Zastosowanie metod geostatystycznych do wyznaczania parametrów ośrodka geologicznego

• Autorzy: Pirowska K.

Warianty tytułu

EN

Application of geostatistics methods in the estimation of geological medium parameters

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Celem pracy badawczej było zastosowanie metody symulowanego wyżarzania i niezależnie algorytmu genetycznego do estymacji pola prędkości propagacji fali podłużnej oraz geometrii ośrodka na podstawie danych sejsmiki powierzchniowej. W przypadku postawionego zadania zbiorem poszukiwanych parametrów były parametry fizyczne ośrodka geologicznego - prędkości propagacji fali podłużnej i poprzecznej oraz głębokości granic refleksyjnych. Obliczenia prowadzono w oparciu o wypunktowane z danych sejsmicznych czasy przyjścia fal odpowiadające kolejnym granicom refleksyjnym. Na podstawie przeprowadzonych testów dla danych syntetycznych i rzeczywistych dokonano analizy rezultatów przyjętej metodyki i oceny użyteczności oprogramowania. Przedstawione wyniki są obiecujące i stanowią zachętę do dalszego rozwijania przyjętej metodyki i prób stosowania w praktyce. Przykłady uwidoczniły podstawowe zalety zastosowania metody symulowanego wyżarzania i algorytmu genetycznego, jakimi są możliwość zadania dużych przedziałów wartości poszukiwanych parametrów i niezależność od modelu początkowego. Zaletą opracowania własnych programów, które powstały w ramach pracy badawczej, jest możliwość modyfikacji i udoskonalania w dalszym wykorzystywaniu dla potrzeb naukowo-badawczych w zakresie poszukiwania złóż węglowodorów. Lepsze procedury przetwarzania pozwalają na lepsze rozpoznanie geologiczno-geofizyczne oraz dokładniejszą interpretację danych sejsmicznych (np. umożliwiającą precyzyjną lokalizację celu wiercenia). W przypadku dostępu do innego programu modelującego sejsmogramy syntetyczne dla dowolnego pola prędkości, modyfikacja programów optymalizacyjnych tak, aby działały dla nowego modelowania nie powinna stanowić problemu. Analizując otrzymane wyniki można uznać, że metoda symulowanego wyżarzania i algorytm genetyczny są metodami użytecznymi w rozwiązaniu rozważanego zadania szacowania parametrów ośrodka geologicznego.

EN

The aim of this research was the application of simulated annealing and genetic algorithm in estimation of the longitudinal wave velocity field and geometry of isotropic geological media based on the seismic survey data. In the case of this problem, physical parameters of medium - wave velocity and depth of reflectors - were sought. Calculation was carried out based on traveltimes picked from the seismic data. Tests for synthetic and real data was carried out and analysis of the result with assessment of methodology was performed. Presented results are promising and encourage to develop methodology and try to use it in practical applications. The examples showed the essential advantages of application of simulated annealing and genetic algorithm, which are: the opportunity of seeking of parameters values in wide ranges and independence of initial model. Working out the own programs gives possibility to modify and improve it in further scientific and research problems in searching for hydrocarbons. Better seismic processing procedures allow better geological and geophysical recognition and more accurate interpretation of seismic data (and as a consequence more precise localization of drilling target). Analysis of the results shows that simulated annealing and genetic algorithm are useful methods in solving problem of estimation of geological medium parameters.

Słowa kluczowe

PL

ośrodek geologiczny; metody geostatystyczne

EN

goelogical medium parameters; geostatistical methods

• Wydawca: Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy
• Czasopismo: Prace Naukowe Instytutu Nafty i Gazu
• Rocznik: 2012
• Tom: nr 189
• Strony: 1--139
• Opis fizyczny: Bibliogr. 50 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Pirowska K.

