Petrophysical substantiation of geological section elastic-velocity property recovery potential based on TEM data

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The geological section of Eastern and Western Siberia (Russia) is a very complicated object for seismic exploration. The research presented in the article is aimed at studying a petrophysical relation between electrical resistivity and P-wave velocity, as a basis for predicting the velocity model of the upper part of the section based on TEM sounding. Having performed a numerical modeling of petrophysical function, the authors calculated the dependency curves of electrical resistivity on the P-wave velocity. The obtained results of mathematical modeling and field experiments have proved the effectiveness of the proposed methodology as it increases the accuracy of geological model construction and enhances prediction reliability. Based on the dependences obtained, conclusions were drawn about the geological conditions favorable for a steady transition of section geoelectric characteristics to the velocity ones. The proposed technology is shown to provide a reliable reconstruction of the velocity model of the upper part of the section. The use of the developed methodology allows to improve the quality of seismic data processing and increase the accuracy of geological section boundary mapping at minimum cost based on the nature of the problem under investigation.

About the authors

I. A. Shelokhov

Institute of the Earth's Crust SB RAS; Scientific Center for the Study of the Arctic

Email: sia@crust.irk.ru

A. V. Pospeev

Institute of the Earth's Crust SB RAS

Email: avp@crust.irk.ru

I. V. Buddo

Institute of the Earth's Crust SB RAS; Irkutsk National Research Technical; Scientific Center for the Study of the Arctic

Email: biv@crust.irk.ru

References

  1. Шелохов И. А., Буддо И. В., Смирнов А. С. Подход к восстановлению скоростных характеристик верхней части разреза на основе данных нестационарных электромагнитных зондирований // Приборы и системы разведочной геофизики. 2018. № 1-2. С. 58–68.
  2. Shelokhov I. A., Buddo I. V., Smirnov A. S., Sharlov M. V., Agafonov Yu. A. Inversion of TEM responses to create a near surface velocity structure // First Break. 2018. Vol. 36. Iss. 10. P. 47–51. https://doi.org/10.3997/1365-2397.n0125.
  3. Пат. № 2722861, Российская Федерация. Способ расчета статических поправок / И. А. Шелохов, И. В. Буддо, А. С. Смирнов, М. В. Шарлов, Ю. А. Агафонов. Заявл. 09.07.2019; опубл. 04.06.2020.
  4. Шарлов М. В., Буддо И. В., Мисюркеева Н. В., Шелохов И. А., Агафонов Ю. А. Опыт эффективного изучения верхней части разреза методом зондирования становлением поля в ближней зоне с системой Fastsnap // Приборы и системы разведочной геофизики. 2017. № 2. С. 8–23.
  5. Шелохов И. А., Буддо И. В., Смирнов А. С., Пьянков А. А., Татьянин Н. В. Уточнение скоростной модели верхней части разреза по данным нестационарных электромагнитных зондирований: результаты применения в Восточной и Западной Сибири. Георесурсы. 2021. Т. 23. № 3. C. 60–72. https://doi.org/10.18599/grs.2021.3.9.
  6. Archie G. E. The electrical resistivity log as an aid in determining some reservoir characteristics // Transactions of the AIME. 1942. Vol. 146. Iss. 1. P. 54–62. https://doi.org/10.2118/942054-G.
  7. Дахнов В. Н. Геофизические методы определения коллекторских свойств и нефтегазонасыщения горных пород. М.: Недра, 1985. 310 с.
  8. Рыжов А. А., Судоплатов А. Д. Расчет удельной электропроводности песчано-глинистых пород и использование функциональных зависимостей при решении гидрогеологических задач // Научно-технические достижения и передовой опыт в области геологии и разведки недр: сб. ст. М.: Изд-во ВИЭМС, 1990. С. 27–41.
  9. Поспеев А. В., Буддо И. В., Агафонов Ю. А., Шарлов М. В., Компаниец С. В., Токарева О. В.. Современная практическая электроразведка. Новосибирск: Гео, 2018. 231 с.
  10. Wyllie M. R. J., Gregory A. R., Gardner L. W. Elastic wave velocities in heterogeneous and porous media // Geophysics. 1956. Vol. 21. Iss. 1. P. 41–70. http://dx.doi.org/10.1190/1.1438217.
  11. Wyllie M. R. J., Gregory A. R. Formation factors of unconsolidated porous media: influence of particle shape and effect of cementation // Journal of Petroleum Technology. 1953. Vol. 5. Iss. 4. P. SPE-223-G. https://doi.org/10.2118/223-G.
  12. Wyllie M. R. J., Gregory A. R., Gardner G. H. F. An experimental investigation of factors affecting elastic wave velocities in porous media // Geophysics. 1958. Vol. 23. Iss. 3. P. 459–493. https://doi.org/10.1190/1.1438493.
  13. Wyllie M. R. J., Gardner G. H. F., Gregory A. R. Studies of elastic wave attenuation in porous media // Geophysics. 1963. Vol. 27. Iss. 5. P. 569–589. https://doi.org/10.1190/1.1439063.
  14. Sheriff R., Geldart L. Exploration seismology. New York: Cambridge University Press, 1995. 622 p.
  15. Sheriff R. E. Inferring stratigraphy from seismic data // AAPG Bulletin. 1976. Vol. 60. Iss. 4. P. 528–542. https://doi.org/10.1306/83D923F7-16C7-11D7-8645000102C1865D.
  16. Han D.-H., Nu A., Morgan D. Effects of porosity and clay content on wave velocities in sandstones // Geophysics. 1986. Vol. 51. Iss. 11. P. 2093–2107. https://doi.org/10.1190/1.1442062.
  17. Джурик В. И., Лещиков Ф. Н. Экспериментальные исследования сейсмических свойств мерзлых грунтов // Доклады и сообщения: Междунар. конф. по мерзлотоведению. Якутск, 1973. Вып. 6. С. 64–68.
  18. Faust L. Y. A velocity function including lithologic variation // Geophysics. 1953. Vol. 18. Iss. 2. P. 271–288. https://doi.org/10.1190/1.1437869.
  19. Зайцев С. А., Сысоев А. П. Прогнозирование скоростной модели по данным ГИС // Технологии сейсморазведки. 2016. № 4. С. 56–60. https://doi.org/10.18303/1813-4254-2016-4-56-60.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».