223

NAFTA-GAZ ROK LXXII Nr 4 2016

Anna Leginowicz

Instytut Nafty i Gazu ndash Państwowy Instytut Badawczy

Identyfikacja sweet spotoacutew w poszukiwaniach złoacuteż niekonwencjonalnych

W poszukiwaniach złoacuteż niekonwencjonalnych kluczową rolę pełni określenie parametroacutew geomechanicznych otrzymywanych nie tylko z danych geofizyki wiertniczej czy analiz laboratoryjnych lecz także w wyniku estyma-cji z danych sejsmicznych 3D tak aby scharakteryzować cały obszar złożowy W artykule przeanalizowano para-metry charakteryzujące złoża niekonwencjonalne takie jak kruchość skały (brittle) zawartość materii organicz-nej (TOC) oraz moduły sprężystości Najlepszą metodą na pozyskanie modułu Younga ktoacutery dobrze charaktery-zuje kruchość w strefach złożowych utworoacutew łupkowych jest inwersja danych sejsmicznych typu pre-stack Wła-ściwa estymacja parametroacutew geochemicznych ośrodka geologicznego przyczynia się do lepszej identyfikacji swe-et spotoacutew a tym samym do wyboru optymalnej lokalizacji otworoacutew wiertniczych

Słowa kluczowe złoża niekonwencjonalne typu shale gas identyfikacja sweet spotoacutew parametry geomechanicz-ne właściwości sprężyste skały

Sweet spots identification in unconventional reservoirsGeomechanical parameters estimation is the most important issue in unconventional resource plays These parameters are usually obtained from well logs and geological core analysis but for geomechanical properties estimation it is better to use prestack seismic data In this article such reservoir characterization properties were analyzed brittle total organic carbon (TOC) and elastic parameters The best method for obtaining Youngrsquos modulus which is a measure of brittleness is pre-stack seismic inversion Appropriate geomechanical parameters estimation is important for shale plays sweet spots identification and optimal well placement

Key words unconventional reservoir like shale gas sweet spots identification geomechanical parameters elastic parameters of rock

Zainteresowanie eksploatacją złoacuteż niekonwencjonalnych na przykład typu shale gas wzrosło ogromnie w ciągu ostat-nich lat dzięki możliwościom odwiertoacutew horyzontalnych oraz technice hydraulicznego szczelinowania Jednak wskazanie od-powiedniej lokalizacji otworu (tzw sweet spot) stało się wiel-kim wyzwaniem dla przemysłu poszukiwań węglowodoroacutew

W artykule przedstawiono przykłady z międzynarodo-wej literatury branży poszukiwań węglowodoroacutew w ktoacuterych zwroacutecono uwagę na parametry takie jak zawartość materii organicznej moduły sprężystości oraz kruchość (brittle) po-nieważ skały sztywne wykazują większą podatność na spę-kanie a taka właściwość podnosi parametry przepuszczal-ności strefy złożowej

Najodpowiedniejszą metodą według Sharmy i Chopry [16] oraz Banika i in [1] na uzyskanie modułu Younga ktoacute-ry dość dobrze charakteryzuje kruchość w strefach złożo-wych utworoacutew łupkowych jest inwersja danych sejsmicz-nych typu pre-stack

Inwersja sejsmiczna łącząca dane sejsmiczne i dane geo-fizyki wiertniczej jest metodą znaną i cenioną przez geofi-zykoacutew od wielu lat ponieważ pozwala na prognozowanie litologii nasycenia i porowatości w miejscach odległych od pomiaroacutew otworowych dlatego też na obecnym poziomie prac poszukiwawczych większość projektoacutew sejsmicznych obejmuje etap przetwarzania pod kątem inwersji oraz samą inwersję sejsmiczną

Wstęp

DOI 1018668NG20160401

NAFTA-GAZ

224 Nafta-Gaz nr 42016

Formacje łupkowe pełnią rolę zaroacutewno skały macierzy-stej jak i skały złożowej i zazwyczaj charakteryzują się sil-ną anizotropią ośrodka Według geologoacutew i petrofizykoacutew odkrycie właściwego połączenia zależności takich parame-troacutew jak zasobność w substancję organiczną (TOC ndash total organic carbon) dojrzałość termiczna porowatość i kru-chość (brittle) ndash zdolność skały do spękań ndash warunkuje od-powiednią identyfikację sweet spotoacutew w złożach niekon-wencjonalnych

Zazwyczaj do obliczeń tych parametroacutew wykorzystu-je się połączone informacje petrofizyczne z danych otworo-wych i analiz geologicznych rdzeni jednak dotyczy to tyl-ko strefy przyotworowej Do rozpoznania obszaroacutew położo-nych dalej od otworu wskazane jest użycie danych sejsmicz-nych szerokiego azymutu (wide-azimuth) i kolekcji kątowych

(angle gathers) ktoacutere pozwalają uzyskać informacje zwią-zane z identyfikacją miejsc typu sweet spot [8]

O ile w złożach konwencjonalnych porowatość jest bar-dzo ważnym parametrem o tyle w złożach niekonwencjo-nalnych nie stanowi już ona tak jednoznacznego wyznacz-nika własności złoża ndash zwykle nie występuje korelacja po-między porowatością a parametrem TOC określającym za-sobność skały w substancję organiczną

Yexin Liu w swoim artykule [8] przedstawia specjali-styczną metodologię i schemat postępowania w celu uzy-skania informacji o parametrach takich jak TOC parame-try anizotropii (epsilon i delta) oraz naprężenia ośrodka z da-nych sejsmicznych ktoacutere wraz z danymi otworowymi i in-formacjami geologicznymi dostarczają cennej wiedzy na te-mat identyfikacji sweet spotoacutew w utworach typu shale gas

Charakterystyka złoacuteż niekonwencjonalnych typu shale gas

Analiza modelu petrofizycznego złoacuteż typu shale gas

Gaz zawarty w utworach łupkowych zazwyczaj można podzielić na dwa typybull gaz zaabsorbowanypochłonięty (adsorbed gas) ndash jest to

gaz wchłonięty w materię organiczną i skupiony we frak-cji łupkowej TOC

bull gaz wolny (free gas) ndash znajdujący się w bardzo niskopo-rowatych łupkach w przestrzeni porowej szkieletu skal-nego (shale matrix) podobnie do złoacuteż konwencjonal-nych [8 13]Ważnym czynnikiem charakteryzującym złoże niekon-

wencjonalne jest zawartość kerogenu (materii bitumicznej)

w utworach łupkowych Rejestruje się ją dzięki odpowiednim profilowaniom otworowym takim jak profilowania gamma (wartości wysokie do bardzo wysokich) oporności (wyso-kie wartości) porowatości neutronowej (wysokie) gęstości objętościowej (niskie) akustyczne (wysokie wartości czasu interwałowego ΔT) [8]

Bazując na modelu petrofizycznym złoacuteż typu shale gas przedstawionym na rysunku 1 każde profilowanie otworowe można opisać odpowiednim roacutewnaniem uwzględniającym zawartości minerałoacutew materii organicznej (TOC) gazu (wol-nego i zaabsorbowanego) oraz wody (wolnej i związanej)

Rys 1 Analiza modelu petrofizycznego złoacuteż typu shale gas ([8] zmienione)

Metody identyfikacji sweet spotoacutew

Zasobność skały w substancję organiczną (TOC) jest kluczowa w analizach złoacuteż łupkowych Zwykle TOC kore-luje się dobrze z wysokimi wartościami profilowania gam-ma niskimi wartościami gęstości objętościowej i wysokimi

wartościami czasoacutew interwałowych (ΔT) rejestrowanych za pomocą profilowania akustycznego Mimo tego że dużym problemem jest wydzielenie TOC na podstawie porowato-ści całkowitej to zostały przedstawione metody estymacji

artykuły

225Nafta-Gaz nr 42016

TOC przy wykorzystaniu profilowania akustycznego i pro-filowania oporności [9]

W artykule Workflows for Sweet Spots Identification in Shale Plays Using Seismic Inversion and Well Logs [8] za-prezentowano metodę estymacji TOC nazwaną sejsmiczną inwersją TOC w ktoacuterej połączono sejsmiczne parametry ta-kie jak VP VS oraz gęstość objętościową z petrofizycznymi danymi TOC z danych otworowych