• Instytut Nafty i Gazu, Kraków

Bibliografia

• [1] Bartuś T., and Słomka T. Geostatystyczna estymacja parametrów jakości węgla brunatnego w polu Bełchatów wykorzystująca znajomość zmiennej lokalnej. Gospodarka Surowcami Mineralnymi 2009, tom 25 (2009), zeszyt 2
• [2] Bishop T.N., Bube K.P., Cutler R.T., Langan R.T., Love P.L., Resnick J.R., Shuey J.T., Spindler D.A., and Wyld H.W. Tomographic determ.ination of velocity and depth in laterally-varying media. Geophysics 1985, 50, pp. 903-923
• [3] Bona A., Slawiński M.A., and Smith P. Ray tracing by simulated annealing: Benging method. Geophysics 2009, 74, no. 2, T25-T32
• [4] Bosch M., Campos C., and Fernandez E. Seismic inversion using a geostatistic al, petrophysical and acoustic model. The Leading Edge 2009, 28, p. 690, http://dx.doi.org/10.1190/ 1.3148410
• [5] Boschetti F., Dentithz M.C., and List R.D. Inversion of seismic refraction data using genetic algorithms. Geophysics 1996, vol. 61, pp. 1715-1727
• [6] Carrion P., and Bohm G. Seismic reflection tomography via simulated annealing. The Leading Edge 1994
• [7] Cohen J.K., and Stockwell Jr. J.W. CWP/SU: Seismic Unix Release No. 38: a free postage for seismic search and processing. Center for Wave Phenomena, Colorado School of Mines
• [8] Deutsch C.V., and Journel A. GSLIB Geostatistical Software Library and User's Guide. Oxford University Press 1998
• [9] Dębski W. Zastosowanie techniki Monte Carlo do rozwiązywania wybranych zagadnień sejsmologicznych. Instytut Geofizyki PAN 2004
• [10] Dubrule O. Geostatistics for seismic data integration in earth models. Distinguished Instructor Short Course, EAGE, SEG 2003
• [11] Grana D., and Dvorkin J. The link between seismic inversion, rock physics and geostatistical simulations in seismic reservoir characterization studies. The Leading Edge 2011
• [12] Grijalba-Cuenca A., Torres-Verdin C., and van der Made P. Geostatistical inversion of 3D seismic data to extrapolate wireline petrophysical variables away from the well. Soc. Petr. Eng., Am. Inst. Min., Metall. Petr. Eng., SPE 63283, 2000
• [13] Goldberg D.E. Algorytmy genetyczne i ich zastosowania. WNT 1998
• [14] Iooss B., Geraets D., Mukerji T., Samuelides Y., Touati M., and Galli A. Inferring the statistical distribution of velocity heterogeneities by statistical traveltime tomography. Geophysics 2003, 68, pp. 1714-1730
• [15] Jędrzejowska-Tyczkowska H. Metodyka i procedury przetwarzania danych sejsmicznych odbitych fal. dokumentacja projektu celowego nr 6T12 2004c/06436, 2006
• [16] Jędrzejowska-Tyczkowska H., and Pieniążek K. Zastosowanie metod optymalizacji globalnej, a szczególnie symulowanego wyżarzania (simulated annealing), do rozwiązania odwrotnego zadania kinematycznego w metodzie sejsmicznej. Nafta-Gaz 2007, nr 12
• [17] Kokesz Z. Trudności i ograniczenia w geostatystycznym modelowaniu zmienności złóż i szacowaniu zasobów metodą krigingu. Gospodarka Surowcami Mineralnymi 2006, vol. 22, no. 3
• [18] Landa E., Kosloff D., Keydar S., Koren Z., and Reshef M. A method for determination of velocity and depth from seismic reflection data. Geophysical Prospecting 1988, 36, pp. 223-243
• [19] Landa E., Beydoun W., and Tarantola A. Reference velocity model estimation from prestack waveforms: Coherency optimization by simulated annealing. Geophysics 1989, 54, no 8, pp. 984-990
• [20] Leśniak A., and Pszczoła G. Algorytmy genetyczne w rozwiązywaniu zagadnień odwrotnych w geofizyce. Geoinformatica Polonica 2006
• [21) Leśniak A., and Porzycka S. Geostatistical computing in PSInSAR data analysis. Computational Science, Proceedings of ICCS 2009: 9th international conference: Baton Rouge, LA, USA, May 25-27
• [22] Ma X. A constrained global inversion method using an overparametrized scheme: application to poststack seismic data. Geophysics 2001, vol. 66, no. 2, pp. 613- -626
• [23] Mallick, S. Model-based inversion of amplitude-with-offset data using a genetic algorithm. Geophysics 1995, 60, pp. 939-954
• [24] Masters T. Sieci neuronowe w praktyce. Wydawnictwo Naukowo-Techniczne 1996
• [25] McComarck, M.D, R.F. Stoisits, D.J. MacAllister, and K.D. Crawford. Applications of genetic algorithms in exploration and production. The Leading Edge 1999
