В сложных экономических условиях моделирование потенциальных полей может оказаться чрезвычайно полезным для разведки углеводородов. При интерпретации потенциальных полей использованы последние технологические достижения, которые в этой отрасли часто упускают из вида. Год Пуликен (Gaud Pouliquen), технический аналитик компании Geosoft, обратила внимание на эту тенденцию в своей презентации на недавнем собрании Общества геологоразведчиков Куала-Лумпура (KLEX) в Малайзии.
«Цель заключалась в том, чтобы продемонстрировать нашим клиентам из энергетической отрасли, как они могут успешно комбинировать традиционные подходы к моделированию, такие как послойное моделирование Земли с использованием GM-SYS, и моделирование на основе вокселей с использованием VOXI», — отмечает Пуликен. «Это проиллюстрировано перечнем недавних примеров успешного использования с использованием одного или обоих методов». За одним исключением, все они выполнены в последние 12–24 месяца. Чтобы показать широту применения, представленные проекты охватывали разные масштабы исследований, от нефтегазоносного комплекса (например, Кулаба в Австралии) до очень большого слабоизученного бассейна (например, Восточноафриканский шельф), используя различные типы данных и платформы сбора данных. Примечательно, что многие исследования, основанные на данных из открытых источников, показывают, что затраты могут быть удержаны на разумном уровне.
Презентация Пуликен начинается с обзора плюсов и минусов традиционного послойного моделирования Земли с использованием 3D-моделирования GM-SYS. «Почему мы используем его при разведке углеводородов?», — спрашивает она. «Потому что обычно мы вводим сейсмические горизонты, например, акустический фундамент, и используем моделирование потенциала, чтобы уменьшить неопределенность сейсмических горизонтов. Итак, мы работаем с поверхностями.» У метода имеются ограничения, так как он не может описывать физические свойства, меняющиеся по XYZ. «Таким образом, нет полной интеграции с процессом построения модели скорости, например глубинная миграция до суммирования (PSDM) и картирование подошвы соленосной толщи».
«Когда нам нужно работать с более сложной геометрией, такой как построение изображений солевых толщ, вулканических образований или любой модели, включающей отдельные изолированные залежи, построение моделей VOXI становится более гибким», — отмечает она.
«Инверсии создают трехмерное распределение свойств, будь то плотность, восприимчивость или вектор намагниченности. Но поверхность раздела при этом не отображается, поэтому при разведке углеводородов этот процесс моделирования не всегда интуитивно понятен.»
По ее словам, VOXI предлагает несколько мощных технических достижений. Инверсия вектора намагниченности (MVI) использует наблюдения за магнитным полем для определения распределения намагниченности подземных слоев, несмотря на искажающие эффекты остаточной намагниченности или анизотропии. Декартова ячейка сечения (CCC) позволяет точнее отображать топографию и, следовательно, лучше корректировать рельеф. Итеративная инверсия с повторным взвешиванием (IRI) — это простой метод, который позволяет с минимальными усилиями уточнять структуру геофизической инверсии. При помощи гравитационной градиентометрии VOXI позволяет моделировать плотность с использованием всего набора данных многоканального гравитационного градиентометра.
«IRI, CCC и MVI — все эти функции обеспечивают исследователю большую пользу с минимальными или нулевыми дополнительными усилиями», — говорит она. «Мы рекомендуем использовать их во всех инверсиях, чтобы улучшить результаты разведки».
Пуликен выбрала следующие примеры, чтобы продемонстрировать, что эти подходы — прежний и новый — не противоречат друг другу, а могут быть объединены в целях повышения успеха разведки.
Бассейн Потигуар, Бразилия: решение проблемы неуникальности
Первым представленным тематическим исследованием было раннее применение VOXI в бассейне Потигуар в Бразилии, третьем по величине районе добычи углеводородов в стране. Геология бассейна Потигуар включает в себя рифтовый бассейн с сильными разломами, состоящий из поднятий и понижений фундамента, что представляет интерес для построения изображений с использованием потенциальных полей, поскольку углеводородо-содержащие разности связаны со структурами разломов.
«Сначала мы использовали VOXI для расчета поправки на рельеф местности, воспользовавшись преимуществом метода CCC», — поясняет Пуликен. На этом слайде показан результат неограниченной инверсии данных FTG для создания модели плотности. Аналогичная инверсия данных TMI дала высокую магнитную восприимчивость, совпадающую с высокой плотностью (рис. 1). «Затем мы прозрачно наложили нанесенную на карту геологическую структуру на цифровую модель рельефа и наблюдали хорошую согласованность между нанесенным на карту разломом и северной стороной поднятия фундамента в инверсии».
