RU2011148308A - METHOD FOR COMPREHENSIVE PROCESSING OF GEOPHYSICAL DATA AND TECHNOLOGICAL SYSTEM "LITOSCAN" FOR ITS IMPLEMENTATION - Google Patents

METHOD FOR COMPREHENSIVE PROCESSING OF GEOPHYSICAL DATA AND TECHNOLOGICAL SYSTEM "LITOSCAN" FOR ITS IMPLEMENTATION Download PDF

Info

Publication number
RU2011148308A
RU2011148308A RU2011148308/28A RU2011148308A RU2011148308A RU 2011148308 A RU2011148308 A RU 2011148308A RU 2011148308/28 A RU2011148308/28 A RU 2011148308/28A RU 2011148308 A RU2011148308 A RU 2011148308A RU 2011148308 A RU2011148308 A RU 2011148308A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
data
ogt
code
thin
stage
Prior art date
Application number
RU2011148308/28A
Other languages
Russian (ru)
Other versions
RU2490677C2 (en
Inventor
Александр Алексеевич Архипов (RU)
Александр Алексеевич Архипов
Original Assignee
Александр Алексеевич Архипов (RU)
Александр Алексеевич Архипов
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Александр Алексеевич Архипов (RU), Александр Алексеевич Архипов filed Critical Александр Алексеевич Архипов (RU)
Priority to RU2011148308/28A priority Critical patent/RU2490677C2/en
Publication of RU2011148308A publication Critical patent/RU2011148308A/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2490677C2 publication Critical patent/RU2490677C2/en

Links

Landscapes

  • Geophysics And Detection Of Objects (AREA)

Abstract

1. Способ комплексной обработки геофизических данных, включающий последовательное накопление измерительной информации от измерителей параметров геофизических полей, обработку измеренных данных, а также анализ и интерпретацию данных, причем измеренные данные обрабатывают последовательно в несколько этапов, отличающийся тем, что накопление информации осуществляют в базе данных (БД) априорной геологической информации, в БД акустического каротажа (АК) опорных скважин и в БД сейсмограмм общей глубинной точки (ОГТ) 2D/3D в окрестности опорных скважин, данные обрабатывают последовательно в семь основных этапов: на первом этапе обрабатывают данные АК и метода ОГТ и формируют априорные скорости ОГТ, на втором этапе формируют горизонты отражающих границ, поля скоростей ОГТ и временные поля сейсмограмм метода ОГТ, на третьем этапе формируют детальное поле скоростей ОГТ с увеличенной латеральной разрешенностью, на четвертом этапе формируют среднеслоистую модель скоростей упругих волн, на пятом этапе формируют тонкослоистую модель скоростей упругих волн, на шестом этапе формируют тонкослоистую модель упругих параметров, на седьмом этапе формируют тонкослоистые модели фильтрационно-емостных свойств и тип флюидонасыщения в межскважинном и околоскважинном пространстве, а по данным обработки измерений на первом-седьмом этапах проводят анализ и комплексную интерпретацию совокупности данных с вынесением суждения о наличии объектов углеводородов малой мощности (менее 15-20 м), целесообразности их разработки, мониторинга и оптимизации размещения эксплуатационных скважин на исследованной площади. ! 2. Способ по п.1, о� 1. A method of complex processing of geophysical data, including sequential accumulation of measurement information from geophysical field parameter meters, processing of measured data, as well as analysis and interpretation of data, the measured data being processed sequentially in several stages, characterized in that the information is accumulated in the database ( DB) of a priori geological information, in the DB of acoustic logs (AK) of the reference wells and in the DB of seismograms of the common deep point (CD) 2D / 3D in the vicinity of the reference wells, the data are processed sequentially in seven main stages: at the first stage, they process the data of the AK and the OGT method and form the a priori velocities of the OGT, at the second stage they form the horizons of the reflecting boundaries, the velocity fields of the OGT and time fields of the seismograms of the OGT method, at the third stage they form a detailed velocity field An OGT with increased lateral resolution, at the fourth stage, form a medium-layered model of elastic wave velocities, at the fifth stage, form a thin-layer model of elastic wave velocities, at the sixth stage, form t is a thin-layered model of elastic parameters, at the seventh stage, thin-layered models of filtration-reservoir properties and the type of fluid saturation in the interwell and near-well space are formed, and according to the measurement processing data, the first and seventh stages are used to analyze and comprehensively interpret the data set with a judgment on the presence of small hydrocarbon objects power (less than 15-20 m), the feasibility of their development, monitoring and optimization of the placement of production wells on the investigated area. ! 2. The method according to claim 1,

