geophystechГеофизические технологииRussian Journal of Geophysical Technologies2619-1563IPGG SB RAS10.18303/2619-1563-2024-3-74geophystech-373Research ArticleСтатьиВыбор оптимальных вейвлетов при определении характеристик палеоруселOptimal wavelet selection under determining of the palaeochannel featureshttps://orcid.org/0009-0003-0372-0476КостащукД. И.KostashchukD. I.

Даниил Иванович Костащук – магистрант; инженер лаборатории динамических проблем сейсмики. Основные научные интересы: атрибутный и сейсмофациальный анализ, разработка алгоритмов определения характеристик целевых геологических объектов.

630090, Новосибирск, просп. Акад. Коптюга, 3; 630090, Новосибирск, ул. Пирогова, 1

Daniil I. Kostashchuk

Koptyug Ave., 3, Novosibirsk, 630090; Pirogova Str., 1, Novosibirsk, 630090

d.kostashchuk@g.nsu.ruhttps://orcid.org/0000-0003-4203-2740МитрофановГ. М.MitrofanovG. M.

Георгий Михайлович Митрофанов – доктор физико-математических наук, главный научный сотрудник лаборатории динамических проблем сейсмики. Основные научные интересы: разработка методов и технологий обработки и интерпретации сейсмических данных, решение обратных задач геофизики.

Georgy M. Mitrofanov

Koptyug Ave., 3, Novosibirsk, 630090; Pirogova Str., 1, Novosibirsk, 630090; K. Marks Ave., 20, Novosibirsk, 630073

MitrofanovGM@ipgg.sbras.ruИнститут нефтегазовой геологии и геофизики им. А.А. Трофимука СО РАН; Новосибирский государственный университетРоссияTrofimuk Institute of Petroleum Geology and Geophysics, SB RAS; Novosibirsk State UniversityRussian FederationИнститут нефтегазовой геологии и геофизики им. А.А. Трофимука СО РАН; Новосибирский государственный университет; Новосибирский государственный технический университетРоссияTrofimuk Institute of Petroleum Geology and Geophysics, SB RAS; Novosibirsk State University; Novosibirsk State Technical UniversityRussian Federation202412122024037486Copyright © Костащук Д.И., Митрофанов Г.М., 20242024Костащук Д.И., Митрофанов Г.М.Kostashchuk D.I., Mitrofanov G.M.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.rjgt.ru/jour/article/view/373

Представлены результаты исследования атрибутов, которыми являются значения амплитуд, полученные при вейвлет-разложении на трех фиксированных частотах. Такие атрибуты используются для RGB-визуализации. Сравнение RGB-карт, построенных с применением четырех вейвлетов: Рикера, Морле, Гаусса, Шеннона, позволило определить оптимальный тип вейвлета, обеспечивающего наилучшее выделение палеорусла. Значения атрибутов также использовались для количественной оценки эффективной мощности отложений, относящихся к палеоруслу. Результаты прогнозных оценок, построенных на основе линейной связи, сопоставлялись со значениями толщины, полученными по скважинам. При решении данной задачи оптимальным оказался вейвлет, отличный от того, который обеспечил наилучшее выделение палеорусла с применением RGB-технологии.

We present the results of the study of attributes, which are values of amplitudes obtained by wavelet decomposition at three fixed frequencies. Such attributes are used for RGB visualization. Comparison of RGB maps constructed using four wavelets: Ricker, Morlet, Gauss, Shannon, allowed us to determine the optimal type of wavelet that provides the best allocation of the paleochannel. The attribute values were also used to quantitatively assess the effective thickness of sediments related to the paleochannel. The results of the predictive estimates constructed on the basis of a linear relationship were compared with the thickness values obtained from wells. When solving this problem, the optimal wavelet was different from the one that provided the best allocation of the paleochannel using RGB technology.

