Застосування спектральної декомпозиції для виділення літологічних об’єктів у межах північного борту Дніпровсько-Донецької западини
DOI:
https://doi.org/10.31471/1993-9973-2021-1(78)-35-42Анотація
В роботі демонструється ефективний метод аналізу сейсмічних даних – спектральна декомпозиція. Метод у світовій практиці використовується для виділення додаткових геологічних особливостей, як інструмент сейсмічної геоморфології в умовах розвитку складних геологічних структур, під час ідентифікації палеорусел, лінз та тонких пластів. Слід відміти, що спектральна декомпозиція не є прямим інструментом ідентифікації вуглеводневого насичення. Вона дозволяє представити сейсмічні дані у форматі RGB (red – червоний, green – зелений, blue – синій), шляхом розкладання сейсмічних даних на частотні складові. Авторами продемонстровані результати застосування методу спектральної декомпозиції сейсмічних даних в теригенних відкладах на прикладі газових родовищ у відкладах карбону в межах північного борту Дніпровсько-Донецької западини. За результатами аналізу наявних сейсмічних матеріалів показано, що в межах потужних та пористих піщаних тіл спектральна декомпозиція демонструє обґрунтовані результати, максимально інформативними частотами є 25, 28, 31, 37, 39, 47, 56 Гц. Реальне підтвердження уже відомих покладів у горизонтах московського та башкирського ярусів дає підстави вважати спектральну декомпозицію дієвим інструментом в межах північного борту ДДЗ, яка зазвичай чітко реагує на літологію та інколи, навіть, на насичення. Проаналізовано 8 найбільш представницьких горизонтів – М-2а, М-3а, М-4, М-6, М-7, Б-6 (на різних стратиграфічних рівнях), Б-7 та С-6. Найбільш однозначні результати отримані в товщі наступних продуктивних горизонтів: М-2а (поклад, який підтверджений бурінням), М-3а (поклад підтверджений бурінням та палеорусло), М-4 (палеорусло). Комплексуючи результати спектральної декомпозиції з іншими геофізичними методами, виділені перспективні для буріння об’єкти. Дані тіла отримали своє підтвердження за даними AVO-аналізу та аналізу співвідношення Vp/Vs. На обидва об'єкта в оптимальних умовах закладені пошукові свердловини. Наочно продемонстровано, що головний акцент на спектральну декомпозицію як інструменту геологічної розвідки повинен робитися з позиції пошуку виокремлених лінз та руслових тіл з елементами структурного контролю.
Завантаження
Посилання
Chakraborty A. and Okoya D. Frequency-time decomposition of seismic data using wavelet-based methods. Geophysics. 1995. Vol. 60. P. 1906–1916.
Chung H., Lawton, D.C. Frequency characteristics of seismic reflections from thin beds. Canadian Journal of Exploration Geophysics. 1995, Vol. 31. P. 32–37.
Henderson J. Geological Expression: data driven-interpreter guided approach to seismic interpretation. First Break. 2012. No 30. P. 73-78.
Henderson J., Pruves S., Leppard C. Automated delineation of geological elements from 3D seismic data through analysis of multi-channel, volumetric spectral decomposition data. First Break. 2007. No 25. P. 87-93.
Henderson J., Purves S.J., Fisher G. and Leppard C. Delineation of geological elements from RGB color blending of seismic attribute volumes. The Leading Edge. 2008. No 27. P. 342–350.
McArdle N.J., Ackers M.A. Understanding seismic thin-bed responses using frequencydecomposition and RGB blending. First Break. 2012. No 30(12). P. 57-65.
Partyka G., Gridley J. Lopez J. Interpretational applications of spectral decomposition in reservoir characterization. The Leading Edge. 1999. No 18. P. 353–360.
Rutherford S. R., Williams R. H. Amplitude Variation with Offset AVO and Direct Hydrocarbon Indicators DHI, accessed April 21, 2018 (1989). Amplitude-versus-off setvariationsingassands: Geophysics. 2006. No 54. P. 680–688
Ricker N. Wavelet contraction, wavelet expansion and the control of seismic resolution. Geophysics. 1953. No 18. P. 769–792.
Satish S., Partha R., Phil A., Castagna J. Spectral Decomposition of Seismic Data with Continuous Wavelet Transform. Geophysics. 2005. No 70, 1ND-Z113.
Szafian P., Lowell J., Eckersley A., Kristensen T. Frequency Decomposition of Broadband Seismic Data: Challenges and Solutions. EAGE Workshop on Broadband Marine Seismic Data 2015. Kuala Lumpur, Malaysia, 11-13 May 2015.
Tomasso M., Bouroullec R., Pyles D. The use of spectral recomposition in tailored forward seismic modeling of outcrop analogs. Geohorizons. 2010. No. 94. P. 457–474.
.png)
