. M. Neural networks in reservoir characterization [Text] / V.M. Herrera, B. Russell, A. Flores // The Leading Edge. - 2006. - Vol. 25, № 4. - P. 402-411.

55. Hodgson, L. Frequency slice filtering - a novel method of seismic noise attenuation [Text] / L. Hodgson [etc.] // SEG International Exposition and72nd Annual Meeting. - 2002. - P. 221422218.

56. Innanen, K. A. Nonlinear AVO in the lab [Text] / K.A. Innanen, F. Mahmoudian // SEG Houston Annual Meeting. - 2013. - P. 379 - 382.

57. Kobrunov, A. Hybrid combination genetic algorithm and controlled gradient method to train a neural network [Text] / A. Kobrunov, I. Priezzhev // Geophysics. - 2016. - Vol. 81, №4. -P. IM35-IM43.

58. Krohn, C. E. Geophone Ground coupling [Text] / C.E. Krohn // Geophysics. - 1984. - Vol. 49, № 6. - P. 722-731.

59. Kumar, N. Low frequency modeling and its impact on seismic inversion data [Text] / N. Kumar, S.S. Negi // 9th Biennial International Conference & Exposition on Petroleum Geophysics. - 2012. - 390 p.

60. Landro, M. Repeatability issues of 3-D VSP data [Text] / M. Landro // Geophysics. - 1999.

- Vol. 64, № 6. - P. 1673-1679.

61. Lavergne, M. Inversion of seismograms and pseudovelocity logs [Text] / M. Lavergne, C. Willm // Geophysics. - 1977. - Vol. 25, № 2. - P. 231-250.

62. Levin, S.A. Surface-consistent deconvolution [Text] / S.A. Levin // Geophysics. - 1989. - Vol 54, №9. - P. 1123-1133.

63. Lindseth, R.O. Synthetic sonic logs - a process for stratigraphic interpretation [Text] / R.O. Lindseth // Geophysics. - 1995. - Vol. 44, №1. - P. 3-26.

64. Mahmoudian, F. Azimuthal amplitude variation with offset analysis of physical modeling data acquired over an azimuthally anisotropic medium [Text] / F. Mahmoudian [etc.] // Geophysics. - 2015. - Vol. 80, № 1. - P. C21-C35.

65. Malovichko, L. Inverse AVO problem for a stack of layers [Text] / L. Malovichko // Exploration Geophysics. - 2015. - Vol. 46, № 3. - P. 261-266.

66. Margrave, G.F. The Hussar low-frequency experiment [Text] / G.F. Margrave [etc.] // CREWES Research Report. - 2011. - Vol. 23. - P. 14-22.

67. O'Doherty, R.F. Reflections on amplitudes [Text] / R.F. ODoherty, N.A. Anstey // Geophysical Prospecting. - 1974. - P. 430-458.

68. Peacock, K. L. Treitel S. Predictive deconvolution: theory and practice [Text] / K.L. Peacock // Geophysics. - 1969. - Vol. 34, №2. - P. 155-169.

69. Pillet, W.R. The quest for the low frequencies in pre-stack inversion [Text] / W.R. Pillet [etc.] // SEG San Antonio Annual Meeting. - 2007. - P. 1810-1814.

70. Priezzhev, I. Genetic seismic inversion using a non-linear, multi-trace reservoir modeling approach [Text] / I. Priezzhev, L. Shmaryan, P. Veeken // 71st EAGE Conference & Exhibition - Amsterdam. - 2009. - P018 p.

71. Raji, W.O. Enhanced seismic Q compensation [Text] / W.O. Raji, A. Riebrock // SEG San AntonioAnnual Meeting. - 2011. - P. 2737-2741.

72. Ray, A.K. Building more robust low-frequency models for seismic impedance inversion [Text] / A.K. Ray, S. Chopra // First Break. - 2016. - Vol. 34, №5. - P. 29-34.

73. Ricker, N. The form and laws of propagation of seismic wavelets [Text] / N. Ricker // Geophysics. - 1953. - Vol. 18, № 1. - P. 10-40.

