Способ прогнозирования литологии и пористости подземных пород на основании сейсмических данных метода отраженных волн. Сейсмические данные инвертируют, чтобы получить упругие свойства пород, такие, как импедансы для продольной и поперечной волн. Создают модель физики пород для установления связи пористости, объемного содержания глинистой породы, насыщенности флюидом породы и упругих свойств породы. Модель выполняют в обратном направлении в процессе второй инверсии для получения решения для пористости и литологических свойств, таких как объемное содержание глинистой породы.

 

(57) Реферат / Формула:
прогнозирования литологии и пористости подземных пород на основании сейсмических данных метода отраженных волн. Сейсмические данные инвертируют, чтобы получить упругие свойства пород, такие, как импедансы для продольной и поперечной волн. Создают модель физики пород для установления связи пористости, объемного содержания глинистой породы, насыщенности флюидом породы и упругих свойств породы. Модель выполняют в обратном направлении в процессе второй инверсии для получения решения для пористости и литологических свойств, таких как объемное содержание глинистой породы.

 

---

2420-140522ЕА/091 СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЛИТОЛОГИИ И ПОРИСТОСТИ НА ОСНОВАНИИ СЕЙСМИЧЕСКИХ ДАННЫХ МЕТОДА ОТРАЖЕНИЯ
Описание
По этой заявке испрашивается приоритет на основе предварительной заявки на патент США № 60/574901, поданной 27 мая 2004 г.
Область техники, к которой откосится изобретение В общем это изобретение относится к области получения характеристик углеводородных пластов, а более конкретно к инверсии литологии и способам прогнозирования объема песка (или глинистой породы) и пористости в подземных породах. В частности, изобретение представляет собой способ
прогнозирования литологии и пористости на основании сейсмических данных метода отражения. Уровень техники
При получении характеристик углеводородных пластов, оценивании запасов и разработке моделей для выявления путей наилучшего извлечения углеводородов полезно знать литологию (например, относительные количества глинистой породы и песка) и связанную с ней пористость пород в целевом интервале. Свойства пород могут быть измерены непосредственно на образцах пород, получаемых из скважин, но доступность таких образцов обычно является очень ограниченной вследствие больших затрат на бурение этих скважин. Эти свойства также могут быть предсказаны на основании сейсмических данных. Вследствие сложного вида теоретических зависимостей между сейсмическими данными (отражательной способностью) и существенными свойствами пород (литологией, пористостью и содержанием флюида) эти две величины на практике часто связывают с помощью эмпирических зависимостей, получаемых на скважинах, где совместно используют сейсмические и скважинные измерения. Затем эти эмпирические зависимости применяют ко всему объему сейсмических данных (или к параметрам, полученным из них), чтобы выполнить прогнозирования свойств породы на расстояниях от скважин. Проблема заключается в том, что для эмпирических моделей
требуется статистически значимая выборка данных, но скважинными исследованиями обеспечиваются очень ограниченные и обычно смещенные выборки свойств коллектора. На участках, где пробурено большое число скважин, способы, основанные на распознавании образов, и простые эмпирические зависимости могут быть успешно использованы для предсказания свойств на основании сейсмических данных. Однако на участках ограниченного скважинного контроля трудно осуществлять точные прогнозирования литологии, используя эмпирические зависимости, полученные только по небольшому количеству скважин.
Обычно применяемый способ определения глинистости и пористости на основании сейсмических данных (или параметров сейсмических данных) заключается в использовании линейной регрессии для решения уравнения следующего вида:
Импеданс=А- ^+В* vShaie+C,
где ф представляет собой пористость, vshaie ~ объем глинистой породы и А, В и С являются постоянными, которые связывают друг с другом пористость, Vshaie и импедансы (или некоторые другие сейсмические параметры, представляющие интерес). Регрессионные способы являются более робастными, когда их используют с более крупными массивами данных, получаемыми из скважин, проходящих сквозь различные участки пласта, с тем, чтобы иметь статистически значимую выборку данных. На участках ограниченного скважинного контроля зависимости, получаемые таким образом, не могут быть использованы с достоверностью.
