Выявление оптимального расположения сейсмодатчиков в методе низкочастотного сейсмического зондирования

Detection of the optimal position of seismic sensors in the low-frequency seismic sounding method

V.V.ZHIVAEVA,
K.V. SYURAEVA
FSBEI HE «Samara State Technical University»
Samara, 443100, Russian Federation

В статье представлены результаты моделирования при интерпретации данных низкочастотного сейсмического зондирования, и выявлена оптимальная расстановка приборов для проведения микросейсмического зондирования. Низкочастотное моделирование проводилось с применением метода Монте-Карло, который позволяет по спектральным характеристикам микросейсмического сигнала оконтурить залежь углеводородов. Полный алгоритм расчета реализован на языке программирования Python с использованием свободно распространяемых библиотек.

Here we present the results of modeling when interpreting low-frequency seismic sounding data and reveals the optimal arrangement of instruments for microseismic sounding. Low-frequency modeling was carried out using the Monte Carlo method, which makes it possible to delineate a hydrocarbon deposit based on the spectral characteristics of a microseismic signal. The complete calculation algorithm is implemented in the Python programming language using freely distributed libraries.

Геофизические методы в настоящее время занимают немаловажную роль в изучении строения Земли. Наиболее подробное описание дают методы сейсморазведки. Наиболее популярны – активные методы, но существует и другой класс методов, который изучает микросейсмические волны Земли (микросейсмы). Эти волны могут порождаться землетрясениями, атмосферными явлениями, отражать движение транспорта и работу промышленных объектов.
Микросейсмические исследования (МСИ) – это пассивный метод сейсморазведки, который включает низкочастотное сейсмическое зондирование (НСЗ) [1] и мониторинг гидроразрыва пласта (ГРП) [2]. Принцип работы низкочастотного зондирования основан на регистрации сейсмического сигнала на дневной поверхности и выявлении низкочастотных 1–10 Гц аномалий [3]. Присутствие в спектре сигнала значений с повышенными амплитудами свидетельствует о наличии залежи углеводородов и при последующей интерпретации может использоваться для ее оконтуривания [4].
При проведении площадных работ методом НСЗ исследуется территория большой площади. Для одновременной фиксации микросейсм требуются сотни сейсмоприемников, что не представляется возможным, поэтому с меньшим количеством датчиков постепенно изучается вся территория. Целью работы стало выявление оптимального количества приборов и расстояния между точками физических наблюдений.
Объект исследования. Для исследования создаются три массива данных. Первый массив – это геологическая модель с предполагаемой залежью. Углеводородная залежь задается разным диапазоном значений, чтобы показать различную интенсивность энергии сигнала, исходящего от залежи [4]. Центр залежи обозначаем высокими значениями, которые уменьшаются к периферии. Чтобы проанализировать как можно больше вариантов, было смоделировано 3933 геологические модели, в которых рассматривались варианты с разным количеством, размером и расположением залежей (рис.1). Второй массив содержит данные с координатами сейсмоприемников (датчиков) (рис. 2). Третий массив данных пока остается пустым. Размер этого массива такой же, как размер первого массива данных.
Разработка метода. При разработке методики стоит учитывать одну особенность: датчик, регистрирующий микросейсмы, принимает сигнал не с точки под ним, а с некой площади – апертуры, размеры которой точно не установлены. Исходя из технических особенностей приемников, для расчета была принята окружность радиусом 1 км [5]. В работе [5] говорилось, что при расстановке датчиков квадратной сеткой их апертуры накладывались друг на друга, поэтому в разных точках можно получить части одного и того же сигнала. Так как апертуры часто перекрываются друг другом можно сетку приборов разредить без потери данных. Эксперимент проведен для 6 вариантов расстановки приборов.
Для проведения расчетов в данном исследовании был выбран метод Монте-Карло, который основан на статистическом анализе большого числа реализаций случайного процесса, который в дальнейшем оценивается статистически [5]. Если применять эту методику на реальных данных, то моделирование контура залежи проводится после фильтрации и нормализации энергии микросейсм [4, 6].