Claims (21)

1. Способ комплексной обработки геофизических данных, включающий последовательное накопление измерительной информации от измерителей параметров геофизических полей, обработку измеренных данных, а также анализ и интерпретацию данных, причем измеренные данные обрабатывают последовательно в несколько этапов, отличающийся тем, что накопление информации осуществляют в базе данных (БД) априорной геологической информации, в БД акустического каротажа (АК) опорных скважин и в БД сейсмограмм общей глубинной точки (ОГТ) 2D/3D в окрестности опорных скважин, данные обрабатывают последовательно в семь основных этапов: на первом этапе обрабатывают данные АК и метода ОГТ и формируют априорные скорости ОГТ, на втором этапе формируют горизонты отражающих границ, поля скоростей ОГТ и временные поля сейсмограмм метода ОГТ, на третьем этапе формируют детальное поле скоростей ОГТ с увеличенной латеральной разрешенностью, на четвертом этапе формируют среднеслоистую модель скоростей упругих волн, на пятом этапе формируют тонкослоистую модель скоростей упругих волн, на шестом этапе формируют тонкослоистую модель упругих параметров, на седьмом этапе формируют тонкослоистые модели фильтрационно-емостных свойств и тип флюидонасыщения в межскважинном и околоскважинном пространстве, а по данным обработки измерений на первом-седьмом этапах проводят анализ и комплексную интерпретацию совокупности данных с вынесением суждения о наличии объектов углеводородов малой мощности (менее 15-20 м), целесообразности их разработки, мониторинга и оптимизации размещения эксплуатационных скважин на исследованной площади.1. A method of complex processing of geophysical data, including sequential accumulation of measurement information from geophysical field parameter meters, processing of measured data, as well as analysis and interpretation of data, the measured data being processed sequentially in several stages, characterized in that the information is accumulated in the database ( DB) of a priori geological information, in the DB of acoustic logs (AK) of the reference wells and in the DB of seismograms of the common deep point (CD) 2D / 3D in the vicinity of the reference wells, the data are processed sequentially in seven main stages: at the first stage, they process the data of the AK and the OGT method and form the a priori velocities of the OGT, at the second stage they form the horizons of the reflecting boundaries, the velocity fields of the OGT and time fields of the seismograms of the OGT method, at the third stage they form a detailed velocity field An OGT with increased lateral resolution, at the fourth stage, form a medium-layered model of elastic wave velocities, at the fifth stage, form a thin-layer model of elastic wave velocities, at the sixth stage, form t is a thin-layered model of elastic parameters, at the seventh stage, thin-layered models of filtration-reservoir properties and the type of fluid saturation in the interwell and near-well space are formed, and according to the measurement processing data, the first and seventh stages are used to analyze and comprehensively interpret the data set with a judgment on the presence of small hydrocarbon objects power (less than 15-20 m), the feasibility of their development, monitoring and optimization of the placement of production wells on the investigated area. 2. Способ по п.1, отличающийся тем, что БД априорной геологической информации и БД акустического каротажа АК опорных скважин формируют в виде баз данных, которые содержат данные геофизического исследования скважин (ГИС), причем БД априорной геологической информации содержит данные литографических колонок опорных скважин, стратиграфические разбивки и данные лабораторного анализа керна, а БД АК опорных скважин содержит данные измерений акустического каротажа АК, данные гамма-гамма плотностного каротажа и данные кавернометрии, причем проводят корректировку данных ГИС с возможностью статистического формирования поправок с использованием петрофизических зависимостей.2. The method according to claim 1, characterized in that the database of a priori geological information and the