Autor przedstawia roacutewnież metodę estymacji anizotropo-wych parametroacutew Thomsena za pomocą sejsmicznej inwersji anizotropowej ktoacutera wykorzystuje dane sejsmiczne pełnego azymutu i kolekcje kątowe (full-azimuth seismic angle ga-thers) Połączenie danych geomechanicznych z sejsmicznymi danymi przed składaniem (VP VS gęstość) dostarcza informa-cji na temat kruchości i anizotropii w formacji łupkowej [8]

Ważnym problemem interpretacji sejsmicznej jest stwo-rzenie poprawnego modelu geometrycznego ośrodka i jego właściwości fizycznych a informacja o tym zawarta w trasie sejsmicznej fali podłużnej zwykle bywa niejednoznaczna Prędkość rozchodzenia się fal sprężystych w skałach zależy min od ich składu mineralnego porowatości ilości i rodza-ju medium nasycającego (woda ropa naftowa gaz) W celu uzyskania dokładnej charakterystyki właściwości zbiorni-kowych badanego ośrodka niezwykle pomocne mogą oka-zać się prędkości fal podłużnych VP i poprzecznych VS [6]

Znanym faktem jest zależność prędkości fali podłużnej od właściwości ośrodka ndash maleje ona w przypadku występo-wania nawet nieznacznych ilości gazu w skale a gdy ośro-dek jest zawodniony prędkość fali podłużnej rośnie W ta-kim przypadku warto wykorzystać prędkość fali poprzecz-nej ktoacutera nie ulega wyraźnym zmianom w tych warunkach

Dlatego też do wykrywania złoacuteż gazu coraz częściej wykorzystuje się parametr VPVS jako wskaźnik medium

nasycającego szczegoacutelnie przydatny przy ustalaniu pozio-mych zmian nasycenia gazem

Z fizycznego punktu widzenia wartości prędkości VP i VS są bardzo ważnymi parametrami od nich zależą wartości mo-dułoacutew sprężystości E K μ σ ktoacutere ndash jak wiadomo ndash charak-teryzują mechaniczne właściwości skały i dzięki ktoacuterym mo-żemy określić jej rodzaj i parametry fizyczne a w odroacuteżnie-niu od modułoacutew statycznych nie odnoszą się tylko do proacuteb-ki skały badanej w laboratorium

Prędkość fali podłużnej nie jest wystarczającym wyznacz-nikiem litologii ponieważ wiele typoacutew skał może mieć ta-kie same wartości VP [5] (rysunek 2) Analizując dane sej-smiczne i otworowe można obliczyć parametr VPVS oraz wspoacutełczynnik Poissona ktoacutery daje możliwość przybliżenia składu mineralnego porowatości i typu medium złożowe-go (rysunek 3) [13]

Rozroacuteżnienie zawartości medioacutew złożowych oraz litologii w ośrodku geologicznym jest fundamentalną charakterystyką złożową ktoacutera decyduje o rozwoju danego obszaru złożowego

Rys 2 Wspoacutełczynnik Poissona jako wskaźnik litologii ([5] zmienione)

W przypadku złoacuteż niekonwencjonalnych takich jak utwo-ry łupkowe (shale gas) kluczową właściwością jest kruchość (brittle) w strefie złożowej [16] Skały kruche mają większą tendencję do spękań co sprzyja lepszemu szczelinowaniu skał łupkowych podczas eksploatacji Przeanalizowano roacuteż-ne parametry fizyczne ktoacutere cechują skały i wybrano spo-śroacuted nich moduł Younga (E) ponieważ najlepiej korelował z parametrem kruchości skały (brittle)

Zwykle określa się stałe fizyczne z danych otworo-wych to jednak charakteryzuje zbyt mały obszar badań

Rys 3 Wykres krzyżowy (crossplot) parametroacutew wspoacutełczynnika Poissona oraz impedancji akustycznej (IP) (niskie wartości VPVS i IP związane są z kumulacją gazu)

([13] zmienione)

węgiel wapieńdolomit

anhydryt

Prędkość fali P [kms]

Wsp

oacutełcz

ynni

k Po

isson

a

piaskowiec(gaz)

gazpiaskowiec(płyn)

płyn

łupki

spękany dolomitwypełniony gazem

2 4 6 8

05

04

03

02

01

0

NAFTA-GAZ

226 Nafta-Gaz nr 42016

Aby przestudiować poziomą zmienność kruchości koniecz-ne jest wykorzystanie danych sejsmicznych 3D Uzyskanie modułu Younga z danych sejsmicznych bywa czasami utrud-nione ponieważ wiąże się z koniecznością obliczenia gęsto-ści z danych sejsmicznych daleko offsetowych ktoacutere nie za-wsze są dostępne

Przedstawiony przez R K Sharmę i S Choprę w arty-kule pt Determination of lithology and brittleness of rocks with a new attribute [16] nowy atrybut (Eρ) jest iloczynem modułu Younga oraz gęstości W przypadku skał kruchych oba parametry moduł Younga i gęstość przyjmują wysokie wartości więc jeśli atrybut Eρ wykazuje wysokie wartości to stanowi to dobry wskaźnik kruchości skały Eρ jest także przydatny w charakterystyce złożowej w połączeniu z kolej-nym atrybutem będącym iloczynem modułu objętości i gę-stości (Kρ) ktoacutery dobrze charakteryzuje zawartość medioacutew złożowych [16] We wspomnianym artykule zaprezentowa-no relację łączącą wartości modułu Younga z wartościami in-wersji sejsmicznej i w ten sposoacuteb pokazano możliwość iden-tyfikacji parametru kruchości skały w utworach łupkowych

Poniżej przedstawiono znane relacje opisujące związki modułoacutew sprężystości oraz prędkości fal podłużnych po-przecznych i gęstości objętościowej

E = 3K (1 ndash 2σ) Moduł Younga moduł sprężystości podłużnej (1)

22

34

SP VVK Moduł odkształcenia objętości (2)

μ = ρ VS2 Moduł odkształcenia postaci (3)

22

22

22

SP

SP

VVVV

Wspoacutełczynnik Poissona (4)

λ = ρ (VP2 ndash VS

2) Stała Lameacutego (5)

22 433SP VV

Wartość ściśliwości skały (6)

gdzieVP VS ndash to prędkości rozchodzenia się podłużnej i poprzecz-

nej fali sprężystejρ ndash gęstość objętościowa skały

Moduł Younga (E) znany roacutewnież jako moduł sztywno-ści jest miarą sztywności skały Wspoacutełczynnik Poissona to miara wytrzymałości skały Moduł objętościowy (moduł od-kształcenia objętości) (bulk modulus) (K) stanowi miarę wy-trzymałości skały na zmiany objętości i jest znany jako moduł nieściśliwości a ponadto ma związek z porowatością skały

Moduł odkształcenia postaci (moduł sprężystości postacio-wej) (shear modulus) (μ) to miara sztywności lub odporności

na deformacje działające w kierunku poprzecznym i jest związany z litologią skały

Moduł Younga (E) może być zdefiniowany w następu-jący sposoacuteb [16]

22

222 )43(

SP

SPS VV

VVVE

(7)

Jeśli przemnożymy obie strony roacutewnania (7) przez gę-stość (ρ) i użyjemy relacji IP = ρ VP oraz IS = ρ VS to po-wyższą zależność można zapisać jako [16]

22

22 43

SP

SP

IIIIE

(8)

W ten sposoacuteb używając sejsmicznej inwersji dostaje się wprost atrybut ktoacutery pozwala identyfikować kruchość skał w utworach łupkowych [16]

Aby otrzymać jak najwięcej informacji z inwersji sej-smicznej należy wykonać pełną inwersję elastyczną (full elastic inversion) ktoacutera estymuje impedancję fali P im-pedancję fali S oraz gęstość [7 13] Algorytm obliczający impedancję elastyczną bazuje na koncepcji Patricka Con-nollyrsquoego [2] ktoacuterej głoacutewną ideą jest aproksymacja roacutew-nania Zoeppritza

Po kolejnych przekształceniach macierzy Zoeppritza otrzymano następujące określenie impedancji elastycz-nej [2]

2sin412sin82tan1 KKVVEI SP

(9)

gdzieVP VS ndash prędkości fali podłużnej i poprzecznej [ms]ρ ndash gęstość objętościowa skały [gcm3]Ө ndash kąt padaniaK ndash moduł odkształcenia objętości ktoacutery można wyrazić

relacją

2

)()(

)()(

1-2

1-2

2

2

2

2iP

iS

iP

iS

P

S tVtV

tVtV

VV

K (10)