сейсморазведкаатрибутный анализвейвлетинтерпретация данныхпалеоруслоэффективная мощность пластаseismic explorationattribute analysiswaveletdata interpretationpaleochanneleffective reservoir thicknessисследование выполнено по плану базовых научно-исследовательских работ ИНГГ СО РАН (проект Минобрнауки РФ FWZZ-2022-0017).The study was carried out as part of government assignment to the Russian Academy of Sciences in basic research, Project FWZZ-2022-0017.ReferencesАстафьева Н.М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения // Успехи физических наук. 1996. Т. 166, № 11. С. 1145–1170.Astaf’eva N.M. Wavelet analysis: basic theory and some applications // Advances in Physical Sciences. 1996. Vol. 166 (11). P. 1145–1170.Берзон И.С. Об использовании модели тонкослоистой среды при совместном использовании амплитудных и фазовых спектральных характеристик слоя // Известия АН СССР, Сер. Физика Земли. 1965. № 6. С. 1–9.Bahorich M., Motsch A., Laughlin K., Partyka G. Amplitude responses image reservoir // Hart’s E&P. 2002. January. P. 59–61.Буторин А.В. Изучение детального строения Ачимовского нефтегазоносного комплекса на основе спектральной декомпозиции сейсмического волнового поля: дис. ... канд. геол.-мин. наук: 25.00.10. СПб.: ВСЕГЕИ, 2016. 141 с.Berzon I.S. On the use of the thin-layer medium model in the joint use of amplitude and phase spectral characteristics of a layer // Izvestiya Akademii Nauk USSR, Ser. Physics of the Earth. 1965. No. 6. P. 1–9.Варламов А.И., Шиманский В.В., Танинская Н.В., Петрова Ю.Э., Раевская Е.Г. Состояние проблемы поисков и перспектив выявления неструктурных ловушек углеводородов в основных нефтегазовых провинциях России // Геология нефти и газа. 2019. № 3. С. 9–22. doi:10.31087/0016-7894-2019-3-9-22.Butorin A.V. Study of the detailed structure of the Achimov oil and gas complex based on spectral decomposition of seismic wave fields: PhD Dissertation (geol.-min. sciences: 25.00.10) (In Russ.). VSEGEI, St. Petersburg, 2016. 141 p.Вейл П.Р., Грегори А.П., Митчем Р.М. мл., Шерифф Р.Е. Сейсмическая стратиграфия. М.: Мир, 1982. 375 с.Chopra S., Marfurt K.J. Seismic attributes for prospect identification and reservoir characterization // SEG Geophysical Development Series. 2007. No. 11. 465 p.Гурвич И.И. Анализ отражений от тонких пластов // Прикладная геофизика. 1956. Вып. 15. С. 23–30.Daubechies I. The wavelet transform time-frequency localization and signal analysis // IEEE Transactions on Information Theory. 1990. Vol. 36 (5). P. 961–1004. doi:10.1109/18.57199.Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессии. М.: Финансы и статистика, 1981. 302 с.Demidenko E.Z. Linear and Nonlinear Regressions (In Russ.). Finance and Statistics, Moscow, 1981. 302 p.Дьяконов В.П. Вейвлеты. От теории к практике. Изд. 2-е, перераб. и доп. М.: СОЛОН-Пресс, 2010. 400 с.Diakonov V.P. Wavelets. From theory to practice. 2nd ed., revised and expanded (In Russ.). SOLON-Press, Moscow, 2010. 400 p.Корочкина Н.С. Выделение литологических ловушек в аллювиальных отложениях на примере Верхнесалымского месторождения // Геофизика. 2017. № 4. С. 33–40.Gurvich I.I. Analysis of reflections from thin layers // Applied Geophysics. 1956. Vol. 15. P. 23–30.Краснов Ф.В., Буторин А.В. Оптимизационная методика выбора частот для получения RGB представления результатов спектральной декомпозиции // International Journal of Open Information Technologies. 2018. Т. 6, № 11. С. 21–27.Korochkina N.S. Lithologic trap delineation at fluvial deposits in Upper-Salym field // Geophysics. 2017. No. 4. P. 33–40.Логинов Д.В., Лаврик С.