Identification of Côte d’Ivoire basin turbidite reservoirs and their characteristics prediction based on 3D seismic survey

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

The Gulf of Guinea, and in particular the sedimentary basin of Côte d’Ivoire, has recently been the subject of intensive geological exploration and major discoveries of hydrocarbon deposits. The basin is located in the northern part of the Gulf of Guinea, with the water depth of over 3,000 m. The basin has ideal conditions for hydrocarbon system forma tion. The study deals with the RUS-CIV block with the area of 2,600 km2, whereas 1,545 km2 of which has been subjected to 3D seismic surveying. The purpose of the work is qualitative assessment of turbidite reservoir properties in the Upper Cretaceous strata. The available seismic dataset is presented as a three-dimensional seismic cube with prestack time migration data and reprocessed prestack deep migration data covering the main research area. The study uses Kingdom SMT software and attribute maps that best match the channel detection (relative acoustic impedance and the second derivative of its envelope). The shale indicator attribute map enabled estimation of the clay content in the channels. The work demonstrates the efficiency of seismic attribute analysis to optimize prediction and description of hydrocarbon deposit characteristics. The interpretation of geological events at this stage is qualitative. As a result, it is recommended to pay attention to the areas identified through the scatter plot analysis and to deepen the preliminary stage of analysis by conducting a quantitative study.

