지진 반전

지구물리학에서(주로 석유 및 가스 탐사/개발에서) 지진 반전은 지진 반사 데이터를 저장소의 양적 암석 특성 설명으로 변환하는 과정이다.지진 반전은 스택 전 또는 스택 후, 결정론적, 무작위 또는 지질 통계학일 수 있다. 일반적으로 로그 및 ^[1]코어 등 다른 저장고 측정이 포함된다.

서론

지구물리학자들은 유전이나 가스전의 지질에 대한 정보를 수집하기 위해 정기적으로 지진 조사를 실시합니다.이 조사들은 지구의 암석과 유체층을 통해 이동한 음파를 녹음한다.이러한 파형의 진폭과 주파수를 추정하여 웨이브릿에 의해 도입된 사이드 로브 및 튜닝^[2] 효과를 제거할 수 있습니다.

지진 데이터는 반전 없이 자체적으로 검사하고 해석할 수 있지만, 이는 지표면의 가장 상세한 뷰를 제공하지 않으며 특정 조건에서 오해의 소지가 있다.효율성과 품질 때문에 대부분의 석유 및 가스 회사는 현재 지진 역전을 사용하여 데이터의 분해능과 신뢰성을 높이고 다공성 및 ^[3]순 급여를 포함한 암석 속성의 추정치를 개선합니다.

지진 ^[4]역전에는 여러 가지 기술이 사용되고 있습니다.이들은 크게 다음 두 가지 범주로 분류할 수 있습니다.

1. 프리스택 또는 포스트스택
2. 지진 분해능 또는 우물 로그 분해능

이러한 범주의 조합은 반전 문제에 대한 네 가지 기술적 접근방식을 제공하며, 특정 기술의 선택은 원하는 목표와 지표면 암석의 특성에 따라 달라진다.제시된 순서는 지난 20년간의 발전된 반전 기법을 반영하고 있지만, 각 그룹은 특정 프로젝트 또는 대규모 워크플로우의 일부로 여전히 유효하게 사용되고 있습니다.

웨이브릿 추정

모든 최신 지진 반전 방법에는 지진 데이터와 데이터로부터 추정된 웨이브릿이 필요하다.일반적으로 지진 조사의 경계 내에 있는 유정의 반사 계수 시리즈를 사용하여 웨이브릿 위상 및 주파수를 추정한다.정확한 웨이브릿 추정은 지진 반전의 성공에 매우 중요하다.지진 웨이브릿의 추정된 모양은 지진 반전 결과에 강하게 영향을 미칠 수 있으며, 따라서 저장소의 품질에 대한 후속 평가에 영향을 미칠 수 있다.

웨이브릿 진폭과 위상 스펙트럼은 지진 데이터 단독 또는 지진 데이터와 이용 가능한 음파 및 밀도 곡선의 유정을 사용하여 유정 제어의 조합으로부터 통계적으로 추정한다.지진 웨이브릿 추정 후 지진 반전 시 지진 반사 계수를 추정하는 데 사용된다.

통계 웨이브릿의 추정(상수) 위상이 최종 결과와 일치할 경우, 웨이브릿 추정은 0 위상 가정으로 시작할 때보다 더 빨리 수렴한다.이벤트를 더 잘 정렬하기 위해 사소한 편집과 "스트레치 앤 스퀴즈"를 웰에 적용할 수 있습니다.정확한 웨이브릿 추정을 위해서는 임피던스 로그를 지진에 정확하게 연결해야 합니다.웰 타이에 오류가 있으면 웨이브릿 추정에서 위상 또는 주파수 아티팩트가 발생할 수 있습니다.웨이브릿이 확인되면 지진 반전에 의해 모든 지진 추적에 대한 합성 로그가 계산된다.품질을 보장하기 위해 반전 결과를 웨이브릿과 합성하여 원래 ^[4]지진과 비교한 합성 지진 흔적을 생성한다.

