автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.11, диссертация на тему:Методы обработки данных скважинной сейсморазведки для прямых поисков нефти и газа и их программная реализация

На правах рукописи

гэ к

ТАЩИЛКИН Антон Викторович, 003054ьь^

МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ СКВАЖИННОЙ СЕЙСМОРАЗВЕДКИ ДЛЯ ПРЯМЫХ ПОИСКОВ НЕФТИ И ГАЗА И ИХ ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ

Специальность 05 13 11 - «Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва - 2007

003054962

Работа выполнена в Российском государственном университете нефти и газа им И М Губкина

Научный руководиiель.

кандидат фи зпко-ма тематических наук Осетинами! Николаи Иосифович

Официальные оппоненты:

доктор 1ехпических наук Ермолаев Александр Иосифович

кандидат технических наук Миколаевский Эрнест Юлианович

Ведущая opi л шпации:

ФГУП «С1II ЦГГОФИЗИКА» филиал ВНИИ Геофизики

Защита состоится «/ /»с г на заседании

диссертационного совета Д 212 200 14 при РГУ нефти и газа им ИМ Губкина но адресу _

II9991, ГС11-1, Москва, Ленинский проспект, 65 £ сХ^'^.ЗОЗ

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Российскою государственною университета нефти и газа им И М Губкина

Автореферат pa юслан » /¿¿<УгЛ£2007 г

/

Ученый секретарь диссертационно! о совета

A U Егоров

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. На современном этане развития прямых поисков нефти и газа по сейсмическим данным основное внимание уделяется совершенствованию способов извлечения из наблюдаемого волнового поля информации, связанной с нефтегазоносностью Разработано много алгоритмов и программ для обработки сейсмических данных, в результате чего можно получить большое число параметров, главную роль среди которых играют амплитуды, скорости распространения сейсмических волн и поглощение их энергии

Одним из главных способов повышения точности и эффективности решения задач прогноза геологического разреза в окрестностях скважины в настоящее время является совершенствование программ обработки данных вертикального сейсмического профилирования ВСП и обращенное ВСП в процессе бурения - ОВСПб Достаточно результативно на данном направлении - и это доказано многочисленными теоретическими и полевыми исследованиями - изучение поглощения сейсмических волн для прямых поисков нефти и газа В частности вычисление декремента поглощения упругих волн - классический, по некоторым причинам «полузабытый» метод, но в последнее время вновь находит применение

С другой стороны существующее программное обеспечение представлено либо дорогостоящими малодоступными большими вычислительными комплексами, в основном зарубежных разработчиков, или несвязными пакетами прикладных программ, большинство которых написано для старых компьютеров, под операционную систему DOS и в большинстве своем не проходили промышленную эксплуатацию

Поэтому идея создания и применения «среднего» по объему вычисли гельного комплекса (с возможностью расширения), с удобным современным интерфейсом представляется особенно актуальной

Цель paGoibi н задачи исследования. Цель диссертационной работы заключается в построении компьютерной системы поддержки принятия решений, применение которой должно помочь пользователю-геофизику в осуществлении прямых поисков нефти и газа по данным скважинной сейсморазведки

Поставленная цель определила следующие основные задачи диссертационной рабош

1 Исследование геофизических методов сейсморазведки в общем контексте работ, связанных с поисками нефти и газа

2 Исследование существующих алгоритмов вычисления параметров волнового поля, связанных с нефтегазоносностью, с целью определения их точности и помехоустойчивости.

3 Проведение анализа существующего программного обеспечения отечественных и зарубежных разработчиков с точки зрения эффективности реализации в них упомянутых методов, интерфейса пользователя, сложности освоения, стоимости, аппаратных требований и возможностей дополнения функционала

4 Разработка программного и математического обеспечения для реализации алгоритмов прямых поисков нефти и газа по данным скважинной сейсморазведки

5 Применение алгоритмов расчета параметров поглощения и методики их совместной обработки на модельных и полевых данных

6 Исследование некоторых алгоритмов совместной обработки параметров в рамках данной методики

Методы исследования. При решении поставленных задач использовались методы математического анализа, моделирования, оптимизации, а так же методика построения компьютерных систем в сфере принятия решений

Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной

1) Существующие алгоритмы оценки поглощения сейсмических волн исследованы с целью определения их точности, разрешающей способности, помехоустойчивости и сейсмогеологических условий их применения

2) Алгоритмы расчета декремента поглощения были реализованы на современном уровне в едином программном комплексе, что дает возможность их совместного применения наряду с другими методами для наилучшего про! позирования свойств изучаемого пласта

3) Был значительно доработан спектральный алгоритм вычисления поглощения

4) Разработаны и реализованы алгоритмы для посфоения и уточнения скоростной модели геологического разреза

5) Методы, реализованные в программном комплексе, применены для обработки реальных полевых данных, получена литоло! ическая модель исследуемо! о пласта

Основные положения, выносимые на защиту.

1 Реализация алгоритмов расчета декремента поглощения на современном уровне в едином программном комплексе

2 Разработка и реализация алгоритмов для построения и уточнения скоростной модели геологического разреза

3 Программное обеспечение поддержки принятия решений при исследовании пласта методами скважннной сейсморазведки

4 Применение в программном комплексе новых технологии программирования, таких как паттерны проектирования, что позволило значительно упорядочить внутреннюю структуру программных модулей, повысить надежность работы программы, более эффективно использовать вычислительные ресурсы компьютера, облегчило возможность изменения и расширения существующего кода и сопровождение комплекса

Практическая ценность работы. В результате проведенного исследования разработаны структура, математическое, информационное и программное обеспечения программного комплекса, обеспечивающего комплексное проведение оценки параметров исследуемого волнового поля

Реализация и внедрение результатов работы. Разработанные программные средства внедрены на предприятиях ЗАО «Стройнефтегазситез» и ООО «ИНТЕЛЛКОМ М», что подтверждается актами внедрения

Апробация работы. Научные результаты и положения диссер|ационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах конференциях «Молодежная наука нефтегазовому комплексу» (Москва, 2004), 58-й и 59-й межвузовских научных конференциях 2004 и 2005 гг (РГУ Нефти и Газа)