А. Некоторые методы определения информативного набора сейсмических атрибутов для прогнозирования свойств коллекторов // Нефтегазовая геология. Теория и практика. 2010. Т. 5, № 1. С. 10.Krasnov F.V., Butorin A.V. Optimization methodology for the selection of frequencies to produce an RGB representation of the results of spectral decomposition // International Journal of Open Information Technologies. 2018. Vol. 6 (11). P. 21–27.Муртазин Д.Г. Методика комплексной интерпретации спектральной декомпозиции для сейсмофациального анализа и параметризации литологических ловушек: дис. ... канд. тех. наук: 25.00.10. СПб., 2020. 120 с.Laughlin K., Garossino P., Partyka G. Spectral decomp applied to 3D // AAPG Explorer. 2002. Vol. 23 (5). P. 28–31.Никульников А.Ю. Интерпретация данных сейсморазведки 3D на основе спектральной декомпозиции и нелинейных зависимостей динамических атрибутов: дис. … канд. тех. наук: 25.00.10. М., 2012. 109 с.Loginov D.V., Lavrik S.A. Some methods of determining an informative set of seismic attributes for forecasting reservoir properties // Oil and Gas Geology. Theory and Practice. 2010. Vol. 5 (1). P. 10.Ольнева Т.В. Сейсмофациальный анализ. Образы геологических процессов и явлений в сейсмическом изображении. М.-Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2017. 157 с.Murtazin D.G. Methodology for comprehensive interpretation of spectral decomposition for seismic facies analysis and parameterization of lithological traps: PhD Dissertation (technical sciences: 25.00.10) (In Russ.). St. Petersburg, 2020. 120 p.Яковлев А.Н. Введение в вейвлет-преобразования: Учеб. пособие. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2003. 104 с.Nikulnikov A.Yu. Interpretation of 3D seismic survey data based on spectral decomposition and nonlinear dependencies of dynamic attributes: PhD Dissertation (technical sciences: 25.00.10) (In Russ.). Moscow, 2012. 109 p.Bahorich M., Motsch A., Laughlin K., Partyka G. Amplitude responses image reservoir // Hart’s E&P. 2002. January. P. 59–61.Olneva T.V. Seismic facies analysis. Images of geological processes and phenomena in seismic imagery (In Russ.). Institute of Computer Research, Moscow-Izhevsk, 2017. 157 p.Chopra S., Marfurt K.J. Seismic attributes for prospect identification and reservoir characterization // SEG Geophysical Development Series. 2007. No. 11. 465 p.Partyka G., Gridley J., Lopez J. Interpretational applications of spectral decomposition in reservoir characterization // The Leading Edge. 1999. Vol. 18. P. 353–360. doi:10.1190/1.1438295.Daubechies I. The wavelet transform time-frequency localization and signal analysis // IEEE Transactions on Information Theory. 1990. Vol. 36 (5). P. 961–1004. doi:10.1109/18.57199.Varlamov A.I., Shimansky V.V., Taninskaya N.V., Petrova Ju.E., Raevskaya E.G. Search and prospects of discovery of non-structural hydrocarbon traps in major petroleum provinces of Russia // Russian Oil and Gas Geology. 2019. No. 3. P. 9–22. doi:10.31087/0016-7894-2019-3-9-22.Laughlin K., Garossino P., Partyka G. Spectral decomp applied to 3D // AAPG Explorer. 2002. Vol. 23 (5). P. 28–31.Veil P.R., Gregory A.P., Mitcham R.M. Jr., Sheriff R.E. Seismic Stratigraphy (In Russ.). Mir, Moscow, 1982. 375 p.Partyka G., Gridley J., Lopez J. Interpretational applications of spectral decomposition in reservoir characterization // The Leading Edge. 1999. Vol. 18. P. 353–360. doi:10.1190/1.1438295.Yakovlev A.N. Introduction to wavelet transforms: Textbook (In Russ.). NSTU Publishing, Novosibirsk, 2003. 104 p.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.