반전 컴포넌트

반전에는 지진 영역 데이터와 우물 데이터가 모두 포함되며, 우물 데이터는 지진 대역 아래에 높은 주파수를 추가하고 반전을 제한하는 역할을 한다.우선 임피던스 로그와 원하는 속성 사이에 적절한 관계가 있는지 확인하기 위해 로그가 조정되고 편집됩니다.그런 다음 로그를 시간으로 변환하고, 지진 대역폭 근사치를 위해 필터링하고, 시추공 효과를 위해 편집하며, 품질에 따라 균형을 유지하며 분류한다.

지진 데이터는 대역 제한이 있기 때문에 분해능과 품질이 저하됩니다.사용 가능한 주파수 대역을 확장하기 위해 로그 데이터, 스택 전 깊이 또는 시간 이행 속도 및/또는 지역 ^[5]구배에서 저주파 데이터를 도출합니다.고주파수는 우물 제어 또는 지구통계학적 분석에서 도출할 수 있다.

초기 반전은 종종 지진부터 시작해서 유정의 제한된 추세 데이터를 추가하는 등 완화된 제약조건으로 실행된다.이를 통해 탱크의 대략적인 개요를 바이어스되지 않은 방식으로 제공합니다.이 시점에서 반전 결과와 우물, 그리고 원래 지진 데이터와 파생된 합성물 간의 연관성을 평가하는 것이 중요하다.또한 웨이브릿이 지진 데이터의 위상 및 빈도와 일치하는지 확인하는 것도 중요하다.

웨이브릿이 없으면 솔루션은 고유하지 않습니다.결정론적 반전은 보통 데이터를 잘 기록하기 위해 어떤 방식으로든 답을 제한함으로써 이 문제를 해결합니다.확률적 반전은 다양한 측정(생산 데이터 포함)에 대한 최적 적합 테스트를 통해 범위를 좁힐 수 있는 그럴듯한 솔루션을 생성함으로써 이 문제를 해결한다.

스택 후 지진 분해능 반전

스택 후 지진 분해능 반전 기술의 예로는 제약된 Sparse-Spike Inversion(CSSI; 스파스-스파이크 반전)이 있습니다.이는 제한된 수의 반사 계수를 가정하며, 진폭이 더 크다고 가정합니다.반전은 암석 밀도와 p파 속도의 산물인 음향 임피던스(AI)를 발생시킵니다.지진 반사 데이터(계면 특성)와 달리 AI는 암석 특성이다.생성된 모델은 고품질이며 웨이브릿에 의한 튜닝이나 간섭이 발생하지 않습니다.

CSSI는 모든 트레이스에서 지진 데이터를 의사 음향 임피던스 로그로 변환합니다.음향 임피던스는 지진(또는 지진 속성) 해석에서 얻을 수 있는 것보다 더 정확하고 상세한 구조 및 층서 해석을 생성하기 위해 사용된다.많은 지질 환경에서 음향 임피던스는 다공성, 암석학 및 유체 포화도와 같은 석유 물리적 특성과 강한 관계가 있습니다.

양호한(CSSI) 알고리즘은 전체 또는 스택 후 지진 데이터로부터 4개의 고품질 음향 임피던스 볼륨(전체 대역폭 임피던스, 대역 제한 임피던스, 반사율 모델 및 저주파 컴포넌트)을 생성합니다.이러한 각 구성 요소는 솔루션에 대한 기여도를 검사하고 결과를 통해 품질을 확인할 수 있습니다.알고리즘 수학을 지표면의 실제 암석의 동작에 더 적응시키기 위해 일부 CSSI 알고리즘은 혼합 정규 접근방식을 사용하여 솔루션의 희소성을 최소화하는 것과 잔류 트레이스의 불일치를 최소화하는 것 사이의 가중 계수를 허용한다.