Чтобы составить необходимые зависимости, в еще одном классе способов, применяемых для прогнозирования глинистости и пористости на основании сейсмических данных, используют распознавание образов, часто реализуемое с помощью нейронных сетей. В этих способах обучающее множество используют для идентификации образов между скважиной и сейсмическими данными и затем классификации остатка массива сейсмических данных в соответствии с образами, наблюдаемыми в обучающем множестве. Результирующие зависимости могут быть довольно сложными (и,
конечно, создают большую сложность, чем простая линейная регрессия вышеупомянутого уравнения), но все же в своей основе они являются эмпирическими зависимостями, основанными на наблюдениях в скважине, а не на физическом описании. Поэтому этим способам присуща та же самая проблема, что и регрессионным способам, заключающаяся в том, что для них требуется достаточное количество образцов данных (скважин), чтобы грамотно обучить сеть. При достаточном скважинном контроле они могут быть очень хорошими интерполяторами (хотя обычно плохими экстраполяторами). На участках ограниченного скважинного контроля они являются ненадежными интерполяторами (а также плохими экстраполяторами). Сущность изобретения
Согласно одному варианту осуществления изобретение представляет собой способ прогнозирования литологических свойств и пористости подземного пласта на основании сейсмических данных, заключающийся в том, что
(a) инвертируют сейсмические данные для получения одного или нескольких объемных упругих свойств подземного пласта;
(b) конструируют модель физики пород подземного пласта, при этом указанная модель связывает литологические свойства, пористость и содержание флюида с объемными упругими свойствами породы пласта, указанная модель содержит следующие две особенности: (i) податливости и плотности минеральных фракций песка и глины породы характеризуют независимо с отдельными поровыми пространствами, различными отношениями размеров пор и потенциально различными типами флюидов, и (ii) эффективные объемный модуль упругости и модуль упругости при сдвиге вычисляют, используя сочетание теории дифференциальной эффективной среды и замещения флюида Гассмана;
(c) создают модель насыщения флюидом, указывающую на тип флюида, присутствующего в каждой точке в геологической среде;
(d) вычисляют в табличной форме значения указанного одного или нескольких упругих свойств, спрогнозированных с помощью модели физики пород, для диапазона возможных значений указанной пористости и литологических свойств во флюиде каждого типа,
представленного в модели, и затем в числовом виде вычисляют соответствующие таблицы производных упругих свойств по пористости и глинистости; и
(е) используют вычисленные таблицы упругих свойств и их производных, наряду с информацией о типах флюидов, для минимизации предварительно выбранной целевой функции и тем самым инвертирования модели физики пород с целью получения литологических свойств и пористости пласта на основании объемных упругих свойств и информации о содержании флюида.
Типичные объемные упругие свойства включают в себя импеданс для продольной волны, импеданс для поперечной волны, объемный модуль упругости, модуль сдвига, скорость продольной волны, скорость поперечной волны или любой другой из упругих параметров. Типичные литологические свойства включают в себя объемные содержания глинистой породы (глины) и песка.
В некоторых вариантах осуществления модель физики пород имеет твердую матрицу, состоящую из песков и глин и общего порового пространства, разделенного на имеющие отношение к глине поры и имеющие отношение к песку поры, при этом имеющие отношение к глине поры -предполагаются заполненными в основном водой (на самом деле минерализованной водой). В некоторых из этих вариантов осуществления предполагается выравнивание давления для пор глины, отличающихся от пор песка. Например, заполненные минерализованной водой, имеющие отношение к глине поры могут быть добавлены во время вычисления эффективной среды, так что только имеющие отношение к песку поры являются заполненными при использовании теории Гассмана. Это соответствует случаю комбинации частот, когда давление внутри пор глины не выравнивается во время прохождения сейсмической волны, тогда как давление в более крупных порах песка выравнивается. В других вариантах осуществления настоящего изобретения как имеющие отношение; к песку, так и имеющие отношение к глине поры являются незаполненными во время вычисления дифференциальной эффективной среды, а позднее являются заполненными флюидом при использовании теории Гассмана.