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 6 печатных работ

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка использованной лтературы из 80 наименований Основная час1Ь работы изложена на 97 страницах печатного текста, содержит 27 рисунков

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введешш обосновывается актуальность темы диссертационной работы, формулируется цель, научная новизна и практическая значимость полученных результатов, дается краткое содержание глав работы

В первой главе рассматривается роль и место изучения поглощения в исследовании геологического разреза методами вертикального сейсмического профилирования (ВСП) и вертикальною сейсмического профилирования в процессе бурения (ОВСПб) Описывается общая теория поглощения, отражающая современное состояние проблемы определения параметров поглощения по сейсмическим данным Показана связь поглощения энергии сейсмических волн с физическими свойствами и нефтегазоносностью исследуемых пород Рассмотрено несколько способов определения параметров поглощения Выделены два направления в подходе к определению параметров поглощения, имеющих целью вычисления интегральных и локальных характеристик волнового поля и необходимость их совместной обработки Основная часть исследования посвящена такой характеристике поглощения сейсмических волн изучаемым пластом пород как декремент поглощения

Рассмотрены некоторые основные типы аномалий параметров над залежами нефти и газа При обработке полевых сейсморазведочных материалов по площадям или профилям изменение их значений образует аномалии, в набор которых теоретически могут быть включены все наблюдаемые и вычисляемые характеристики полей различной физической природы Совпадение этих аномалий по различным параметрам повышает достоверность поиска

Так же приведено краткое описание методов ВСП и ОВСПб Если вертикальное сейсмическое профилирование достаточно популярный и исследованный метод, то применение методик определения поглощения к данным ВСП достаточно редко

В комплексе геофизических методов, используемых для изучения детального строения геологического разреза на различных этапах и стадиях геологоразведочных работ, одно из ключевых мест занимают методы скважинной сейсморазведки, в частности, меюд вертикального сейсмического профилирования (ВСП)

Вертикальное сейсмическое профилирование было предложено в России Е И Гальпериным в 1957 году

Первые наблюдения ВСП показали, что это очень эффективный инструмент расшифровки структуры волновых полей, включая поперечные волны и поляризационные эффек1Ы

В результате сорокалетнего совершенствования аппаратуры и математическою обеспечения ВСП было разрабошно много новых полезных применений метода

Применение метода ВСП позволяет повысить достоверность прогнозирования геологического разреза в не вскрытом бурением околоскважинном пространстве

Рис 1 Обобщенная схема наблюдений ВСП и ОВСПб

Результаты обработки данных ВСП дают возможность определить скоростную характеристику разреза Скорости распространения сейсмических волн в среде определяются по годографу падающей волны Годограф падающей волны - это график времен вступления прямой волны Он определяет вертикальное время пробега сейсмической волны от поверхности до заданной глубины Наклон годографа в каждой точке определяется значением скорости в среде Средняя скорость определяет осредненную характеристику среды от поверхности наблюдений до заданной глубины

Традиционная модификация прямого ВСП имеет ряд ограничений технического и экономического характера

В обсаженной скважине некачественное цементирование или нарушение сплошности цементного камня в заколонном пространстве не обеспечит надежной регистрации сейсмических сигналов скаажшшым сейсмическим зондом

Ограничения экономического характера связано с необходимостью прекращения процесса бурения на время проведения работ методом прямого ВСП, Особенно остро эта проблема стоит при морском бурении из-за высокой арендной стоимости используемого для бурения морскою нефтегазопромысловою гидротехнического сооружения

Кроме того, метод прямого ВСП не позволяет прогнозировать свойства геологического разреза ниже забоя скважины

Техническим решением, свободным от указанных недостатков является обращенной ВСП, когда породоразрушающий элемент используется в качестве источника регистрируемых на поверхности

упругих колебаний Принятым в настоящее время термином является обращенное ВСП в процессе бурения (ОВСПб)

Проведение скважинной сейсморазведки методом ОВСПб расширяет методические и технологические возможности контроля строительства нефтегазовых скважин

Основное отличие от метода ВСП это использование в качестве источника колебаний работающей буровой установки

Во второй главе подробно разобраны алгоритмы обработки параметров волнового поля

В настоящее время разработано множество алгоритмов и программ для обработки геофизических данных с целью прогнозирования вещественного состава пород, в результате которых можно получить в рамках одного и того же метода множество параметров Каждому отдельно взятому методу присуща многозначность решения задачи, а также то, что в реальных условиях наблюдаемые параметры обычно лишь косвенно отражают изменения физических характеристик среды Аномалии параметров, которые могут быть связаны с залежами нефти и газа, обычно, искажены помехами так, что визуальное обнаружение их затруднено или вообще невозможно Повысить надежность выделения слабых аномалий и существенно уменьшить многозначность толкования результатов сейсмических исследований для прогнозирования нефтегазоносноеги можно путем комплексной обработки и интерпретации параметров

Все алгоритмы сводятся к нескольким группам в зависимости от используемых характеристик сейсмических трасс волнового поля

В программном комплексе реализованы следующие методы обработки волнового поля

1) Построение вертикального годографа и скоростной модели исследуемого разреза пласы

2) Алгоритмы вычисления поглощения волн

Для определения поглощения волн, вводят декремент поглощения 5, = в(к1(,Г)

где 6 - декремент поглощения, с11 - шаг дискретизации по времени, I - частота

а) Спектральные алгоритмы - используют для расчета декремента амплитудные спектры участков сеисмо! рамм

Пусть в интервале глубин 1т2-Ь|, которым соответствуют времена прихода отражений волн 1| и 12, поглощение характеризуется средней величиной коэффициента поглощения и(ш) или декремента 6

S = a(co)--(1)

со

где V - пластовая скорость в интервале hrhi>

а(со) - коэффициент поглощения, зависящий от частоты Различие в спектрах элементарных сигналов S2(oj) и S|(o)), отраженных от двух границ при двукратном прохождении волной поглощающего интервала вверх и вниз, для заданного интервала глубин h2-hi выражается следующим соотношением

&H = [S,H expE-^'J'h (2)

Предполагается, что число отражений распределено по закону Пуассона, а уровень колебаний поддерживается постоянным во времени Тогда достаточно протяженный участок сейсмограммы можно считать отрезком стационарного случайного процесса, спектр мощности которого с точностью до постоянного множителя пропорционален энергетическому спектру отдельного отражения в средней части интервала

00

IV(со) = c-2|S4iy)|2 = с2 j\5(r)cos cotcIt (3 )

о

где S(to) - спектр элементарного сигнала,

В(т) - функция автокорреляции сейсмических колебаний, с2 - постоянная, т - корреляционный сдвиг.

