В рамках настоящей статьи будут представлены некоторые результаты применения технологии обработки данных, адаптированной под характерные для районов работ «НОВАТЭК» сложные поверхностные и глубинные условия. Технология базируется на адаптивных частотно-зависимых подходах к компенсации аномалий амплитуд и спектров сейсмических данных.

Для поверхностных условий участков работ «НОВАТЭКа» характерно наличие сложной и изменчивой верхней части разреза (ВЧР), представляющей собой сочетание факторов орогидрографии, зоны пониженных скоростей, многолетней мерзлоты, что само по себе является серьезной и многогранной проблемой [3—5][15]. При этом мерзлое состояние верхнего слоя ВЧР благоприятствует применению вибросейсмических (рис. 1а) источников [1][2][10][12]. На наших лицензионных участках встречается много крупных (до 16 км) озер, получение кондиционных данных в пределах которых является вдвойне проблематичным: из-за повышенного уровня помех и из-за необходимости размещения там источников возбуждения. Использование поверхностных импульсных источников позволяет компенсировать обусловленные упомянутыми озерами «пробелы» в сейсмических данных, пусть и с некоторыми сложностями из-за повышенного уровня помех (рис. 1б, в). Работа же на акватории крупных озер с вибрационными и взрывными источниками вообще не является реальной. 

Все приемы обработки «НОВАТЭК НТЦ» реализуются в рамках классической теории, сверточного подхода (рис. 2). Основные параметры сейсмической трассы, над которыми возможны преобразования, — это амплитуда, частота (период), фаза.

В настоящей статье мы будем говорить о преобразованиях амплитуды и частоты, проблему корректировок (доворотов) фазы оставим за рамками нашего рассмотрения. Это отдельная серьезная проблема, известная всем, кто работал в условиях мелководья и зоны транзита [11], особенно в присутствии изменчивых донных отложений и при переменных глубинах акватории. Мы владеем методическими подходами оценивания и устранения такого рода фазовых искажений, но в рамках данной статьи касаться их не будем, сосредоточившись на искажениях амплитуд и частот.

Сейсмические съемки «НОВАТЭКа», особенно если речь идет о переобработке в едином ключе материалов прошлых лет в рамках зональных проектов (рис. 3), часто являются методически разнородными и отработанными с использованием различных источников (вибро, импульс, взрыв). Некоторые участки включают в себя и уже упомянутые зоны транзита, наиболее проблемные для получения однородных с точки зрения качества и частотно-динамических характеристик результатов [8][9]. 

Отдельная проблема — внутренние неоднородности и искажающие объекты (например, залежи УВ и угольные пласты), а также зоны аномально высокого пластового давления (АВПД), обладающие повышенными поглощающими свойствами и аномально низкими пластовыми скоростями [7].

Все это оказывает существенное и труднопрогнозируемое влияние на сейсмическое волновое поле, усложняет его структуру и искажает амплитудные и частотные характеристики целевых отраженных волн.

Отметим, что учет влияния ВЧР и условий возбуждения на характеристики отраженных волн является значимой проблемой даже в гораздо более благоприятных поверхностных условиях [6].

Цель обработки в нашей ситуации — устранить, минимизировать влияние перечисленных выше поверхностных и глубинных неоднородностей на целевой сейсмический сигнал, что является совсем не тривиальной задачей, удовлетворительное решение которой возможно только за счет применения специализированных, адаптивных методических приемов обработки [14].

И именно применение адаптивных частотно-зависимых подходов позволяет приблизиться к этой цели, что далее и будет продемонстрировано.

Методические принципы разработанной нами частотно-зависимой балансировки амплитуд состоят в следующем.

Фактически речь идет о расчете и вводе амплитудных поправок в разных частотных диапазонах и в разных сортировках трасс.

Подобная поверхностно-согласованная частотно-зависимая балансировка решает задачу минимизации искажений амплитуд, связанных с ВЧР и различными глубинными неоднородностями (факторами), такими как акустически контрастные отражения (например, угли), залежи УВ, континентальные отложения, горизонт Б.

Остается фоновая волновая картина, соответствующая монотонному осадконакоплению.

Работа в отдельных частотных диапазонах позволяет проводить более глубокий анализ причин и характера искажений амплитуд, избирательно подходить к компенсации искажений.

На любом этапе можно вывести амплитудные поправки и вернуться к исходному состоянию, заменить поправки на более адекватную версию.

Критерием качества проведенной частотно-зависимой балансировки амплитуд является отсутствие корреляций амплитуд и доминантных частот с рельефом, орогидрографией, параметрами ВЧР.