В некоторых вариантах осуществления изобретения второй этап инвертирования решают для литологических свойств и пористости, используя итеративный процесс и приближаясь к решению путем минимизации квадрата разности или путем оптимизации нормы Li разности между объемными упругими свойствами, полученными на основа.нии сейсмических данных, и значениями, полученными для тех же свойств прямым моделированием с помощью модели физики пород. В других связанных вариантах осуществления с помощью итерационного процесса приближаются к решению путем нахождения максимальной апостериорной оценки литологических свойств и пористости, используя модель и данные ковариационных матриц, оцениваемых на основании скважинных данных и результатов инверсии для такой скважины. В некоторых описанных Еыше вариантах осуществления итеративный процесс представляет собой итерацию Ньютона-Рафсона. Для ускорения и упрощения процесса решения согласно некоторым вариантам осуществления дополнительно создают таблицу импедансов для продольной и поперечной волн, полученных прямым моделированием с помощью модели физики пород, для репрезентативных значений глинистости и пористости; и предварительно вычисленные таблицы производных импедансов для продольной и поперечной волн по пористости и глинистости, используя конечноразностное приближение. Затем выполняют второй этап инвертирования путем использования предварительно вычисленных таблиц и выполнения нелинейной инверсии для определения сочетания глинистости и пористости, которое является согласованным с импедансами для продольной и поперечной волн в каждой точке объема сейсмических данных. Краткое описание чертежей
Настоящее изобретение и его преимущества будут более понятными при обращении к нижеследующему подробному описанию и сопровождающим чертежам, на которых:
фиг.1 -схема последовательности операций, иллюстрирующая основные этапы одного варианта осуществления настоящего изобретения; и
фиг.2 - трехмерный вид песчаного горизонта,
спрогнозированного с помощью способа настоящего изобретения на основании реальных сейсмических данных.
Изобретение будет описано применительно к его предпочтительным вариантам осуществления. Однако в той части, в какой нижеследующее подробное описание является специфичным для конкретного варианта осуществления или конкретного использования изобретения, оно предполагается только иллюстративным и не должно толковаться как ограничивающее объем изобретения. Однако на самом деле оно предполагается охватывающим все альтернативы, модификации и эквиваленты, которые могут быть включены в рамки сущности и объема изобретения, определяемые прилагаемой формулой изобретения.
Подробное описание предпочтительных вариантов осуществления
Настоящее изобретение представляет собой способ предсказания глинистости и пористости коллектора на основании сейсмических данных метода отраженных волн. [Термины "глинистая порода" и "глина" используются в настоящей заявке как взаимозаменяемые.] Он основан на физике распространения волн через упругую среду и модели физики пород, связывающей упругие свойства пород с их зернистыми и флюидными компонентами и их микропористой структурой. Поэтому в нем математически связывается литологическое описание пород с их сейсмическим откликом, а он не основан на эмпирических моделях. Поскольку используется теоретическая модель физики пород, статистически значимая выборка "наземного контроля данных" не является необходимой, и способ может быть применен при ограниченном скважинном контроле на начальной стадии цикла разработки, когда неопределенности являются наиболее высокими, а экономический риск наибольшим. Пористость породы и литологию прогнозируют одновременно с гарантией того, что эти две величины будут согласованы как с данными, так и с моделью физики пород. Кроме того, этим способом можно одновременно прогнозировать фильтрационно-емкостные свойства как углеводородных частей залежи, так и содержащих минерализованную воду, и не требуются отдельные калибровки для различных фаз флюидов, которые
необходимы в случае эмпирических способов.
Как показано на фиг.1, способ состоит из трех этапов. На этапе 1, используя типовые методики, сейсмические данные инвертируют для получения упругих свойств, таких, как импедансы для продольной (Р) волны и поперечной (S) волны (1Р и Is, соответственно). (Сейсмические данные показаны разделенными на по меньшей мере два стека 4 данных, полученных с источником плоских волн, поскольку это необходимо для того, чтобы достоверно получать импедансы для продольной и поперечной волн.) Другие упругие свойства, такие, как объемный модуль упругости и модуль сдвига или комбинация их, такая, как скорость распространения продольной и поперечной волн, также могут быть использованы. Методики такой инверсии описали, например, Т. Tonellot, D. Mace, V. Richard, "Prestack elastic waveform inversion using a priori information", SEG Expanded Abstracts (1999); James J. Carazzone and Leonard J. Srnka, "Elastic inversion of Gulf of Mexico data, in offset-dependent reflectivity", Theory and Practice of AVO Analysis, edited by John P. Castagna and Milo M. Backus, SEG (1993); Arild Buland, Martin Landro, Mona Andersen and Terje Dahl, "AVO inversion of Troll field data", Geophysics, 1589-1602 (1996). На этапе 2 для каждой и всех точек в объеме упругих свойств определяют вид флюида (газ, нефть, минерализованная вода и т.д.) и таким образом создают модель насыщенности флюидом. На этапе 3 упругие свойства, полученные на этапе 1, сочетают с информацией о флюиде, собранной на этапе 2, и преобразуют в литологию и пористость (относительный объем VSH глинистой породы и пористость ф показаны на фиг.1), используя соответствующую модель физики пород. Этап 3 применяют в качестве второй или каскадной инверсии после сейсмической инверсии на этапе 1.
