ИЗУЧЕНИЕ ВОЛНОВЫХ ПРОЦЕССОВ В МАССИВЕ ТРЕЩИНОВАТЫХ ПОРОД СЕЙСМИЧЕСКИМИ МЕТОДАМИ

  • И. И. СЕМЕРИКОВА Горный институт УрО РАН

Аннотация

В настоящее время в сейсморазведочных кругах, как в научных, так и в производст- венных, возвращается дискуссия, затеянная еще в [1, 3], о том, что сейсморазведка развива- ется в двух формах: классической и технологической. Первая идейно стара как сейсмология, вторая появилась в связи с появлением мощной оснащенности электронно-измерительной и вычислительной аппаратуры, в связи с желанием упрощения интерпретационных моделей, позволяющего и упрощение обработки массовых сейсмических данных. Всякая интерпре- тация геофизических данных модельна [2]. Это следует из того, что любая интерпретация производится по экспериментальным данным в рамках принятых модельных представлений о среде (геологической), физическом поле, физическом процессе или явлении. Таким обра- зом, ее результаты полностью определяются этими представлениями. По В. Н. Страхову «моделью (среды, поля, явления, процесса) называем совокупность представлений и допу- щений …, которые возникли как результат предыдущих исследований …, либо как резуль- тат теоретического обобщения, либо по аналогии…. указанные факторы определяют суще- ство модели…совместно» [6]. Задачи классической сейсморазведки всегда сводились к вы- яснению и оценке тех или иных параметров характеристик модели среды, согласующихся с принятыми в исследованиях априорными представлениями об их сущности [3]. По мнению Петрашеня Г. И. и Рудакова А. Г., на основании таких представлений формировалось неко- торое множество моделей сред, из которых в конкурентной борьбе отбиралась оптимальная модель среды, наилучшим образом согласующаяся с зарегистрированными эксперимен- тальными данными в конкретных случае и условиях. В [1] Денисов М. С. определяет, что технология же отличается от классики тем, что всегда довольствуется исключительно ре- зультатом, игнорируя способ, которым этот результат получен. Для научного же системного подхода при решении данных задач, важен не только результат, но и сам метод его получе- ния. Лишь на его основе осуществляется проверка степени абстракции, корректности ис- пользуемых алгоритмов и математических аппаратов моделям среды, физического поля, фи- зических процессов [1]. Системное моделирование позволяет выявить закономерности раз- вития конкретных систем, осуществить синтез частичных представлений, отражающих от- дельные стороны сложного объекта, и на этой основе получить целостное представление об объекте и выполнить научный прогноз [5]. В основе системного подхода лежат представле- ния о целостности, сложности и организованности объекта. Сложность объекта определяет- ся комплексом составляющих его взаимодействующих и взаимозависимых элементов с внутренними процессами и преобразованиями. Под геологической системой принято пони- мать пространственную совокупность взаимосвязанных геологических тел и процессов. Главной целью изучения геологической системы является установление формы связи взаи- модействующих элементов, их зависимости в процессе развития. Занимаясь исследованиями отклика трещиноватой среды в сейсмическом волновом поле, нам стало очевидно, что происходящие волновые процессы в однородном массиве и массиве трещиноватом будут отличаться, и прежде всего по типам образующихся в массиве волн, обусловленных структурой трещин и зон их развития [8]. Наши исследования прово- дим, применяя специализированную интерпретационную методику прямого распознавания трещиноватых сред [4, 7]. Эта методика базируется на напрямую выявленных и установ- ленных поисковых признаках трещиноватых геообъектов в амплитудных и спектральных параметрах отраженных продольных волн. Для всех идентификационных поисковых при- 213 ----------------------- Page 214----------------------- знаков оценивались устойчивость, статистическая значимость, выявлялись закономерности изменчивости в зависимости от изменчивости параметров трещин. Алгоритм конструиро- вания из идентификационных поисковых признаков позволяет рассчитать эффективный па- раметр, который характеризует вероятность наличия трещиноватого объекта того или иного класса. Результаты применения данной методики позволяют получать информацию для ана- лиза закономерностей изменчивости сейсмического волнового поля, и, соответственно, гео- логической системы массива трещиноватых пород, и осуществить синтез результатов этого анализа, и на этой основе получить новые модельные представления о системе трещинова- того породного массива и волновых процессов в нем. Рис. 1 . Пространственное 3D распределение эффективного параметра, оценивающего вероятность наличия зон мелких разноориентированных трещин, на Усть-Яйвинском участке. Показаны толща от кровли СМТ до подошвы подстилающей соли «С» без и с промежуточными отражающими горизонтами Рис. 2. Временной разрез и разрез эффективного параметра, характеризующего вероятность наличия зон мелких разноориентированных трещин Рассмотрим результаты эксперимента, выполненного в условиях естественного за- легания. По методике распознавания трещиноватых сред обработаны временные разре- зы, полученные на территории Усть-Яйвинского участка Верхнекамского месторожде- 214 ----------------------- Page 215----------------------- ния калийных солей по сети профилей методом малоглубинной сейсморазведки ОГТ в Отделе активной сейсмоакустики. В результате интепретации удалось построить трех- мерную модель распределения зон мелких разноориентированных трещин (рис. 1). На рисунке два изображения: показан объем пород от кровли соляно-мергельной толщи (от- ражающий горизонт «СМТ») до подошвы подстилающей каменной соли (отражающий горизонт «С») и тот же объем пород, но с представленными промежуточными основны- ми отражающими горизонтами. В основном такие трещиноватые зоны малых размеров развиты вне водозащитной толщи. Для анализа выделим наиболее развитую зону, распо- ложенную ниже отражающего горизонта маркирующей глины «МГ», т.