스택 전 지진 분해능 반전

pre-stack inversion은 post-stack inversion이 유사한 ^[6]P 임피던스시그니처를 가진 지질학적 특징을 충분히 구별하지 못할 때 자주 사용됩니다.동시 반전은 P 임피던스 외에 S 임피던스 및 밀도를 해결합니다.많은 지질학적 특징들이 유사한 P-임피던스 특성을 나타낼 수 있지만, P-임피던스와 S-임피던스 특성을 공유하는 것은 거의 없다(분리와 명확성이 향상된다).종종 웰 로그를 사용하는 타당성 연구는 P 임피던스만으로 원하는 리소타이프를 분리할 수 있는지 또는 S 임피던스도 필요한지 여부를 나타낼 것이다.이를 통해 스택 전 또는 후 중 어느 쪽의 역전이 필요한지 알 수 있습니다.

동시 반전(SI)은 복수의 오프셋 또는 각도 지진 서브스택과 관련된 웨이브 렛을 입력으로 사용하는 프리 스택 방식입니다.P 임피던스, S 임피던스 및 밀도를 출력으로 생성합니다(단, 밀도 출력 분해능이 임피던스만큼 높은 경우는 거의 없습니다).이를 통해 암석학, 다공성 및 유체 효과 간의 구별을 개선할 수 있습니다.각 입력 부분 스택에 대해서, 일의 웨이브 렛을 추정한다.모든 모델, 부분 스택 및 웨이브 렛이 단일 반전 알고리즘에 입력되므로 반전에서는 오프셋 의존 위상, 대역폭, 튜닝 및 NMO 스트레치 ^[7]효과를 효과적으로 보정할 수 있습니다.

반전 알고리즘은 먼저 입력 부분 스택의 각도에 의존하는 P파 반사율을 추정함으로써 동작합니다.다음으로, 이것들은 밴드 제한 탄성 반사율을 구하기 위해 전체 조프리츠 방정식(또는 일부 알고리즘의 경우 아키-리처드 등 근사치)과 함께 사용된다.이들은 차례로 모델의 저주파수와 결합되어 탄성 특성에 통합됩니다.이 근사 결과는 다양한 하드 및 소프트 제약 조건에 따라 P 임피던스, S 임피던스 및 밀도에 대한 최종 반전으로 개선된다.하나의 제약으로 밀도와 압축 속도 간의 관계를 제어할 수 있습니다. 이는 각도의 범위가 밀도를 진단하기에 충분하지 않을 때 필요합니다.

반전 절차에서 중요한 부분은 지진 웨이브릿의 추정이다.이는 관심 영역의 각도에 의존하는 웰 로그 반사 계수를 웰 위치에 있는 해당 오프셋 스택에 가장 잘 형성하는 필터를 계산함으로써 달성됩니다.반사 계수는 Zoeppritz 방정식을 사용하여 P-소닉, S-소닉 및 밀도 로그에서 계산됩니다.각 오프셋 스택을 나타내는 진폭을 가진 웨이브렛은 반전 알고리즘에 직접 입력됩니다.오프셋 볼륨마다 다른 웨이브릿이 계산되므로 오프셋 의존 대역폭, 스케일링 및 튜닝 효과에 대한 보정이 자동으로 수행됩니다.원각(또는 오프셋) 웨이브릿을 추정하기 위한 시작점으로 근스택 웨이브릿을 사용할 수 있다.

우물 위치에서는 하드 제약에 의해 정의된 솔루션 공간을 초과하는 탄성 파라미터 및 밀도에 대한 사전 지식이 제공되지 않습니다.이를 통해 이러한 위치에서 필터링된 우물 로그와 반전 출력을 비교하는 것이 자연스러운 품질 관리가 됩니다.역진으로부터의 최저 주파수는 지진 데이터에 의해 적절히 구속되지 않기 때문에 지질 모델의 정보로 대체된다.글로벌 모드에서 적용되면 공간 제어 항이 목적 함수에 추가되고 트레이스의 큰 하위 집합이 동시에 반전됩니다.동시 반전 알고리즘은 여러 각도 적층 지진 데이터 세트를 취하여 세 개의 탄력적 파라미터 볼륨을 출력으로 생성합니다.