database of acoustic logging AK of the reference wells are formed in the form of databases that contain data of geophysical research of wells (GIS), and the database of a priori geological information contains data of lithographic columns of the reference wells , stratigraphic breakdowns and data of laboratory analysis of the core, and the database AK of the reference wells contains data of measurements of acoustic logging AK, gamma-gamma density logging data and cavernometry data, and Correction of GIS data with the possibility of statistical generation of corrections using petrophysical dependencies is performed. 3. Способ по п.1, отличающийся тем, что на первом этапе обработки осуществляют преобразование интервальных скоростей по данным АК в скорости ОГТ.3. The method according to claim 1, characterized in that at the first stage of processing, the conversion of interval speeds according to AK in the speed of the CDP is carried out. 4. Способ по п.1, отличающийся тем, что на втором этапе строят граф обработки данных сейсмограмм метода ОГТ для формирования горизонтов отражающих границ, поля скоростей ОГТ и временных полей сейсмограмм метода ОГТ.4. The method according to claim 1, characterized in that in the second stage, a graph of data processing of seismograms of the OGT method is constructed to form horizons of reflecting boundaries, the velocity field of the OGT and time fields of the seismograms of the OGT method. 5. Способ по п.1, отличающийся тем, что на третьем этапе обработки по данным о горизонтах отражающих границ и полей скоростей сейсмограмм метода ОГТ формируют детальное поле скоростей ОГТ с увеличенной латеральной разрешенностью при заданном латеральном шаге в режимах спокойной или возмущенной геологической среды.5. The method according to claim 1, characterized in that in the third stage of processing, according to the horizons of the reflecting boundaries and velocity fields of the seismograms of the OGT method, a detailed OGT velocity field is formed with increased lateral resolution at a given lateral step in quiet or disturbed geological environment. 6. Способ по п.1, отличающийся тем, что на четвертом этапе обработки вычисляют латеральный и вертикальный импульсы и решают обратную динамическую задачу сейсморазведки для построения среднеслоистой модели скоростей упругих волн по изменениям зависимости скорости упругих волн от плотности горных пород, используя метод упругой инверсии.6. The method according to claim 1, characterized in that in the fourth processing step, the lateral and vertical pulses are calculated and the inverse dynamic seismic problem is solved to construct a medium-layered model of elastic wave velocities from changes in the dependence of the elastic wave velocity on rock density using the elastic inversion method. 7. Способ по п.1, отличающийся тем, что на пятом этапе строят синтетические горизонты отражающих границ и поле скоростей ОГТ и формируют тонкослоистую модель скоростей упругих волн.7. The method according to claim 1, characterized in that at the fifth stage, synthetic horizons of reflecting boundaries and a velocity field of the CDP are built and a thin-layered model of elastic wave velocities is formed. 8. Способ по п.1, отличающийся тем, что на шестом этапе строят статистические тонкослоистые модели упругих параметров по литотипам разрезов опорных скважин по технологии многоволновой сейсморазведки (МВС) или по технологии AVO, решая обратную динамическую задачу сейсморазведки с учетом тонкослоистой модели скоростей упругих волн, латерального и вертикального изменения импульса.8. The method according to claim 1, characterized in that in the sixth step, statistical thin-layer models of elastic parameters are constructed from the lithotypes of the sections of the reference wells using multiwave seismic technology (MVS) or AVO technology, solving the inverse dynamic seismic problem taking into account the thin layer model of elastic wave velocities , lateral and vertical impulse changes. 