Рассмотрим теперь конкретные примеры реализации описанного выше подхода.

Пример 1

Базовый (исходный) вариант — зональный проект МОВ-ОГТ 3D обработки 2013 г., состоящей из разнородных в методическом отношении съемок, отработанных с использованием одного вида источника — взрыва в скважинах.

Был получен итоговый мигрированный куб с применением графа обработки, который на тот момент времени считался исполнителями наиболее эффективным и современным (рис. 4). 

Через 10 лет, в 2023 г., обработка была повторена. При этом вследствие ряда обстоятельств использовалась одна и та же система обработки (GEOVATION).

Сопоставление результатов, о которых речь пойдет ниже, является предельно корректным, поскольку отличия обусловлены примененными новыми методическими подходами, субъективный фактор — минимален.

Главные отличия версии 2023 г. от версии 2013 г. следующие:

Постфактум-анализ качества обработки 2013 г. благодаря возможности сравнения с оптимизированной обработкой 2023 г. свидетельствует о наличии остаточных аномалий в частотах и амплитудах, особенно для частот более 45и менее 10 Гц.

Наиболее явно эти различия видны при сравнении фильтрованных версий итоговых временных кубов в диапазонах частот 0—15, 15—30 и 45—60 Гц (рис. 5а, б).

В обработке 2013 г. четко видны сквозные амплитудные аномалии и зоны потери когерентности (показаны стрелками), которых нет в версии 2023 г. Особенно «эффектными» являются различия результатов в низкочастотной (до 15 Гц) области. Полагаем, специалисты хорошо понимают, к каким негативным последствиям для прогноза по результатам инверсионных преобразований это может привести.

В версии обработки 2013 г. присутствует явная корреляция между доминантными частотами в широком окне (1,5—3,5 с) и альтитудами рельефа, а именно увеличение частоты на возвышенностях и снижение в низинах (рис. 6).

Такие корреляции характерны для северной геокриологической зоны, объясняются усилением криогенных свойств многолетнемерзлых пород (ММП) на открытых возвышенностях и ослаблением этих свойств в низинах, в зонах водоразделов.

В версии обработки 2023 г. подобная корреляция в явном виде отсутствует, само распределение доминантных частот в пределах площади работ становится гораздо более стабильным.

Полагаем, специалисты по динамической интерпретации поймут и оценят значимость минимизации подобных искажений АЧХ, обусловленных влиянием многолетней мерзлоты в ВЧР.

На рисунке 7 показано сопоставление результатов 2013 г. (1) и 2023 г. (2) на уровне укрупненных (интервал 2,1—2,8 с) фрагментов временных разрезов, соответствующих им спектров, итоговых частотных разложений.

На временных разрезах стрелками указана область явного повышения разрешенности сейсмической записи в ачимовке, стрелками на частотных разложениях показаны области восстановления и стабилизации АЧХ, причем как на низких (менее 10 Гц), так и на высоких (более 60 Гц) частотах. Графики спектров дают возможность сравнить, оценить их форму и стабильность при переходе от разреза в целом (черный график) к фрагменту 2,1—2,8 с (красный график). После переобработки спектральный состав сейсмической записи более стабильный по площади работ и не отражает изменчивое влияние ВЧР.

Рисунок 8 позволяет оценить эффект применения такого современного приема обработки, как 5D-регуляризация. Показано сопоставление горизонтальных слайсов итоговых кубов 2013 и 2023 гг. в сеноманском интервале разреза. Видим, что в обработке 2013 г. не удалось сохранить тонкие детали, обусловленные особенностью геоморфологии. Эти детали практически не видны из-за влияния размытого отпечатка, футпринта системы наблюдений. На слайсе куба 2023 г. образ футпринта и какая-либо размытость отсутствуют, четко видна такая особенность геологического строения сеномана, как сеть «такыров» (указана стрелкой).

О позитивных эффектах применения 5D-регуляризации свидетельствуют и другие исследователи [13].

В нашем случае сочетание повышения разрешающей способности за счет поверхностно-согласованной частотно-зависимой балансировки амплитуд и удаления футпринтов за счет 5D-регуляризации позволяет сохранить в образах волнового поля целевых интервалов седиментологические особенности: русла, зоны разгрузки, подводящие каналы (рис. 9а, б).

