Сборник - Тезисы конференции Геомодель - 2011
Подождите немного. Документ загружается.
«Геомодель – 2011» - 13ая конференции по проблемам комплексной
интерпретации геолого-геофизических данных.
Россия, г. Геленджик, 11 – 15 сентября, 2011 г.
Месторождение является многопластовым, газо-нефтяным. Основные продуктивные пласты
сосредоточены в апт-альбском, сеноманском НГК. По величине запасов месторождение относится к
крупным. Наиболее изученные и представляющие максимальный интерес - пласты яковлевской
свиты апт-альбского возраста нижнего отдела меловой системы, сформировавшиеся в
континентальных и прибрежно-континентальных условиях осадконакопления. Основными
проблемами при изучении данных отложений
является разобщенность коллекторов по латерали и
наличие извилистых песчаных тел в толще пойменных отложений преимущественно глинистого
состава, отсутствие уверенно прослеживаемых маркирующих границ [1].
На месторождении пробурено 25 скважин, и все из них вскрыли яковлевские отложения. Вынос
керна в среднем составляет 87%. Керн пластов Як-0-Як-V представлен чередованием темно-серых
глин, серых алевролитов, светло-
серых до бурых песчаников. В большом количестве присутствует
углисто-слюдистый материал, обломки древесины, прослои и линзы углей мощностью до 2-3 м. В
результате седиментологических исследований яковлевской свиты были построены
седиментологические колонки. По диагностическим критериям (структура, текстура, растительные
остатки, минеральные включения, контакты и переходы, биотурбация и др.) сделан вывод, что
рассматриваемые отложения формировались
в континентальных и прибрежно-континентальных
обстановках [2].
При построении литолого-фациальных карт учитывались размеры картируемых объектов,
определенных по скважинным данным, спутниковым фотографиям современных аналогов рельефа,
сейсмическим материалам: ширина, мощность, извилистость и амплитуда изгибов, направление
речных и эстуариевых русел и др. Седиментологическое изучение строения пластов яковлевской
свиты показывает, что основными коллекторами являются
алеврито-песчаные отложения озерно-
аллювиальной прибрежной равнины. Характерной особенностью является изменчивость осадков по
латерали и разрезу, что создает сложности при корреляции разрезов скважин. Скважинная
корреляция выполнена с учетом сейсмостратиграфической привязки. Возрастным и генетическим
аналогом таких отложений являются обножения песчаников в штате Юта (США), которые
представлены на рисунке в виде изолированных песчаных
образований в толще глинистых
пойменных отложений (рис. 2).
Рисунок 2. Пример выхода на поверхность аналогичных по возрасту и генезису континентальных
отложений представлен обнажением Ferron Sandstone в штате Юта (США) (Гаррисон и ван ден
Берг, 2004 г.)
«Геомодель – 2011» - 13ая конференции по проблемам комплексной
интерпретации геолого-геофизических данных.
Россия, г. Геленджик, 11 – 15 сентября, 2011 г.
В 2010 году проведен дополнительный объем сейсморазведочных работ 3Д объемом 250 км
2
. Для
проверки возможности использования аналогичной модели при интерпретации данных
сейсморазведки был построен синтетический временной разрез, на котором видно, что на волновом
сейсмическом поле выделяются песчаные тела, связанные с непротяженными положительными
аномалиями (отложения русловых каналов), переходящими в отрицательные – отложения поймы
(рис. 3). С целью прослеживания русловых тел, был проанализирован интервал отложений пласта
Як-
II, в котором как на временных разрезах, так и на слайсах выделяется песчаные русла палеорек,
имеющих основное распространения в центральных и восточной частях месторождения.
С целью картирования зон распространения ухудшенных коллекторов был выполнен атрибутный
анализ. В ходе которого было рассчитано 22 сейсмических атрибута, наиболее тесные связи найдены
с четырьмя из них
(экстрагированное значения амплитуд по кубу декомпозиции 45Гц, длина
огибающей сейсмической записи в целевом окне, мгновенная частота, среднеквадратичные
амплитуды из куба когерентности).