Analiza impedancji elastycznej wykonanej na danych sejsmicznych pre-stack w roacuteżnych zakresach kątowych (dla kątoacutew mniejszych i większych) dostarcza informa-cji na temat nasycenia węglowodorami (na profilu dla ką-toacutew większych zauważalne obniżenie wartości EI w stre-fie związanej z kumulacją gazu w piaskowcach (rysunek 4) [11]) oraz może być cennym wskaźnikiem litologicznym [17] (np w przypadku rozroacuteżnienia skał piaskowcowych od łupkowych posiadających zbliżone wartości impedan-cji akustycznej [10])

artykuły

227Nafta-Gaz nr 42016

Estymacja fizycznych właściwości skały może być wyko-nana dzięki znajomości gęstości impedancji fali P (IP) i im-pedancji fali S (IS) To z kolei wiąże się z inwersją na danych sejsmicznych przed składaniem lub inwersją symultaniczną Otrzymanie wartości gęstości z danych sejsmicznych związa-ne jest z dostępnością danych daleko offsetowych a czasa-mi trudno uzyskać tak dalekie offsety i tak duże kąty pada-nia fali Właśnie dlatego obli-czenie gęstości z danych sej-smicznych stanowi dość duży problem [16]

W przypadku braku możliwości obliczenia gęstości cha-rakterystyka złożowa zmierza w kierunku określenia litolo-gii i zawartości płynoacutew Do rozroacuteżnienia litologii i zawarto-ści medioacutew wykorzystano impedancję fali P (IP) i impedan-cję fali S (IS) jako że IP jest wrażliwa na obecność płynoacutew natomiast IS nie wykazuje takiej zależności Goodway i in zaproponowali metodę (LMR ndash Lambda-Mu-Rho) określania fizycznych parametroacutew skały takich jak stałe Lameacutego (λ ndash nie-ściśliwość oraz μ ndash sztywność) z impedancji IP i IS [3] Wy-kazali że trudno uzyskać bezpośrednio z danych sejsmicz-nych parametry λ i μ natomiast o wiele łatwiej określić je można z impedancji IP oraz ISStałe Lameacutego obliczane są według zależności (11) i (12) [17]

μρ = IS2 (11)

λρ = IP2 ndash 2IS

2 (12)

Parametr λ wykazuje dużą wrażliwość na medium zawar-te w porach natomiast stała μ jest wrażliwa na sztywność skały Atrybuty te określają litologię i zawartość medium co można najkorzystniej zobrazować na wykresie krzyżowym (crossplot) λρ oraz μρ (rysunek 5) [11]

Kruchość skały jest ważnym parametrem charakteryzują-cym złoża niekonwencjonalne w skałach łupkowych na przy-kład złoża typu shale gas Skały sztywne mają większą ten-dencję do pękania przez co podnoszą parametry przepuszczal-ności strefy złożowej Moduł Younga (E) otrzymany z inwer-sji danych sejsmicznych według Sharmy i Chopry [16] San-tosa i in [14] oraz Seny i in [15] dobrze charakteryzuje kru-chość w strefach złożowych utworoacutew łupkowych (rysunek 6)

Metody te jednak wymagają obliczenia gęstości z da-nych sejsmicznych daleko offsetowych Inne rozwiązanie zaproponowali Banik i in [1] (bez potrzeby wykorzystania gęstości) a mianowicie użycie korelacji impedancji IP i IS oraz modułu Younga z danych otworowych i wykorzysta-nie tych relacji do obliczeń modułu Younga w całym zakre-sie danych sejsmicznych

Rys 4 Profile impedancji elastycznej dla roacuteżnych zakresoacutew kątoacutew (obniżenie wartości EI na profilu dla kątoacutew większych

w strefie związanej z kumulacją gazu) ([11] zmienione)

Rys 5 Wykres krzyżowy (crossplot) λρ oraz μρ i strefa związana z obecnością gazu (kolor czerwony ndash niskie wartości λρ) ([11] zmienione)

Rys 6 Moduł Younga (E) otrzymany z inwersji danych sejsmicznych charakteryzuje kruchość w strefach złożowych

utworoacutew łupkowych ([15] zmienione)

NAFTA-GAZ

228 Nafta-Gaz nr 42016

Moduł Younga zwykle jest mierzony z danych geofizy-ki otworowej oraz danych laboratoryjnych (rdzeni) Wie-dza na temat tego modułu przed wierceniem stanowi cen-ną wskazoacutewkę w procesie poszukiwania złoacuteż W artyku-le pt Youngrsquos modulus from point-receiver surface seismic data Banik i in [1] przedstawili metodę opracowaną dla złoacuteż niekonwencjonalnych takich jak Bakken Shale (złoże gazo-we typu shale gas) polegającą na estymacji modułu Youn-ga z inwersyjnych danych sejsmicznych i ponadto wykazali wysoką korelację tego modułu z właściwościami elastycz-nymi skały a konkretnie z jej kruchością

W artykule Seismic reservoir characterization in reso-urce shale plays Stress analysis and sweet spot discrimi-nation [15] przedstawiono metodologię identyfikacji sweet spotoacutew estymacji parametroacutew geochemicznych oraz iden-tyfikację głoacutewnych kierunkoacutew naprężeń przy wykorzysta-niu azymutalnych danych sejsmicznych przed składaniem i danych otworowych

Inwersja pre-stack i analiza multiatrybutoacutew dostarcza ilo-ściowej informacji o takich parametrach jak moduł Younga

czy wspoacutełczynnik Poissona a te z kolei są ściśle związane z takimi właściwościami jak porowatość zawartość mine-rałoacutew czy substancji organicznej ndash TOC

Na przykładzie złoża Haynesville przeanalizowanym w ar-tykule [15] potwierdzono słuszność wyboru parametroacutew ta-kich jak podwyższona porowatość wysoka zawartość skał krzemianowych oraz wysoka zawartość substancji organicz-nej ndash TOC jako kluczowych w lokalizacji odwiertoacutew

Dokładna analiza własności skał pokazuje że wspoacutełczyn-nik Poissona i lambda-rho (λρ) (λ ndash nieściśliwość) dostarczają bardzo ważnych informacji złożowych Mianowicie obszary o niskim wspoacutełczynniku Poissona wskazują na większą za-wartość skał krzemianowych a niska zawartość węglanoacutew zwykle jest związana z lepszą porowatością

Moduł Younga estymowany z inwersji sejsmicznej pre-stack jest rozstrzygającym parametrem przy wydzielaniu stref kruchych (brittle) w utworach łupkowych Ponad-to interpretacja modułu Younga pozwala na wyznaczenie optymalnych miejsc do zastosowania szczelinowania hy-draulicznego [4]

Podsumowanie

Podsumowując należy stwierdzić że w poszukiwaniach złoacuteż niekonwencjonalnych kluczową rolę pełni określenie pa-rametroacutew geomechanicznych otrzymywanych nie tylko z da-nych geofizyki wiertniczej czy analiz laboratoryjnych lecz także w wyniku estymacji tych parametroacutew z danych sej-smicznych 3D tak aby scharakteryzować cały obszar złożowy

W artykule zwroacutecono uwagę na parametry cechujące zło-ża niekonwencjonalne takie jak kruchość skały (brittle) zawartość materii organicznej (TOC) moduły sprężystości a w szczegoacutelności moduł Younga ktoacutery dobrze charaktery-

zuje kruchość w strefach złożowych utworoacutew łupkowych Według wielu autoroacutew artykułoacutew zamieszczonych w mię-dzynarodowych czasopismach branży poszukiwań węglo-wodoroacutew najlepszą metodą na pozyskanie modułu Youn-ga jest inwersja danych sejsmicznych Dlatego tak cenne są analizy sejsmicznych danych typu pre-stack ktoacutere dostar-czają wiedzy o parametrach geochemicznych ośrodka geo-logicznego i tym samym przyczyniają się do lepszej iden-tyfikacji sweet spotoacutew czyli wyboru optymalnej lokalizacji otworoacutew wiertniczych

Prosimy cytować jako Nafta-Gaz 2016 nr 4 s 223ndash229 DOI 1018668NG20160407

Artykuł nadesłano do Redakcji 9112015 r Zatwierdzono do druku 18022016 r

Artykuł powstał na podstawie pracy statutowej pt Zastosowanie inwersji sejsmicznej do identyfikacji sweet spotoacutew w utworach łupkowych ndash praca INiG ndash PIB na zlecenie MNiSW nr zlecenia 0058SR15 nr archiwalny DK-4100-5815