9. Способ по п.1, отличающийся тем, что на седьмом этапе обработки формируют прогнозные тонкослоистые модели фильтрационно-емкостных свойств и тип флюидонасыщения посредством многомерных адаптивных алгоритмов на основе метода наименьших квадратов.9. The method according to claim 1, characterized in that at the seventh processing stage form predictive thin-layered models of filtration-capacitive properties and the type of fluid saturation by means of multidimensional adaptive algorithms based on the least squares method. 10. Способ по п.1, отличающийся тем, что накопление информации, обработку данных, анализ и интерпретацию данных осуществляют посредством программируемого процессора или посредством портативного персонального компьютера ноутбук, при этом результаты совместной обработки данных отображают на графических и/или цифровых диаграммах и/или профилях для последующего вынесения суждения о наличии в исследуемом районе и идентификации нефтяных или газовых месторождений, а также для определения их контуров, глубины залегания и толщины слоев флюидов.10. The method according to claim 1, characterized in that the accumulation of information, data processing, analysis and interpretation of the data is carried out by means of a programmable processor or by means of a portable personal computer laptop, while the results of the joint data processing are displayed on graphic and / or digital diagrams and / or profiles for subsequent judgment on the presence in the study area and identification of oil or gas fields, as well as to determine their contours, depth and thickness of the fluid layers . 11. Технологическая система для комплексной обработки геофизических данных, содержащая последовательно соединенные блок 2 накопления информации от модуля 1 измерителей параметров геофизических полей и блок 3 обработки данных, выходы которого подключены к входам блока 4 анализа и интерпретации данных, отличающаяся тем, что блок 2 накопления информации содержит базу 5 данных (БД) априорной геологической информации, БД 6 акустического каротажа (АК) опорных скважин и БД 7 сейсмограмм метода общей глубинной точки (ОГТ) 2D/3D в окрестности опорных скважин, блок 3 обработки данных включает последовательно соединенные каналы 8-14 обработки геофизических данных (КОД): КОД 8 АК и метода ОГТ для формирования априорных скоростей ОГТ, КОД 9 для формирования горизонтов отражающих границ, поля скоростей ОГТ и временных полей сейсмограмм метода ОГТ, КОД 10 формирования детального поля скоростей ОГТ с увеличенной латеральной разрешенностью, КОД 11 для формирования среднеслоистой модели скоростей упругих волн, КОД 12 для формирования тонкослоистой модели скоростей упругих волн, КОД 13 для формирования тонкослоистых моделей упругих параметров и КОД 14 для формирования тонкослоистых моделей фильтрационно-емкостных свойств и типа флюидонасыщения в межскважинном и околоскважинном пространстве, блок 4 анализа и интерпретации данных включает блоки 15-21 хранения результатов обработки данных (ХРД) в каналах 8-14 КОД, выходы которых соединены с входами соответствующих блоков ХРД 15-21: блок ХРД 15 априорных скоростей ОГТ, блок ХРД 16 горизонтов отражающих границ, поля скоростей ОГТ и временных полей сейсмограмм метода ОГТ, блок ХРД 17 детального поля скоростей ОГТ с увеличенной латеральной разрешенностью, блок ХРД 18 среднеслоистой модели упругих волн, блок ХРД 19 тонкослоистой модели скоростей упругих волн, блок ХРД 20 тонкослоистых моделей упругих параметров и блок ХРД 21 тонкослоистых моделей фильтрационно-емкостных свойств и типа флюидонасыщения, при этом первый выход БД 5 соединен с входом БД 6, первый-третий входы КОД 8 соединены соответственно с первым выходом БД 6, вторым выходом БД 5 и выходом БД 7, первый и второй входы КОД 9 соединены соответственно с выходом блока ХРД 15 и выходом БД 7, первый-третий входы КОД 10 соединены соответственно с первым и вторым выходами блока ХРД 16 и выходом БД 7, первый-шестой входы КОД 11 соединены соответственно с выходом блока ХРД 17, первым, вторым и третьим выходами блока ХРД 16, первым и вторым выходами БД 6, первый-третий входы КОД 12 соединены соответственно с выходом блока ХРД 18, первым выходом блока ХРД 16 и первым выходом БД 6, первый-третий входы КОД 13 соединены соответственно