Действительные и мнимые части комплексных спектров получаются путем быстрого преобразования Фурье (БПФ) участка записи Так как длина последовательности для БПФ должна быть равна степени двойки (N*log2(N)), то длина входного массива берется равной 512 (=2Ч), нижние адреса заполняются значениями амплитуд интервала, а недостающие элементы - нулями Тогда на выходе функции БПФ первые 256 элементов составляют положительные частоты от 0 до 255 с шагом дискретизации Af = 1/Т = 1 гц (Т - длина интервала ~ 500) при шаге обрабатываемой записи = 2 мс Далее комплексный спектр получается из действительных и мнимых частей

| W(<y)|- (со) + В\(О) (4)

где А(ш) - действительная часть комплексного спектра, В(ы) - мнимая часть комплексного спектра Спектральный ашоритм включает следующие этапы

- выбор для анализа временных интервалов в обрабатываемой записи,

- умножение колебаний в каждом интервале на весовую функцию,

расчет комплексных спектров сейсмической записи для каждого выбранного интервала и по ним амплитудных спектров,

- суммирование амплитудных спектров по заданному множеству трасс с целью их осреднения,

- определение активной полосы частот сейсмических колебаний, в которой значения спектров превышают заданный порог,

вычисление в этой полосе значений С|(ш) по формуле,

осреднение значений С?(ш) прямой линией по методу наименьших квадратов и определение угловых коэффициентов, расчет оценки декремента поглощения по формуле

'0|-'02

б) Амплитудные алгоритмы - основаны на обработке амплитуды сигнала

Способ определения коэффициентов поглощения по графикам 1пА(0 основан на использовании графиков зависимости амплитуды волн от времени Предполагается, что ход графиков А = А(х) определяется амплитудами однократных волн при большой мощности слоев, в пределах которых коэффициенты постоянны Амплитуда отраженной волны со временем подхода I и средней скоростью V для некоторой фиксированной частоты запишется в виде

1п А V-/ = - а V I + с (7)

величина с=А0к не зависит от I, к - коэффициент офажения

Полученные графики зависимости 1п А V / от времени аппроксимируют прямой, по наклону которой определяется коэффициент поглощения

Тогда для пары соседних интервалов (или групп интервалов, как в спектральном алгоритме) можно рассчитать декремент поглощения следующим спц^об^м

<5> ' /Ах

(8)

(Дх - расстояние между интервалами)

в) Корреляционные алгоритмы - работают с функцией автокорреляции интервалов сейсмической записи

Одним из вариантов корреляционного алгоритма является использование лишь особых точек функции автокорреляции (ФАК)

По изменению периодов ФАК двух последовательных временных интервалов можно определить качественный параметр поглощении р, вычисляемый по формуле 2.19

Т -Т

Я= <* (9)

где '('и,период функции автокорреляции для интервала времени,

предшествующего исследуемому;

То, - период ФАК для исследуемого интервала времени;

- разность времен между центрами интервалов. Параметр р связан с декрементом поглощения (¿) соотношением:

$ , =

РТ „,

1м

где

В , ( 0 ) В , < г ) „„„ )

Т0; — величина В)(0) - амплитуда

видимого главного

периода максимума

( Ю)

ФАК; ФАК;

В,(1|гши) - амплитуда первого побочного минимума ФАК.

Совместное использование алгоритмов вычисления поглощения волн в сочетании с другими методами Обработки сейсмических данных позволяет увеличить достоверность прогнозирования свойств исследуемого пласта.

I ДОГГ^ЬНРАГМЬЛП!!

I 1« I Ч* I 41] ПК 1 I 1« 1 1« м*6 1 ив I I» I лв I ИЬ I ло 1 л» I НС | ¡Я I 1л » пй

I ГГ^-Л

Не'»] ,

Рис. 2 Вычисление декремента поглощения в интерактивном режиме.

методиками.

В третьей главе обосновал выбор алгоритмической основы для реализации нрофаммного комплекса. Описаны некоторые проблемы, возникшие при проектировании и реализации программного комплекса с использованием объектно-ориентированного подхода и их решение с помощью паттернов проектирования.

Одним из важнейших этапов разработки систем является проектирование. Хотя надо отметить, что данному этапу в основном не уделяется достаточно внимания. Однако практика показывает, что ошибки на уровне проектирования многократно усугубляются на последующих этапах жизненного цикла программного обеспечения и трудноустранимы, если всплывают при эксплуатации.

Объектно-ориентированный подход (0011) появился достаточно давно и не только и программировании, но и в проектировании сложных систем вообще.

Мри проектировании процедурной программы начинают «спичу»: с описания конкретных переменных, функций. Затем из главной функции типа шаш{) последовательно вызываются интерфейс ввода данных, функции процессинга и вывода результатов.

ООП позволяет начать проектирование программ «.сверху»', с создания классов и интерфейса взаимодействия.

На этапе разработки программы ООП дает неоспоримые преимущества упорядочивания текста и структуры программы И инкапсуляции (частичного изолирования) данных. Это особенно важно для больших программ, где общее количество переменных и констант может достигать нескольких сот тысяч. 11онятнО, что удобнее упаковать их внутрь соответствующих модулей и классов, при этом программист сам решает, какие из них будут видимы и доступны другим модулям, а какие служить исключительно внутренним Целям.

