Статистические характеристики внутренней структуры сейсмического фона над залежью углеводородов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Проведено изучение тонкой структуры сейсмического фона на территории нефтяного месторождения с использованием полиспектрального анализа и суррогатных моделей. Статистический тест на гауссовость и линейность показал, что естественный сейсмический фон в диапазоне частот 1–50 Гц является нелинейным процессом. По графикам бикогерентности выявлены статистически значимые пики фазово-связанных триплетов с характерной геометрией кластеризации пиков в главной треугольной области. Для анализа квазишумовой составляющей сейсмического фона были сгенерированы суррогатные временные ряды с рандомизированным фазовым спектром, биспектры которых свободны от триплетных пиков. Биспектральный анализ суррогатных рядов показал наличие в сейсмическом фоне негауссовой квазишумовой компоненты в диапазоне частот 1–6 Гц. Ранее опубликованы результаты анализа использованного набора записей двумя совершенно различными методами, каждый из которых извлекает информацию из разных составляющих сейсмического фона — квазишумовой и регулярной. Эти исследования показали, что в каждой из двух составляющих содержится информация, достаточная для оценки суммарной толщины продуктивных интервалов под точкой регистрации. На основании результатов биспектрального анализа и особенностей алгоритмов двух методов сделан вывод о том, что квадратично фазово-связанные триплеты и негауссова квазишумовая компонента на территории месторождения являются проявлениями эндогенной сейсмической эмиссии и порождены одним и тем же нелинейным процессом, развивающимся в окрестности нефтенасыщенного коллектора. Механизм сейсмической эмиссии следует искать в классе явлений с квадратичной нелинейностью. Статистические характеристики внутренней структуры сейсмического фона около нефтяных скважин имеют схожие особенности, которые сильно отличаются от статистических характеристик сейсмической записи около “сухой” скважины, находящейся за пределами залежи и не давшей притока нефти. Выявлены неизвестные ранее прогностические признаки типа насыщения пород нефть/вода.