Чтобы осуществить вторую инверсию, в настоящем изобретении используют модель физики пород, которая связывает пористость, объем VSH ГЛИНИСТОЙ породы или глины и содержание флюида с объемными упругими свойствами породы, такими, импеданс для продольной волны и импеданс для поперечной волны.
Предпочтительной моделью в условиях обломочных пород является смешанная модель глинистой породы и песка, описанная в Xu and White, "A new velocity model for clay-sand mixtures", Geophysical Prospecting 43, 91-118 (1995), и в Xu and White, "A physical model for shear wave velocity prediction", Geophysical Prospecting 44, 687-717 (1996), или предпочтительны модификации этой модели, такие, как описанные в настоящей заявке. Модель Xu-White является комплексной и ее инвертирование представляет собой основную задачу. Способом настоящего изобретения эта задача решается практически и эффективно.
Модель имеет две основные особенности. Во-первых, податливость минеральных фракций песка и глины породы характеризуют независимо отдельными поровыми пространствами и различными эффективными отношениями размеров пор. Во-вторых, объемный модуль упругости и модуль упругости при сдвиге сухого каркаса вычисляют, используя сочетание теории рассеяния из Kuster and Toksoz, "Velocity and attenuation of seismic waves in two-phase media: Part 1: Theoretical formulation", Geophysics 39, 587-606 (1974), и теорий дифференциальной эффективной среды из Bruner, "Comment on seismic velocities in dry and saturated cracked solids by Richard J., O'Connell and Bernard Budianskey", Journal of Geophysical Research 81, 25732576 (1976) и Cheng and Toksoz, "Inversion of seismic velocities for pore aspect ratio spectrum of rock", Journal of Geophysical Research, vol. 84, pp. 7533-7543 (1979). Затем для получения низкочастотной скорости в насыщенной флюидом породе используют уравнения, раскрытые Гассманом в "Elasticity of porous media", Vierteljahrschift der Naturforschenden in Zurich, vol. 96, pp. 1-21. Согласно этой модели вычисляют зависимости между скоростью, плотностью, глинистостью и пористостью, которые выражены в явном виде, являются непротиворечивыми и физически обоснованными. В результате для большого числа находящихся поблизости скважин или предполагаемых аналогов не требуется определять характеристики недр. Далее эта модель описывается более подробно для некоторых вариантов осуществления настоящего изобретения.
Из математических выражений в выбранной модели физики пород следует способ определения скоростей продольной (Р) и поперечной (S) волн и плотностей в породах с заданной глинистостью, пористости, водонасыщенности и свойств флюида. Эти параметры могут быть перекомпонованы для определения импедансов или другого набора изотропных упругих свойств, которые получают на этапе 1. В типичной модели предполагается твердая матрица, состоящая из песков и глин. Общее поровое пространство может быть разделено на имеющие отношение к глине поры и имеющие отношение к песку поры. Если через ф обозначим общую пористость, то
Ф^Фв+фс, (1) где ф3 представляет собой часть породы, занятой устойчивыми порами или порами песчаника, а фс представляет собой пористость, связанную с деформируемыми порами или порами глинистой породы. Для оценивания фс и фг используют относительный объем VSH ГЛИНИСТОЙ породы и относительный объем
VSs песка. Поскольку VSH+VSS+ф=^-г то в предположении, что фс и ф5 пропорциональны VSH И VSS, соответственно, это означает, что
1-ф (2)
(3)
Имея поровое пространство, разделенное на деформируемые и устойчивые поры, можно оценивать влияние формы пор на упругие свойства композита, используя следующее уравнение из статьи Kuster and Toksoz (1974):
К0 -Кя Л(К'-Кт)^^^-фсТт(ас)
Мо ~Мт =-^--z-/3" ~-:-9ср(ас)
5 5fiJ3Km+4fin) (5)
где
F(a) = Tw(a)-
Tm(cc)
3 (б)
В вышеприведенных формулах Ко, Кт и К' представляют собой объемный модуль упругости эффективной среды только с порами глины, матрицы породы и материала включений в поры, соответственно, a juo, Цт и ц' представляют собой соответствующие модули сдвига. Для любых поровых флюидов ц' всегда равно 0. ас представляет собой отношение размеров для деформируемых пор (пор глины); и Tnjj(a) и F(a) представляют собой функции отношений размеров пор, полученные на основании тензора T±jki, который связывает однородное поле деформаций на бесконечности с полем деформаций внутри упругого эллипсоидального включения. Модули матрицы пород являются комбинацией модулей песка и модулей частиц глины, объединенных путем использования среднего Фойгта-Руесса-Хилла в соответствии с их относительными пропорциями, определяемыми значением Ч5ц.
