Направления работы. Обработка сейсмических данных

Обработка сейсмических данных

Современная нефтегазовая сейсморазведка активно используется для детального исследования геологической среды. Граф обработки сейсмических данных включает множество этапов, таких как предварительная обработка сигналов, миграционные преобразования, удаление шумов и корректировка временных задержек. Важной частью современной обработки являются технологии машинного обучения и искусственного интеллекта. Они позволяют значительно ускорить процесс контроля качества обработки данных, повышая точность результирующих сейсмических разрезов и кубов.

Методы обработки

Пример подавления гармонических шумов

Вибрационные источники сейсмических волн обладают рядом преимуществ перед взрывными. Однако, качество данных зачастую уступает взрывным источникам. Потеря качества связана с техническими проблемами генерации низких и высоких частот, нелинейными искажениями, результатом становится несоответствие фактического сигнала, излучаемого в среду и пилотного свип сигнала. Так же при высокопроизводительных работах (например, slip-sweep) возникает дополнительный источник помех в виде сигнала от соседних возбуждений.
Одним из решений понижения начальной частоты свип сигнала является генерация нелинейных свипов, одним из таких свипов является «maximum displacement sweep». Свип позволяет генерировать частоты меньше чем частота выхода вибратора на полный привод, компенсируя меньшую амплитуду за счет меньшей скорости развертки низких частот. Основным преимуществом такого свипа является сохранение ровного спектра («полочки») выходного сигнала на всем диапазон частот
Для повышения качества вибрационных данных командой разработаны и реализованы несколько технологий:

Детерминистическая деконволюция с различными свип-сигналами
Подавление гармонических шумов
Нестационарная фильтрация сейсмограмм
Генерация НЧ свип-сигналов (аналог MD/Low-dwell)

Публикации:
1. Чернышов Г.С., Литвиченко Д.А., Стекленев В.В., Дучков А.А. Анализ эффективности методов подавления помех вибрационных данных // ProНефть. – 2024.
2. Чернышов Г.С., Литвиченко Д.А., Дучков А.А. Методы возбуждения низкочастотных свип-сигналов в сейсморазведочных работах // Интерэкспо ГЕО-Сибирь - XX Международный научный конгресс. Международная научная конференция "Недропользование. Горное дело. Направления и технологии поиска, разведки и разработки месторождений полезных ископаемых. Экономика. Геоэкология": Сборник материалов в 8 т. – СГУГиТ – Новосибирск – том Т. 2 – № 4 – С. 182-188 – 2024.

Пример построения скоростной модели ВЧР по синтетическим данным

При проведении сейсморазведочных работ осложняющими факторами являются значительные перепады высот рельефа, неопределенность зоны малых скоростей, наличие высокоскоростных слоев многолетнемерзлых пород. Важным этапом работы с данными становится построение скоростной модели верхней части разреза (ВЧР) по временам первых вступлений сейсмических волн и дальнейший ее учет при построении сейсмических изображений.
Мы предлагаем модуль построения слоистой скоростной модели ВЧР. Построение слоистой скоростной модели ВЧР позволяет включить такую модель в общую глубинно-скоростную модель, которая необходима для решения задачи сейсмической томографии и построение скоростного распределения. Так же модуль позволяет расчитывать статические поправки с различными подходами к определению уровня замещения: константа, линия изоскорости, сглаженный рельеф.
Модуль тестировался на синтетических и реальных данных, максимальный объем данных составлял 400млн времен первых вступлений, проводилось сравнение с существующими коммерческими аналогами. Тестирование показало преимущество реализации по производительности и потреблению памяти. Так же более гибкая настройка входных параметров позволяет фокусироваться на местах скопления неоднородностей ВЧР, что положительно сказывается на отдельных деталях разреза (в сравнении с аналогами) как при использовании стат. поправок, так и при встраивании в ГСМ.

Публикации:
1. Никитин А.А. LibHPS 0.1.0. High Performance Seismic Library: Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ 2024682981
2. Chernyshov G. S. et al. An approach to constructing a layered near-surface velocity model based on the first break times (Russian) //Oil Industry Journal. – 2022. – Т. 2022. – №. 01. – С. 26-3.
3. Chernyshov G. S., Duchkov A. A., Koulakov I. Y. Choosing optimal model parameterization for improving the accuracy of refraction seismic tomography //Near Surface Geophysics. – 2022. – Т. 20. – №. 2. – С. 135-146.