Об авторах

И. Я. Чеботарева

Институт проблем нефти и газа РАН

Email: irinache@inbox.ru
ул. Губкина 3, Москва, 119333 Россия

Список литературы

  1. Арутюнов С.Л., Давыдов В.Ф., Кузнецов О.Л., Графов Б.М., Сиротинский Ю.В.Диплом на открытие 109. Явление генерации инфразвуковых волн нефтегазовой залежью. Опубл. 25.12.98 // Научные открытия (сб. кратк. опис.). М., СПб.: РАЕН. 1999. Вып. 1. 58 с.
  2. Графов Б.М., Арутюнов С.Л., Казаринов В.Е., Кузнецов О.Л., Сиротинский Ю.В., Сунцов А.Е.Анализ геоакустического излучения нефтегазовой залежи при использовании технологии АНЧАР // Геофизика. 1998. № 5. С. 24–28.
  3. HolznerR.,EschleP.,ZurcherH.,LambertM.,GrafR.,DangelS.,MeierP.F.Microtremoranalysistoidentifyhydrocarbonreservoirs//Firstbreak.2005. V. 23. № 5. P. 41–46. https://doi.org/10.3997/1365-2397.23.5.26560
  4. Lambert M.-A., Schmalholz S.M., Saenger E.H., Steiner B.Low-frequency microtremor anomalies at an oil and gas field in Voitsdorf, Austria // Geophysical Prospecting. 2009. V. 57. № 3. P. 393–411. https://doi.org/10.1111/j.1365-2478.2008.00734.x
  5. Makhous M., Rode E.D.(Paul), Kaya S.Application of the Infrasonic Passive Differential Spectroscopy (IPDS) for Hydrocarbon Direct Detection and Reservoir Monitoring in fields of the North-Caspian Basin: Achievements and Challenges // Abstracts. № SPE 125385. Reservoir Characterization and Simulation Conf. Abu Dhabi, UAE, 19–21 October. 2009. https://doi.org/10.2118/125385-MS
  6. Rode E.D., Nasr H., Makhous M.Is the future of seismic passive? // First break.2010.V. 28. № 7.P. 77–80. https://doi.org/10.3997/1365-2397.28.7.40647
  7. Перспективный метод поиска нефтегазовых залежей. Беседа с академиком А.Ю. Цивадзе // Вестник РАН. 2014. Т. 84. № 3.С. 249–252. https://doi.org/10.7868/s0869587314030207
  8. Chebotareva I.Ya., Rode E.-D.Dissipative Seismicity for Hydrocarbon Reservoir Parameter Evaluation // Izvestiya, Physics of the Solid Earth. 2023. V. 59. № 4. Р. 650–661. https://doi.org/10.1134/S1069351323040031
  9. Чеботарева И.Я.Геофизические предпосылки нелинейного механизма формирования низкочастотной сейсмической аномалии над залежами углеводородов // Геофизические исследования. 2024. Т. 25. № 1. С. 86–102. https://doi.org/10.21455/gr2024.1-6
  10. Чеботарева И.Я., Дмитриевский А.Н.Диссипативная сейсмика // Физическая мезомеханика. 2020. Т. 23. № 1. С. 14–32. https://doi.org/10.24411/1683-805X-2020-11002
  11. Климонтович Ю.Л.Статистическая теория открытых систем. Т. 1. М.: Янус, 1995. 624 С.
  12. Кудрявцев Н.А.Генезис нефти и газа. Л.:Недра, 1973. 216с.
  13. Pirson S.J.Significant Advances in Magneto-electric Exploration. Unconventional Methods in Exploration for Petroleum and Natural Gas // Proc. Symp. II-1979 Ed. Gottlieb B.M. Dallas, Texas: Southern Methodist University Press, 1981. P. 169–196.
  14. Makhous M., Rode E.D.(Paul), Kaya S.Application of the Infrasonic Passive Differential Spectroscopy (IPDS) for Hydrocarbon Direct Detection and Reservoir Monitoring in fields of the North-Caspian Basin: Achievements and Challenges // Abstracts. SPE 125385. Reservoir Characterization and Simulation Conf. Abu Dhabi, UAE, 19–21 October.2009.
  15. Напреев Д.В., Оленченко В.В.Комплексирование геофизических и геохимических методов при поиске залежей углеводородов в Усть-Тымском нефтегазоносном районе // Нефтегазовая геология. Теория и практика. 2010. Т. 5. № 1. 8 с. http://www.ngtp.ru/rub/4/6_2010.pdf
  16. Валяев Б.М.Углеводородная дегазация Земли, геотектоника и происхождение нефти и газа // Дегазация Земли и генезис нефтегазовых месторождений. К 100-летию со дня рождения П.Н. Кропоткина. Ред. Дмитриевский А.Н., Валяев Б.М. М.: ГЕОС, 2011. С. 10–30.
  17. Кукуруза В.Д., Кривошеев В.Т., Иванова Е.З., Пекельная Е.В.Геоэлектрическая модель углеводородной залежи //Геоинформатика.2019. № 4.С. 50–55.
  18. Shaidurov G.Ya., Kudinov D.S., Potylitsyn V.S., Shaidurov R.G.Observation of the seismoelectric effect in a gas condensatefield in the Earth’s natural electromagnetic and seismic //Russian Geology and Geophysics.2018.V. 59. № 5.P. 566–570.
  19. Турунтаев С.Б., Мельчаева О.Ю.Анализ триггерных сейсмических процессов при помощи методов нелинейной динамики // Триггерные эффекты в геосистемах. Материалы Всероссийского семинара-совещания. Ред. Адушкин В.В., Кочарян Г.Г. 2010. С. 124–136.
  20. Турунтаев С.Б., Ворохобина С.В., Мельчаева О.Ю.Выявление техногенных изменений сейсмического режима при помощи методов нелинейной динамики // Физика Земли.2012. № 3.С. 52–65.
  21. Chebotareva I.Ya.Remote Evaluation of Hydrocarbon Reservoir Productivity under Big Noisiness // J. Mining Science. 2022. V. 58. № 3. P. 366–375. https://doi.org/10.1134/S1062739122030036