е. ниже по разре- зу водозащитной толщи и карналлит-сильвинитовой зоны, - в толще подстилающей ка- менной соли. На рис.2 представлен традиционный временной разрез, полученный по профилю пересекающий данную зону. Желтым цветом окрашены зоны нарушения регу- лярной волновой картины. Природа этих нарушений неоднозначна, они могут быть обу- словлены структурным фактором, литологическим и др. Здесь же сопоставлен и разрез эффективного параметра, характеризующего вероятность наличия зон мелких разноори- ентированных трещин, полученный по методике распознавания трещиноватых сред. Зо- ны трещиноватости с высокой степенью вероятности обозначены красным цветом. Все зоны имеют малые размеры, изолированно разбросаны по разрезу до уровня МГ. Они не представляются как водопроницаемые каналы, опасные для водорастворимых руд. Ниже МГ (ниже времени 250 мс) в толще подстилающей каменной соли скопление зон в центре профиля выглядит как единая трещиноватая зона (рис. 3). В состав эффективного параметра, оценивающего вероятность наличия трещи- новатого геообъекта, входит комплекс амплитудных и спектральных параметров. Ис- следования показали, что в зонах развития мелких трещин происходят аномальные увеличения значений частотной координаты центроида по сравнению со значениями в однородном массиве [8]. Смещение центроида в область более высоких частот может происходить при различных смещениях левой и правой граничных частот. Например, значение частоты центроида увеличивается в случае, когда и левая и правая граничные частоты смещаются по оси частот в сторону увеличения на одинаковое расстояние, ширина спектра при этом не меняется. На рис. 3 представлены разрезы некоторых от- дельных составляющих эффективного параметра: частотной координаты центроида FC, левой граничной частоты F , правой граничной частоты F . На всех разрезах в области L R зоны трещиноватости наблюдаются аномальные повышенные значения параметров. Повышение частотной координаты центроида зависит от характера изменений зна- чений граничных частот, следовательно, между этими величинами существует причинно- следственная связь. Так как факторы-причины имеют разное направление и характер влия- ния, и одна причина может усиливать или ослаблять, а кроме того, причины имеют разную силу или степень воздействия, то если рассматривать только парную корреляцию между признаками-факторами, то причинно-следственный комплекс будет сильно упрощен. Чем шире охватывается причинно-следственный комплекс, тем глубже вскрываются связи. Это дает возможность всесторонне изучать причинные отношения между явлениями, устанавли- вая существенные в данных условиях причины и второстепенные. Исходя из данных рас- суждений, будем исследовать множественную регрессию: зависимость F от двух объяс- C няющих переменных F и F , а также ширину спектра W. Будем рассматривать не сами зна- L R чения параметров, а используем параметр, характеризующий статистическую значимость аномалий этих параметров. В качестве такого параметра используем среднеквадратическое отклонение значений параметров σ. Будем строить регрессию между количествами σ в от- клонении значений этих параметров от своего фона. На рис. 4 представлено поле корреля- ции данной регрессии по выборке, взятой на участке зоны трещиноватости. Ширина спектра W выступает как диаметр шарика, которым представлен каждый отдельный элемент выбор- 215 ----------------------- Page 216----------------------- ки. В поле выделяются «оси», каждой из которых соответствует нулевая координата одного из параметров («кол-во σ( F )» = 0, либо «кол-во σ( F )» = 0, либо «кол-о σ(F )» = 0). «Оси» C L R разбивают поле корреляции на области, каждой из которых присущ свой характер изменчи- вости параметров, а, следовательно, и свой волновой процесс. В области, лежащей выше «оси» «кол-во σ(F )=0», и, правее «оси» «кол-о σ( F )=0», частота центроида увеличивается, C L левая и правая граничные частоты смещаются в сторону увеличения частот на одинаковое расстояние, ширина спектра не меняется. Можно выделить область, где FR смещается на большее расстояние, чем FL, тогда W увеличивается. В области, лежащей выше «оси» «ко- личество σ(F )» = 0 и левее «оси» «количество σ(F )»= 0, значение F увеличивается, значе- C L C ние FR увеличивается на расстояние большее, чем расстояние, на которое уменьшается значение F ,W при этом увеличивается. Выделяются области с разными вариантами изме- L нения частотных параметров, что представлено на рис. 4. Вследствие этого, в каждой облас- ти правомерно предположить свой волновой процесс. Например, обогащение спектра высо- кими частотами может происходить за счет образования сложной интерференционной от- раженной волны, состоящей из отдельных наложенных волн, отразившихся кратно от кров- ли и подошвы внутри трещины, и обладающей более высокой частотой, чем падающая волна. Смещение F в область низких частот может быть обусловлено образованием дифра- L гированных волн. Период дифрагированной волны больше падающей, преобладающая час- тота ее ниже. Могут образовываться и другие типы волн, частотный состав которых отли- чен от состава падающей волны [8]. Образование разных типов волн обусловлено внутрен- ней структурой зоны трещиноватости. Динамические особенности дифрагированных волн зависят от формы и размеров элементов зон трещиноватости, которые могут явиться ди- фракторами, различия упругих свойств. Таким образом, можно судить, в ряде случаев, о внутренней структуре трещиноватой зоны, о параметрах трещин. Рис. 4. Поле корреляции и распределение спектральных кривых по различным областям поля. Синяя кривая - спектр сейсмозаписи в однородном массиве. Красная кривая - спектр сейсмозаписи в зоне мелких разноориентированных трещин 216 ----------------------- Page 217----------------------- Выводы Изучение волновых процессов совершенствует модельные представления о них. Исследование причинно-следственных связей позволяют глубже понимать волновые процессы в трещиноватом массиве, дает возможность изучать причин- ные отношения между явлениями, устанавливать существенные в данных услови- ях причины и второстепенные. Выдвигать гипотезы о внутреннем строении тре- щиноватой среды, и, таким образом, расширять множество моделей геологических сред. Благодарности Автор приносит благодарность профессору кафедры разведочной геофизики и компьютерных систем РГУ нефти и газа (НИУ) имени И. М. Губкина Шнеерсону М. Б. и директору по науке ООО «ГЕОЛАБ», д.ф.-м.н. Денисову М. С. за частные беседы и дискуссии, определившие направления исследований.