Неумелое проектирование программы, даже если отдельные части формально написаны правильно и функционируют, может таить скрытые ошибки, которые станут «бомбами замедленного действия» на последующих этапах жизненного цикла ПО

Одним из выходов станет применение паттернов проектирования, представляющих удачные и эффективные решения типичных задач, возникающих в объектно - ориентированном проектировании

Паттерны появились потому, что многие разработчики искали пути повышения гибкости и степени повторного использования своих программ Найденные решения воплотились в краткой и легко применимой на практике форме. Т е не обязательно решать каждую возникающую задачу «с нуля». Можно повторно использовать те решения, которые оказались удачными в прошлом Популярных общедоступных паттернов насчитывается несколько десятков

Паттерн Singleton («синглтон» - одиночный) Применяется,

когда

- должен быть ровно 1 экземпляр некоторого класса, легко доступный всем клиентам (здесь под «клиентом» подразумевается часть программы - модуль или другой класс, использующий класс Singleton),

единственный экземпляр должен расширяться путем порождения подклассов, и клиентам нужно иметь возможность работать с расширенным экземпляром без модификации своего кода

В настоящем программном комплексе алгоритмы вычисления декремента выделены в отдельный модуль, интерфейс пользователя для ввода параметров и графического отображения результатов тоже модуль, который и является «клиентом» для порожденных классов -разных алгоритмов и их вариантов

Еще одно важное применение Singleton'a в данном проекте -организация хранения значений декремента Обычная форма представления результатов - массив [х, t, 8], где х и t - координаты глубины и времени для вычисленных значений декремента 6 Эти значения должны быть доступны по крайней мере нескольким программным модулям, в том числе и окнам визуализации волнового поля По сравнению с объявлением массива в области глобальных переменных (доступных в любых частях программы), использование паттерна Singleton дает следующие преимущества

- позволяет избежать засорения пространства имен глобальными переменными,

- запрещает инстанционировать класс в нескольких экземплярах (ведь нужен только один массив значений декремента во всей программе)

Другой возможный вариант решения задачи с различными алгоритмами вычисления декремента - использование паттерна Strategy Стратегия (известен так же как политика) определяет семейство алгоритмов, инкапсулирует каждый из них и делает взаимосвязанными Позволяет сконфигурировать класс, задав одно из возможных поведений

Разрабатывая программы неправильно стараться предусмотреть все возможные варианты задачи Гораздо лучше и для программистов, и для пользователей предусмотреть возможности расширения и совершенствования продукта Сопровождение программных продуктов -тоже немаловажный этап, о котором надо помнить на всех стадиях работы над программой Одна из возможностей расширения и совершенствования в рассматриваемом программном комплексе - использование СОМ -технологии В этом случае разработчик может написать новые модули обработки данных в виде динамически подключаемых библиотек (<111 -dynamic links library), автоматически встраивающихся в клиентскую программу Использование стратегий позволяет, зная общий интерфейс семейства алгоритмов, дописать сколько угодно новых, не особенно вникая в остальной программный код

Таким образом, применение паттернов проектирование дает следующие преимущества

1) Упорядочивание внутренней структуры программного комплекса,

2) Улучшение взаимодействия между программными модулями,

3) Более продуктивное использование вычислительных ресурсов компьютера,

4) Повышение надежности работы программ,

5) Облегчение сопровождения программною продукта

Четвертая глава представляет описание программного комплекса -

раскрыта структура модулей обработки данных, приведены экранные формы, демонстрирующие последовательные этапы работы программного комплекса в графе обработки

Программный комплекс включает е себя: 1 ). Визуализация полевых данных seg-y и sds.

|l irrito*' (С:«w(^MjVC0iáli|»fitf гцWum.iOïlJ*"**""" ' ' '

JflTiBl окап freuurv чпкт нЧ> - Л *

! Bf Vtf«L4tfQ#0ÍD%

iaD ¡wo m i» аю глю ¿«в лаз ш ш ш шо мо ж

jV ivmlln |f büYj Utíáfil

и? V л* Ч 4 û « s m ъ

Рис. 4 Различные представления волнового поля в программном

комплексе.

2). Процедуры пренроцессиига сейсмических данных.

Под препроцессингом данных !ïCn подразумевают процедуры описания системы наблюдений, введение априорных статических поправок, коррекцию неточностей регистрации данных и предварительное подавление аппаратурных помех.

Наиболее общий список программ, которые не пользуются при предварительной обработке данных ВСП следующий:

•присвоение заголовков и описание системы наблюдений; -браковка сбойных трасс и сортировка материала; -обнуление зашумлениых участки» трассы; -компенсация дрейфа нуля; -нормировка трасс и регулировка амплитуд; -ориентация приборов но прямой волне; -введение амплитудных поправок; -определение и ввод априорных статических поправок; -устранение аппаратурных шумов и пиковых выбросов; -изменение шага дискретизации.

3), I locrpoemte вертикальною годографа и скоростной модели разреза.

модели.

4). Модуль вычисления декремента поглощения.

поглощения.

5). Средства интерпретации полученных результатов.

Для того чтобы определить поглощение, используя описываемый программный комплекс, необходимо выполнить следующие действия:

Пятая глава приведены результаты тестирования и обработки полевых материалов, полученных методом ВС П. Сделана попытка расчленить геологический разрез путем построение скоростной и литологической моделей.

Рис 7 Литологическая колонка и пластовая модель Программное обеспечение на языке программирования С++ с использованием компиляторов Borland С Builder и Microsott Visual Studio net

Программные средства имеют модульную организацию и формируются на основе унифицированных процедур и функций, входящих в модули специального назначения, что обеспечивает гибкость и адаптируемость разработанных программных модулей

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ РАБОТЫ

1 Алгоритмы оценки поглощения сейсмических волн исследованы с целью определения их точности, разрешающей способности, помехоустойчивоеги и сейсмогеологических условий их применения

2 Основные группы алгоритмов расчета поглощения реализованы в программном комплексе, используя современные технологии проектирования и программирования Комплекс имеет модульную структуру и возможности расширения

3 Создана компьютерная система, обеспечивающая поддержку принятия решений, простую и понятную специалистам в области геофизики, но в то же время дающая возможность геофизику по ходу итераций вмешиваться в процесс нахождения решений

4 Программный комплекс применен для обработки реальных сейсмограмм, построена скоростная и литологическая модель геологического разреза пласта

СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1 Тащилкин А В Программная реализация алгоритмов вычисления поглощения сейсмических волн - Автоматизация, телемеханика и связь в нефтегазовой промышленности, 2005, №10

2 Тащилкин А В, Сухач Р В Исследование алгоритмов расчета декремента поглощения для прямых поисков нефти и газа - Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений, 2004, №7, с 43-46

3 Тащилкин А В , Сухач Р В Алгоритмы вычисления поглощения для прямых поисков нефти и газа (тезисы докладов конференции «Молодежная наука нефтегазовому комплексу») М , 2004

4 Тащилкин А В, Сухач Р В Исследование некоторых способов выделения аномалий на фоне помех (тезисы докладов 58-й межвузовской студенческой конференции) М , 2004

5 Тащилкин А В Алгоритмы и способы оценки поглощения сейсмических волн (тезисы докладов 59-й межвузовской студенческой конференции) М , 2005, с 46

6 Тащилкин А В , Сухач Р В Алгоритмы и способы вычисления поглощения сейсмических волн Сборник работ М ЕАГО, 2005

Подписано в печать Формат 60x90/16 Объем Тираж 100 _Заказ 15И_

119991, Москва, Ленинский просп ,65 Отдел оперативной полиграфйи РГУ нефти и газа им И М Губкина

Введение.

1. Роль и место изучения поглощения в исследовании геологического разреза методами ВСП - ОВСПб.

1.1. Методы изучения поглощения сейсмических волн.

1.2. Краткий обзор метода вертикального сейсмического профилирования (ВСП).

1.3. Краткий обзор метода ОВСПб.

2. Алгоритмы и способы расчета декремента поглощения сейсмических волн.

2.1. Модели сейсмической записи для исследования алгоритмов.

2.2. Спектральные алгоритмы.

2.3. Корреляционные алгоритмы.

2.4. Амплитудный алгоритм.

3. Обоснование выбора алгоритмической основы для реализации программного комплекса обработки данных ВСП - ВСПб.

3.1. Процедурное программирование и объектно-ориентированный подход.

3.2. Базовая программная реализация алгоритмов.

3.3. Использование паттернов проектирования для оптимизации разработки и функционирования программного комплекса.

4. Описание программного комплекса.

4.1. Исходные данные.

4.2. Граф обработки.

4.3. Модули обработки.

4.3.1. Модуль визуализации данных ВСП - ВСПб.

4.3.2. Модуль построения вертикального годографа.

4.3.3. Модуль вычисления декремента поглощения.

5. Результаты тестирования и обработки полевых материалов, полученных методами ВСП и ВСПб.

5.1. Построение вертикального годографа и скоростной модели.

5.2. Обработка данных различными методиками вычисления декремента поглощения.

5.3. Дополнительный корреляционный и спектральный анализ данных.

5.4. Построение литологической пластовой модели.

На современном этапе развития прямых поисков нефти и газа по сейсмическим данным основное внимание уделяется совершенствованию способов извлечения из наблюдаемого волнового поля информации, связанной с нефтегазоносностью. Разработано много алгоритмов и программ для обработки сейсмических данных, в результате чего можно получить большое число параметров, главную роль среди которых играют амплитуды, скорости распространения сейсмических волн и поглощение их энергии.

До сих пор полностью не решена задача прямого прогноза углеводородного насыщения пласта. Нескважинные методы сейсморазведки не позволяют в полной мере оценить физические свойства пород. Например, ГИС-методы имеют малый радиус действия. В основном, только акустические методы, такие как ВСП (вертикальное сейсмическое профилирование) и ОВСПб (обращенное вертикальное сейсмическое профилирование в процессе бурения) позволяют получить адекватные результаты.

Одним из главных способов повышения точности и эффективности решения задач прогноза геологического разреза в окрестностях скважины в настоящее время является совершенствование программ обработки данных ВСП и ОВСПб. Достаточно результативно на данном направлении - и это доказано многочисленными теоретическими и полевыми исследованиями -изучение поглощения сейсмических волн для прямых поисков нефти и газа. В частности вычисление декремента поглощения упругих волн -классический, по некоторым причинам «полузабытый» метод, но в последнее время вновь находит применение.

Успешное, экономически целесообразное использование современных технологий добычи нефти и повышения нефтеизвлечения базируется на создании и использовании детальных цифровых трехмерных геологических моделей залежей углеводородов и моделировании протекающих в них процессов. Для детального подсчета начальных балансовых запасов, локализации остаточных запасов в разрабатываемых залежах, проектирования разработки необходимо создание математической трехмерной сеточной геолого-технологической модели, которая базируется на геологической модели залежи.

Геологическая модель - это сконцентрированная система знаний о геологическом объекте, согласованная с набором геолого-геофизических и промысловых данных, полученных к определенному моменту времени.

Построение геологических моделей месторождений нефти и газа стало неотъемлемой частью работ по подсчету геологических и извлекаемых запасов, составлению проектных документов по разработке, выбору обоснованных решений по бурению конкретной скважины, проведению конкретного геолого-технологического мероприятия.

Практический выход из результатов пространственного геологического моделирования очевиден - это более детальное и адекватное представление геологических объектов для выполнения гидродинамических расчетов и выбора оптимальных режимов эксплуатации объекта. Увязка геологической модели и истории разработки является важнейшим элементом технологии моделирования месторождения (резервуара). Наличие достоверных данных по истории разведки и разработки месторождения также способствует уточнению геологического строения. В свою очередь это обуславливает необходимость использования существенно большего набора геофизических и промысловых данных, учета фактической работы пластов и отдельных прослоев уже на этапе геологического моделирования.

Геологическая модель является основой для проектирования технологических показателей разработки и расчета уровней добычи по годам, то есть в конечном итоге определяет эффективность инвестиций и уровень дохода от вложенных в обустройство месторождения средств. Следовательно, точность прогноза этих показателей зависит от степени соответствия геологической модели реальному строению месторождения.

Построение геологических моделей месторождений одновременно с бурением новых скважин, проведением геолого-технологических мероприятий в существующем эксплуатационном фонде показывает, что процесс построения и, что более существенно, сопровождения геологической модели должен проводиться на всех этапах эксплуатации месторождения.