Рисунок 3. Сравнение синтетического и амплитудного временных разрезов
При этом использовались следующие критерии оценки связей: величины уровня значимости менее
0,05, коэффициента корреляции R>0.65, слабая взаимная зависимость атрибутов R<0.3 [3]. В
результате были найдены связи геологических параметров (линейная емкость коллектора –q и
эффективная толщина-hэф) с сейсмическими атрибутами с коэффициентами корреляции
соответственно 0.733 и 0.687. Впоследствии зоны с
величиной линейной емкости <0.5
рассматривались как зоны спорадического распространения коллектора (рис. 4), являющиеся зонами
риска при размещении эксплуатационных скважин.
Известно, что извлекаемые запасы нефти (Q) прямо пропорциональны площади залежи (S), удельной
емкости коллекторов, т.е. произведению коэффициента пористости на эффективную толщину (q =
Кп*hэф), коэффициенту нефтенасыщенности, объемному коэффициенту, плотности нефти и
коэффициенту извлечения нефти. Помимо S
и q, все остальные аргументы для месторождения на
этапе оценки в большинстве случаев - величины постоянные [4]. Было произведено сравнение карт
эффективной нефтенасыщенной мощности балансовой модели и аналогичной карты, построенной с
учетом данных сейсмики. Главное отличие заключается в картировании новых зон глинизации за
пределами ранее выделенной. Балансовые и вновь оцененные величины запасов нефти отличаются
на
15%, но их распределение по площади существенно отличается от ранее принятой модели.
«Геомодель – 2011» - 13ая конференции по проблемам комплексной
интерпретации геолого-геофизических данных.
Россия, г. Геленджик, 11 – 15 сентября, 2011 г.
Рисунок 4. Зоны спорадического распространения коллектора
Анализ распространения зон улучшенных и ухудшенных коллекторов, полученный в результате
проделанной работы, показал необходимость корректировки схемы разработки пластов Як,
предлагаемой для реализации в проектном документе. С учётом новой модели резервуара часть
проектного фонда добывающих и нагнетательных скважин попадает (35%) в зоны ухудшенных
коллекторов. Корректировка проекта
разработки позволит извлечь количество запасов, сопоставимое
с вариантом, принятым в проектном документе, существенно меньшим количеством скважин, что в
конечном итоге значительно улучшит экономику всего проекта.
Авторами были получены следующие результаты:
1. Установлено, что продуктивные песчаные резервуары яковлевской свиты были сформированы в
результате латерального наращивания прирусловых кос меандрирующих рек. Следовательно,
зоны
развития резервуаров должны иметь извилистый полосовидный характер, а сами песчаные
линзы в их пределах – месяцевидную (в плане) форму. По латерали продуктивные отожения
должны быть ограничены углисто-глинистыми отложениями поймы и фациями глинистых
отложений отмерших русел. Этот вывод, несомненно, содержит научную новизну.
2. В ходе составления акустической модели автором было установлено, что
песчаные резервуары
представляют собой акустически более жесткие тела, замещающиеся по латерали на более
акустически «мягкие» отложения пойм и отмерших русел.
3. В ходе сейсмического моделирования было показано, что резервуарам соответствуют
непротяженные по латерали положительные отражения, переходящие в отрицательные.
4. Количественный атрибутный анализ сейсмического куба, выполненный с учетом данных
моделирования, позволил
выполнить количественный прогноз коллекторских свойств резервуара
Як-II.
5. На этой основе была выполнена оценка запасов нефти в продуктивном пласте и сформулированы
рекомендации по частичному пересмотру проектной схемы размещения фонда
эксплуатационных скважин.
Литература
1. Фокин П.А., Демидова В.Р., Яценко В.М., Ставинский П.В., Лисунова О.В. Состав и
условия
образования продуктивных толщ нижнехетской и яковлевской свит нижнего мела Ванкорского
нефтегазоконденсатного месторождения (северо-восток западной Сибири). //Геология нефти и
газа, 2008. -N5, с. 112-115.