Литература

  1. Денисов М.С. Где живут дифракторы? // Технологии сейсморазведки. - 2008. - №2. - С. 97-101.
  2. Долгаль А.С. Комплексирование геофизических методов: учеб. пособие / ПГНИУ. - Пермь, 2012. - 167 с.
  3. Петрашень Г.И. О недопустимых искажениях законов природы в фундаментальных задачах технологичной сейсморазведки / Петрашень Г.И., Рудаков А.Г. // Технологии сейсморазведки. - 2008. - №2. - С. 86-94.
  4. Семерикова И.И. Методика распознавания трещинных сред в сейсмических волновых полях. / И.И. Семерикова // Геомодель - 2005: тез. докл. VII-й Междунар. науч.- практ. конф. - Геленджик, 2005. - C. 111-114.
  5. Скважинная и шахтная рудная геофизика: справ. геофизика. в 2-х кн. / под ред. В.В. Бродовского. - М.: Недра, 1989. - Кн. 1. - 320 с.: ил.
  6. Страхов В.Н. Основные направления теории и методологии интерпретации геофизических данных на рубеже XXI столетия. Ч. II // Геофизика. - 1995. - № 4. - C. 10-20.
  7. Semerikova I.I. Technique for Recognizing of Fractured Zones Based on the Analysis of Amplitude and Frequency Attributes of the P-P Reflections // 74th European Association of Geoscientists and Engineers Conference and Exhibition 2012 Incorporating SPE EUROPEC 2012: Responsibly Securing Natural Resources. - Copenhagen, Denmark, 2012. - W044.
  8. Semerikova I.I. Studying of wave processes in a rock mass by technique for recognizing fractured zones in fields of seismic waves // Geomodel 2017 - 19th Science and Applied Research Conference on Oil and Gas Geological Exploration and Development. - Gelendzhik, 2017. - код 135105 - DOI: 10.3997/2214-4609.201702274.
Опубликован
2018-10-01
Выпуск
Раздел
Статьи