Затем сейсмически контролируемая двумерная модель плотности была импортирована в трехмерное изображение, которое можно было использовать для выполнения трехмерной инверсии. Интерпретируемый разлом в двумерной модели совмещен с наблюдаемым разломом в неограниченной трехмерной инверсии. Затем разлом был встроен в трехмерную инверсию. Выполнение инверсии плотности по данным FTG со «слабым» ограничением разлома привело к удивительно естественному виду неоднородности материала по всему разлому. Такое же слабое ограничение было введено в инвертированные данные TMI, и сочетание ограниченной инверсии данных TMI и FTG стало визуально похоже на реальную геологическую структуру, содержащую разломы.
Подводя итог, Пуликен говорит: «С помощью моделирования на основе вокселей мы можем легко встраивать ограничения». «Важно, чтобы результаты инверсии выглядели «как геологические объекты, а не пузыри», потому что геологические модели гораздо легче воспринимаются геологами и руководителями проектов».
Окраинный бассейн Броуз, северо-запад Австралии: выделение вулканических образований на уровне резервуара
Это классический пример того, как магнитные поля могут помочь в интерпретации сейсмических данных. Это типичное использование магнетизма: плохо изученная область, небольшое число двумерных сейсмических профилей, но несколько интересных известных ресурсов, залегающих поблизости. В этих и других случаях гравитация и магнитные поля — недорогой способ извлечь больше информации из сейсмических данных и помочь принять разумные решения о том, где проводить разведку.
В бассейне Броуз залегают значительные доказанные запасы газа. Геологическая формация, вмещающая эти крупные запасы, простирается на запад до окраинного бассейна Броуз с гораздо более сложной обстановкой, с глубиной воды более 2000 м и присутствием вулканических образований на уровнях предполагаемых месторождений.
«Расположение различных толщ вулканических пород основного состава на уровне месторождений представляет серьезные проблемы для интерпретации сейсмических данных», — отмечает Пуликен. Она говорит, что предыдущая интерпретация конкретной аномалии, Кулаба, моделировала ее источник как скопление сильномагнитных вулканических пород мощностью около 2 км на глубине около 3 км. В более поздней работе предполагается возможность альтернативной интерпретации: два более тонких слоя, ограничивающих карбонатную толщу. «Итак, мы провели инверсию восприимчивости при помощи VOXI и восстановили распределение восприимчивости [рис. 2а, рис. 2b], которое действительно предполагает более сложный источник, чем в первоначальной интерпретации», — говорит она.
Хотя у них до сих пор нет полного ответа, «моделирование предоставило новую информацию, которая поможет продвинуть процесс принятия решений», — говорит она. «Это пример, когда воксельный подход подходит лучше, чем послойное моделирование».
Инверсия данных из открытых источников в Мексиканском заливе
Чтобы рассмотреть более крупный масштаб, в следующих примерах рассматриваются крупные региональные исследования. Эта работа подчеркивает, сколько полезной информации может быть получено в результате довольно простого и эффективного подхода с использованием только общедоступных данных и с умеренным количеством ограничений. Ключом к этому является использование Gzz, который значительно менее чувствителен к ошибкам в предполагаемой глубине границы Мохо или фундамента, чем при попытке моделирования Gz, и достаточное батиметрическое покрытие, независимо от силы тяжести. Метод оказался относительно простым и очень дешевым; Пуликен предполагает, что это хорошая отправная точка для любого нового осадочного бассейна — даже для таких хорошо изученных бассейнов, как Мексиканский залив (рис. 3).
Восточная часть бассейна Черного моря
Этот проект был осуществлен компанией Geology Without Limit, занимающейся разведкой морских бассейнов, в сотрудничестве с Саутгемптонским университетом. Компания Geosoft оказала помощь в настройке инверсии VOXI (рис. 4). Целью проекта было определение типов и геометрии земной коры в восточной части бассейна Черного моря на основе комбинированной интерпретации сейсмических данных отражения и преломления и потенциальных полей. Все результаты — сейсмические данные, двумерное гравитационное моделирование, магнитная интерпретация и VOXI — были объединены для создания карты типа земной коры.