(7)
\.f*A
(8)
Обозначения KSh и jush в уравнениях (7) и (8) соответствуют объемному модулю упругости и модулю сдвига глинистых минералов. Обозначения Kss и juss в уравнениях (7) и (8) соответствуют объемному модулю упругости и модулю сдвига песчаных минералов. Уравнения для функций Tajj и F(a) отношений размеров пор в уравнении (6) даны в приложении к статье Xu и White (1995).
В одном варианте осуществления изобретения основная модификация, относящаяся к опубликованным моделям, заключается в дополнительном предположении, что поры глины заполнены в
основном связанной водой вследствие относительно высокого капиллярного давления в порах глины в результате экстремально малых размеров частиц глины. Дальнейшая модификация заключается в предположении, что давление в этих небольших порах не уравновешено с прохождением сейсмической волны из-за небольших поровых каналов. Математически это эквивалентно допущению, что они не релаксированы и содержат высокочастотную компоненту системы. Поскольку для имеющих отношение к песку пор существует тенденция быть намного больше по сравнению с имеющими отношение к глине порами, то поровые флюиды в имеющих отношение к песку порах могут быть легко уравновешены. На сейсмических частотах эти имеющие отношение к песку, уравновешенные по давлению поры могут быть рассмотрены математически как релаксированные и содержащие низкочастотную компоненту системы. В этом варианте осуществления настоящего изобретения снова используют уравнения Kuster-Toksoz для вычисления упругих свойств "сухого каркаса породы" (только пор песка) , полагая К' и jur равными нулю.
к^к0^ко!Ь^?о_фТ (as)
3 ЗК0+4ц0 w (9)
Mi Мо~ 5 5Мо(ЗК0+4р0) Vs sJ (1Q)
В данном случае Kd и /ла представляют собой объемный модуль упругости и модуль сдвига "сухого каркаса породы", a as -отношения размеров для устойчивых пор (пор песка).
Однако уравнениями Kuster-Toksoz налагается условие
- "1. Типичными значениями отношений размеров являются 0,035 а
для пор глинистой породы и 0,12 для пор песчаника. Поэтому уравнения Kuster-Toksoz применимы только в случае очень низкой пористости. Для преодоления этого ограничения способ дифференциальной эффективной среды может быть включен в формулировки Kuster-Toksoz. Для применения способа дифференциальной эффективной среды общую пористость предпочтительно модифицировать, используя до разделения
порового пространства нижеследующее уравнение:
Ф' = -1п(1-ф) (П)
Затем модифицированное общее поровое пространство разделяют на множества пор так, чтобы концентрация пор для каждого множества удовлетворяла условию Kuster-Toksoz. Исходя из твердой породы, уравнения Kuster-Toksoz используют для вычисления эффективной среды, которая является результатом добавления небольшого множества пор к матрице. При другой основной модификации, касающейся способа, описанного Xu and White (1995), после этого небольшое множество пор из порового пространства разделяют на имеющие отношение к песку и имеющие отношение к глине части, используя уравнения с (1) по (3) . Затем уравнения Kuster-Toksoz с (4) по (10) используют для определения влияния на упругие свойства имеющих отношение к глине и имеющих отношение к песку пор. Процесс повторяют, используя эффективную среду из предыдущего вычисления в качестве матрицы породы для следующего вычисления, до тех пор, пока общий объем пор не будет добавлен к породе. Наконец, уравнение Гассмана (упомянутое ранее) используют для помещения поровых флюидов в поры песка.