Как показывает опыт моделирования, степень несоответствия модели и действительного строения месторождения, определяемая сопоставлением с вновь полученными данными, в общем случае зависит от сложности геологического строения залежи. В простых геологических условиях строение залежей и запасы подтверждаются с погрешностью в диапазоне ±15%, а на месторождениях со сложным геологическим строением - в диапазоне ±50%.

Цифровая геологическая модель должна быть единой для всего месторождения или для всего продуктивного пласта на определенный момент времени и использоваться на всех уровнях геологических служб добывающих предприятий, также как ранее использовались карты параметров месторождения, с целью:

- проектирования геологоразведочных работ;

- корректировки ковра бурения;

- подготовки и технико-экономического обоснования инвестиционных проектов;

- планирования прироста запасов;

- планирования изменения категорийности запасов.

Являясь основой непрерывного мониторинга разработки, цифровая геологическая модель должна периодически актуализироваться на определенный момент времени, т.е. должна быть постоянно действующей [5,57].

С другой стороны существующее программное обеспечение представлено либо дорогостоящими малодоступными большими вычислительными комплексами, в основном зарубежных разработчиков, или несвязными пакетами прикладных программ, большинство которых написано для старых компьютеров, под ОС DOS и в большинстве своем не проходили промышленную эксплуатацию [58,59].

Нефтяные и газовые месторождения залегают на большой глубине и недоступны для прямого изучения. Информация, на основе которой воссоздаются представления о строении, запасах и рациональной технологии разработки месторождения поступает из десятков источников, часто противоречива, неточна и неполна. В существующих информационных технологиях обработка и анализ этой информации проводится раздельно либо интегрировано частично. Часть полезной информации не извлекается из имеющихся наблюдений либо не увязывается с остальными данными. Даже наиболее развитые западные пакеты «Лендмарк» и «Харизма» не лишены указанных недостатков [59].

Поэтому идея создания и применения «среднего» по объему вычислительного комплекса (с возможностью расширения), с удобным современным интерфейсом видится особенно актуальной.

Целью работы является разработка программного комплекса для реализации алгоритмов расчета параметров сейсмического волнового поля и характеристик среды, связанных с поглощением энергии упругих волн по данным методов скважинной сейсморазведки, а также изучение и совершенствование существующих алгоритмов.

Традиционный ВСП не способен прогнозировать свойства пласта ниже забоя скважины, поэтому в последнее время ведутся интенсивные разработки метода ОВСПб, который позволяет это сделать. Но этот метод не нашел пока широкого применения из-за отсутствия методической и алгоритмической базы.

Также, используя корреляционный и спектральный анализ данных ВСП была сделана попытка расчленить геологический разрез.

Работа состоит из введения, пяти глав и заключения.

-8В первой главе рассматривается роль и место изучения поглощения в исследовании геологического разреза методами вертикального сейсмического профилирования (ВСП) и вертикального сейсмического профилирования в процессе бурения (ОВСПб). Описывается общая теория поглощения, отражающая современное состояние проблемы определения параметров поглощения по сейсмическим данным. Показана связь поглощения энергии сейсмических волн с физическими свойствами и нефтегазоносностью исследуемых пород. Рассмотрено несколько способов определения параметров поглощения. Выделены два направления в подходе к определению параметров поглощения, имеющих целью вычисления интегральных и локальных характеристик волнового поля и необходимость их совместной обработки. Основная часть исследования посвящена такой характеристике поглощения сейсмических волн изучаемым пластом пород как декремент поглощения.

Рассмотрены некоторые основные типы аномалий параметров над залежами нефти и газа. При обработке полевых сейсморазведочных материалов по площадям или профилям изменение их значений образует аномалии, в набор которых теоретически могут быть включены все наблюдаемые и вычисляемые характеристики полей различной физической природы. Совпадение этих аномалий по различным параметрам повышает достоверность поиска.

Так же приведено краткое описание методов ВСП и ОВСПб. Если вертикальное сейсмическое профилирование достаточно популярный и исследованный метод, то применение методик определения поглощения к данным ВСП достаточно редко.

Во второй главе подробно разобраны алгоритмы расчета декремента поглощения.

Все алгоритмы сводятся к нескольким группам в зависимости от используемых характеристик сейсмических трасс волнового поля.

-91). Спектральные алгоритмы - используют для расчета декремента амплитудные спектры участков сейсмограмм.

2). Амплитудные - основаны на обработке амплитуды сигнала.

3). Корреляционные алгоритмы - работают с функцией автокорреляции интервалов сейсмической записи.

Совместное использование алгоритмов вычисления декремента в сочетании с другими методами обработки сейсмических данных позволяет увеличить достоверность прогнозирования свойств исследуемого пласта.

В третьей главе обоснован выбор алгоритмической основы для реализации программного комплекса. Описаны некоторые проблемы, возникшие при проектировании и реализации программного комплекса с использованием объектно-ориентированного подхода и их решение с помощью паттернов проектирования.

Четвертая глава представляет описание программного комплекса -раскрыта структура модулей обработки данных, приведены скриншоты экранных форм, демонстрирующие последовательные этапы работы программного комплекса в графе обработки.

Программный комплекс включает в себя:

1). Визуализация полевых данных в формате seg-y и Бек

2). Процедуры препроцессинга сейсмических данных.

3). Построение вертикального годографа и скоростной модели разреза.

4). Модуль вычисления декремента поглощения.

5). Средства интерпретации полученных результатов.

В пятой главе приведены результаты тестирования и обработки полевых материалов, полученных методом ВСП.

Автором решались следующие вопросы:

1. Исследование существующих алгоритмов оценки поглощения сейсмических волн с целью определения их точности, разрешающей способности, помехоустойчивости и сейсмогеологических условий их применения.

2. Разработка программного и математического обеспечения для реализации алгоритмов прямых поисков нефти и газа по данным скважинной сейсморазведки.

3. Исследование некоторых алгоритмов совместной обработки параметров в рамках данной методики.

4. Применение алгоритмов расчета параметров поглощения и методики их совместной обработки на модельных и полевых данных.

Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

1). Существующие алгоритмы оценки поглощения сейсмических волн исследованы с целью определения их точности, разрешающей способности, помехоустойчивости и сейсмогеологических условий их применения.

2). Алгоритмы расчета декремента поглощения были реализованы на современном уровне в едином программном комплексе, что дает возможность их совместного применения наряду с другими методами для наилучшего прогнозирования свойств изучаемого пласта.

3). Некоторые алгоритмы были доработаны.

4). Разработаны и реализованы алгоритмы для построения и уточнения скоростной модели геологического разреза.

5). В программном комплексе применены новейшие технологии программирования, такие как паттерны проектирования, что позволило значительно упорядочить внутреннюю структуру программных модулей, повысить надежность работы программы, более эффективно использовать вычислительные ресурсы компьютера, облегчило возможность изменения и расширения существующего кода и сопровождение комплекса.

6). Методы, реализованные в программном комплексе, применены для обработки реальных полевых данных, получена литологическая модель исследуемого пласта.

Вывод графика декремента

Интерпретация совместно с другими методиками

Рис. 4.2. Граф обработки для вычисления декремента поглощения.

Таким образом, в настоящем комплексе предусмотрен жесткий, фиксированный граф обработки, где последовательность действий для получения результата линейна и строго определена, в противоположность гибкому графу, приведенному на рис. 4.1.

4.3. Модули обработки.

Программный комплекс включает в себя:

1). Визуализация полевых данных в формате seg-y и sds;

2). Построение вертикального годографа и скоростной модели разреза;

3). Модуль вычисления декремента поглощения.

В качестве языка программирования выбран С++;

-101 -ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В работе проведено исследование групп алгоритмов интегральной оценки параметров поглощения упругих волн, что дало возможность выделить ряд алгоритмических и методических процедур, повышающих точность, разрешающую способность и помехоустойчивость определения оценок параметров поглощения. Установленный и исследованный факт зависимости точности оценок поглощения по различным алгоритмам от характера наблюдаемого волнового поля показал необходимость правильного выбора алгоритма и точного подбора параметров работы программ при обработке сейсмического материала.

Определение параметров поглощения по сейсмическим данным, рассмотренное в работе, является частью глобальной проблемы прямых поисков залежей нефти и газа. Успешное решение этой проблемы возможно только при комплексном применении различных методов. В работе предпринята попытка углубленного исследования интерпретационного этапа обработки параметров, что является шагом по пути дальнейшего совершенствования процесса автоматизации прогнозирования нефтегазоносности.

Развитие эффективных решений этой важной проблемы ведет к значительному росту продуктивности сейсмических исследований.

1. В.А. Редекоп, В.В. Помазанов,А.А.Тихонов. 3D ВСП - алгоритм миграции, обработка, результаты. Гальп. Чтения 2004. Сборник материалов, Москва, 2004.

2. Петров Е.И., Керусов И.Н., Тихонов A.A., Шалаева Н.В. Прогнозорование фильтрационно-емкостных свойств в около скважинном пространстве по данным многокомпонентного выносного ВСП. Научно-технический вестник <Каротажник>, vol3-4(l 16-117), 2004.

3. Тихонов A.A., Стенин В.П., Касимов А.Н.,Мотрук В.Д., Яралов Б.А. Изучение вертикальной трещиноватости по данным обменных волн. Нефть и Капитал N12,2002.

4. Курьянов Ю.А., Кокшаров В.З., Чиркин И.А., Смирнов.М.Ю. Трещиноватость геосреды и ее изучение сейсмоакустическими методами. Геофизика, специальный выпуск, 2004, с. 9-16.

5. Смирнов М.Ю., Волков Г.В., Карташов A.A., Кокшаров В.З. Применение математического моделирования для решения прикладных задач сейсморазведки. Геофизика, специальный выпуск, 2004, с. 30-34.

6. А.А.Тихонов, В.П.Стенин. Обзор геологических результатов использования ЗС ВСП в CK Петро Альянс. Гальперине кие Чтения, Москва, 2002.

7. М.М.Кравцова, А.А.Тихонов. Оценка разрешающей способности ВСП при выделении малоамплитудных разрывных нарушений. Гальперинские Чтения, Москва 2002.

8. Шевченко A.A. Скважинная сейсморазведка. М.:РГУ нефти и газа, 2002.

9. Сухач. Р.В., Тащилкин A.B. Исследование алгоритмов расчета декремента поглощения для прямых поисков нефти и газа. Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений, 2004, №7, с. 43-46.

10. Сухач. Р.В., Тащилкин A.B. Алгоритмы вычисления поглощения для прямых поисков нефти и газа. Тезисы докладов конференции «Молодежная наука нефтегазовому комплексу». М., 2004.

11. Сухач. Р.В., Тащилкин A.B. Исследование некоторых способов выделения аномалий на фоне помех. Тезисы докладов 58-й межвузовской студенческой конференции. М., 2004.

12. Тащилкин A.B. Алгоритмы и способы оценки поглощения сейсмических волн. Тезисы докладов 59-й межвузовской студенческой конференции. М., 2005, с. 46.

13. Сухач. Р.В., Тащилкин A.B. Алгоритмы и способы вычисления поглощения сейсмических волн. Сборник работ ЕАГО, 2005.

14. П.И. Балк. Столкновение геофизических и математических интересов -главный источник противоречий в современной теории интерпретации потенциальных полей. Геофизический журнал №4,2000, с. 22.

15. A.B. Копчиков, A.B. Баев, A.A. Табаков. Метод решения обратной динамической задачи ВСП с применением автокорреляционных функций. Технологии сейсморазведки №1, 2004.

16. А.А.Табаков, К.В. Баранов, А.К. Душутин, А.Ю. Барков. Редактирование сейсмических волновых полей с применением методов распознавания и коррекции записей ВСП путем минимизации энтропии двумерных спектров. "Технологии сейсморазведки" №1, 2004.

17. А.С.Кашик, С.А.Кириллов, З.Н.Жемжурова, В.А.Чекунова. Прогнозирование продуктивности разреза осадочных отложений программными средствами динамической визуализации и анализа данных. Тюмень, 16-18 сентября, 2003г., стр. 95-97.