  22. Theiler J., Eubank S., Longtin A., Galdrikian B., Farmer J.D.Testing for nonlinearity in times series: the method of surrogate data // Physica D. 1992. V. 58.Pp. 77–94. https://doi.org/10.1016/0167-2789(92)90102-S
  23. Астахова Д.И., Сысоева М.В., Сысоев И.В.Влияние нелинейности на оценки связанности осцилляторов методом частной направленной когерентности // Известия вузов. Прикладнаянелинейнаядинамика. 2019.Т. 27.Вып. 6.С. 8–24. https://doi.org/10.18500/0869-6632-2019-27-6-8-24
  24. Chavez M., Cazelles B.Detecting dynamic spatial correlation patterns with generalized wavelet coherence and non-stationary surrogate data // Scientific Reports 9. 2019. V. 9. Art. No 7389. 9 p. https://doi.org/10.1038/s41598-019-43571-2
  25. Hirata Y., Shiro M., Amigo J.M.Surrogate Data Preserving All the Properties of Ordinal Patterns up to a Certain Length // Entropy. 2019. V. 21. № 7. 713. 16 p. https://doi.org/10.3390/e21070713
  26. Keylock C.J.Hypothesis testing for nonlinear phenomena in the geosciences using synthetic, surrogate data // Earth and Space Science.2019.V. 6. № 1.P. 41–58. https://doi.org/10.1029/2018EA000435
  27. Жегулин Г.В., Зимин А.В.Применение биспектрального вейвлет-анализа для поиска трехволновых взаимодействий в спектре внутренних волн // Морской гидрофизический журнал. 2021. Т. 37. № 2. С. 147–161. https://doi.org/10.22449/0233-7584-2021-2-147-161
  28. Гурбатов С.Н., Малахов А.Н., Прончатое-Рубцов Н.В.Об использовании спектров высших порядков в задачедиагностики интенсивных акустических шумов // Акуст. журн. 1987. Т. 33. № 5. С. 944–946.
  29. Гурбатов С.Н., Демин И.Ю., Прончатов-Рубцов Н.В.Об использовании биспектрального анализа в обратных задачах нелинейной акустики // Акуст. журн.2017.Т. 63. № 6.С. 596–601.
  30. Schulte J., Policelli F., Zaitchik B.A waveform skewness index for measuring time series nonlinearity and its applications to the ENSO–Indian monsoon relationship // Nonlinear Processes in Geophysics. 2022. V. 29. № 1. P. 1–15. https://doi.org/10.5194/npg-29-1-2022
  31. Abroug I., Abcha N., Jarno A., Marin F.Laboratory study of non-linear wave–wave interactions of extreme focused waves in the nearshore zone // Natural Hazards and Earth System Sciences. 2020. V. 20. P. 3279–3291. https://doi.org/10.5194/nhess-20-3279-2020
  32. Gelman L., Solinski K., Ball A.Novel Higher-Order Spectral Cross-Correlation Technologies for Vibration Sensor-Based Diagnosis of Gearboxes // Sensors.2020.V. 20. 5131.P. 1–23. https://doi.org/10.3390/s20185131
  33. Малахов А.Н.Кумулянтный анализ случайных негауссовых процессов и их преобразований. М.:Советскоерадио, 1978. 374с.
  34. Sanaullah M.A review of higher order statistics and spectra in communication systems // Global journal of science frontier research. Physics and space science. 2013. V. 13. № 4. P. 31–50. https://doi.org/10.34257/GJSFRAVOL13IS4PG31
  35. Elgar S., Sebert G.Statistics of bicoherence and biphase // J. Geophysical Research. 1989. V. C94. P. 10993–10998. https://doi.org/10.1029/JC094iC08p10993
  36. Монахов Ф.И.Низкочастотный сейсмический шум Земли. М.: Наука, 1977. 95 с.
  37. Винник Л.П.Структура микросейсм и некоторые вопросы группирования в сейсмологии. М.:Наука, 1968. 104с.
  38. Ryzhov V., Ryzhov D., Sharapov I., Feofilov S., Smirnov T., Starostin I., Bitrus R.P., Chichester B.Offshore field trial application of low-frequency passive microseismic technology in the North Sea for exploration,appraisal and development of hydrocarbondeposits // First break. 2021. V. 39. № 4. P. 45–50. https://doi.org/10.3997/1365-2397.fb2021027
  39. Birkelo B., Duclos M., Artman B., Schechinger B., Witten B., Goertz A., Weemstra K., Spectraseis A.G., Hadidi M.T.A passive low-frequency seismic survey in Abu Dhabi–Shaheen project // SEG Denver 2010 Annual Meeting. 2010. P. 2207–2211.
  40. Groos J.C. and Ritter J.R.R.Time domain classification and quantification of seismic noise in an urban environment // Geophys. J. Int. 2009. V. 179. P. 1213–1231. https://doi.org/10.1111/j.1365-246X.2009.04343.x
  41. Hinich M.J.Testing for Gaussianity and Linearity of a Stationary Time Series // J. Time Series Analysis. 1982. V. 3. № 3. P. 169–176. https://doi.org/10.1111/j.1467-9892.1982.tb00339.x
  42. Hinich M.J., Mendes E.M., Stone L.Detecting Nonlinearity in Time Series: Surrogate and Bootstrap Approaches // Studies in Nonlinear Dynamics & Econometrics. 2005. V. 9. № 4. P. 1–13. https://doi.org/10.2202/1558-3708.1268
  43. Birkelund Y., Hanssen A.Improved bispectrum based tests for Gaussianity and linearity // Signal Processing. 2009. V. 89. № 12. P. 2537–2546. https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2009.04.013
  44. Hinich M.J., Wolonsky M.A.A test for aliasing using bispectral analysis // J. Amer. Stat. Assoc. 1988. V. 83. P. 499–502.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

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».