с выходом блока ХРД 19, с первым и вторым выходами БД 6, первый-третий входы КОД 14 соединены соответственно с выходом блока ХРД 20, первым и вторым выходами БД 6, а выходы блоков ХРД 15-21 являются совокупностью выходов технологической системы.11. Technological system for complex processing of geophysical data, containing sequentially connected unit 2 for accumulating information from module 1 of geophysical field parameter meters and data processing unit 3, the outputs of which are connected to the inputs of unit 4 for analyzing and interpreting data, characterized in that unit 2 for accumulating information contains a database of 5 data (DB) of a priori geological information, a DB of 6 acoustic logs (AK) of the reference wells and a DB of 7 seismograms of the 2D / 3D common depth point (CD) method in the vicinity of the reference Vazhin, data processing unit 3 includes sequentially connected channels 8-14 for processing geophysical data (CODE): CODE 8 AK and the OGT method for forming a priori velocity of the OGT, KOD 9 for forming horizons of reflecting boundaries, the OGT velocity field and the time fields of the OGT method seismograms, KOD 10 for the formation of a detailed velocity field of CDPs with increased lateral resolution, KOD 11 for the formation of a medium-layered model of elastic wave velocities, KOD 12 for the formation of a thin-layer model of elastic wave velocities, KOD 13 for forming I of thin-layered models of elastic parameters and CODE 14 for the formation of thin-layered models of reservoir properties and type of fluid saturation in the interwell and near-well space, the data analysis and interpretation block 4 includes blocks 15-21 for storing data processing results (CRE) in channels 8-14 of the CODE, the outputs of which are connected to the inputs of the respective RDC 15-21 blocks: the RDC block of 15 a priori OGT speeds, the RDC block of 16 horizons of reflecting boundaries, the OGT velocity fields and time fields of the OGT seismograms, the RDC block of 17 detailed fields OGT velocities with increased lateral resolution, a CDR block 18 of a medium-layered model of elastic waves, a CDR block of 19 a thin-layer model of elastic wave velocities, a block of CDRs of 20 thin-layer models of elastic parameters and a CDR block of 21 thin-layer models of filtration-capacitive properties and the type of fluid saturation, with the first output of DB 5 is connected to the input of the database 6, the first and third inputs of the CODE 8 are connected respectively with the first output of the database 6, the second output of the database 5 and the output of the database 7, the first and second inputs of the code 9 are connected respectively to the output of the unit 15 and output B 7, the first to third inputs of the CODE 10 are connected respectively to the first and second outputs of the CDU block 16 and the output of the OBD 7, the first to sixth inputs of the CODE 11 are connected respectively to the output of the CDU block 17, the first, second and third outputs of the CDU block 16, the first and second outputs DB 6, the first to third inputs of the CODE 12 are connected respectively to the output of the HDD unit 18, the first output of the HDD 16 and the first output of the DB 6, the first and third inputs of the CODE 13 are connected respectively to the output of the HDD unit 19, with the first and second outputs of the DB 6 , the first or third inputs of the CODE 14 are connected respectively to the output b hrd eye 20, first and second outputs of the database 6, and block outputs hrd 15-21 are a collection of technological systems outputs. 