18. Авербух А.Г., Кащеев Д.Е., Кирнос Д.Г. Решение обратной динамической задачи при сейсморазведке отраженными волнами. Международная конференция «Научное наследие академика Г.А. Гамбурцева и современная геофизика», 21-24 апреля 2003г., стр. 12-13.

19. Маркин А.П., Юканова Е.А. Анализ, оценка и корректировка данных в процессе геологического моделирования для повышения достоверности модели. Научно-практическая конференция «Геомодель-2002», Геленджик, 16-20 сентября 2002г.

20. В.В.Гурьянов, В.М.Гурьянов, В.Б.Левянт. Особенности распространения сейсмических волн в коллекторах, влияющие на их выявление и дифференциацию. Часть I., журнал ЕАГО «Геофизика» № 6 2001г. стр.10-15.

21. Баев A.B., Табаков A.A., Солтан И.Е., Копчиков A.B. Решение обратных задач ВСП и мониторинг при бурении скважин на основе корреляционных полей. Материалы научно-практической конференции Тальперинские чтения 2002", С. 167-170,2002.

22. Копчиков A.B., Табаков A.A., Баев A.B., Солтан И.Е. Решение обратных задач ВСП на основе корреляционных полей. Материалы VI международной конференции "Новые идеи в науках о Земле", С. 35, 2003

23. Николас А. Солтер, Скотт Дж. Клепер. Язык программирования С++ для профессионалов. Диалектика, 2006.

24. Герб Саттер, Андрей Александреску. Стандарты программирования на С++. Серия книг "С++ In-Depth". Вильяме, 2005.

25. Андрей Александреску. Эффективное программирование на С++. Серия книг "С++ In-Depth". Вильяме, 2002.

26. Герб Саттер. Новые сложные задачи на С++. Серия книг "С++ In-Depth". Вильяме, 2005.

27. Фрэнк М. Каррано, Джанет Дж. Причард. Абстракция данных и решение задач на С++. Стены и зеркала. Вильяме, 2003.

28. Майкл Мейн, Уолтер Савитч. Структуры данных и другие объекты в С++. Вильяме, 2002.

29. Кен Браунси. Основные концепции структур данных и реализация в С++. Вильяме, 2002.

30. Томас X. Кормен, Чарльз И. Лейзерсон, Рональд J1. Ривест, Клиффорд Штайн. Алгоритмы: построение и анализ. Вильяме, 2005.

31. Генри С. Уоррен, мл. Алгоритмические трюки для программистов. Вильяме, 2004.

32. Дональд Э. Кнут. Искусство программирования, том 3. Сортировка и поиск. Вильяме, 2000.

33. Герб Саттер. Решение сложных задач на С++. Серия книг "С++ In-Depth". Вильяме, 2002.

34. Уолтер Савич. С++ во всей полноте. Питер, 2005.

35. Р. Лафоре. Объектно-ориентированное программирование в С++. Питер, 2006.

36. Роберт Седжвик. Фундаментальные алгоритмы на С++. Часть 5. Алгоритмы на графах. ДиаСофтЮП, 2002.-10744. Э. Трельсен. Модель СОМ и применение ATL 3.0. Серия: Мастер. Практическое руководство. BHV Санкт - Петербург, 2005.

37. Альфред В. Ахо, Джон Хопкрофт, Джеффри Д. Ульман. Структуры данных и алгоритмы. Вильяме, 2000.

38. Бьерн Страуструп. Язык программирования С++. М.: Бином, 2004.

39. А. Я. Архангельский. Программирование в С++ Builder 5. М.: Бином, 2001.

40. А. Я. Архангельский. Программирование в С++ Builder 5. М.: Бином, 2001.

41. Ален И. Голуб. Правила программирования на С и С++. М.: Бином, 2002.

42. Седжвик Р. Фундаментальные алгоритмы на С++, «DiaSoft», 2002.

43. Макконнел С. Совершенный код., «Питер», 2005.

44. Д. Вандервуд, Н. Джосаттис. Шаблоны С++ справочник разаработчика. М.: «Вильяме», 2003.

45. Дейтел Х.М., Дейтел П.Дж. Как программировать на С++, М.: «Бином», 2003.

46. Подбельский В.В., Фомин С.С. Программирование на языке С++, М.:«Финансы и статистика», 2000.

47. Шишкин Е.В., Боресков A.B. Компьютерная графика, М.: «Диалог-МИФИ», 2001.

48. Тащилкин A.B. Программная реализация алгоритмов вычисления поглощения сейсмических волн. Автоматизация, телемеханика и связь в нефтегазовой промышленности, 2005, №10.

49. Кашик A.C., Билибин С.И., Гогоненков Г.Н., Кириллов С.А. Сопровождение компьютерных геологических моделей при мониторинге разработки месторождений углеводородов. Журнал Нефтяное хозяйство №7.

50. А.С.Кашик, Г.Н.Гогоненков, А.Л.Федоров, С.А.Кириллов. DV-SeisGeo- компьютерная технология для создания и поддержки трехмерной геолого-технологической модели залежей нефти и газа. Коммерческая информация в журнале «Каротажник».

51. Tikhonov А.А., Stenin V.P. Borehole vicinity acoustic properties study using offset VSP data. EAGE/SEG Research Workshop "Multicomponent Seismic". Pau, 2005.

52. Tikhonov A.A., Stenin V.P. Borehole vicinity characterization using 3C-3D VSP. 73rd Ann.Int.Mtg. SEG Exp. Abs, Dallas, 2003.

53. Craft C. Detecting hydrocarbons for years the goal to exploration geophysicists, Oil and gas journal, no. 8, 1993, pp 122-125.

54. Lindsey J.P., Craft С,J. How hydrocarbons reserves are estimated from seismic data, World Oil, no. 2, 1993, pp-23-25.

55. V. binary. A practical approach to well-seismic data calibration (Практический подход к сопоставлению скважинных и сейсмических данных). The Leading Edge, Vol. 23, № 8,2004.

56. Erich Gamma, Ralph Johnson, Richard Helm, John Vlissides. Design Patterns Elements of Reusable Object Oriented Software. Addison -Wesley, 2004.