Резюмируя данный пример, укажем на полученные в итоге геологические результаты и позитивные эффекты:

Пример 2

В следующем примере продемонстрируем эффективность разработанного подхода в отношении юрского интервала разреза. Особенность состоит в том, что источник здесь был не взрывным, а вибрационным, что усугубляло проблему влияния изменчивости верхнего слоя ВЧР на условия возбуждения волн и качество исходных данных.

Базовым (для сравнения) был результат обработки 2020 г., при получении которого частотно-зависимый подход к балансировке амплитуд не применялся. В ходе выполненной в 2024 г. переобработки частотно-зависимый подход уже был применен, а в остальном за основу был принят граф 2020 г., т.е. обеспечена полная корректность сопоставления результатов.

Постфактум-анализ качества обработки 2020 г. юрского интервала разреза благодаря возможности сравнения с оптимизированной обработкой 2024 г. свидетельствует о том, что проблема поглощающего влияния интервала залегания пластов ТП на ВЧ-компоненту нижележащих целевых интервалов в ходе обработки 2020 г. не была решена должным образом.

На рисунке 10 показаны фрагменты разрезов 2020 и 2024 гг., соответствующие им амплитудно-частотные спектры, прямоугольными рамками выделены области с наиболее заметными различиями в разрешающей способности и качестве прослеживания.

За счет применения частотно-зависимого подхода в 2024 г. в юрском интервале получилось добиться расширения спектра как в область средних, так и в область высоких частот, как следствие — произошло увеличение вертикальной и горизонтальной разрешающей способности, повысилась контрастность и динамическая выразительность отображения локальных особенностей геоморфологии и седиментологии (рис. 11), детализировалась площадная картина тектонических нарушений (рис. 12).

Заложенный в сейсмограммах с частотно-зависимой балансировкой амплитуд повышенный потенциал информативности в отношении высоких частот позволил осуществить на итоговых стадиях получения и обработки итогового куба дополнительную итерацию расширения частотного спектра, что дало возможность выявить малоамплитудные разломы, выделение которых по менее разрешенным версиям обработки 2020 и 2024 гг. не представлялось возможным (рис. 13).

Резюмируя пример с юрским интервалом, укажем на полученные в итоге геологические результаты и позитивные эффекты:

Пример 3

Последний пример, который будет здесьрассмотрен, не имеет прямого отношения к методическим разработкам «НОВАТЭК НТЦ» и не является рекомендуемым к использованию подходом. Скорее это попытка разобраться с «модной» темой применения нейросетей для расширения спектра сейсмического сигнала: не с точки зрения математической реализуемости такого преобразования (как раз в этом нет никаких сомнений), а из соображений достоверности и наличия хоть каких-то физических предпосылок для подобных манипуляций с сейсмическими данными.

Подробности этого теста оставим за рамками настоящей публикации: достаточно будет сказать, что с предложением попробовать на наших данных свой продукт (расширяющую спектр нейросеть) в «НОВАТЭК НТЦ» обратилась известная сервисная компания, которой нами была предоставлена необходимая исходная информация из версии обработки 2020 г. примера № 2.

Затем мы сравнили переданный нам результат работы нейросети с версиями обработки 2020 г. и 2024 гг. (с расширением спектра) из примера № 2 (рис. 14).

Как видим из сравнения разрезов и спектров: преобразование нейросетью привело к увеличению видимой частоты и существенному расширению спектра, вне устойчивых горизонтов появились дополнительные оси синфазности. Существенно поменялась форма спектра: если в низкочастотно-среднечастотной области спектры 2020 и 2024 гг. были близки к равномерному распределению, то нейросеть придала АЧХ колокольную форму, т.е. создала «перекос» спектра в его высокочастотную часть. Если сравнивать версию 2024 г. и нейросеть в интервале устойчивых горизонтов, то сложно обнаружить какой-то прирост информативности у результата применения нейросети. А то, что спектр в интервале до 60 Гц у версии 2024 г. более ровный, — аргумент в пользу эффективности расширения спектра именно за счет примененной методики обработки, т.е. частотно-зависимого подхода.

Анализ формы извлекаемого импульса (рис. 15) и результат привязки с использованием статистического импульса (рис. 16) свидетельствуют в пользу более высокой информативности частотно-зависимого подхода, примененного в 2024 г.

В импульсе, извлеченном из данных нейросети, присутствуют явные паразитические высокочастотные осцилляции, которые не добавляют полезной информации в сигнал.

Коэффициент корреляции при использовании для скважинной привязки данных нейросети получился в 2 раза ниже, чем при использовании для привязки результатов обработки 2024 г., — 0,38 против 0,76.