Исследование не показало признаков распространения океанической коры в бассейне, но вместо этого пришло к выводу о наличии утоненной континентальной коры. Кора в этом районе характеризовалась более высокой плотностью пород со слабыми магнитными свойствами.
Использован подход, в целом подобный вышеупомянутому примеру с Мексиканским заливом, но количество ограничений на основе сейсмических данных явно больше — как для построения начальной модели плотности, так и для инверсии VOXI.
Восточноафриканская окраина: Инверсия данных из открытых источников
В этом случае использовалась работа, которая изначально выполнялась как оценка для клиента Geosoft. Идея заключалась в том, чтобы показать, что можно сделать, используя данные из открытых источников с GM-SYS и VOXI, для интерпретации глубины фундамента, типов земной коры, граница континентальной и океанической коры (COB) и т. д.
Как и в случае с Мексиканским заливом, модели плотности, построенные в GM-SYS 2D, сравнивались с моделью плотности, созданной VOXI (рис. 5). Окончательная интерпретация границы континентальной и океанической коры (COB) включала результаты двумерных моделей, трехмерных моделей и интерпретации аномалий с координатной привязкой, а также работы предыдущих авторов в интересующей области.
Так как использовались данные из открытых источников, главным фактором в этом случае была низкая стоимость. Региональная инверсия была крупномасштабной — около 10 миллионов ячеек в модели. Но подход был гибкий: возможны другие целевые варианты в зависимости от входных данных (Gz или Gzz) и ограничений. «Мы выбрали компромисс между временем вычисления и разрешением, поэтому одним из ограничений является размер ячейки вокселя», — говорит Пуликен.
Рифтовая система Окаванго: Крупномасштабная региональная инверсия вектора намагниченности
Все предыдущие примеры в основном полагались на данные гравитации; однако важным технологическим достижением VOXI является MVI. Хорошим примером стала недавно предоставленная компанией Geosoft региональная инверсия MVI для Геологической службы Ботсваны. Большая область для инвертирования — объем каркасной сетки превышал 35 миллионов ячеек; задача заключалась в том, чтобы понять строение рифтовой системы Окаванго.
Для ее решения использовались возможности высокопроизводительных вычислений в Microsoft Azure, облачном сервисе геологического моделирования VOXI. Моделирование выполнено с использованием прямоугольной каркасной сетки с декартовыми ячейками сечения на поверхности. Впечатлял масштаб проекта: на его выполнение ушло 11 часов при использовании 576 ядер и 4032 ГБ оперативной памяти. Но у использования MVI есть явное преимущество по сравнению с обычной инверсией восприимчивости. Традиционная инверсия восприимчивости предполагает, что остаточная намагниченность отсутствует, и что индуцированная намагниченность имеет то же направление, что и поле Земли. Оба предположения часто нарушаются в практической разведочной геофизике.
Визуализация подошвы соленосной толщи: использование гравиметрических данных
Пуликен завершает презентацию обсуждением еще одного очень полезного применения инверсии гравиметрических данных: определение подошвы соленосной толщи.
Сейсмические данные обычно хорошо помогают определить кровлю соли. А там, где соляное тело тонкое и пластинчатое, они часто также могут создать изображение подошвы соленосной толщи. Но при этом возникают трудности с отображением подошвы соленосной толщи на участках, где границы соляного тела относительно неровные. В местах с достаточным контрастом плотности между солью и подстилающими отложениями сила тяжести, особенно сила тяжести с высоким разрешением, может играть важную роль в определении этой границы раздела.
Пуликен описывает особый подход, разработанный Geosoft для решения проблемы инверсии подошвы соленосной толщи с помощью силы тяжести: VALEM (Voxel Assisted Layered Earth Model), или «послойная модель Земли с использованием вокселей». «Это настоящий гибридный подход, который сочетает в себе все элементы воксельной и послойной моделей Земли», — говорит она. Преимущество заключается в том, что VALEM тесно интегрирован с GM-SYS 3D, поэтому он постоянно работает в единой среде. Он использует рабочие процессы в GM-SYS для упрощения и ускорения процесса инверсионного моделирования, а также использует специальные предварительно встроенные ограничения в VOXI.
Эти случаи и недавние примеры показывают, «как специалисты по нефтегазоразведке могут использовать лучшее из обоих миров и комбинировать эти подходы для оптимизации своей стратегии моделирования», — резюмирует Пуликен. «И в конечном итоге уменьшить неопределенность в их рабочем процессе разведки».