74. Rudiana, C.W. Overcoming seismic attenuation caused by shallow gas above at a gas field offshore Indonesia to quantitatively characterize the reservoir through simultaneous inversion [Text] / Rudiana C.W., Irawan C.W., Sulistiono D. // 32th Annual Conference&Exhibition IPA thesis. - 2008. -G-134 p.

75. Russell, B. H. Prestack seismic amplitude analysis: An integrated overview [Text] / B.H. Russell // Interpretation. - 2014. - Vol. 2, № 2. - P. SC19-SC36.

76. Schoenberg, M. Apparent attenuation due to intrabed multiples [Text] / M. Schoenber, F.K. Levin // Geophysics. - 1974. - P. 278-291.

77. Sengbuch, R.L. Interpretation of synthetic seismograms [Text] / R.L. Sengbuch, P.L. Lawrence, F.J. McDonald // Geophysics. - 1961. - Vol. 26, №2. - P. 138-157.

78. Sigismondi, M. E. The impact of near traces conditioning on pre-stack characterization [Text] / M.E. Sigismondi // SEG International Exposition and 87th Annual Meeting. - 2017. - P. 718722.

79. Singleton, S. The effects of seismic data conditioning on prestack simultaneous impedance inversion [Text] / S. Singleton // The Leading Edge. - 2009. - P. 772-781.

80. Sun, H. Low frequency extrapolation with deep learning [Text] / H. Sun, L. Demanet // SEG International Exposition and 88th Annual Meeting. - 2018. - P. 2011-2016.

81. Tarantola, A. Inverse problem theory [Text] / A. Tarantola. - Elsevier, 1987. - 613 p.

82. Tarantola, A. Information on elastic parameters obtained from the amplitudes of reflected waves [Text] / A. Tarantola, W. Debski // Geophysics. - 1995. - Vol. 60, № 5. - P. 1426-1436.

83. Ulrych, T. J. Wavelet estimation revisited [Text] / T.J. Ulrych, D R. Velis, M.D. Sacchi // The Leading Edge. - 1995. - P. 1139-1143.

84. Van der Baan, M. Nonstationary phase estimation for analysis of wavelet character [Text] / M. Van der Baan, M. Perz, S. Fomel // 72nd EAGE Conference & Exhibition incorporating SPE EUROPEC abstracts. - 2010. - P. 1-5.

85. Vaughn, B. Uncertainty in inverted elastic properties resulting from uncertainty in the low frequency model [Text] / B. Vaughn [etc.] // The Leading Edge. - 2015. - Vol. 34, № 9. - P. 1028-1035.

86. Verma, S. Seismic data conditioning for quantitative interpretation of unconventional reservoirs: a dissertation submitted to the graduate faculty in partial fulfillment of the requirements for the degree of philosophy [Text] / S. Verma. - Oklahoma : University of Oklahoma Graduate College, 2015. - P. 5-29,74-88.

87. Weiss, Y. Interpolating Wavelets [Text] / Y. Weiss [etc.] // SEG International Exposition and 86th Annual Meeting. - 2016. - P. 3641-3645.

88. Xia, Q. Low frequency model building based on relative impedance inversion to improve the accuracy of pre-stack simultaneous inversion: a case study from R oilfiled in Bohai Bay, China [Text] / Q. Xia, L. Tian, D. Zhou // SEG Las Vegas Annual Meeting. - 2012. - P. 1-5.

89. Xiaoyu, X. The application of a low-frequency model constrained by seismic velocity to acoustic impedance inversion [Text] / X. Xiaoyu [etc.] // SEG Houston Annual Meeting. -2013. - P. 3278-3282.

90. Yong, X. Improving AVO fidelity by NMO stretching and offset-dependent tuning corrections [Text] / X. Yong, S. Chopra // The Leading Edge. - 2007. - Vol. 26, № 1. - P. 1548-1551.

91. Zhouhong, W. Analyses of vibrator and geophone behaviors on hard and soft ground [Text] / W. Zhouhong, M.A. Hall // SEG Denver Annual Meeting. - 2010. - P. 81-86.