Методика обработки. Геологическая модель (массив один) представлена набором точек, каждая точка задается нулевым значением, а в местах, где располагается предполагаемое скопление УВ, значения точек отличные от нуля. Расположение датчиков определяется вручную. Для вычислений и моделирования применялся язык программирования Python с использованием свободно распространяемых библиотек NumPy, SciPy, Pandas. Для визуализации полученных результатов применялась библиотека Matplotlib.
Для вычислений используется третий массив, который представлен набором точек с нулевыми значениями. Затем, учитывая апертуру сейсмоприемника, во второй массив записывается значение равное сумме энергии сигнала. После проведения подготовительных этапов вычислений, например, расчет такого параметра, как «дельта», применяем метод Монте-Карло. На этой стадии расчетов нужно провести выборку случайных точек, которая равна 0,5 % от общего числа точек третьего массива. Далее ко всем случайно выбранным числам прибавляется число (+х) и снова считаем параметр «дельта». Если значение «дельты» больше предыдущего, вычитаем число, умноженное на 2 (-2х). Если значение «дельты» меньше предыдущего, то возвращаемся к шагу выборки случайных чисел. Весь расчет производится в цикле до тех пор, пока разница между «дельтами» не будет превышать 1% или пока не произведет 2*104 итераций.
На рис. 3 представлены результаты расчетов для 1–3 вариантов расстановки приборов. В верхней части рисунка представлена расстановка приборов на геологической модели (первый и второй массив данных), в нижней части – модельные площади (третий массив), которые мы получили в результате расчетов. Оценить результаты можно с помощью значения дельты, которая показывает, насколько различаются между собой геологическая и модельная площади. Дельта в данном случае рассчитывается как сумма квадратов разницы значений между геологической и модельной площадями. Чем меньше значение дельты, тем лучше сходимость результатов и тем лучше происходит оконтуривание залежи. Как можно заметить, моделирование методом Монте-Карло на моделях 1 и 2 показало хорошие результаты. В модели 1 использовалась расстановка 25-ти приборов квадратной сеткой через расстояние между ними равное 250 м, дельта в этом случае равна 0,67. В модели 2 использовалась расстановка, как в модели 1, только исключили 9 центральных датчиков, дельта равна 0,91. В 3 модели 9 приборов были расставлены квадратной сеткой через 250 м, дельта равна 1,16, что говорит о недостаточном количестве приборов для данной площади.
На рис. 4 представлены результаты расчетов для 4–6 вариантов расстановки приборов. В модели 4 использовалась расстановка 16-ти приборов квадратной сеткой через расстояние равное 350 м, дельта в этом случае равна 0,71. В 5 модели 36 приборов были расставлены квадратной сеткой через 250 м, дельта равна 0,69. В модели 6 использовалась расстановка, как в модели 5 только исключили 16 центральных датчиков, дельта равна 0,74.
Общий расчет был проведен для 6-ти вариантов расстановки приборов на смоделированных геологических моделях в количестве 3933 штук. В каждом варианте оценивалось количество моделей, значения дельты которых вошли в тот или иной диапазон от 0 до 0,6 или от 0,6 до 1 (рис. 5). Результаты показали, что самым оптимальным вариантом расстановки оказался 4 вариант (рис. 4, модель 4): расчетные модели имеют малое расхождение с моделированными и используется 16 датчиков, которые без потери данных регистрируют микросейсмический сигнал.
Таким образом, в настоящей работе было проведено исследование на выявление оптимальной расстановки приборов при оконтуривании залежи методом Монте-Карло. В расчетах учитывалось разное местоположение залежи и исследованы случаи, в которых залежи имеют различную интенсивность энергии сигнала. Результаты исследований показали, что в случае расстановки приборов 4-ым вариантом, оконтуривание залежи методом Монте-Карло имеет хорошую сходимость рассчитанных моделей с геологическими моделями.
Выявление оптимального количества сейсмоприемников и изменение расстояния между ними поможет одновременно фиксировать микросейсмический сигнал и за более короткий промежуток времени проводить съемочный этап работ.