2. Закс В.Н., Ронкина З.З. Юрские и меловые отложения Усть-Енисейской впадины// Труды НИИ
геологии Арктики министерства геологии и охраны недр СССР: М: Госгеолтехиздат, 1957. - Т.90.
232 с
.
3. Поллард Дж. Справочник по вычислительным методам статистики. –М.: Финансы и статистика,
1982.
4.
Методические рекомендации по подсчету геологических запасов нефти и газа объемным
методом / Под ред. В.И.Петерсилье, В.И.Пороскуна, Г.Г.Яценко. - М.: Недра, 2003. c.0-1.
«Геомодель – 2011» - 13ая конференция по проблемам комплексной
интерпретации геолого-геофизических данных.
Россия, г. Геленджик, 11 – 15 сентября, 2011 г.
ИССЛЕДОВАНИЕ СПЕКТРАЛЬНЫХ СВОЙСТВ КОЭФФИЦИЕНТОВ ОТРАЖЕНИЯ И
ИМПЕДАНСОВ В ТЕРРИГЕННЫХ РАЗРЕЗАХ СКВАЖИН.
Cиротенко Д.О.* (ООО “ЛАРГЕО”), Калинин П.В. (ООО “ЛАРГЕО”)
Выбор стационарных моделей для аппроксимации реальных рядов коэффициентов отражения (RC)
обоснован Walden, Hosken (1985). Данные модели лежат в основе алгоритма инверсии сейсмических
данных “сoloured inversion” (Lancaster and Whitcombe, 2000). Однако, Сиротенко (2010) показал, что
терригенные разрезы скважин (на одной
площади в З.Cибири) формируют нестационарные ряды RC.
В работе Сиротенко (2010) использован параметрический метод анализа временных рядов с
помощью моделей авторегрессии и проинтегрированного скользящего среднего (АРПСС). В данной
работе представлены результаты спектрального анализа рядов RC и импедансов терригенных
разрезов.
Исходные данные
Исходные данные по коэф. отражения RC аналогичны тем, которые были использованы Сиротенко
(2010), однако база данной работы расширена за счет включения в рассмотрение импедансов
продольных волн (AI) и поперечных волн (SI). Кроме того, анализ проводится как во временной, так
и в глубинной областях. Шаг дискретизации по глубине – 0,2 м; для временной области
анализировались три значения шага дискретизации – 0.5 мс, 1 мс, 2 мс.
Основные объекты исследования меловые и юрские
отложения, разделяемые региональным репером-
отложениями баженовской свиты. Во временной области изучался разрез скважин от мела до юры
целиком. В глубинной области отложения мела и юры исследуются отдельно; баженовская свита,
ввиду ее сравнительно малой мощности, отдельно не рассматривается. На рисунке 1 показаны
значения импеданса AI во временной (dt = 1мс) и в глубинной областях (для меловых
и юрских
отложений). Синий цвет – исходные значения AI, красный цвет – результаты сглаживания AI (окно
Хемминга).
а) б) в)
Рисунок 1. Скважина 202. Ряды AI во временной области а); для меловых отложений б); для юрских
отложений в).
На рисунке 2 представлены импедансы продольных (AI) и поперечных волн (SI) для меловых
отложений после сглаживания (окно Хемминга) и их спектры (в логарифмическом масштабе).
Красный цвет – AI и спектр AI; зеленый цвет - SI и спектр SI.
Спектральный анализ
исходных данных
Под спектральным анализом в работе понимается преобразование Фурье исходных рядов данных,
представленных как во временной, так и в глубинной области. Результатом спектрального анализа
является получение зависимостей “спектральной плотности мощности” от частоты. Для данных,
представленных в глубинной области, под частотой понимается величина м
-1
. Термин “спектральная
«Геомодель – 2011» - 13ая конференция по проблемам комплексной
интерпретации геолого-геофизических данных.
Россия, г. Геленджик, 11 – 15 сентября, 2011 г.
а) б)
Рисунок 2. Скважина 270. Ряды AI и SI для меловых отложений а) и их спектры б).
