Overview of seismic stratigraphic referencing methods in conditions of limited or substandard set of initial well data

封面

如何引用文章

全文:

详细

Background: Well tying is an integral part of seismic interpretation both at the stage of structural and dynamic analysis. Linking seismic and well data is a critical process that allows you to link geological objects identified from seismic data with actual data obtained from wells, because. it is based on the relationship between the lithological composition of the deposits that make up the section under study and the characteristics of the reflections. Seismic data are in most cases presented on a time scale, while well data are on a depth scale, and in order to calibrate them, it is necessary to select a velocity law and establish a time-depth relationship.

Aim: This article aims to deepen the understanding of the importance of quality control of initial well data to improve the result of seismic stratigraphic tying and increase the efficiency of geological exploration, as well as to propose methods to improve the quality and efficiency of tying..

Materials and methods: Methods for correcting the readings of acoustic logging are described, various algorithms for tying seismic and well data are given.

Results: The paper considers the reasons for the distortion of the values of the initial well data, examples of data quality analysis, suggests options for how to conduct a seismic stratigraphic tie in the conditions of a limited or initially substandard set of initial data and obtain reliable depth-velocity dependences for wells.

Conclusion: Conducting quality control and, if necessary, correcting the original well data is a critical step to improve the accuracy of the final results of seismic interpretation. It is important to note that even with limited and low quality input data, it is possible to obtain depth-time dependencies. However, the results of the work show that editing and amending the original logs significantly improve the quality and detail of the seismic stratigraphic tie.

作者简介

Zhaniya Sanatova

KMG Engineering

编辑信件的主要联系方式.
Email: zh.sanatova@niikmg.kz
哈萨克斯坦, Astana

Dias Kaliyev

KMG Engineering

Email: dias.kaliyev@gmail.com
哈萨克斯坦, Astana

参考

  1. Reconciling sonic logs with check-shot surveys: Stretching synthetic seismograms Rick Box, Paul Lowrey – The Leading Edge, June 2003.
  2. Elastic log editing and alternative invasion correction methods Guilherme F. Vásquez, Lúcia D. Dillon, Carlos L. Varela et al – The Leading Edge, June 2004.
  3. Training materials for Petrel software.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
2. Figure 1. Two-way time – Depth dependence calculated from VSP (green line) and acoustics (blue), red - the difference between the two dependences [1]

下载 (59KB)
3. Figure 2. A plot for wells A-1, A-2 and A-3 with CALI caliper, original acoustic curves (orange curve) and calculated from VSP (blue curve)

下载 (132KB)
4. Figure 3. Comparison of interval velocities from AL (orange) and VSP (blue) with depth for well A-1

下载 (53KB)
5. Figure 4. Comparison of seismic stratigraphic tie for well A-1

下载 (255KB)
6. Figure 5. The results of corrections made to acoustic logging curves on the example of wells A-6 and A-7

下载 (154KB)
7. Figure 6. Comparison of seismic stratigraphic referencing results using original AL, corrected AL and VSP

下载 (233KB)
8. Figure 7. The principle of determining reservoir velocities by vertical time-to-depth curves

下载 (85KB)
9. Figure 8. The result of seismostratigraphic referencing, as the initial TDR - the original AL

下载 (411KB)
10. Figure 9. The result of seismostratigraphic referencing, as the initial TDR– the corrected AL

下载 (380KB)
11. Figure 10. The result of seismostratigraphic referencing, as the initial TDR - averaged VSP time-to-depth curves

下载 (413KB)
12. Figure 11. Comparison of the Two-way time - Depth dependences calculated from the original AL (green line), offset well VSP and corrected AL (orange line) and averaged VSP time-to-depth curves (red line)

下载 (92KB)

版权所有 © Sanatova Z.A., Kaliyev D.T., 2023

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».