CC BY
7
УДК 550.8.05
DOI: 10.18303/2618-981X-2018-3-17-22
КОМПЕНСАЦИЯ НЕСИНХРОННОСТИ ЗАПИСЕЙ СКВАЖИННЫХ СИСТЕМ НАБЛЮДЕНИЙ
Сергей Владимирович Яскевич
Институт нефтегазовой геологии и геофизики им. А. А. Трофимука СО РАН, 630090, Россия, г. Новосибирск, пр. Академика Коптюга, 3, кандидат физико-математических наук, научный сотрудник лаборатории динамических проблем сейсмики, e-mail: yaskevichsv@gmail.com
Антон Альбертович Дучков
Новосибирский национальный исследовательский государственный университет, 630090, Россия, г. Новосибирск, ул. Пирогова, 2, кандидат физико-математических наук, зав. лабораторией динамических проблем сейсмики, e-mail: duchkovaa@ipgg.sbras.ru
Скважинный микросейсмический мониторинг иногда подразумевает установку нескольких скважинных систем наблюдений. Одной из задач при этом является точная синхронизация получаемых записей. Обычно эта задача решается на аппаратурном уровне, и в случае идеальных наблюдений дополнительных процедур коррекции не требуется, но в некоторых случаях аппаратурная синхронизация сбивается, и для корректного использования данных смещение в синхронизации требуется компенсировать, также такая компенсация нужна, когда при передаче данных информация о синхронизации становится утерянной. В этой работе мы предлагаем вводить в инверсию дополнительный параметр, отвечающий за несинхронность записей, и показываем, что он определяется устойчиво.
Ключевые слова: микросейсмический мониторинг, обработка данных, скоростная модель, время, синхронизация.
NONSYNCHRONIZED DOWNHOLE MICROSEIESMIC RECORD COMPENSATION
Sergey V. Yaskevich
Trofimuk Institute of Petroleum Geology and Geophysics SB RAS, 3, Prospect Аkademik Koptyug St., Novosibirsk, 630090, Russia, Ph. D., Researcher, Laboratory of Dynamic Problems of Seismic, e-mail: yaskevichsv@gmail.com
Anton A. Duchkov
Novosibirsk National Research State University, 2, Pirogova St., Novosibirsk, 630073, Russia, Ph. D., Head of Laboratory of Dynamic Problems of Seismic, e-mail: duchkovaa@ipgg.sbras.ru
Downhole microseismic monitoring sometimes involves the installation of several downhole observation systems. One of the tasks here is the exact synchronization of the received records. Usually this task is solved at the hardware level and, in case of ideal observations, additional correction procedures are not required, but in some cases hardware synchronization is knocked down and for correct use of the data the offset in synchronization needs to be compensated, also this compensation is needed when the synchronization information becomes lost during the data transfer. In this paper, we propose to introduce in the inversion an additional parameter responsible for the non-synchronization of records and show that it is determined stably.
Key words: microseismic monitoring, data processing, absolute time, velocity model.
Введение
Микросейсмический мониторинг - технология, направленная на изучение операций, производимых при активном воздействии на геосреду. Основная идея технологии - связать наблюдаемые слабые землетрясения (микросейсмические события) с соответствующим процессом. Наиболее часто упоминаемым воздействием такого рода является гидроразрыв пласта (ГРП). Для самих наблюдений иногда требуется размещение системы наблюдений (скважинных сейсмоприемников) в непосредственной близости к процессу - в близлежащей скважине или скважинах. Также применяются наземные и заглубленные системы наблюдений или различные их комбинации.
При скважинном микросейсмическом мониторинге ГРП среди наблюдаемых событий выделяются события типа «падение-шара» (воздействия внутри компоновки для ГРП активизирующие порт закачки путем выстреливания в него под давлением шара), перфорации ствола скважины (при альтернативном варианте завершения ствола скважины) и сами микросейсмические события -происходящие в области развития трещины ГРП. Несомненность возникновения таких событий в области развивающейся трещины или в прилегающих к процессу ГРП активизируемых разломах подтверждается многочисленными наблюдениями, интерпретация которых вполне однозначна (Rutledge J. Phillips W., 2003) [1].
На ранних этапах применения технологии, после иллюстрации ее эффективности (Rutledge J. Phillips W., 2003) [1] чаще всего использовались системы наблюдений, расположенные в одной наблюдательной скважине (Maxwell S. C. et al., 2010) [2], такая постановка наблюдений позволяла локализовать гипоцентры микросейсм. При высоком качестве данных и адекватной скоростной модели такие системы наблюдений обеспечивают относительно высокую точность определения глубины событий (Яскевич С. В. и Дучков А. А., 2013) [3], точность определения горизонтальных координат событий обычно меньше. Также немаловажно - такая система наблюдений не позволяет определять механизмы в источниках микросейсмических событий (Vavrycuk, V., 2007) [4], которые важны для интерпретации получаемого облака событий в виде DFN (discrete fracture network) (Lei Q et al., 2017) [5].