плотность мощности” (ось Y на всех представленных графиках спектров в логарифмическом
масштабе) рассматривается в качестве синонима терминов “спектр мощности” и “спектр” (Кендалл,
Стюарт 1976). Так как спектр мощности и автокорреляционная функция есть взаимные
трансформанты Фурье, следовательно,
спектральный и корреляционный анализ являются
математически эквивалентными непараметрическими методами анализа временных рядов. В данной
работе спектральный анализ применяется к предварительно обработанным рядам RC и импедансов
AI, SI. Процедуры обработки рядов до проведения анализа включали: предварительное сглаживание
(окно Хемминга); вычитание среднего значения; удаление линейного тренда.
Интерпретация результатов спектрального анализа
Keshner (1982) показал, что для стационарной
модели временного ряда АРПСС (1,0,1) (по мнению
Walden and Hosken (1985) подходящей для описания реальных рядов RC(t)) спектр RC можно
аппроксимировать зависимостью от частоты ω следующего вида: f(ω)~ω
α
, где 0.5<α<1.5. C учетом
того, что RC(t) = 0.5*d[LnAI(t)] зависимость спектра логарифма импеданса AI от частоты ω имеет вид
f(ω)~ω
β
, где -1.5<β< -0.5 (Мушин и др. 1990). Lancaster and Whitcombe (2000) рассматривали
аппроксимацию спектра AI вида f(ω)~ω
β
для β< 0 и для данных по Северному морю получили β= -
0.85. В данной работе представлены спектры импедансов AI и SI для данных во временной области
(рисунок 4) и в глубинной области (рисунок 2а). Ниже также будут даны результаты анализа и
спектров логарифма импеданса AI.
Для одной из исследованных скважин возможные аппроксимации спектра RC(t) при dt=1мс
показаны
на рисунке 3 в логарифмическом масштабе (с 95% доверительными интервалами). Анализ данных,
приведенных на рисунке 3, показывает достаточно сильную корреляцию (r=0.63) линейной
аппроксимации логарифма спектра RC(t) и реальных данных для всего диапазона частот. Однако,
квадратичная аппроксимация логарифма спектра RC(t) представляется предпочтительной для
диапазона частот -2.8 <lgω< -1.6 (что соответствует диапазону 1.6 Гц <ω< 25 Гц) и не уступает
линейной
для диапазона 25 Гц <ω< 500 Гц.
Аппроксимации спектра AI(t) при dt=1мс для диапазонов частот 1.6 Гц <ω< 100 Гц и 100 Гц <ω<
500Гц показаны на рисунке 4б, 4в в логарифмическом масштабе (с 95% доверительными
интервалами). Отметим очень сильную корреляцию (до r=0.92) полученных аппроксимаций спектра
AI(t) и реальных данных, а также разные значения параметра β для представленных диапазонов
частот.
Анализ спектров логарифма импеданса AI для разных значений шага дискретизации по времени (0.5
мс, 1 мс, 2 мс) в диапазоне частот 10-100 Гц показал следующее:
1) зависимость спектра логарифма импеданса LnAI от частоты имеет вид f(ω)~ω
β
;
2) для dt=0.5 мс значения параметра β лежат в диапазоне [-1.70; -2.30]; для dt=1 мс,
β=[-1.73; -2.32]; для dt=2 мс, β=[-1.54; -2.15];
«Геомодель – 2011» - 13ая конференция по проблемам комплексной
интерпретации геолого-геофизических данных.
Россия, г. Геленджик, 11 – 15 сентября, 2011 г.
а) б)
Рисунок 3. Скважина 202. a) Линейная и б) квадратичная аппроксимации спектра RC(t).
а) б) в)
Рисунок 4. Скважина 202. Спектр AI(t) а) и его аппроксимации для диапазонов частот
б) 1.6 Гц <ω< 100 Гц; в) 100 Гц <ω< 500 Гц.
3) очень сильную корреляцию r= [0.81;0.93] между аппроксимациями спектра и его исходными
значениями.