Пример распределения сейсмических скоростей (инженерные данные)

Метод сейсмической томографии позволяет оценить распределение аномалий скорости сейсмических волн и сделать предположение об общем геологическом строении исследуемой области. Изображения геологической среды строятся с помощью процедуры томографической реконструкции на основе любого типа волн, проникающих через объект. Для построения томографических моделей на объемных волнах мы используем собственную разработку - программу сейсмической томографии ST3D. Данная программа позволяет быстро и эффективно обрабатывать большие объемы данных сейсмических наблюдений, полученных как в ходе активных сейсморазведочных работ, так и в ходе пассивных сейсмологических наблюдений. В программе ST3D реализован алгоритм лучевой сейсмической томографии с использованием решения уравнения эйконала. На входе пользователь задает наблюденные времена первых вступлений сейсмических волн для пар источник-приемник, трехмерную начальную скоростную модель, близкую к реальной, а также параметры алгоритма, на выходе пользователь получает восстановленную скоростную модель и невязки времен в ней. Тестирование программы ST3D показало её высокое быстродействие и качественный результат томографической реконструкции. ST3D позволяет обрабатывать большие объемы данных наблюдений с количеством пар источник-приемник до нескольких сотен миллионов на относительно небольшом количестве узлов современных кластеров.

Публикации:
1. Nikitin A. A., Serdyukov A. S., Duchkov A. A. Cache-efficient parallel eikonal solver for multicore CPUs //Computational Geosciences. – 2018. – Т. 22. – С. 775-787.
2. Никитин А. А., Епонешникова Л. Ю., Дучков А. А. Разработка и тестирование библиотеки алгоритмов сейсмической томографии //Сейсморазведка в Сибири и за её пределами. – 2023. – С. 122-128.

Стадии инверсии: 1. Входные данные, 2. Выделение времён пробега отражённых волн и их производных (наклонов годографов), 3. Автоматическое построение начального приближения, 4. Инверсия, 5. Глубинная миграция в итоговой скоростной модели.

Построение скоростной модели геологической среды является ключевым этапом обработки сейсмических данных. В Лаборатории разрабатывается собственный инструмент создания макроскоростных сеточных моделей, основанный на теоретических работах сотрудников лаборатории. Входными данными разрабатываемого модуля являются сейсмограммы до суммирования; внутри модуля они анализируются в полуавтоматическом режиме, по результатам анализа строится массив данных – времён пробега сейсмических волн и их производных – и начальное приближение, после чего происходит лучевая инверсия. На выходе программа выдаёт сеточную скоростную модель, пригодную для сейсмической миграции и полноволновой инверсии.
На данный момент инструмент тестируется на задачах 2D-сейсморазведки, но он может быть обобщён и на 3D-постановки. Алгоритм отличается от альтернативных решений высоким уровнем автоматизации, меньшим числом параметров и полностью лучевым инструментарием, не требующим миграционных преобразований во время инверсии. Метод протестирован на синтетических и реальных массивах данных. Язык реализации – Python.

Публикации:
1. Шилов Н.Н., Дучков А.А. Миграционный скоростной анализ по высокочастотной асимптотике уравнения двойного корня. Труды конференции «Сейсморазведка в Сибири и за её пределами»; Сибирский Федеральный Университет: Красноярск, 2024. С. 153–161.
2. Shilov, N.N.; Duchkov, A.A. Migration Velocity Analysis Using a Ray Method Asymptotics Of the Double Square Root Equation. J. Appl. Ind. Math. 2024, 18, 150–166, doi:10.1134/S1990478924010137.
3. Shilov, N.N.; Duchkov, A.A. Asymptotic Ray Method for the Double Square Root Equation. J. Mar. Sci. Eng. 2024, 12, doi:10.3390/jmse12040636.

Результаты обработки поверхностных волн: карты распределения альтитуды и глубин восстановленных границ (а), карты распределения восстановленных значений скорости S-волны на различной альтитуде (б), скоростные разрезы S-волны для профиля вдоль Y (в) и X (г). Изображенные профили обозначены красной линией на (а) и (б).

