Выявление турбидитовых коллекторов в бассейне Кот-д’Ивуар и прогноз их характеристик на основе 3D-сейсморазведки

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Гвинейский залив, в частности осадочный бассейн Кот-д’Ивуара, в последние десятилетия является объектом интенсивных геолого-разведочных работ и крупных открытий месторождений углеводородов. Бассейн расположен в северной части Гвинейского залива, глубина воды составляет более 3000 м. В бассейне имеются идеальные условия для формирования углеводородной системы. Проведенное исследование касается блока RUS-CIV площадью 2600 км2, из которых 1545 км2 было покрыто 3D сейсмической съемкой. Целью проведенной работы являлась качественная оценка свойств турбидитных резервуаров в толщах верхнего мела. Доступный набор сейсмических данных представлял собой трехмерный сейсмический куб с данными временной миграции до суммирования и повторно обработанными данными глубинной миграции до суммирования, охватывающими основную область исследования. В процессе работы использовались программное обеспечение Kingdom SMT, а также карты атрибутов, наилучшим образом соответствующих обнаружению канала (относительный акустический импеданс и вторая производная его огибающей). Карта такого атрибута, как глинистый индикатор, помогла оценить содержание глинистых пород в каналах. Благодаря проведенной работе была продемонстрирована эффективность анализа сейсмических атрибутов для оптимизации прогнозирования и описания характеристик месторождений угле водородов. Интерпретация геологических событий на данном этапе носила качественный характер. В результате было рекомендовано обратить внимание на области, выявленные посредством кросс-плот-анализа, и углубить предварительный этап анализа путем проведения количественного исследования.

Об авторах

Д. Л. А. Онамун

Иркутский национальный исследовательский технический университет

Email: donamoun@geo.istu.edu

А. Г. Дмитриев

Иркутский национальный исследовательский технический университет

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

Список литературы

  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.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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».