12. Система по п.11, отличающаяся тем, что БД 5 и БД 6 содержат данные геофизического исследования скважин (ГИС), причем БД 5 априорной геологической информации содержит данные литографических колонок опорных скважин, стратиграфические разбивки и данные лабораторного анализа керна, а БД 6 содержит данные измерений акустического каротажа АК, данные гамма-гамма плотностного каротажа и данные кавернометрии и включает блок корректировки данных ГИС с возможностью статистического формирования поправок с использованием петрофизических зависимостей.12. The system according to claim 11, characterized in that DB 5 and DB 6 contain geophysical well survey data (GIS), wherein DB 5 of a priori geological information contains lithographic columns of reference wells, stratigraphic breakdowns and core laboratory analysis data, and DB 6 contains AK acoustic log measurement data, gamma-gamma density log data and cavernometry data and includes a well logging data correction unit with the possibility of statistical corrections using petrophysical dependencies tei. 13. Система по п.11, отличающаяся тем, что КОД 8 АК и метода ОГТ выполнен в виде вычислительного устройства, реализующего алгоритм преобразования интервальных скоростей по данным АК в скорости ОГТ.13. The system according to claim 11, characterized in that the CODE 8 AK and the OGT method is made in the form of a computing device that implements an algorithm for converting interval velocities according to the data of the AK to the OGT speed. 14. Система по п.11, отличающаяся тем, что КОД 9 выполнен в виде вычислительного устройства, реализующего граф обработки данных сейсмограмм метода ОГТ для формирования горизонтов отражающих границ, поля скоростей ОГТ и временных полей сейсмограмм метода ОГТ.14. The system according to claim 11, characterized in that the CODE 9 is made in the form of a computing device that implements a graph for processing data of seismograms of the OGT method to form horizons of reflecting boundaries, velocity field of the OGT and time fields of the seismograms of the OGT method. 15. Система по п.11, отличающаяся тем, что КОД 10 выполнен в, виде вычислительного устройства, реализующего по данным о горизонтах отражающих границ и полей скоростей сейсмограмм метода ОГТ алгоритм формирования детального поля скоростей ОГТ с увеличенной латеральной разрешенностью при заданном латеральном шаге, при этом КОД 10 снабжен селектором выбора режима работы для спокойной или возмущенной геологической среды.15. The system according to claim 11, characterized in that the CODE 10 is made in the form of a computing device that implements, according to the data on the horizons of the reflecting boundaries and velocity fields of the seismograms of the CDP method, an algorithm for generating a detailed field of CDP speeds with increased lateral resolution at a given lateral step, with this CODE 10 is equipped with a selector mode of operation for a quiet or disturbed geological environment. 16. Система по п.11, отличающаяся тем, что КОД 11 выполнен в виде вычислительного устройства, реализующего алгоритм вычисления латерального и вертикального импульса и алгоритм решения обратной динамической задачи сейсморазведки для формирования среднеслоистой модели скоростей упругих волн по изменениям зависимости скорости упругих волн от плотности горных пород, и включает блок упругой инверсии.16. The system according to claim 11, characterized in that the CODE 11 is made in the form of a computing device that implements an algorithm for calculating lateral and vertical impulses and an algorithm for solving the inverse dynamic seismic problem for forming a medium-layered model of elastic wave velocities based on changes in the dependence of the elastic wave velocity on mountain density rocks, and includes a block of elastic inversion. 17. Система по п.11, отличающаяся тем, что КОД 12 выполнен в виде вычислительного устройства, реализующего алгоритм построения синтетических горизонтов отражающих границ и поля скоростей ОГТ и алгоритм формирования тонкослоистой модели скоростей упругих волн.17. The system according to claim 11, characterized in that the CODE 12 is made in the form of a computing device that implements an algorithm for constructing synthetic horizons of reflecting boundaries and velocity fields of the CDP and an algorithm for forming a thin-layered model of elastic wave velocities. 