ф3 (1-ф5) Kd
(12)
Kf Kg Kg
Г***' (13)
Р=фР/+(1-ф)Р" (14)
После получения эффективных объемного модуля упругости и модуля сдвига скорости продольной и поперечной волн могут быть вычислены путем использования следующих уравнений:
I О (15)
На этапе 3 из фиг.1 импедансы, найденные на этапе 1, инвертируют для пористости и VSH для каждой точки в сейсмическом объеме, используя (в описываемом варианте осуществления) прямую модель Xu-White или ее модификации, описанные выше. Значения пористости и VSH, которые лучше всего соответствуют импедансам, находят путем минимизации целевой функции. Обычно целевая функция должна состоять из члена, определяющего согласование между объемными упругими свойствами, получаемыми из модели физики пород, и объемными упругими свойствами, получаемыми в результате сейсмической инверсии, и члена, накладывающего ограничения на прогнозируемые пористость и литологию. Простейшая целевая функция представляет собой целевую функцию наименьших квадратов, содержащую квадрат разности между импедансами из прямой модели и зарегистрированными импедансами:
В этом уравнении 1Р и 13 представляют собой импедансы, полученные на первом этапе, а ХР7Р и XWS представляют собой импедансы для продольной и поперечной волн, полученные из прямой модели путем использования ряда уравнений (1-15). Как упоминалось ранее, в зависимости от того, что было получено на этапе 1, могут быть использованы другие наборы изотропных упругих параметров. Минимизация квадратичной ошибки представляет собой нелинейную задачу. Предпочтительным способом решения этой задачи является итерация Ньютона-Рафсона (см. W. Press et al., "Numerical recipes: The art of scientific computing", Cambridge University Press (1986), pp. 254-259). Находят начальное приближение решения, а затем его итерационно корректируют путем нахождения решения линеаризованной системы уравнений
е2 =(ip-тр(ф,у1к))3 +(it-т,(ф,угН))2
(17)
Афк 1р-тр(фк,г,к1)
a^J [1,-Ш,(фк,У,Ьк)
(18)
В уравнении (18) нижний индекс к является индексом итерации. Чтобы оценить коэффициенты в каждой части уравнения (18), можно найти оценки модифицированной модели Xu-White при текущих приближенных оценках фк, Vsht, а также производные модели по объему глинистой породы и пористости. Затем уравнения решают для корректировочных значений Афк, AVshk модели. Эти
корректировочные значения добавляют к текущей модели. Итерацию продолжают до тех пор, пока решение не сойдется.
Система (18) уравнений должна быть решена для значительного числа точек в сейсмическом объеме. Оценивание модифицированной модели Xu-White путем использования уравнений (1)-(17) требует много времени. Итерационное оценивание модифицированной модели Xu-White для всех точек в сейсмическом объеме требует большого объема вычислений. Кроме того, получение аналитических выражений для производных в левой части уравнения (18) не является легким. Для преодоления этих трудностей можно создать таблицу импедансов для продольных и поперечных волн (скоростей, масштабированных плотностью), которая имеет полученные из прямой модели репрезентативные сочетания глинистости (от 0 до 100%) и пористости (от 0 до 40% в кремнисто-обломочных породах). Таблицы производных импедансов для продольных и поперечных волн по пористости и глинистости также предварительно вычисляют, используя конечноразностные приближения. Обратное моделирование физики пород (выполнение модели в обратном направлении) осуществляют, используя предварительно вычисленные таблицы и выполняя нелинейную инверсию для определения сочетания глинистости и пористости, которые находятся в соответствии с импедансами для продольных и поперечных волн, полученными для каждой точки в сейсмическом объеме.
Уравнения (1)-(17), описывающие модифицированную модель физики пород Xu-White, зависят от свойств флюида, заполняющего поровое пространство, через объемный модуль Kf упругости и плотность pf флюида, заполняющего поры песка, в уравнениях (12) и (14), соответственно, а также через объемный модуль упругости
флюида, заполняющего поры глины, К' в уравнении (4) . Как описывалось ранее, поры глины заполнены минерализованной водой. Однако поры песка заполнены соответствующим пластовым флюидом или минерализованной водой, или сочетанием минерализованной воды и углеводородов. Минерализованная вода и углеводороды смешаны в пропорции до водонасыщенности. Обычно специфицируют фиксированную эффективную водонасыщенность. Чтобы применить вторую инверсию, поровый флюид должен быть специфицирован (этап 2 на фиг.1) в каждой точке сейсмического объема. Это включает в себя нахождение областей коллектора, соответствующих углеводородной части залежи (или газовой и/или нефтяной) и части залежи с минерализованной водой. Области сейсмического объема, соответствующие различным флюидам, могут быть сконструированы на основании интерпретированных сейсмических горизонтов и полигонов, определяющих коллектор, и на основании глубин залегания флюидов, контактирующих со скважинами или проникающих в них, или получены на основании измерений давлений, выполненных в нескольких скважинах, или на основании геофизических признаков, таких, как непосредственные признаки наличия углеводородов. Каждую область идентифицируют в объеме признаком идентификации флюида. Этот признак идентификации флюида связан с объемными модулями упругости и плотностями для вида флюида (газа, нефти или минерализованной воды) и с условиями его окружающей среды (давлением и температурой), а также с его релевантными композиционными параметрами (плотностью газа в случае газа, плотностью в градусах Американского нефтяного института и соотношением газ/нефть для нефти и соленостью для минерализованной воды). Все эти показатели определяют по результатам релевантных измерений, осуществляемых в скважинах и затем преобразуемых в объемные модули упругости и плотности флюидов путем использования соответствующих моделей, таких, как описанные Michael Batzle and Zhijing Wang, "Seismic properties of pore fluids", Geophysics, 1396-1408 (1992). Таблицы Xu-White и производные, используемые при применении уравнения (18) во время инверсии физики пород, должны быть заранее вычислены для каждого
однозначно определяемого признака идентификации флюида в объеме идентификационных данных флюида. Затем во время инверсии физики пород соответствующий набор таблиц применяют для каждой точки в объеме.