Для повышения точности локализации и достоверного определения механизмов в очаге микросейсмических событий стали все больше применять системы наблюдений, состоящие из нескольких наблюдательных скважин (Ardakani E. P. et. al., 2018 [6]; Yang Y. and Zoback M. D., 2014 [7]), при этом каждая наблюдательная скважина подключена к своей регистрирующей станции. После включения записи, как правило, она идет непрерывно, при этом записываются 10 секундные SEGY файлы, точность временной привязки которых к абсолютному времени по GPS составляет 10-6 с. Если записи соседней скважины c такой же точностью синхронизированы к абсолютному времени, то их записи можно свести без дополнительных действий и обрабатывать с целью получения информации о ГРП (Yaskevich, S. V., 2015) [8]. На практике встреча-
ется несколько проблем, связанных с несинхронностью записи, не вдаваясь в технологические подробности, их бывает 2 типа - станции по-разному синхронизированы с абсолютным временем, либо данные по точной синхронизации записей утеряны при последующими передаче и хранении информации. В данных случаях встает вопрос о возможности определения параметра этой несинхронности по данным и компенсации ее в процессе обработки. По сути, такая задача сводится к добавлению одной новой переменной А: для одной из скважин. Пример решения продемонстрирован в нашей работе.
Метод
В этой работе мы осуществляем локацию микросейсмических событий также, как и в наших предыдущих работах одновременно с определением параметров скоростной модели среды. В данном случае рассматривалась слоисто изотропная модель среды. Неизвестными параметрами в данном случае являются координаты событий хе (е = N - общее число событий) и времена их возникновения ? 0^ УР и У^ каждого из слоев модели среды, а также А: -поправка в наблюденные по данным одной из регистрирующих расстановок времена прихода волн. Таким образом, вектор параметров модели выглядит как
т = (хе, г 0е, А г, Ур, V,).
Для решения обратной кинематической задачи (локации микросейсмических событий одновременно с поиском) мы используем оптимизационную постановку, т. е. минимизируем функционал невязки:
F(m) = ttata -1syn (m)
min
tdata j_svn
- измеренные времена прихода волн, ty - времена прихода, рассчитанные лучевым методом (двухточечное лучевое трассирование) для модели. Синтетические времена пробега рассчитываются посредством двухточечного лучевого трассирования. В этой работе результаты получены только на синтетиче-
data
ских данных, поэтому t - это тоже синтетические времена, представленные предрассчитанным набором времен, для придания им реалистичности в них добавляется гауссовский шум к раз. Рассчитывается множество инверсий с внесенным различным шумом в данные. Изображение результатов этих инверсий предлагается воспринимать как оценку устойчивости определения параметров модели.
Пример
Рассмотрим в качестве примера две наблюдательные скважины и четыре микросейсмических события, расположенные в четырехслойной изотропной модели среды (см Рис. 1). События специально расставлены в ряд, имитируя
простейшую линейную геометрию трещины ГРП. Вертикальные наблюдательные скважины содержат по 16 сейсмоприемников с шагом 20 м по вертикали. Скоростная модель среды, использованная для расчета модельных времен прихода волн, также представлена на рис. 1.
Рис. 1. Слева - модель среды: треугольные маркеры показывают положения сейсмоприемников, круглые маркеры показывают положения микросейсмических событий, скорости распространения продольной и поперечной волн показаны справа
Рассматривались два случая несинхронности записей по своей величине
-5 -5
(102*10" с и 10*10" с ), в обоих случаях обратная задача по поиску параметров модели, включая Л?, хорошо сходилась (рис. 2, 3). Без внесения шума в наблюденные времена удается получить точные значения всех параметров модели. При неучете несинхронности записи несинхронность 10*10" с привела к систематическому смещению событий (см. рис. 2, справа) и большим невязкам
3 3
с данными 6-7*10" с. Несинхронность на 100*10" с приводит к невозможности подбора адекватных параметров модели.
Несмотря на то, что скорости распространения волн во всех четырех слоях также подбирались в рамках решения обратной задачи, здесь мы сосредоточены на компенсации несинхронности записи. После внесения в исходные данные ^Ша шума со стандартным отклонением 5*10"4 с, обратная задача решалась 50 раз для различных реализаций шума, и полученный разброс определенных параметров представлен на Рис. 3. Стандартные отклонения Л? и времени возникновения событий составляют 3.84*10"4 с и Ю 2*10"4 с соответственно. Мы рассматриваем именно этот кросс плот определенных параметров, так как они меняют годографы волн похожим образом (смещают годографы не искривляя).