결과 탄성 매개변수는 저장소의 특성과 직접 관련될 수 있는 실제 암반 특성입니다.보다 고급 알고리즘은 완전한 Knott-Zoeppritz 방정식을 사용하며 오프셋을 사용한 진폭 및 위상 변동에 대한 완전한 허용이 있습니다.이것은 각 입력 부분 스택에 대해 고유한 웨이브릿을 도출함으로써 이루어집니다.탄성 매개변수 자체는 지진 반전 중에 직접 구속될 수 있으며 암석-물리 관계를 적용하여 탄성 매개변수 쌍을 서로 구속할 수 있다.최종 탄성 매개변수 모델은 지진 반전 최적화의 일부이기 때문에 입력 지진을 최적으로 재현한다.

포스트 스택 지구 통계 반전

지구통계학적 반전은 고해상도 웰 데이터와 저해상도 3-D 지진 데이터를 통합하고, 웰 제어 부근과 떨어진 곳에 높은 수직 디테일을 가진 모델을 제공합니다.이를 통해 지질학적으로 신뢰할 수 있는 형태의 저장기 모델을 생성하고 위험을 평가하기 위한 불확실성의 명확한 정량화를 제공한다.매우 상세한 석유물리 모델이 생성되어 저장장치 흐름 시뮬레이션에 입력할 수 있습니다.

지질통계학은 특정 결과만이 지질학적으로 타당하다는 것을 인식한다는 점에서 통계학과는 다르다.지질학적 반전(Geostatistic inversion)은 많은 출처의 데이터를 통합하고 원래 지진보다 분해능이 높고 알려진 지질 패턴과 일치하며 위험 평가 및 저감에 사용할 수 있는 모델을 생성한다.

지진, 우물 로그 및 기타 입력 데이터는 각각 확률 밀도 함수(PDF)로 표현되며, 히스토그램과 변동 도표를 기반으로 지리학적 설명을 제공한다.이 두 가지가 모두 특정 위치에서 특정 값의 가능성 및 모델링된 영역 전체에서 예상되는 지질학적 규모와 구성을 정의합니다.

기존의 반전 및 지오모델링 알고리즘과 달리, 지질학적 반전은 임피던스 및 이산 특성 유형 또는 암석을 동시에 해결하는 원스텝 접근법을 취합니다.이 방법을 사용하면 프로세스의 속도가 빨라지고 정확도가 향상됩니다.

개별 PDF는 베이지안 추론 기법을 사용하여 병합되며, 결과적으로 전체 데이터 세트에 맞게 조정된 사후 PDF가 된다.알고리즘은 각 데이터 소스의 가중치를 결정하여 잠재적인 편견을 제거합니다.그 후 후 PDF를 마르코프 연쇄 몬테카를로 알고리즘에 입력하여 임피던스와 암석의 사실적 모델을 생성하고, 다공성과 같은 암석 특성을 공동 시뮬레이션하는 데 사용됩니다.이러한 프로세스는 일반적으로 모든 정보와 일치하는 모델이 나타날 때까지 반복됩니다.최고의 모델이라고 해도 불확실성은 남아 있습니다.불확실성은 다양한 실현 범위를 생성하기 위해 무작위 시드를 사용하여 추정할 수 있다.이는 변화에 민감한 매개변수를 다룰 때 특히 유용합니다. 이러한 종류의 분석을 통해 개발 위험을 더 잘 이해할 수 있습니다.

사전 스택 로그 상세 반전

AVO(Amplitude vs Offset) (AVA)의 지리정보 반전 알고리즘에 AVO(AVA)의 동시 반전을 짜넣기 때문에, 고해상도, 지리통계, 및 AVO를 1개의 방법으로 실현할 수 있습니다.출력 모델(실현)은 우물 로그 정보, AVO 지진 데이터 및 우물에서 발견된 명예 암석 속성의 관계와 일치합니다.또한 이 알고리즘은 탄성 특성(P-임피던스, S-임피던스 및 밀도)과 암석 볼륨을 동시에 생성합니다. 먼저 암석학을 위해 순차적으로 해결한 다음 임피던스 및 밀도 값을 셀에 채우는 것이 아닙니다.모든 출력 모델이 모든 입력 데이터와 일치하기 때문에 불확실성을 정량적으로 평가하여 제약 데이터 내에서 저장 가능성의 범위를 결정할 수 있다.