Literatura[1] Banik N Koesoemadinata A El-Kaseeh K G Youngrsquos

modulus from point-receiver surface seismic data 80th An-nual International Meeting 2010 SEG Expanded Abstracts s 2794ndash2798

[2] Connolly P Elastic impedance The Leading Edge 1999 vol 18 no 4 s 438ndash352

[3] Goodway B Chen T Downton J Improved AVO fluid de-tection and lithology discrimination using Lameacute petrophy-sical parameters 67th Annual International Meeting 1997 SEG Expanded Abstracts s 183ndash186

[4] Gray D Anderson P Logel J Delbecq F Schmidt D

Estimating in-situ anisotropic principal stresses from 3D seismic 72nd Annual Meeting 2010 EAGE

[5] Kasina Z Przetwarzanie sejsmiczne Wydawnictwo Cen-trum PPGSMiE PAN 1998

[6] Leginowicz A Analiza zmienności amplitudy względem off-setu w systemie ProMAX Nafta-Gaz 2008 nr 10 s 661ndash671

[7] Leginowicz A Inwersja elastyczna ndash podstawy teoretyczne realizacja praktyczna oraz analiza wynikoacutew procedury obli-czeniowej Nafta-Gaz 2005 nr 12 s 519ndash530

[8] Liu X Workflows for Sweet Spots Identification in Shale Plays Using Seismic Inversion and Well Logs GeoConvention

artykuły

229Nafta-Gaz nr 42016

2013 Integration Geoscience Engineering Partnership 6ndash12 May 2013 Calgary

[9] Passey Q R Creaney S Kulla J B Moretti F J Stro-ud J D A practical model for organic richness from po-rosity and resistivity logs AAPG Bulletin 1990 vol 74 s 1777ndash1794

[10] Pendrel J Seismic Inversion ndash The Best Tool for Reservoir Characterization CSEG Recorder 2001 vol 26 no 1

[11] Russell B Making sense of all that AVO and inversion stuff The Milton Dobrin Lecture 2010

[12] Russell B Hampson D The old and the new in seismic inversion CSEG Recorder 2006 vol 31 no 10 s 5ndash10

[13] Rzeczpospolita łupkowa ndash studium wiedzy o gazie z formacji łupkowych Prace Naukowe INiG 2012 nr 183

[14] Santoso D Alam S Hendraya L Alfia N Sulistiyon O Munadi S Estimation of limestone reservoir porosity by se-ismic attribute and AVO analysis Exploration Geophysics 1995 vol 26 no 3 s 437ndash443

[15] Sena A Castillo C Chesser K Voisey S Estrada J Carcuz J Carmona E Hodgkins P Seismic reservoir characterization

in resource shale plays Stress analysis and sweet spot discrim-ination The Leading Edge 2011 vol 30 no 7 s 758ndash764

[16] Sharma R K Chopra S Determination of lithology and brittleness of rocks with a new attribute The Leading Edge 2015 vol 34 no 5 s 554ndash564

[17] Veeken P C H Da Silva M Seismic inversion methods and some of their constraints First Break 2004 vol 22 no 6 s 47ndash70

Mgr inż Anna LEGINOWICZAsystent w Zakładzie SejsmikiInstytut Nafty i Gazu ndash Państwowy Instytut Badawczyul Lubicz 25 A31-503 KrakoacutewE-mail annaleginowiczinigpl

OFERTA

ZAKŁAD SEJSMIKIZakres działaniabull interpretacja strukturalna i litofacjalna zdjęć sejsmicznych 2D i 3Dbull wykonywanie inwersji spektralnej sekcji sejsmicznej po sumowaniubull budowa modelu prędkościowo-głębokościowego ośrodka na podstawie

analizy danych sejsmicznychbull wieloskładnikowa sejsmika powierzchniowa i otworowa (3D-3C

PPS-3C)bull przetwarzanie i interpretacja pomiaroacutew PPS 3Cbull obliczanie parametroacutew anizotropii oraz określanie głoacutewnych kierun-

koacutew szczelinowatości na podstawie wieloazymutalnego pomiaru PPS 3C i sejsmiki powierzchniowej

bull migracja sejsmiczna MGF-K w wersji postack i prestack w dziedzinie czasu i głębokości z uwzględnieniem anizotropii ośrodka typu VTI TTI HTI

bull konstrukcja map powierzchniowychbull zastosowanie metod geostatycznych do budowy statycznych modeli złoacuteż węglowodoroacutew

P o Kierownika mgr inż Aleksander WilkAdres ul Bagrowa 1 30-733 KrakoacutewTelefon 12 61 77 480Faks 12 653 16 65E-mail aleksanderwilkinigpl

NAFTA-GAZ

224 Nafta-Gaz nr 42016

Formacje łupkowe pełnią rolę zaroacutewno skały macierzy-stej jak i skały złożowej i zazwyczaj charakteryzują się sil-ną anizotropią ośrodka Według geologoacutew i petrofizykoacutew odkrycie właściwego połączenia zależności takich parame-troacutew jak zasobność w substancję organiczną (TOC ndash total organic carbon) dojrzałość termiczna porowatość i kru-chość (brittle) ndash zdolność skały do spękań ndash warunkuje od-powiednią identyfikację sweet spotoacutew w złożach niekon-wencjonalnych

Zazwyczaj do obliczeń tych parametroacutew wykorzystu-je się połączone informacje petrofizyczne z danych otworo-wych i analiz geologicznych rdzeni jednak dotyczy to tyl-ko strefy przyotworowej Do rozpoznania obszaroacutew położo-nych dalej od otworu wskazane jest użycie danych sejsmicz-nych szerokiego azymutu (wide-azimuth) i kolekcji kątowych

(angle gathers) ktoacutere pozwalają uzyskać informacje zwią-zane z identyfikacją miejsc typu sweet spot [8]

O ile w złożach konwencjonalnych porowatość jest bar-dzo ważnym parametrem o tyle w złożach niekonwencjo-nalnych nie stanowi już ona tak jednoznacznego wyznacz-nika własności złoża ndash zwykle nie występuje korelacja po-między porowatością a parametrem TOC określającym za-sobność skały w substancję organiczną

Yexin Liu w swoim artykule [8] przedstawia specjali-styczną metodologię i schemat postępowania w celu uzy-skania informacji o parametrach takich jak TOC parame-try anizotropii (epsilon i delta) oraz naprężenia ośrodka z da-nych sejsmicznych ktoacutere wraz z danymi otworowymi i in-formacjami geologicznymi dostarczają cennej wiedzy na te-mat identyfikacji sweet spotoacutew w utworach typu shale gas

Charakterystyka złoacuteż niekonwencjonalnych typu shale gas

Analiza modelu petrofizycznego złoacuteż typu shale gas

Gaz zawarty w utworach łupkowych zazwyczaj można podzielić na dwa typybull gaz zaabsorbowanypochłonięty (adsorbed gas) ndash jest to

gaz wchłonięty w materię organiczną i skupiony we frak-cji łupkowej TOC

bull gaz wolny (free gas) ndash znajdujący się w bardzo niskopo-rowatych łupkach w przestrzeni porowej szkieletu skal-nego (shale matrix) podobnie do złoacuteż konwencjonal-nych [8 13]Ważnym czynnikiem charakteryzującym złoże niekon-

wencjonalne jest zawartość kerogenu (materii bitumicznej)

w utworach łupkowych Rejestruje się ją dzięki odpowiednim profilowaniom otworowym takim jak profilowania gamma (wartości wysokie do bardzo wysokich) oporności (wyso-kie wartości) porowatości neutronowej (wysokie) gęstości objętościowej (niskie) akustyczne (wysokie wartości czasu interwałowego ΔT) [8]

Bazując na modelu petrofizycznym złoacuteż typu shale gas przedstawionym na rysunku 1 każde profilowanie otworowe można opisać odpowiednim roacutewnaniem uwzględniającym zawartości minerałoacutew materii organicznej (TOC) gazu (wol-nego i zaabsorbowanego) oraz wody (wolnej i związanej)

Rys 1 Analiza modelu petrofizycznego złoacuteż typu shale gas ([8] zmienione)

Metody identyfikacji sweet spotoacutew

Zasobność skały w substancję organiczną (TOC) jest kluczowa w analizach złoacuteż łupkowych Zwykle TOC kore-luje się dobrze z wysokimi wartościami profilowania gam-ma niskimi wartościami gęstości objętościowej i wysokimi

wartościami czasoacutew interwałowych (ΔT) rejestrowanych za pomocą profilowania akustycznego Mimo tego że dużym problemem jest wydzielenie TOC na podstawie porowato-ści całkowitej to zostały przedstawione metody estymacji

artykuły

225Nafta-Gaz nr 42016

TOC przy wykorzystaniu profilowania akustycznego i pro-filowania oporności [9]