Метод анализа и инверсии поверхностных волн (MASW или SWI) – эффективный инструмент для построения скоростной модели верхней части геологического разреза (ВЧР). Он отличается помехоустойчивостью, позволяет определять глубину залегания подошвы высокоскоростного слоя и не требует специализированной системы наблюдения. Результаты построения модели ВЧР используются в множестве приложений инженерной и разведочной сейсмики: сейсмическое микрорайонирование, мониторинг состояния грунтов, определение статических поправок годографов отраженных волн, шумоподавление и др.
Разработанный комплекс алгоритмов извлечения дисперсионных кривых и их инверсии основан на методах глубокого машинного обучения и представляет собой новую эффективную реализацию метода SWI. Он позволяет автоматизировать и значительно ускорить построение ВЧР путем обработки данных поверхностных волн, а также решает проблему субъективности ручной обработки и высоких требований к вычислительным ресурсам. Разработанные алгоритмы были успешно применены для построения модели ВЧР по реальным сейсморазведочным данным нефтегазового месторождения в Западной Сибири.

Публикации

Временные разрезы для исходных (а) и отфильтрованных данных методами SWANA из ПО Geovation 2.0 (б) и SKL (в).

Поверхностные волны – основной источник когерентного шума в наземной сейсморазведке, а их подавление является одним из основных этапов обработки данных методом общей глубинной точки (МОГТ).
Разработан алгоритм (SKL) и его программная реализация для подавления сигнала поверхностной волны на 2D и 3D сейсмограмм. Алгоритм основан на автоматическом выделении сигнала поверхностной волны и применении метода главных компонент во временно-частотном пространстве сейсмических трасс. Алгоритм SKL имеет только 3 управляемых параметра (граничная частота, минимальная и максимальная скорость), что позволяет упростить процесс обработки данных и снизить трудозатраты на подбор параметров.
Для апробации алгоритма используются данные 2D сейсморазведки, зарегистрированные по методу общей глубинной точки (ОГТ) в сейсмогеологических условиях, характерных для южной части района ХМАО. Из анализа результатов следует, что SKL показывает качественно лучший результат подавления при меньших временных затратах.

Публикации

Пример карты трещиноватости, серые штрихи – аппроксимация Рюгера, цветные штрихи – оценка по точным формулам, цвет штрихов соответствует оценке плотности ориентированных трещин.

В качестве одного из подходов для работы с широкоазимутальными данными сейсморазведки может быть использована процедура AVAz-инверсии. Это двухэтапная процедура. На первом этапе применяется аппроксимация Рюгера для получения направления оси симметрии среды HTI, затем это направление используется как входной параметр на втором этапе, когда проводится инверсия по точным формулам. Это позволяет снизить число неизвестных параметров и добиться большей устойчивости оптимизации и ускорения работы процедуры. Также разработана технология построения карт направлений трещиноватости с учетом степени анизотропии.
В процедуре используется оптимизационный алгоритм нелинейной AVAz-инверсии отраженных продольных волн в анизотропных средах. Алгоритм основан на точных формулах для коэффициентов отражения от границы ISO-HTI. Реализация AVAz-инверсии выполняется путем подбора значений параметров целевого слоя, при котором будет достигнут глобальный минимум функционала невязки между наблюденными и теоретическими значениями амплитуд отражения. Восстановление анизотропных параметров целевого слоя вместо обобщенного параметра Bani позволяет добиться большей разрешающей способности по площади. Для локального анализа отражений используются сейсмограммы общей точки отражения (ОТО), построенные на основе процедуры лучевого трассирования.

Публикации
1. Дугаров Г.А., Нефедкина Т.В., Богатырев И.Ю., Гореявчев Н.А., Митрофанов Г.М., Ольнева Т.В. Опробование алгоритма AVAZ-инверсии, основанного на точных формулах, при обработке данных широкоазимутальной сейсмической съемки // PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти, 2021, т. 6, № 2, с. 12-19.
2. Нефедкина Т. В., Бекренёв Р.К., Дугаров Г.А., Екименко А.В. AVAZ-инверсия как перспективный инструмент динамической интерпретации сейсмических данных //Нефтяное хозяйство. – 2022. – №. 12. – С. 20-25.