Рис. 2. Результаты локализации событий одновременно с определением несинхронности (слева), без учета несинхронности на 10 мс (справа)
0.1034 О о
0.1032 о 0 О о
0.103 0.1028 о О ОО ° о „ ООО ° 8ъ о 0 оо°оо о о о 2 о о
0.1026 0
0.1024 о
0 0.5 1 1.5 2
М, С х10'3
Рис. 3. Определенные время возникновения события и величина сдвига по времени между записями скважин по временам прихода волн
с внесенным шумом
Выводы
При микросейсмическом мониторинге вовлечение нескольких скважин требует их синхронизации. Несинхронность сейсмической записи в скважинах приводит к значительным проблемам в их обработке. В работе показана принципиальная возможность определения этой несинхронности. Стандартные отклонения Л? и времени возникновения событий при типичных значениях шума составляют 3.84*10-4 с и Ю 2*10-4 с соответственно. Конечно эти величины значительно больше значений точности аппаратурной синхронизации, но тем не менее учет несинхронности в постобработке показывает отличные результаты в плане повышения точности решения обратной задачи.
Работа поддержана грантом РФФИ № 16-35-60087.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Rutledge J. Phillips W. Hydraulic stimulation of natural fractures as revealed by induced microearthquakes, Carthage Cotton Valley gas field, East Texas // Geophysics. - 2003. - Т. 68, № 2. - P. 441-452.
2. Maxwell S. C., Rutledge J., Jones R., Fehler M. Petroleum reservoir characterization using downhole microseismic monitoring // Geophysics. - 2010. - Т. 75, № . 5. - P. 75A129-75A137.
3. Яскевич С. В., Дучков А. А. Сравнение точности локации микросейсмических событий при использовании наземных и скважинных систем наблюдений // Технологии сейсморазведки. - 2013. - № 03. - С. 43-51.
4. Vavrycuk V., On the retrieval of moment tensors from borehole data // Geophysical Prospecting. - 2007. - V. 55. - P. 381-391.
5. Lei Q., Latham J. P., Tsang C. F. The use of discrete fracture networks for modelling coupled geomechanical and hydrological behaviour of fractured rocks // Computers and Geotechnics. -2017. - V. 85. - P. 151-176.
6. Ardakani E. P., Baig A. M., Urbancic T. I., Kahn D., Rich J., Langton D., Silver K. Effectiveness of Geometric Versus Variable Shot Clusters to Stimulate a Percolating Crack Network Capable of Sustaining Flow // SPE Hydraulic Fracturing Technology Conference and Exhibition. -Society of Petroleum Engineers, 2018.
7. Yang Y., Zoback M. D. The role of preexisting fractures and faults during multistage hydraulic fracturing in the Bakken Formation // Interpretation. - 2014. - V. 2, № 3. - P. SG25-SG39.
8. Yaskevich S.V., Grechka V.Y., Duchkov A. A. Processing microseismic monitoring data, considering seismic anisotropy of rocks // Journal of Mining Science. - 2015. - V. 51 (3). - P. 477-486.
REFERENCES
1. Rutledge J. Phillips W. Hydraulic stimulation of natural fractures as revealed by induced microearthquakes, Carthage Cotton Valley gas field, East Texas // Geophysics. - 2003. - T. 68, № 2. - P. 441-452.
2. Maxwell S. C., Rutledge J., Jones R., Fehler M. Petroleum reservoir characterization using downhole microseismic monitoring // Geophysics. - 2010. - T. 75, № 5. - P. 75A129-75A137.
3. Yaskevich S. V., Duchkov A. A. Sravnenie tochnosti lokacii mikrosejsmicheskih sobytij pri ispol'zovanii nazemnyh i skvazhinnyh sistem nablyudenij // Tekhnologii sejsmorazvedki. -2013. - № 03. - S. 43-51.
4. Vavrycuk V., On the retrieval of moment tensors from borehole data // Geophysical Prospecting. - 2007. - V. 55 - P. 381-391.
5. Lei Q., Latham J. P., Tsang C. F. The use of discrete fracture networks for modelling coupled geomechanical and hydrological behaviour of fractured rocks // Computers and Geotechnics. -2017. - V. 85. - P. 151-176.
6. Ardakani E. P., Baig A. M., Urbancic T. I., Kahn D., Rich J., Langton D., Silver K. Effectiveness of Geometric Versus Variable Shot Clusters to Stimulate a Percolating Crack Network Capable of Sustaining Flow // SPE Hydraulic Fracturing Technology Conference and Exhibition. -Society of Petroleum Engineers, 2018.
7. Yang Y., Zoback M. D. The role of preexisting fractures and faults during multistage hydraulic fracturing in the Bakken Formation // Interpretation. - 2014. - V. 2, № 3. - P. SG25-SG39.
8. Yaskevich S. V., Grechka V. Y., Duchkov A. A. Processing microseismic monitoring data, considering seismic anisotropy of rocks // Journal of Mining Science. - 2015. - V. 51 (3). - P. 477-486.
© С. В. Яскевич, А. А. Дучков, 2018