W artykule Workflows for Sweet Spots Identification in Shale Plays Using Seismic Inversion and Well Logs [8] za-prezentowano metodę estymacji TOC nazwaną sejsmiczną inwersją TOC w ktoacuterej połączono sejsmiczne parametry ta-kie jak VP VS oraz gęstość objętościową z petrofizycznymi danymi TOC z danych otworowych

Autor przedstawia roacutewnież metodę estymacji anizotropo-wych parametroacutew Thomsena za pomocą sejsmicznej inwersji anizotropowej ktoacutera wykorzystuje dane sejsmiczne pełnego azymutu i kolekcje kątowe (full-azimuth seismic angle ga-thers) Połączenie danych geomechanicznych z sejsmicznymi danymi przed składaniem (VP VS gęstość) dostarcza informa-cji na temat kruchości i anizotropii w formacji łupkowej [8]

Ważnym problemem interpretacji sejsmicznej jest stwo-rzenie poprawnego modelu geometrycznego ośrodka i jego właściwości fizycznych a informacja o tym zawarta w trasie sejsmicznej fali podłużnej zwykle bywa niejednoznaczna Prędkość rozchodzenia się fal sprężystych w skałach zależy min od ich składu mineralnego porowatości ilości i rodza-ju medium nasycającego (woda ropa naftowa gaz) W celu uzyskania dokładnej charakterystyki właściwości zbiorni-kowych badanego ośrodka niezwykle pomocne mogą oka-zać się prędkości fal podłużnych VP i poprzecznych VS [6]

Znanym faktem jest zależność prędkości fali podłużnej od właściwości ośrodka ndash maleje ona w przypadku występo-wania nawet nieznacznych ilości gazu w skale a gdy ośro-dek jest zawodniony prędkość fali podłużnej rośnie W ta-kim przypadku warto wykorzystać prędkość fali poprzecz-nej ktoacutera nie ulega wyraźnym zmianom w tych warunkach

Dlatego też do wykrywania złoacuteż gazu coraz częściej wykorzystuje się parametr VPVS jako wskaźnik medium

nasycającego szczegoacutelnie przydatny przy ustalaniu pozio-mych zmian nasycenia gazem

Z fizycznego punktu widzenia wartości prędkości VP i VS są bardzo ważnymi parametrami od nich zależą wartości mo-dułoacutew sprężystości E K μ σ ktoacutere ndash jak wiadomo ndash charak-teryzują mechaniczne właściwości skały i dzięki ktoacuterym mo-żemy określić jej rodzaj i parametry fizyczne a w odroacuteżnie-niu od modułoacutew statycznych nie odnoszą się tylko do proacuteb-ki skały badanej w laboratorium

Prędkość fali podłużnej nie jest wystarczającym wyznacz-nikiem litologii ponieważ wiele typoacutew skał może mieć ta-kie same wartości VP [5] (rysunek 2) Analizując dane sej-smiczne i otworowe można obliczyć parametr VPVS oraz wspoacutełczynnik Poissona ktoacutery daje możliwość przybliżenia składu mineralnego porowatości i typu medium złożowe-go (rysunek 3) [13]

Rozroacuteżnienie zawartości medioacutew złożowych oraz litologii w ośrodku geologicznym jest fundamentalną charakterystyką złożową ktoacutera decyduje o rozwoju danego obszaru złożowego

Rys 2 Wspoacutełczynnik Poissona jako wskaźnik litologii ([5] zmienione)

W przypadku złoacuteż niekonwencjonalnych takich jak utwo-ry łupkowe (shale gas) kluczową właściwością jest kruchość (brittle) w strefie złożowej [16] Skały kruche mają większą tendencję do spękań co sprzyja lepszemu szczelinowaniu skał łupkowych podczas eksploatacji Przeanalizowano roacuteż-ne parametry fizyczne ktoacutere cechują skały i wybrano spo-śroacuted nich moduł Younga (E) ponieważ najlepiej korelował z parametrem kruchości skały (brittle)

Zwykle określa się stałe fizyczne z danych otworo-wych to jednak charakteryzuje zbyt mały obszar badań

Rys 3 Wykres krzyżowy (crossplot) parametroacutew wspoacutełczynnika Poissona oraz impedancji akustycznej (IP) (niskie wartości VPVS i IP związane są z kumulacją gazu)

([13] zmienione)

węgiel wapieńdolomit

anhydryt

Prędkość fali P [kms]

Wsp

oacutełcz

ynni

k Po

isson

a

piaskowiec(gaz)

gazpiaskowiec(płyn)

płyn

łupki

spękany dolomitwypełniony gazem

2 4 6 8

05

04

03

02

01

0

NAFTA-GAZ

226 Nafta-Gaz nr 42016

Aby przestudiować poziomą zmienność kruchości koniecz-ne jest wykorzystanie danych sejsmicznych 3D Uzyskanie modułu Younga z danych sejsmicznych bywa czasami utrud-nione ponieważ wiąże się z koniecznością obliczenia gęsto-ści z danych sejsmicznych daleko offsetowych ktoacutere nie za-wsze są dostępne

Przedstawiony przez R K Sharmę i S Choprę w arty-kule pt Determination of lithology and brittleness of rocks with a new attribute [16] nowy atrybut (Eρ) jest iloczynem modułu Younga oraz gęstości W przypadku skał kruchych oba parametry moduł Younga i gęstość przyjmują wysokie wartości więc jeśli atrybut Eρ wykazuje wysokie wartości to stanowi to dobry wskaźnik kruchości skały Eρ jest także przydatny w charakterystyce złożowej w połączeniu z kolej-nym atrybutem będącym iloczynem modułu objętości i gę-stości (Kρ) ktoacutery dobrze charakteryzuje zawartość medioacutew złożowych [16] We wspomnianym artykule zaprezentowa-no relację łączącą wartości modułu Younga z wartościami in-wersji sejsmicznej i w ten sposoacuteb pokazano możliwość iden-tyfikacji parametru kruchości skały w utworach łupkowych

Poniżej przedstawiono znane relacje opisujące związki modułoacutew sprężystości oraz prędkości fal podłużnych po-przecznych i gęstości objętościowej

E = 3K (1 ndash 2σ) Moduł Younga moduł sprężystości podłużnej (1)

22

34

SP VVK Moduł odkształcenia objętości (2)

μ = ρ VS2 Moduł odkształcenia postaci (3)

22

22

22

SP

SP

VVVV

Wspoacutełczynnik Poissona (4)

λ = ρ (VP2 ndash VS

2) Stała Lameacutego (5)

22 433SP VV

Wartość ściśliwości skały (6)

gdzieVP VS ndash to prędkości rozchodzenia się podłużnej i poprzecz-

nej fali sprężystejρ ndash gęstość objętościowa skały

Moduł Younga (E) znany roacutewnież jako moduł sztywno-ści jest miarą sztywności skały Wspoacutełczynnik Poissona to miara wytrzymałości skały Moduł objętościowy (moduł od-kształcenia objętości) (bulk modulus) (K) stanowi miarę wy-trzymałości skały na zmiany objętości i jest znany jako moduł nieściśliwości a ponadto ma związek z porowatością skały

Moduł odkształcenia postaci (moduł sprężystości postacio-wej) (shear modulus) (μ) to miara sztywności lub odporności

na deformacje działające w kierunku poprzecznym i jest związany z litologią skały

Moduł Younga (E) może być zdefiniowany w następu-jący sposoacuteb [16]

22

222 )43(

SP

SPS VV

VVVE

(7)

Jeśli przemnożymy obie strony roacutewnania (7) przez gę-stość (ρ) i użyjemy relacji IP = ρ VP oraz IS = ρ VS to po-wyższą zależność można zapisać jako [16]

22

22 43

SP

SP

IIIIE

(8)

W ten sposoacuteb używając sejsmicznej inwersji dostaje się wprost atrybut ktoacutery pozwala identyfikować kruchość skał w utworach łupkowych [16]

Aby otrzymać jak najwięcej informacji z inwersji sej-smicznej należy wykonać pełną inwersję elastyczną (full elastic inversion) ktoacutera estymuje impedancję fali P im-pedancję fali S oraz gęstość [7 13] Algorytm obliczający impedancję elastyczną bazuje na koncepcji Patricka Con-nollyrsquoego [2] ktoacuterej głoacutewną ideą jest aproksymacja roacutew-nania Zoeppritza