AVA 지구통계학적 반전 소프트웨어는 마르코프 연쇄 몬테카를로(MCMC) 샘플링 및 플루리-가우스 암석 모델링 등 최첨단 지구통계학적 기법을 사용합니다.따라서 "정보 시너지"를 이용하여 결정론적 반전 기법이 흐릿해지거나 생략한 세부사항을 검색할 수 있습니다.그 결과 지구과학자들은 저수지의 전체 구조와 미세한 디테일을 재구성하는데 더 성공적이다.AVA 지질학적 반전에서의 다중 각도 스택 지진 부피를 사용하면 탄성 암석 특성 및 가능한 암석 또는 지진면 및 유체 분포를 보다 정확하게 평가할 수 있다.

프로세스는 상세한 석유물리 분석과 우물 로그 보정을 통해 시작됩니다.보정 프로세스는 신뢰할 수 없거나 누락된 소닉 및 밀도 측정을 보정된 석유 물리 및 암석 물리학 모델의 합성 값으로 대체합니다.웰 로그 정보는 반전 과정에서 웨이브릿을 도출하고 지진 데이터에 없는 저주파 성분을 제공하며 최종 결과를 검증 및 분석하기 위해 사용됩니다.다음으로, 수평선 및 로그 데이터를 사용하여 모델을 구축하기 위한 통계 정보의 층서학적 프레임워크를 구축한다.이와 같이 로그 데이터는 지구의 지층 내에서 유사한 암석 유형 내에서 통계를 생성하는 데만 사용됩니다.

웨이브릿 분석은 웰 탄성(각도 또는 오프셋) 임피던스를 원하는 출력으로 사용하여 각 지진 볼륨에서 필터를 추출하여 수행됩니다.반전 결과의 품질은 추출된 지진 파동에 따라 달라진다.이를 위해서는 지진 데이터의 해당 사건과 관련된 정확한 p-음속, s-음속 및 밀도 로그가 필요하다.웨이브릿은 우물마다 개별적으로 추출됩니다.그런 다음 최적의 개별 웰 타이를 사용하여 각 볼륨에 대해 최종 "멀티 웰" 웨이브릿을 추출하여 반전 입력으로 사용합니다.

각 층서층 및 암석별로 히스토그램과 바리오그램을 생성하고, 소영역에서 예비 시뮬레이션을 실시한다.그런 다음 모든 입력 데이터와 일치하는 원하는 수의 실현을 생성하기 위해 AVA 지리통계학적 반전이 실행됩니다.결과는 역암 특성 부피를 우물 통나무와 직접 비교하여 품질을 제어합니다.추가 QC에는 모든 입력 매개 변수와 시뮬레이션 결과에 대한 다원적 팀의 검토가 포함됩니다.다중 실현을 분석하면 평균(P50) 속성 큐브 또는 맵이 생성됩니다.대부분의 경우 이는 암석학 또는 지진면 입방체 및 예측 암석학 또는 면 확률이지만 다른 출력도 가능하다.P15 및 P85 확률에 대해서도 선택된 암석 및 면 큐브가 생성됩니다(예를 들어).탄화수소 베어링 유닛의 리저버 3-D체를 대응하는 암석성으로 포착하여 리저버 크기 및 성질의 불확실성을 정량화한다.

「 」를 참조해 주세요.

• 선형 지진 반전
• 지진에서 시뮬레이션까지
• 탐사 지구 물리학
• 전체 파형 반전
• 모델 반전

레퍼런스

추가 정보

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외부 링크

• 토공 지진 역전 회사
• 확률적 반전 이해
• Jason Geoscience Workbench (JGW)
• CGGVERITAS, 동시 탄성 반전
• 석유물리학자와 우물로그 분석가 협회(SPWLA)
• 텍사스 대학교 오스틴 석유 및 지질 공학 열람실
• 지질 조사 출판물 창고