Для некоторых постоянных, используемых при моделировании физики пород, необходима калибровка. В частности, отношения размеров пор песка и глины, а также свойства зерен глины предпочтительно корректировать до соответствия имеющимся скважинным данным перед выполнением инверсии физики пород из полученных сейсмическим путем упругих свойств. Этот этап калибровки включает в себя использование значений объема и пористости глинистой породы, полученных на основании каротажных диаграмм, наряду с соответствующими свойствами флюида из прямой модели упругих свойств, и сравнение их с измеренной плотностью и акустическими каротажными диаграммами из скважины. Параметры физики пород корректируют до тех пор, пока не будет достигнуто приемлемое согласование между спрогнозированными и зарегистрированными каротажными диаграммами.
Поскольку упругие свойства, получаемые на основании инверсии на этапе 1 из фиг.1, могут быть с шумами и поэтому несовместимыми с модельными импедансами, строгая минимизация целевой функции наименьших квадратов, как в уравнении (17), позволяет получать оценки шума свойств породы. Часто желательно модифицировать целевую функцию с тем, чтобы добавлять некоторые ограничения в инверсию физики пород (этап 3) . Общая стратегия заключается в осуществлении демпфирования методом наименьших квадратов путем добавления дополнительного члена в целевую функцию, и в этом случае производят поиск модели с минимальным квадратом длины. Можно использовать ряд других стратегий, детализированных в различных руководствах по геофизической инверсии, таких, как Menke, "Geophysical data analysis: discrete inverse theory", Academic Press (1984). Предпочтительный подход заключается в использовании алгоритма оценивания по максимуму правдоподобия, детализированного в Tarantola, "Inverse problem theory: methods for data fitting and model parameter estimation", Elsevier Science Publishers
(1987). Соответствующие данные и ковариационные матрицы модели получают на основании данных, измеряемых на местах нахождения скважин во время этапа калибровки. Погрешность определяют с помощью уравнения (17), используя норму L2. Для определения погрешности также могут быть использованы другие нормы, например норма Li. Примеры
Способ настоящего изобретения был применен к сейсмическим данным, зарегистрированным на протяжении коллектора, содержавшего газ, нефть и минерализованную воду. На фиг.2 показано трехмерное изображение предполагаемого песчаного канала, петляющего в инвертированном объеме VSH (глинистые участки сделаны невидимыми), полученное с помощью способа настоящего изобретения. Местоположение и выраженный в процентах объем песков подтверждены бурением двух скважин в коллекторе. Кроме того, для содействия размещению скважин точные предсказания объемов песка и глинистой породы, такие, как представленные на фиг.2, могут быть использованы для оценивания запасов, при этом оба предсказания являются важными на ранних этапах разработки месторождения, когда скважинный контроль является ограниченным, а экономический риск наибольшим.
Предшествующее описание относится к конкретным вариантам осуществления настоящего изобретения, предназначенным только для иллюстрации его. Однако специалисту в данной области техники должно быть понятно, что возможны многочисленные модификации и изменения вариантов осуществления, описанных в настоящей заявке. Например, специалисты в данной области техники должны знать другие модификации модели дифференциальных эффективных сред. Все такие модификации и изменения предполагаются находящимися в рамках настоящего изобретения, определяемого прилагаемой формулой изобретения.