Po kolejnych przekształceniach macierzy Zoeppritza otrzymano następujące określenie impedancji elastycz-nej [2]

2sin412sin82tan1 KKVVEI SP

(9)

gdzieVP VS ndash prędkości fali podłużnej i poprzecznej [ms]ρ ndash gęstość objętościowa skały [gcm3]Ө ndash kąt padaniaK ndash moduł odkształcenia objętości ktoacutery można wyrazić

relacją

2

)()(

)()(

1-2

1-2

2

2

2

2iP

iS

iP

iS

P

S tVtV

tVtV

VV

K (10)

Analiza impedancji elastycznej wykonanej na danych sejsmicznych pre-stack w roacuteżnych zakresach kątowych (dla kątoacutew mniejszych i większych) dostarcza informa-cji na temat nasycenia węglowodorami (na profilu dla ką-toacutew większych zauważalne obniżenie wartości EI w stre-fie związanej z kumulacją gazu w piaskowcach (rysunek 4) [11]) oraz może być cennym wskaźnikiem litologicznym [17] (np w przypadku rozroacuteżnienia skał piaskowcowych od łupkowych posiadających zbliżone wartości impedan-cji akustycznej [10])

artykuły

227Nafta-Gaz nr 42016

Estymacja fizycznych właściwości skały może być wyko-nana dzięki znajomości gęstości impedancji fali P (IP) i im-pedancji fali S (IS) To z kolei wiąże się z inwersją na danych sejsmicznych przed składaniem lub inwersją symultaniczną Otrzymanie wartości gęstości z danych sejsmicznych związa-ne jest z dostępnością danych daleko offsetowych a czasa-mi trudno uzyskać tak dalekie offsety i tak duże kąty pada-nia fali Właśnie dlatego obli-czenie gęstości z danych sej-smicznych stanowi dość duży problem [16]

W przypadku braku możliwości obliczenia gęstości cha-rakterystyka złożowa zmierza w kierunku określenia litolo-gii i zawartości płynoacutew Do rozroacuteżnienia litologii i zawarto-ści medioacutew wykorzystano impedancję fali P (IP) i impedan-cję fali S (IS) jako że IP jest wrażliwa na obecność płynoacutew natomiast IS nie wykazuje takiej zależności Goodway i in zaproponowali metodę (LMR ndash Lambda-Mu-Rho) określania fizycznych parametroacutew skały takich jak stałe Lameacutego (λ ndash nie-ściśliwość oraz μ ndash sztywność) z impedancji IP i IS [3] Wy-kazali że trudno uzyskać bezpośrednio z danych sejsmicz-nych parametry λ i μ natomiast o wiele łatwiej określić je można z impedancji IP oraz ISStałe Lameacutego obliczane są według zależności (11) i (12) [17]

μρ = IS2 (11)

λρ = IP2 ndash 2IS

2 (12)

Parametr λ wykazuje dużą wrażliwość na medium zawar-te w porach natomiast stała μ jest wrażliwa na sztywność skały Atrybuty te określają litologię i zawartość medium co można najkorzystniej zobrazować na wykresie krzyżowym (crossplot) λρ oraz μρ (rysunek 5) [11]

Kruchość skały jest ważnym parametrem charakteryzują-cym złoża niekonwencjonalne w skałach łupkowych na przy-kład złoża typu shale gas Skały sztywne mają większą ten-dencję do pękania przez co podnoszą parametry przepuszczal-ności strefy złożowej Moduł Younga (E) otrzymany z inwer-sji danych sejsmicznych według Sharmy i Chopry [16] San-tosa i in [14] oraz Seny i in [15] dobrze charakteryzuje kru-chość w strefach złożowych utworoacutew łupkowych (rysunek 6)

Metody te jednak wymagają obliczenia gęstości z da-nych sejsmicznych daleko offsetowych Inne rozwiązanie zaproponowali Banik i in [1] (bez potrzeby wykorzystania gęstości) a mianowicie użycie korelacji impedancji IP i IS oraz modułu Younga z danych otworowych i wykorzysta-nie tych relacji do obliczeń modułu Younga w całym zakre-sie danych sejsmicznych

Rys 4 Profile impedancji elastycznej dla roacuteżnych zakresoacutew kątoacutew (obniżenie wartości EI na profilu dla kątoacutew większych

w strefie związanej z kumulacją gazu) ([11] zmienione)

Rys 5 Wykres krzyżowy (crossplot) λρ oraz μρ i strefa związana z obecnością gazu (kolor czerwony ndash niskie wartości λρ) ([11] zmienione)

Rys 6 Moduł Younga (E) otrzymany z inwersji danych sejsmicznych charakteryzuje kruchość w strefach złożowych

utworoacutew łupkowych ([15] zmienione)

NAFTA-GAZ

228 Nafta-Gaz nr 42016

Moduł Younga zwykle jest mierzony z danych geofizy-ki otworowej oraz danych laboratoryjnych (rdzeni) Wie-dza na temat tego modułu przed wierceniem stanowi cen-ną wskazoacutewkę w procesie poszukiwania złoacuteż W artyku-le pt Youngrsquos modulus from point-receiver surface seismic data Banik i in [1] przedstawili metodę opracowaną dla złoacuteż niekonwencjonalnych takich jak Bakken Shale (złoże gazo-we typu shale gas) polegającą na estymacji modułu Youn-ga z inwersyjnych danych sejsmicznych i ponadto wykazali wysoką korelację tego modułu z właściwościami elastycz-nymi skały a konkretnie z jej kruchością

W artykule Seismic reservoir characterization in reso-urce shale plays Stress analysis and sweet spot discrimi-nation [15] przedstawiono metodologię identyfikacji sweet spotoacutew estymacji parametroacutew geochemicznych oraz iden-tyfikację głoacutewnych kierunkoacutew naprężeń przy wykorzysta-niu azymutalnych danych sejsmicznych przed składaniem i danych otworowych

Inwersja pre-stack i analiza multiatrybutoacutew dostarcza ilo-ściowej informacji o takich parametrach jak moduł Younga

czy wspoacutełczynnik Poissona a te z kolei są ściśle związane z takimi właściwościami jak porowatość zawartość mine-rałoacutew czy substancji organicznej ndash TOC

Na przykładzie złoża Haynesville przeanalizowanym w ar-tykule [15] potwierdzono słuszność wyboru parametroacutew ta-kich jak podwyższona porowatość wysoka zawartość skał krzemianowych oraz wysoka zawartość substancji organicz-nej ndash TOC jako kluczowych w lokalizacji odwiertoacutew

Dokładna analiza własności skał pokazuje że wspoacutełczyn-nik Poissona i lambda-rho (λρ) (λ ndash nieściśliwość) dostarczają bardzo ważnych informacji złożowych Mianowicie obszary o niskim wspoacutełczynniku Poissona wskazują na większą za-wartość skał krzemianowych a niska zawartość węglanoacutew zwykle jest związana z lepszą porowatością

Moduł Younga estymowany z inwersji sejsmicznej pre-stack jest rozstrzygającym parametrem przy wydzielaniu stref kruchych (brittle) w utworach łupkowych Ponad-to interpretacja modułu Younga pozwala na wyznaczenie optymalnych miejsc do zastosowania szczelinowania hy-draulicznego [4]

Podsumowanie

Podsumowując należy stwierdzić że w poszukiwaniach złoacuteż niekonwencjonalnych kluczową rolę pełni określenie pa-rametroacutew geomechanicznych otrzymywanych nie tylko z da-nych geofizyki wiertniczej czy analiz laboratoryjnych lecz także w wyniku estymacji tych parametroacutew z danych sej-smicznych 3D tak aby scharakteryzować cały obszar złożowy

W artykule zwroacutecono uwagę na parametry cechujące zło-ża niekonwencjonalne takie jak kruchość skały (brittle) zawartość materii organicznej (TOC) moduły sprężystości a w szczegoacutelności moduł Younga ktoacutery dobrze charaktery-

zuje kruchość w strefach złożowych utworoacutew łupkowych Według wielu autoroacutew artykułoacutew zamieszczonych w mię-dzynarodowych czasopismach branży poszukiwań węglo-wodoroacutew najlepszą metodą na pozyskanie modułu Youn-ga jest inwersja danych sejsmicznych Dlatego tak cenne są analizy sejsmicznych danych typu pre-stack ktoacutere dostar-czają wiedzy o parametrach geochemicznych ośrodka geo-logicznego i tym samym przyczyniają się do lepszej iden-tyfikacji sweet spotoacutew czyli wyboru optymalnej lokalizacji otworoacutew wiertniczych