18. Система по п.11, отличающаяся тем, что КОД 13 выполнен в виде вычислительного устройства, реализующего статистический алгоритм построения тонкослоистых моделей упругих параметров, дифференцированный по литотипам разрезов опорных скважин, при этом КОД 13 снабжен селектором выбора режима работы для технологии многоволновой сейсморазведки (MBС) или для технологии AVO при решении обратной динамической задачи сейсморазведки с учетом тонкослоистой модели скоростей упругих волн, латерального и вертикального изменения импульса.18. The system according to claim 11, characterized in that the CODE 13 is made in the form of a computing device that implements a statistical algorithm for constructing thin-layered models of elastic parameters, differentiated by the lithotypes of the sections of the reference wells, while the CODE 13 is equipped with a mode selection selector for multiwave seismic technology ( MBC) or for AVO technology when solving the inverse dynamic problem of seismic exploration, taking into account the thin-layered model of elastic wave velocities, lateral and vertical momentum changes. 19. Система по п.11, отличающаяся тем, что КОД 14 выполнен в виде вычислительного устройства, реализующего формирование прогнозных тонкослоистых моделей фильтрационно-емкостных свойств и типа флюидонасыщения посредством многомерных адаптивных алгоритмов на основе метода наименьших квадратов.19. The system according to claim 11, characterized in that the CODE 14 is made in the form of a computing device that implements the formation of predictive thin-layered models of filtration-capacitive properties and the type of fluid saturation through multidimensional adaptive algorithms based on the least squares method. 20. Система по п.11, отличающаяся тем, что блок 2 накопления информации дополнительно к БД 5-7 включает БД измерений параметров естественных геофизических полей: гравитационного и/или геомагнитного, и/или искусственно создаваемых геофизических полей при поисках углеводородов методами электроразведки.20. The system according to claim 11, characterized in that the information storage unit 2, in addition to the database 5-7, includes a database for measuring parameters of natural geophysical fields: gravitational and / or geomagnetic, and / or artificially created geophysical fields when searching for hydrocarbons by electrical exploration methods. 21. Система по п.11, отличающаяся тем, что блок 2 накопления информации, блок 3 обработки данных и блок 4 анализа и интерпретации данных выполнены в виде блоков программируемого процессора или на базе портативного персонального компьютера ноутбук, причем блок 4 анализа и интерпретации данных выполнен с возможностью отображения результатов совместной обработки данных блоков ХРД 15-21 на графических и/или цифровых диаграммах и/или профилях для последующего вынесения суждения о наличии в исследуемом районе и идентификации нефтяных или газовых месторождений, а также для определения их контуров, глубины залегания и толщины слоев флюидов. 21. The system according to claim 11, characterized in that the information storage unit 2, data processing unit 3 and data analysis and interpretation unit 4 are made in the form of programmable processor units or a laptop based on a portable personal computer, the data analysis and interpretation unit 4 being made with the ability to display the results of the joint processing of data from RDR 15-21 blocks on graphical and / or digital diagrams and / or profiles for subsequent judgment on the presence in the study area and identification of oil or gas m storozhdeny, as well as to determine their contours, the depth and thickness of the fluid layers.
RU2011148308/28A 2011-11-28 2011-11-28 Method for complex processing of geophysical data "litoscan" system for realising said method RU2490677C2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2011148308/28A RU2490677C2 (en) 2011-11-28 2011-11-28 Method for complex processing of geophysical data "litoscan" system for realising said method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2011148308/28A RU2490677C2 (en) 2011-11-28 2011-11-28 Method for complex processing of geophysical data "litoscan" system for realising said method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2011148308A true RU2011148308A (en) 2012-02-27
RU2490677C2 RU2490677C2 (en) 2013-08-20