ФОРМУЛА ИЗОБРЕТЕНИЯ
1. Способ прогнозирования литологических свойств и пористости подземного пласта на основании сейсмических данных, заключающийся в том, что
(a) инвертируют сейсмические данные для получения одного или нескольких объемных упругих свойств подземного пласта;
(b) конструируют модель физики пород подземного пласта, при этом указанная модель связывает литологические свойства, пористость и содержание флюида с объемными упругими свойствами породы пласта, указанная модель содержит следующие две особенности: (i) податливости и плотности минеральных фракций песка и глины породы характеризуют независимо с отдельными поровыми пространствами, различными отношениями размеров пор и потенциально различными типами флюидов, и (ii) эффективные объемный модуль упругости и модуль упругости при сдвиге вычисляют, используя сочетание теории дифференциальной эффективной среды и замещения флюида Гассмана;
(c) создают модель насыщения флюидом, указывающую на тип флюида, присутствующего в каждой точке в подземной среде;
(d) вычисляют в табличной форме значения указанного одного или нескольких упругих свойств, спрогнозированных с помощью модели физики пород, для диапазона возможных значений указанной пористости и литологических свойств во флюиде каждого типа, представленного в модели, и затем в числовом виде вычисляют соответствующие таблицы производных упругих свойств по пористости и глинистости; и
(e) используют вычисленные таблицы упругих свойств и их производных, наряду с информацией о типах флюидов, для минимизации предварительно выбранной целевой функции и тем самым инвертирования модели физики пород с целью получения литологических свойств и пористости пласта на основании объемных упругих свойств и информации о содержании флюида.
2. Способ по п.1, в котором объемные упругие свойства выбирают из группы, состоящей из импеданса для продольной волны, импеданса для поперечной волны, объемного модуля упругости, модуля сдвига, скорости продольной волны, скорости
поперечной волны и других упругих параметров.
3. Способ по п.1, в котором литологические свойства представляют собой объемные содержания глинистой породы (глины) и песка.
4. Способ по п.1, в котором указанная модель имеет твердую матрицу, состоящую из песков и глин и общего порового пространства, разделенного на имеющие отношение к глине поры и имеющие отношение к песку поры, при этом во время вычисления дифференциальных эффективных сред указанные имеющие отношение к глине поры предполагаются заполненными в основном граничной водой и только имеющие отношение к песку поры являются заполненными при использовании теории Гассмана.
5. Способ по п.1, в котором указанная модель имеет твердую матрицу, состоящую из песков и глин и общего порового пространства, разделенного на имеющие отношение к глине поры и имеющие отношение к песку поры, при этом те и другие являются незаполненными во время вычисления дифференциальных эффективных сред, а позднее заполняются флюидом, используя теорию Гассмана.
6. Способ по п.1, в котором инверсию модели физики пород решают для литологических свойств и пористости, используя итеративный процесс и приближаясь к решению путем минимизации квадрата разности между объемными упругими свойствами, полученными на основании сейсмических данных, и значениями, полученными для тех же свойств прямым моделированием с помощью модели физики пород.
7. Способ по п.б, в котором итеративный процесс представляет собой итерацию Ньютона-Рафсона.
8. Способ по п.1, в котором целевая функция представляет собой целевую функцию наименьших квадратов, содержащую в себе разность квадратов между упругими свойствами, полученными с помощью модели физики пород, и упругими свойствами, полученными на основании этапа сейсмической инверсии.
9. Способ по п.1, в котором целевая функция представляет собой демпфированную целевую функцию наименьших квадратов.
10. Способ по п.1, в котором инверсию модели физики пород решают для литологических свойств и пористости, используя
итеративный процесс и приближаясь к решению путем оптимизации нормы Li разности между объемными упругими свойствами, полученными на основании сейсмических данных, и значениями, полученными для тех же свойств прямым моделированием с помощью модели физики пород.
11. Способ по п.1, в котором инверсию модели физики пород решают для литологических свойств и пористости, используя итеративный процесс и приближаясь в решению путем нахождения максимальной апостериорной оценки (MAP) литологических свойств и пористости, используя модель и данные ковариационных матриц, оцениваемых на основании скважинных данных и результатов инверсии для скважины.
По доверенности
140522
1/1
J e2 e" P
Сейсмическая инверсия
J3JHJ
Инверсия физики пород
Фиг. 1
Создание модели насыщенности флюидом
Иденти-
фикация
флюида
Фиг. 2