Литература

1. Бережной Д.В., Биряльцев Е.В. и др. Анализ спектральных характеристик микросейсм как метод изучения структуры геологической среды // НИИ математики и механики Казанского университета. – 2003-2007 гг. / научн. ред. и сост. А.М. Елизаров. – Казань: Изд-во Казанск. гос. ун-та, 2008. – C. 360–386.
2. Подъячев А.А., Никитин В.И. Применение пакетов символьных вычислений при анализе сигнала микросейсмической эмиссии // Нефть. Газ. Новации. – 2018. – № 10. – С. 65–67.
3. Графов Б.М., Арутюнов С.Л. и др. Анализ геоакустического излучения нефтегазовой залежи при использовании технологии АНЧАР // Геофизика. – 1996. – № 5. – С. 24–28.
4. Еремин Р.А., Сюраева К.В., Подъячев А.А. Спектральные характеристики микросейсмических сигналов при низкочастотном сейсмическом зондировании // Нефть. Газ. Новации. – 2021. – № 1. – С. 64–67.
5. Сюраева К.В., Еремин Р.А., Подъячев А.А. Моделирование Монте-Карло при интерпретации данных низкочастотного сейсмического зондирования // Строительство нефтяных и газовых скважин на суше и на море. – 2021. – № 11 (347). – С. 57–60.
6. Еремин Р.А., Сюраева К.В., Подъячев А.А. Комбинированный подход к фильтрации узкополосных помех при анализе данных низкочастотного сейсмического зондирования // Нефть. Газ. Новации. – 2020. – № 6. – С. 6–10.

References

1. Berezhnoy D.V., Biryal'tsev Ye.V. i dr. Analiz spektral'nykh kharakteristik mikroseysm kak metod izucheniya struktury geologicheskoy sredy [Analysis of the spectral characteristics of microseisms as a method for studying the structure of the geological environment]. // NII matematiki i mekhaniki Kazanskogo universiteta. – 2003-2007 / nauchny redaktor i sostavitel A.M. Yelizarov. – Kazan': Izdatelstvo Kazansk. gos. universiteta, [Scientific Research Institute of Mathematics and Mechanics of Kazan University. – 2003-2007 / Scientific editor and comp. A.M. Elizarov]. – Kazan, “Publishing house Kazansk. state un-ta” Publ., / 2008. – pp. 360–386. (In Russian).
2. Pod"yachev A.A., Nikitin V.I.. Primeneniye paketov simvol'nykh vychisleniy pri analize signala mikroseysmicheskoy emissii [Application of symbolic computing packages in the analysis of microseismic emission signal]. Neft'. Gaz. Novatsii [Oil Gas Innovation], – 2018. – no. 10. – pp. 65–67. (In Russian).
3. Grafov B.M., Arutyunov S.L. i dr. Analiz geoakusticheskogo izlucheniya neftegazovoy zalezhi pri ispol'zovanii tekhnologii ANCHAR [Analysis of geoacoustic radiation of an oil and gas deposit using the ANCHAR technology] // Geofizika [Geophysics], – 1996. – no. 5. – pp. 24–28. (In Russian).
4. Yeremin R.A., Syurayeva K.V., Pod"yachev A.A.. Spektral'nyye kharakteristiki mikroseysmicheskikh signalov pri nizkochastotnom seysmicheskom zondirovanii [Spectral characteristics of microseismic signals during low-frequency seismic sounding]. / Neft'. Gaz. Novatsii [Oil Gas Innovation], – 2021. – no. 1. – pp. 64–67. (In Russian).
5. Syurayeva K.V., Yeremin R.A., Pod"yachev A.A. Modelirovaniye Monte-Karlo pri interpretatsii dannykh nizkochastotnogo seysmicheskogo zondirovaniya [Simulation of Monte Carlo in the interpretation of low-frequency seismic sounding data] // Stroitel'stvo neftyanykh i gazovykh skvazhin na sushe i na more [Construction of oil and gas wells on land and at sea]. – 2021. – no. 11 (347). – pp. 57–60. (In Russian).
6. Yeremin R.A., Syurayeva K.V., Pod"yachev A.A. Kombinirovannyy podkhod k fil'tratsii uzkopolosnykh pomekh pri analize dannykh nizkochastotnogo seysmicheskogo zondirovaniya [Combined approach to filtering narrow-band interference in the analysis of low-frequency seismic sounding data]. // Neft'. Gaz. Novatsii [Oil Gas Innovation], – 2020. – no. 6. – pp. 6–10. (In Russian).

Комментарии посетителей сайта

    Функция комментирования доступна только для зарегистрированных пользователей

    Авторизация


    регистрация

    Живаева В.В.

    Живаева В.В.

    к.т.н., доцент, заведующая кафедрой БНГС

    Самарский государственный технический университет

    Сюраева К.В.

    Сюраева К.В.

    аспирант

    ФГБОУ ВО «Самарский государственный технический университет» г. Самара, 443100, РФ

    Просмотров статьи: 560

    Рейтинг@Mail.ru

    admin@burneft.ru