Анализ литературы свидетельствует о том, что практически все исследования рядов коэф. отражения
RC (потоков r(t) по Мушину и
др. 1990) и импедансов AI проводились во временной области.
Актуальность анализа (и спектрального анализа в том числе) данных в глубинной области
обусловлена, по крайней мере, двумя обстоятельствами: 1) исходные каротажные данные
представляются именно в глубинной области; 2) при преобразовании время/глубина с
использованием данных ВСП осуществляется НЧ фильтрация с потерей информации.
На рисунке 5 представлены
аппроксимации (кусочно-линейная и квадратичная) спектра коэф.
отражения RC в глубинной области (для юрских отложений) в логарифмическом масштабе (с 95%
доверительными интервалами). Анализ данных, приведенных на рисунке 5, позволяет сделать вывод
о различном поведении спектра для двух диапазонов линейных размеров. Граница между двумя
диапазонами ~ 1 м (рисунок 5а) соответствует величине “логарифма частоты” равной -1. (Частота
Найквиста для шага дискретизации каротажа 0,2 м составляет 2.5 м
-1
). Квадратичная функция,
показанная на рисунке 5б, c максимумом в интервале ~1-2 м также позволяет уверенно разделить два
выделенных диапазона. Поведение спектров RC во временной (рисунок 3) и в глубинной (рисунок 5)
области существенно отличается друг от друга, что может быть обусловлено и фильтрующим
воздействием преобразования время/глубина.
Сравнительный анализ спектров импедансов AI и SI, показанных на рисунке
2б, позволяет по их
поведению достаточно уверенно выделить три области линейных размеров: 1) от 30 м и более; 2) 3-30
м; 3) от 3 м и менее. Наибольшее отклонение графиков спектров импедансов AI и SI друг от друга
«Геомодель – 2011» - 13ая конференция по проблемам комплексной
интерпретации геолого-геофизических данных.
Россия, г. Геленджик, 11 – 15 сентября, 2011 г.
а) б)
Рисунок 5. Скважина 202. Линейная а) и квадратичная б) аппроксимации спектра RC юрских
отложений.
наблюдается в области наименьших линейных размеров, что, возможно, связано с особенностями
распространения продольных и поперечных волн в микронеоднородных упругих средах.
Выводы
Анализ спектров коэф. отражения RC и импедансов AI и SI позволил установить, что:
1) Спектры коэф. отражения имеют
более сложную зависимость от частоты ω, чем ω
α
. Анализ
спектров RC в логарифмическом масштабе показал, что существует диапазон частот, где
аппроксимация ω
2α
лучше описывает реальные данные. Таким образом, подтверждено утверждение о
нестационарности рядов RC в терригенных разрезах (Сиротенко, 2010).
2) Спектр логарифма AI c высокой надежностью (величина коэф. корреляции r не опускается ниже
r=0.81) в диапазоне частот 10-100 Гц можно аппроксимировать зависимостью от частоты ω вида ω
β
.
Полученные значения параметра β, однако, свидетельствуют против гипотезы о стационарности
исходных рядов логарифма импеданса AI. Аналогичные выводы можно сделать о рядах импеданса
AI.
3) Спектральный анализ данных во временной и глубинной областях предоставляет новые
возможности для понимания физических основ структурно-формационной интерпретации
сейсмических данных.
Благодарности
Авторы благодарят проф. Калинина В.В. (МГУ
) за внимание к работе и ценные рекомендации.
Литература
1. Keshner M.S. 1982. 1/f noise. Proceedings of IEEE 70, 212-218.
2. Lancaster S. and Whitcombe D. 2000. Fast track ‘coloured inversion’. 70
th
SEG Meeting, Expanded
Abstracts, 1572-1575.
3. Walden A.T. and Hosken J.W.J. 1985. An investigation of the spectral properties of primary reflection
coefficients. Geophysical Prospecting 33, 400-435.
4. Кендалл М., Стюарт А. 1976. Многомерный статистический анализ и временные ряды. Наука.