• [26] Miecznik J., Wojdyła M., and Danek T. Application of nonlinear methods to inversion of ID magnetotelluric sounding data based on very fast simulated annealing. Acta Geophysica Polonica 2003, vol. 51 no. 3, pp. 307-322
• [27] Mosegaard K., and Tarantola A. Monte Carlo sampling of solutions to inverse problems. J. Geophys. Res. 1995, 100, pp. 12431-12447
• [28] Mucha J. Metody geostatystyczne w dokumentowaniu złóż. zeszyt naukowy AGH 1994
• [29] Neves, F.A., and M.V. de Hoop. Some remarks on nonlinear amplitude versus scattering angle-azimuth inversion on anisotropic media. Geophysics 2000, vol. 65, no 1, pp. 158-166
• [30] Nikravesh M., and Aminzadeh F. Past, present and future intelligent reservoir characterization trends. Journal of Pertoleum Science and Engineering 2001, 31 (2-4), pp. 67-79
• [31 ] Pieniążek K. Zastosowanie metod probabilistycznych w rozwiązaniu odwrotnego zadania kinematycznego dla fali PS. dokumentacja pracy własnej, archiwum INIG 2007
• [32] Pieniążek K. Określenie kryteriów i warunków zastosowania procedury symulowanego wyżarzania do wyznaczania prędkości propagacji fali poprzecznej. dokumentacja pracy statutowej, archiwum INIG 2008
• [33] Pieniążek K., and Żuławiński K. Analiza porównawcza efektywności algorytmów i programów do rozwiązania prostego zadania sejsmicznego (pakiet Seismic Unix, Norsar, programy autorskie według teorii promieniowej) w zastosowaniu do optymalizacyjnych metod rozwiązania odwrotnego zadania sejsmicznego. dokumentacja pracy statutowej, archiwum INIG 2009
• [34] Pirowska K. Zastosowanie algorytmu genetycznego do estymacji parametrów ośrodka geologicznego na podstawie pomiarów sejsmicznych. Nafta-Gaz 2012, nr 5
• [35] Pullammanappallil S.K., and Louie J.N. Inversion of seismic reflection traveltimes using nonlinear optimization scheme. Geophysics 1993, v. 58, no. 11, pp. 1607-1620
• [36] Pullammanappallil S.K., and Louie J.N. A combined first arrival travel time and reflection coherency optimization approach to velocity estimation. Geophysics Research Letters 1997, vol. 24, no. 5(March 1, 1997), pp. 511-514
• [37] Qin Y., Z. Zhang, and S. Xu. CDP mapping in tilted transversely isotriopic (TTI) media. Part II: Velocity analysis by combining CDP mapping with genetic algorithm. Geophysical Prospecting 2003, 51, pp. 325-332
• [38] Romero C.E., and Carter J.N. Using genetic algorithm for reservoir characterization. Journal of Petroleum Science and Engineering 2001, 31, pp. 113-123
• [39] Rothmann D.H. Nonlinear inversion, statistical mechanics and residual statics estimation. Geophysics 1985, 50, pp. 2784-2796
• [40] Sambridge, M., and G. Drijkoningen. Genetic algorithms in seismic waveform inversion. Geophys. J. Internat. 1992, 109, pp.323-342.
• [41] Sen M., and Stoffa P.L. Global optimization methods in geophysical inversion. Elsevier 1995
• [42] Sowiżdżał K. Analiza niepewności wyników obliczeń zasobów złóż węglowodorów metodą objętościową, w oparciu o statyczny, przestrzenny model złoża. Nafta-Gaz 2009, Nr 12
• [43] Srivastava R.P., and Sen M.K. Stochastic inversion of prestack seismic data using fractal based initial models. Geophysics 2010, 75, no. 3, R47-R59
• [44] Stoffa P.L., and Sen M.K. Nonlinear multiparameter optimization using genetic algorithms: Inversion of plane-wave seismograms. Geophysics 1991, vol. 56, pp. 1794-1810
• [45] Szott W. Nowoczesne metody służące pozyskiwaniu surowców naftowych. Rynek Polskiej Nafty i Gazu, Raport Instytutu Nafty i Gazu w Krakowie 2012
• [46] Velez-Langs O. Genetic algorithms in oil industry: An overview. Journal of Pertoleum Science and Engineering 2005, 47, pp. 15-22
• [47] Vestergaard P.D., and Mosegaard R. Inversion of post-stack seismic data using simulated annealing. Geophysical Prospecting 1991, 39, pp. 613-624
• [48] Wolpert D.H., and Macready W.G. No Free Lunch Theorems for Optimization. IEEE Transactions on Evolutionary Computation 1997, 1, pp. 67-82, http://ti.arc.nasa.gov/ m/ profile/ dhw/ papers/ 78. pdf
• [49] Yang X.-S. Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms. Luniver Press 2008
• [50] Zawadzki J. Metody geostatystyczne dla kierunków przyrodniczych i technicznych. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej 2011