Prosimy cytować jako Nafta-Gaz 2016 nr 4 s 223ndash229 DOI 1018668NG20160407

Artykuł nadesłano do Redakcji 9112015 r Zatwierdzono do druku 18022016 r

Artykuł powstał na podstawie pracy statutowej pt Zastosowanie inwersji sejsmicznej do identyfikacji sweet spotoacutew w utworach łupkowych ndash praca INiG ndash PIB na zlecenie MNiSW nr zlecenia 0058SR15 nr archiwalny DK-4100-5815

Literatura[1] Banik N Koesoemadinata A El-Kaseeh K G Youngrsquos

modulus from point-receiver surface seismic data 80th An-nual International Meeting 2010 SEG Expanded Abstracts s 2794ndash2798

[2] Connolly P Elastic impedance The Leading Edge 1999 vol 18 no 4 s 438ndash352

[3] Goodway B Chen T Downton J Improved AVO fluid de-tection and lithology discrimination using Lameacute petrophy-sical parameters 67th Annual International Meeting 1997 SEG Expanded Abstracts s 183ndash186

[4] Gray D Anderson P Logel J Delbecq F Schmidt D

Estimating in-situ anisotropic principal stresses from 3D seismic 72nd Annual Meeting 2010 EAGE

[5] Kasina Z Przetwarzanie sejsmiczne Wydawnictwo Cen-trum PPGSMiE PAN 1998

[6] Leginowicz A Analiza zmienności amplitudy względem off-setu w systemie ProMAX Nafta-Gaz 2008 nr 10 s 661ndash671

[7] Leginowicz A Inwersja elastyczna ndash podstawy teoretyczne realizacja praktyczna oraz analiza wynikoacutew procedury obli-czeniowej Nafta-Gaz 2005 nr 12 s 519ndash530

[8] Liu X Workflows for Sweet Spots Identification in Shale Plays Using Seismic Inversion and Well Logs GeoConvention

artykuły

229Nafta-Gaz nr 42016

2013 Integration Geoscience Engineering Partnership 6ndash12 May 2013 Calgary

[9] Passey Q R Creaney S Kulla J B Moretti F J Stro-ud J D A practical model for organic richness from po-rosity and resistivity logs AAPG Bulletin 1990 vol 74 s 1777ndash1794

[10] Pendrel J Seismic Inversion ndash The Best Tool for Reservoir Characterization CSEG Recorder 2001 vol 26 no 1

[11] Russell B Making sense of all that AVO and inversion stuff The Milton Dobrin Lecture 2010

[12] Russell B Hampson D The old and the new in seismic inversion CSEG Recorder 2006 vol 31 no 10 s 5ndash10

[13] Rzeczpospolita łupkowa ndash studium wiedzy o gazie z formacji łupkowych Prace Naukowe INiG 2012 nr 183

[14] Santoso D Alam S Hendraya L Alfia N Sulistiyon O Munadi S Estimation of limestone reservoir porosity by se-ismic attribute and AVO analysis Exploration Geophysics 1995 vol 26 no 3 s 437ndash443

[15] Sena A Castillo C Chesser K Voisey S Estrada J Carcuz J Carmona E Hodgkins P Seismic reservoir characterization

in resource shale plays Stress analysis and sweet spot discrim-ination The Leading Edge 2011 vol 30 no 7 s 758ndash764

[16] Sharma R K Chopra S Determination of lithology and brittleness of rocks with a new attribute The Leading Edge 2015 vol 34 no 5 s 554ndash564

[17] Veeken P C H Da Silva M Seismic inversion methods and some of their constraints First Break 2004 vol 22 no 6 s 47ndash70

Mgr inż Anna LEGINOWICZAsystent w Zakładzie SejsmikiInstytut Nafty i Gazu ndash Państwowy Instytut Badawczyul Lubicz 25 A31-503 KrakoacutewE-mail annaleginowiczinigpl

OFERTA

ZAKŁAD SEJSMIKIZakres działaniabull interpretacja strukturalna i litofacjalna zdjęć sejsmicznych 2D i 3Dbull wykonywanie inwersji spektralnej sekcji sejsmicznej po sumowaniubull budowa modelu prędkościowo-głębokościowego ośrodka na podstawie

analizy danych sejsmicznychbull wieloskładnikowa sejsmika powierzchniowa i otworowa (3D-3C

PPS-3C)bull przetwarzanie i interpretacja pomiaroacutew PPS 3Cbull obliczanie parametroacutew anizotropii oraz określanie głoacutewnych kierun-

koacutew szczelinowatości na podstawie wieloazymutalnego pomiaru PPS 3C i sejsmiki powierzchniowej

bull migracja sejsmiczna MGF-K w wersji postack i prestack w dziedzinie czasu i głębokości z uwzględnieniem anizotropii ośrodka typu VTI TTI HTI

bull konstrukcja map powierzchniowychbull zastosowanie metod geostatycznych do budowy statycznych modeli złoacuteż węglowodoroacutew

P o Kierownika mgr inż Aleksander WilkAdres ul Bagrowa 1 30-733 KrakoacutewTelefon 12 61 77 480Faks 12 653 16 65E-mail aleksanderwilkinigpl

artykuły

225Nafta-Gaz nr 42016

TOC przy wykorzystaniu profilowania akustycznego i pro-filowania oporności [9]

W artykule Workflows for Sweet Spots Identification in Shale Plays Using Seismic Inversion and Well Logs [8] za-prezentowano metodę estymacji TOC nazwaną sejsmiczną inwersją TOC w ktoacuterej połączono sejsmiczne parametry ta-kie jak VP VS oraz gęstość objętościową z petrofizycznymi danymi TOC z danych otworowych

Autor przedstawia roacutewnież metodę estymacji anizotropo-wych parametroacutew Thomsena za pomocą sejsmicznej inwersji anizotropowej ktoacutera wykorzystuje dane sejsmiczne pełnego azymutu i kolekcje kątowe (full-azimuth seismic angle ga-thers) Połączenie danych geomechanicznych z sejsmicznymi danymi przed składaniem (VP VS gęstość) dostarcza informa-cji na temat kruchości i anizotropii w formacji łupkowej [8]

Ważnym problemem interpretacji sejsmicznej jest stwo-rzenie poprawnego modelu geometrycznego ośrodka i jego właściwości fizycznych a informacja o tym zawarta w trasie sejsmicznej fali podłużnej zwykle bywa niejednoznaczna Prędkość rozchodzenia się fal sprężystych w skałach zależy min od ich składu mineralnego porowatości ilości i rodza-ju medium nasycającego (woda ropa naftowa gaz) W celu uzyskania dokładnej charakterystyki właściwości zbiorni-kowych badanego ośrodka niezwykle pomocne mogą oka-zać się prędkości fal podłużnych VP i poprzecznych VS [6]

Znanym faktem jest zależność prędkości fali podłużnej od właściwości ośrodka ndash maleje ona w przypadku występo-wania nawet nieznacznych ilości gazu w skale a gdy ośro-dek jest zawodniony prędkość fali podłużnej rośnie W ta-kim przypadku warto wykorzystać prędkość fali poprzecz-nej ktoacutera nie ulega wyraźnym zmianom w tych warunkach

Dlatego też do wykrywania złoacuteż gazu coraz częściej wykorzystuje się parametr VPVS jako wskaźnik medium

nasycającego szczegoacutelnie przydatny przy ustalaniu pozio-mych zmian nasycenia gazem

Z fizycznego punktu widzenia wartości prędkości VP i VS są bardzo ważnymi parametrami od nich zależą wartości mo-dułoacutew sprężystości E K μ σ ktoacutere ndash jak wiadomo ndash charak-teryzują mechaniczne właściwości skały i dzięki ktoacuterym mo-żemy określić jej rodzaj i parametry fizyczne a w odroacuteżnie-niu od modułoacutew statycznych nie odnoszą się tylko do proacuteb-ki skały badanej w laboratorium

Prędkość fali podłużnej nie jest wystarczającym wyznacz-nikiem litologii ponieważ wiele typoacutew skał może mieć ta-kie same wartości VP [5] (rysunek 2) Analizując dane sej-smiczne i otworowe można obliczyć parametr VPVS oraz wspoacutełczynnik Poissona ktoacutery daje możliwość przybliżenia składu mineralnego porowatości i typu medium złożowe-go (rysunek 3) [13]