Sobre autores

D. Onamoun

Irkutsk National Research Technical University

Email: donamoun@geo.istu.edu

A. Dmitriev

Irkutsk National Research Technical University

Email: a.g.dmitriev@geo.istu.edu
ORCID ID: 0000-0002-9178-1169

Bibliografia

  1. Sandwell D.T., Müller R.D., Smith W.H.F., Garcia E., Francis R. New global marine gravity model from CryoSat-2 and Jason-1 reveals buried tectonic structure // Science. 2024. Vol. 346. Iss. 6205. P. 65–67. https://doi.org/10.1126/science.1258213.
  2. Burrell A. Understanding tectonic development and the implications for prospectivity offshore Côte d’Ivoire and Ghana // First Break. 2024. Vol. 42. Iss. 5. P. 53–58. https://doi.org/10.3997/1365-2397.fb2024039.
  3. Онамун Д.Л.А., Дмитриев А.Г. Результаты 3D сейсморазведочных работ при поисках углеводородов в Гви нейском заливе // Науки о Земле и недропользование. 2024. Т. 47. № 4. С. 430–441. https://doi.org/10.21285/26869993-2024-47-4-430-441. EDN: TTLTBO.
  4. Brownfield M.E., Charpentier R.R. Geology and total petroleum systems of the Gulf of Guinea province of West Africa: U.S. Geological Survey Bulletin 2207-C. Reston: U.S. Geological Survey, 2006. 32 p.
  5. Antobreh A.A., Faleide J.I., Tsikala F., Planke S. Rift-shear architecture and tectonic development of the Ghana margin deduced from multichannel seismic reflection and potential field data // Marine and Petroleum Geology. 2009. Vol. 26. Iss. 3. P. 345–368. https://doi.org/10.1016/j.marpetgeo.2008.04.005.
  6. Burrell A., Polyaeva E., Sie G., Essoh S. Go west: deepwater prospectivity in the Côte d’Ivoire basin // GEO ExPro. 2022. Iss. 5. P. 34–36. Режим доступа: https://www.tgs.com/hubfs/Technical%20Library/Technical%20Library%20Files/geoexpro_burrell_et_al_sept_cdi.pdf (дата обращения: 30 января 2025).
  7. Macgregor D., Robinson J., Spear G. Play fairways of the Gulf of Guinea transform margin // Geological Society, London, Special Publications. 2013. Vol. 207. Iss. 1. P. 131–150. https://doi.org/10.1144/GSL.SP.2003.207.7.
  8. Tissot B., Demaison P., Masson P., Delteil J.R., Conbaz A. Paleoenvironment and petroleum potential of Middle Cretaceous black shales in Atlantic Basins // AAPG Bulletin. 1980. Vol. 64. № 12. P. 2051–2063.
  9. Appiah M.K., Danuor S.K., Bedu-Addo S., Bienibuor A.K. Turbidite dynamics and hydrocarbon reservoir formation in the Tano Basin: a coastal West African perspective // International Journal of Geosciences. 2024. Vol. 15. Iss. 2. P. 137–161. https://doi.org/10.4236/ijg.2024.152010.
  10. Roncoroni G., Forte E., Pipan M. Deep attributes: innovative LSTM-based seismic attributes // Geophysical Journal International. 2024. Vol. 237. Iss. 1. P. 378–388. https://doi.org/10.1093/gji/ggae053.
  11. Dewett D.T., Pigott J.D., Marfurt K.J. A review of seismic attribute taxonomies, discussion of their historical use, and the presentation of a seismic attribute communication framework using data analysis concepts // Interpretation. 2021. Vol. 9. Iss. 3. P. B39–B64. https://doi.org/10.1190/int-2020-0222.1.
  12. Yousifa F.H., Aziza B.Q., Babana E.N. Oil reservoir detection using volume attributes in chiasurkh area, kurdistan region, Iraq // Science Journal of the University of Zakho. 2022. Vol. 10. Iss. 4. P. 163–168. https://doi.org/10.25271/sjuoz.2022.10.4.962.
  13. Bouma A.H., Normark W.R., Barnes N.E. COMFAN: Needs and initial results // Submarine fans and related turbidite systems / eds A.H. Bouma, W.R. Normark, N.E. Barnes. New York: Springer-Verlag, 1985. P. 7–11.
  14. Surachman L.M., Abdulraheem A., Al-Shuhail A., Sanlinn I.K. Acoustic impedance prediction based on extended seismic attributes using multilayer perceptron, random forest, and extra tree regressor algorithms // Journal of Petroleum Exploration and Production Technology. 2024. Vol. 14. Iss. 7. P. 1–9. https://doi.org/10.1007/s13202-024-01795-7.
  15. Bacon M., Simm R., Renshaw T. 3-D seismic interpretation. Cambridge: Cambridge University Press, 2003. 206 p.
  16. Liner C.L. Elements of 3D seismology. Tulsa, Oklahoma: PennWell, 1999. 438 p.
  17. Aguiar L.F., Freire A.F.M., Santos L.A., Dominguez A.C.F., Neves E.H.P., Silva C.G., et al. Analysis of seismic attributes to recognize bottom simulating reflectors in the Foz do Amazonas basin, Northern Brazil // 16th International Congress of the Brazilian Geophysical Society (Rio de Janeiro, 19–22 August 2019). Rio de Janeiro: Universidade Federal Fluminense, 2019. https://doi.org/10.22564/16cisbgf2019.039.
  18. Hjulstrøm F. Transportation of detritus by moving water // Recent marine sediments / ed. P.D. Trask. Tulsa: American Association of Petroleum Geologists, 1939. P. 5–31.
  19. Sunday James A., Kenneth Olayinka O. Seismic attribute analysis and 3D model-based approach to reservoir characterization of “KO” field, Niger Delta // Iranian Journal of Oil & Gas Science and Technology. 2020. Vol. 9. Iss. 4. P. 1–28. http://doi.org/10.22050/ijogst.2020.232984.1550.
  20. Заключнов И.С., Путилов И.С., Селетков И.А. Разработка нового способа расширенного сопоставления сейсмических атрибутов и данных ГИС для прогноза коллекторов на Таныпском месторождении нефти // Геофизи ка. 2020. № 5. С. 13–19. EDN: BZLJBX.
  21. Leng J., Yu Z., Wu C. Enhanced discrimination of seismic geological channels based on multi-trace variational mode decomposition // Applied Sciences. 2022. Vol. 12. Iss. 11. P. 5416. https://doi.org/10.3390/app12115416.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML


Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional.

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».