5. Мушин И.А., Бродов Л.Ю., Козлов Е.А., Хатьянов Ф.И. 1990. Структурно-формационная
интерпретация сейсмических данных. Недра.
6. Сиротенко Д.О. 2010. Исследование акустических и плотностных свойств терригенных
разрезов скважин (на
примере из Западной Сибири). 12-ая международная научно-практическая
конференция “Геомодель-2010”.
«Геомодель – 2011» - 13ая конференции по проблемам комплексной
интерпретации геолого-геофизических данных.
Россия, г. Геленджик, 11 – 15 сентября, 2011 г.
ТЕХНОЛОГИЯ ПОСТРОЕНИЯ 3D СЛОИСТО-БЛОКОВЫХ ПЛОТНОСТНЫХ МОДЕЛЕЙ В
СРЕДЕ ГИС ИНТЕГРО
Юон В.В.* (ФГУП ГНЦ РФ ВНИИгеосистем), Галуев В.И. (ФГУП ГНЦ РФ ВНИИгеосистем),
Пиманова Н.Н. (ФГУП ГНЦ РФ ВНИИгеосистем), Спиридонов В.А. (ФГУП ГНЦ РФ
ВНИИгеосистем), Бисеркин И.А. (ФГУП ГНЦ РФ ВНИИгеосистем)
В настоящее время при построении
плотностных и магнитных моделей строения земной коры
стали широко использоваться методы, позволяющие учитывать пространственное положение
аномалообразующих объектов и получать трехмерное распределение в земной коре эффективной
плотности и намагниченности. Это связано с появлением целого ряда алгоритмов для решения
обратной задачи, позволяющих получать в результате 3D сеточное распределение соответствующего
физического свойства в земной коре
(Андреев А.В., Блох Ю.И., Приезжев И.И. и др.), а так же
алгоритмов для проведения «зондирования» поля на глубину с расчетом различных статистических
характеристик (в COSKAD, ГИС Интегро).
Решение прямой задачи для 3D сеточных моделей распределения плотности или
намагниченности, несмотря на появившийся в последние годы алгоритм Приезжева И.И.[2],
практически
не реализуется. И связано это, в первую очередь, с большими трудностями
формирования таких моделей для изучаемой среды.
В среде ГИС ИНТЕГРО была создана технология, реализующая построение 3D сеточных
плотностных моделей для слоистой среды, представленной заданными поверхностями слоев.
Задачи, связанные с моделированием таких сред встречаются в геофизической практике
довольно часто и могут
возникать как при изучении осадочной толщи, так и при изучении
глубинного строения. Для построения априорной 3D сеточной модели среды в первом случае, могут
быть использованы данные о глубине залегания поверхностей кровли или подошвы слоев осадочной
толщи (полученные, например, по сейсмическим данным на площади по сети профилей), во втором
случае, данные о поверхностях
внутрикоровых границ и подошве земной коры (например,
полученные по ГСЗ на сети опорных и региональных профилей), а также данные о плотности
соответствующих слоев, определяемых, например, по скважинам (для осадочной толщи), по
литературным источникам, на основе корреляционных связей плотности со скоростью и т.д.
Технология базируется на процедуре сечения 3D сеточного куба
заданной поверхностью.
Примененная ко всем заданным поверхностям, она позволяет построить слоистую среду, представив
в 3D сеточной модели каждый выделенный слой в виде облака точек с заданной характеристикой.
Построение сеточной 3D плотностной модели в ГИС ИНТЕГРО включает следующие этапы.
Исходные поверхности задаются в виде 2D сеточных данных, затем они векторизуются.
Каждая поверхность пересчитывается (интерполируется
) на 3D сеточную модель, а затем в
пространстве вырезаются точки, заключенные между соседними поверхностями, которые
помечаются идентификатором в зависимости от принадлежности соответствующему слою.
Совокупность точек всех слоев формирует куб 3D модели. В выделенных слоях в сеточной модели
задаются плотности. Таким образом, формируется сеточная 3D плотностная модель среды.