Family

ID=45851884

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2011148308/28A RU2490677C2 (en) 2011-11-28 2011-11-28 Method for complex processing of geophysical data "litoscan" system for realising said method

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2490677C2 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117452518A (en) * 2023-12-22 2024-01-26 中国石油大学(华东) Reservoir lithology prediction method based on multidisciplinary data fusion clustering algorithm

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2541091C1 (en) * 2013-10-10 2015-02-10 Светлана Викторовна Шолохлова Method of producing apriori hodograph for performing lithologic and stratigraphic referencing
RU2566424C2 (en) * 2014-07-24 2015-10-27 Александр Алексеевич Архипов Method and process system for analysing nonlinear properties of medium in order to expand spectrum of detected wave signal
RU2639649C2 (en) * 2017-03-17 2017-12-21 Джемма Павловна Земцова Computer system for processing and analysis of geophysical data
RU2758416C1 (en) * 2020-09-25 2021-10-28 Публичное акционерное общество "Нефтяная компания "Роснефть" (ПАО "НК "Роснефть") Method for reconstruction of fine structure of geological features and differentiation thereof into fractured and cavernous

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5563949A (en) * 1994-12-12 1996-10-08 Amoco Corporation Method of seismic signal processing and exploration
RU2145100C1 (en) * 1999-02-16 2000-01-27 Миколаевский Эрнест Юлианович Method for search, prospecting and exploration of oil-gas pool
US8577660B2 (en) * 2008-01-23 2013-11-05 Schlumberger Technology Corporation Three-dimensional mechanical earth modeling

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117452518A (en) * 2023-12-22 2024-01-26 中国石油大学(华东) Reservoir lithology prediction method based on multidisciplinary data fusion clustering algorithm
CN117452518B (en) * 2023-12-22 2024-03-19 中国石油大学(华东) Reservoir lithology prediction method based on multidisciplinary data fusion clustering algorithm

Also Published As

Publication number Publication date
RU2490677C2 (en) 2013-08-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CA3122686C (en) Automated reservoir modeling using deep generative networks
US11668853B2 (en) Petrophysical inversion with machine learning-based geologic priors
CN111239802B (en) Deep learning speed modeling method based on seismic reflection waveform and velocity spectrum
Lee et al. Full‐3‐D tomography for crustal structure in southern California based on the scattering‐integral and the adjoint‐wavefield methods
WO2019062655A1 (en) Method and device for determining thin interlayer
US11402529B2 (en) Identifying geologic features in a subterranean formation using seismic diffraction and refraction imaging
WO2012139082A1 (en) Event selection in the image domain
WO2021183498A1 (en) Identifying geologic features in a subterranean formation using a post-stack seismic diffraction imaging condition
Kianoush et al. Compressional and shear interval velocity modeling to determine formation pressures in an oilfield of SW Iran
Yang et al. Locating and monitoring microseismicity, hydraulic fracture and earthquake rupture using elastic time-reversal imaging
US9952341B2 (en) Systems and methods for aligning a monitor seismic survey with a baseline seismic survey
CN107065013B (en) A kind of interval velocity under earthquake scale determines method and device
CN103926619A (en) Reverse time migration method of three-dimensional VSP data
CN103954992A (en) Deconvolution method and device
RU2011148308A (en) METHOD FOR COMPREHENSIVE PROCESSING OF GEOPHYSICAL DATA AND TECHNOLOGICAL SYSTEM "LITOSCAN" FOR ITS IMPLEMENTATION
Pafeng et al. Prestack waveform inversion of three-dimensional seismic data—An example from the Rock Springs Uplift, Wyoming, USA
EP3978961B1 (en) System and method for quantitative seismic integration modeling workflow
Li et al. Relative elastic interferometric imaging for microseismic source location
Alves et al. Simulation of acoustic impedance images by stochastic inversion of post-stack seismic reflection amplitudes and well data
CN104280773A (en) Method for predicting thin layer thickness by utilization of time-frequency spectrum cross plot changing along with geophone offsets
Bao-Li et al. Prestack seismic stochastic inversion based on statistical characteristic parameters
CN115880455A (en) Three-dimensional intelligent interpolation method based on deep learning
CN104111476A (en) Method and device for building formation velocity field
CN104345337B (en) A kind of time control reservoir parameter modeling method for seismic inversion
RU114175U1 (en) TECHNOLOGICAL SYSTEM "LITOSKAN" FOR COMPLEX PROCESSING OF GEOPHYSICAL DATA

Legal Events

Date Code Title Description
QB4A Licence on use of patent

Free format text: LICENCE

Effective date: 20140630

QB4A Licence on use of patent

Free format text: LICENCE FORMERLY AGREED ON 20180829

Effective date: 20180829

MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20201129