ВИКОРИСТАННЯ ТЕХНОЛОГІЇ ІНТЕРАКТИВНОЇ КЛАСИФІКАЦІЇ ГЕОЛОГІЧНИХ ТІЛ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ ПОКЛАДІВ ГАЗУ НА СХОДІ УКРАЇНИ
DOI:
https://doi.org/10.17721/1728-2713.84.10Ключові слова:
сейсмічне зображення, сейсмічна інверсія, інтерактивна класифікація, сейсмічні атрибути, geobody, прямі індикатори вуглеводнівАнотація
Розглянуто можливості виділення геологічних тіл з певними фізичними та фільтраційно-ємнісними властивостями на основі класифікації за набором сейсмічних атрибутів. Така класифікація базується на використанні комп'ютерних технологій з паралельними обчисленнями на графічних процесорах. Висока швидкість паралельних обчислень забезпечує можливість інтерактивної класифікації та отримання результатів практично у реальному часі. Водночас застосування графічних процесорів дозволяє реалізувати технології інтерактивної класифікації не тільки на обчислювальних кластерах, але і на персональних комп'ютерах. Показано геологічну ефективність технологій інтерактивної класифікації. Їх застосування дозволяє виявляти геологічні тіла з певними фізичними властивостями на основі комп'ютерного аналізу тривимірних масивів сейсмічних даних, зокрема сейсмічних зображень та масивів сейсмічних атрибутів. Важливо відмітити, що комп'ютерні технології інтерактивної класифікації тривимірних сейсмічних даних не тільки забезпечують високу швидкість визначення просторового положення та властивостей геологічних тіл, але і дозволяють реалізувати принципову можливість такого визначення. Традиційні підходи до виявлення та класифікації геологічних тіл базуються на послідовному аналізі розрізів тривимірних сейсмічних даних. У цьому випадку розв'язання задачі виявлення та класифікації геологічних тіл часто стикається з принциповими проблемами через складність візуальної оцінки тривимірних геологічних об'єктів на основі аналізу послідовності двомірних розрізів масивів сейсмічних даних. Авторами запропоновано зручний підхід до систематизації способів інтерактивної класифікації геологічних тіл за одним та кількома сейсмічними атрибутами. Відомі технології яскравої плями та AVO розглядаються як елементи послідовності способів інтерактивної класифікації з використанням різної кількості сейсмічних атрибутів. За даними об'ємної сейсморозвідки, проведеної на площах сходу України, виконано класифікацію геологічних тіл за одним та двома сейсмічними атрибутами. Знайдено та проаналізовано об'єкти, що є перспективними щодо наявності в них вуглеводнів. Зроблено висновок про доцільність класифікації за декількома параметрами, що створює передумови для реалізації більш досконалих та різнобічних підходів до виявлення геологічних тіл із заданими фізичними властивостями.
Посилання
Castagna, J. P., Swan, H. W. (1997). Principles of AVO crossplotting. The Leading Edge, 16, 337–342.
Castagna, J. P., Swan, H. W., Foster, D. J. (1998). Framework for AVO gradient and intercept interpretation. Geophysics, 63, 948–956.
Chopra, S., Castanga, J.P. (2014). AVO. SEG, Investigation in Geophysics Series, 16, 288.
Deutsch, C.V. (1998). Fortran programs for calculating connectivity of three dimensional numerical models and for ranking multiple realizations. Computers & Geosciences, 24, 69.
Forrest, M., Roden, R., Holeywell, R. (2010). Risking seismic amplitude anomaly prospects based on database trends. The Leading Edge, 5, 936-940.
Foster, D.J., Keys, R.G. (1999). Interpreting AVO responses. 69 Annual International Meeting, SEG, Expanded Abstracts, 748–751.
Foster, D.J., Keys, R.G., Reilly, J.M. (1997). Another perspective on AVO crossplotting. The Leading Edge, 16, 1233–1237.
Foster, D.J., Smith, S.W., Dey-Sarkar, S., Swan, H.W. (1993). A closer look at hydrocarbon indicators. 63 Annual International Meeting, SEG, Expanded Abstracts, 731–733.
Hoshen, J., Kopelman, R. (1976). Percolation and cluster distribution. Cluster multiple labeling technique and critical concentration algorithm. Physical Review, 14, 3438-3445.
Roden, R., Chen, C.W. (2017). Interpretation of DHI characteristics with machine learning. First Break, 35, 55-63.
Rudolph, K.W., Goulding, F.J. (2017). Benchmarking exploration predictions and performance using 20+ yr of drilling results: One company's experience. AAPG Bulletin, 101, 161-176.
Rutherford, S.R., Williams, R. H. (1989). Amplitude-versus-offset variations in gas sands. Geophysics, 54, 680–688.
Velve, L.M., Scorstad, A., Vonnet, J. (2018). Recent developments in object modelling opens new era for characterization of fluvial reservoirs. First Break, 36, 85-89.
Verm, R., Hilterman, F. (1995). Lithology color-coded seismic sections: The calibration of AVO crossplotting to 280 AVO rock properties. The Leading Edge, 14, 847–853.
Vyzhva, S.A., Solovyov, I.V., Kruhlyk, V.M, Lisny, G.D. (2018). Prediction of high porosity zones in clay rocks at the Eastern Ukraine. Visnyk of Taras Shevchenko National University of Kyiv. Geology, 80, 28-33. [in Ukrainian]
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2023 Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка. Геологія
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Ознайомтеся з політикою за посиланням: https://geology.bulletin.knu.ua/licensing