Особенностью рассматриваемой технологии является возможность построения
модели
слоистой толщи для следующих ситуаций:
- совокупности субпараллельных слоев,
- при наличии выклинивающихся слоев.
Кроме того, на первом этапе работы проводится анализ на непротиворечивость исходных
данных: анализируется геометрия поверхностей слоев для выявления участков их пересечения, таких,
где глубина залегания нижележащих поверхностей оказывается выше, чем у вышележащих.
Описываемая технология реализована
для построения 3D сеточных моделей слоистой среды с
различными законами распределения плотности в слое:
- с постоянной плотностью,
- изменяющейся в блоках по латерали (блоково-слоистая модель среды),
- градиентно изменяющаяся по слою с глубиной (по вертикали).
«Геомодель – 2011» - 13ая конференции по проблемам комплексной
интерпретации геолого-геофизических данных.
Россия, г. Геленджик, 11 – 15 сентября, 2011 г.
Данная технология была опробована при решении целого ряда задач, связанных с изучением
строения земной коры в районе проложения опорных профилей 1-СБ, 2-СБ и 3-СБ:
- при построении модели верхней части земной коры строилась 3D слоистая модель среды с
постоянными плотностями по слоям осадочной толщи,
- при изучении земной коры на всю мощность
строилась 3D слоисто-блоковая модель среды с
плотностью, изменяющейся в слое по латерали,
- при построении плотностной модели земной коры, на основе распределения избыточной плотности
в земной коре использовалась модель с градиентным изменением скорости с глубиной [1].
При построении 3D сеточной модели строения верхней части земной коры Западно-
Сибирской плиты в районе проложения профиля
1-СБ использовался комплект карт глубин залегания
горизонтов осадочного чехла, полученных на основе обобщения сейсмических данных по сети
профилей, имеющихся на данной площади. Всего при построении модели использовались данные о 8
горизонтах осадочного чехла и о глубине залегания поверхности фундамента.
Для построения плотностной модели в 3D кубе по сети 2*2*0,1 км были выделены области
,
соответствующие каждому слою. В соответствии с имеющейся информацией о составе и
петрофизических характеристиках пород, вскрытых скважинами, а также с использованием
геологической и петрофизической информации о породах, выходящих на поверхность на соседних
участках, были выбраны средние плотности для каждого слоя осадочной толщи. В результате была
сформирована 3D сеточная модель слоистой осадочной толщи (
рис.1).
Рисунок 1. 3D сеточная плотностная модель слоистой осадочной толщи на юго-западе
Западно-Сибирской плиты, показанная в виде вертикальных и горизонтального сечений.
Слои с разной плотностью выделены разным цветом.
Для этой модели была решена прямая задача, с использованием алгоритма И.И. Приезжева.
Сравнение исходного и расчетного полей показало, что в юго-западной части площади должны
присутствовать более плотные массы, в юго-восточной – разуплотнение. Амплитуда невязки
показывает, что это должны быть довольно
мощные аномалообразующие тела, залегающие, скорее
всего, ниже фундамента.
При построении 3D сеточной модели строения земной коры юга Восточной и Западной
Сибири использовался комплект карт глубин залегания глубинных поверхностей (фундамента, Мохо
и внутрикоровых), полученных на основе сейсмических данных по сети профилей ГСЗ, имеющихся
на данной площади (Егоркин А.В.). Кроме того, нами
использованы данные о распределении
«Геомодель – 2011» - 13ая конференции по проблемам комплексной
интерпретации геолого-геофизических данных.
Россия, г. Геленджик, 11 – 15 сентября, 2011 г.
плотности в глубинных слоях земной коры, полученные на основе корреляционных связей между
скоростью, полученной по ГСЗ, и плотностью (рис.2). Поэтому на этом этапе изучения земной коры
строилась блоково-слоистая модель среды с плотностью, изменяющейся в слое по латерали (рис.3).
Рисунок 2. Распределение плотности на глубинных поверхностях земной коры (кровле
фундамента,К1,К2, Мохо), показанное цветом.