Rozroacuteżnienie zawartości medioacutew złożowych oraz litologii w ośrodku geologicznym jest fundamentalną charakterystyką złożową ktoacutera decyduje o rozwoju danego obszaru złożowego

Rys 2 Wspoacutełczynnik Poissona jako wskaźnik litologii ([5] zmienione)

W przypadku złoacuteż niekonwencjonalnych takich jak utwo-ry łupkowe (shale gas) kluczową właściwością jest kruchość (brittle) w strefie złożowej [16] Skały kruche mają większą tendencję do spękań co sprzyja lepszemu szczelinowaniu skał łupkowych podczas eksploatacji Przeanalizowano roacuteż-ne parametry fizyczne ktoacutere cechują skały i wybrano spo-śroacuted nich moduł Younga (E) ponieważ najlepiej korelował z parametrem kruchości skały (brittle)

Zwykle określa się stałe fizyczne z danych otworo-wych to jednak charakteryzuje zbyt mały obszar badań

Rys 3 Wykres krzyżowy (crossplot) parametroacutew wspoacutełczynnika Poissona oraz impedancji akustycznej (IP) (niskie wartości VPVS i IP związane są z kumulacją gazu)

([13] zmienione)

węgiel wapieńdolomit

anhydryt

Prędkość fali P [kms]

Wsp

oacutełcz

ynni

k Po

isson

a

piaskowiec(gaz)

gazpiaskowiec(płyn)

płyn

łupki

spękany dolomitwypełniony gazem

2 4 6 8

05

04

03

02

01

0

NAFTA-GAZ

226 Nafta-Gaz nr 42016

Aby przestudiować poziomą zmienność kruchości koniecz-ne jest wykorzystanie danych sejsmicznych 3D Uzyskanie modułu Younga z danych sejsmicznych bywa czasami utrud-nione ponieważ wiąże się z koniecznością obliczenia gęsto-ści z danych sejsmicznych daleko offsetowych ktoacutere nie za-wsze są dostępne

Przedstawiony przez R K Sharmę i S Choprę w arty-kule pt Determination of lithology and brittleness of rocks with a new attribute [16] nowy atrybut (Eρ) jest iloczynem modułu Younga oraz gęstości W przypadku skał kruchych oba parametry moduł Younga i gęstość przyjmują wysokie wartości więc jeśli atrybut Eρ wykazuje wysokie wartości to stanowi to dobry wskaźnik kruchości skały Eρ jest także przydatny w charakterystyce złożowej w połączeniu z kolej-nym atrybutem będącym iloczynem modułu objętości i gę-stości (Kρ) ktoacutery dobrze charakteryzuje zawartość medioacutew złożowych [16] We wspomnianym artykule zaprezentowa-no relację łączącą wartości modułu Younga z wartościami in-wersji sejsmicznej i w ten sposoacuteb pokazano możliwość iden-tyfikacji parametru kruchości skały w utworach łupkowych

Poniżej przedstawiono znane relacje opisujące związki modułoacutew sprężystości oraz prędkości fal podłużnych po-przecznych i gęstości objętościowej

E = 3K (1 ndash 2σ) Moduł Younga moduł sprężystości podłużnej (1)

22

34

SP VVK Moduł odkształcenia objętości (2)

μ = ρ VS2 Moduł odkształcenia postaci (3)

22

22

22

SP

SP

VVVV

Wspoacutełczynnik Poissona (4)

λ = ρ (VP2 ndash VS

2) Stała Lameacutego (5)

22 433SP VV

Wartość ściśliwości skały (6)

gdzieVP VS ndash to prędkości rozchodzenia się podłużnej i poprzecz-

nej fali sprężystejρ ndash gęstość objętościowa skały

Moduł Younga (E) znany roacutewnież jako moduł sztywno-ści jest miarą sztywności skały Wspoacutełczynnik Poissona to miara wytrzymałości skały Moduł objętościowy (moduł od-kształcenia objętości) (bulk modulus) (K) stanowi miarę wy-trzymałości skały na zmiany objętości i jest znany jako moduł nieściśliwości a ponadto ma związek z porowatością skały

Moduł odkształcenia postaci (moduł sprężystości postacio-wej) (shear modulus) (μ) to miara sztywności lub odporności

na deformacje działające w kierunku poprzecznym i jest związany z litologią skały

Moduł Younga (E) może być zdefiniowany w następu-jący sposoacuteb [16]

22

222 )43(

SP

SPS VV

VVVE

(7)

Jeśli przemnożymy obie strony roacutewnania (7) przez gę-stość (ρ) i użyjemy relacji IP = ρ VP oraz IS = ρ VS to po-wyższą zależność można zapisać jako [16]

22

22 43

SP

SP

IIIIE

(8)

W ten sposoacuteb używając sejsmicznej inwersji dostaje się wprost atrybut ktoacutery pozwala identyfikować kruchość skał w utworach łupkowych [16]

Aby otrzymać jak najwięcej informacji z inwersji sej-smicznej należy wykonać pełną inwersję elastyczną (full elastic inversion) ktoacutera estymuje impedancję fali P im-pedancję fali S oraz gęstość [7 13] Algorytm obliczający impedancję elastyczną bazuje na koncepcji Patricka Con-nollyrsquoego [2] ktoacuterej głoacutewną ideą jest aproksymacja roacutew-nania Zoeppritza

Po kolejnych przekształceniach macierzy Zoeppritza otrzymano następujące określenie impedancji elastycz-nej [2]

2sin412sin82tan1 KKVVEI SP

(9)

gdzieVP VS ndash prędkości fali podłużnej i poprzecznej [ms]ρ ndash gęstość objętościowa skały [gcm3]Ө ndash kąt padaniaK ndash moduł odkształcenia objętości ktoacutery można wyrazić

relacją

2

)()(

)()(

1-2

1-2

2

2

2

2iP

iS

iP

iS

P

S tVtV

tVtV

VV

K (10)

Analiza impedancji elastycznej wykonanej na danych sejsmicznych pre-stack w roacuteżnych zakresach kątowych (dla kątoacutew mniejszych i większych) dostarcza informa-cji na temat nasycenia węglowodorami (na profilu dla ką-toacutew większych zauważalne obniżenie wartości EI w stre-fie związanej z kumulacją gazu w piaskowcach (rysunek 4) [11]) oraz może być cennym wskaźnikiem litologicznym [17] (np w przypadku rozroacuteżnienia skał piaskowcowych od łupkowych posiadających zbliżone wartości impedan-cji akustycznej [10])

artykuły

227Nafta-Gaz nr 42016

Estymacja fizycznych właściwości skały może być wyko-nana dzięki znajomości gęstości impedancji fali P (IP) i im-pedancji fali S (IS) To z kolei wiąże się z inwersją na danych sejsmicznych przed składaniem lub inwersją symultaniczną Otrzymanie wartości gęstości z danych sejsmicznych związa-ne jest z dostępnością danych daleko offsetowych a czasa-mi trudno uzyskać tak dalekie offsety i tak duże kąty pada-nia fali Właśnie dlatego obli-czenie gęstości z danych sej-smicznych stanowi dość duży problem [16]

W przypadku braku możliwości obliczenia gęstości cha-rakterystyka złożowa zmierza w kierunku określenia litolo-gii i zawartości płynoacutew Do rozroacuteżnienia litologii i zawarto-ści medioacutew wykorzystano impedancję fali P (IP) i impedan-cję fali S (IS) jako że IP jest wrażliwa na obecność płynoacutew natomiast IS nie wykazuje takiej zależności Goodway i in zaproponowali metodę (LMR ndash Lambda-Mu-Rho) określania fizycznych parametroacutew skały takich jak stałe Lameacutego (λ ndash nie-ściśliwość oraz μ ndash sztywność) z impedancji IP i IS [3] Wy-kazali że trudno uzyskać bezpośrednio z danych sejsmicz-nych parametry λ i μ natomiast o wiele łatwiej określić je można z impedancji IP oraz ISStałe Lameacutego obliczane są według zależności (11) i (12) [17]

μρ = IS2 (11)

λρ = IP2 ndash 2IS

2 (12)

Parametr λ wykazuje dużą wrażliwość na medium zawar-te w porach natomiast stała μ jest wrażliwa na sztywność skały Atrybuty te określają litologię i zawartość medium co można najkorzystniej zobrazować na wykresie krzyżowym (crossplot) λρ oraz μρ (rysunek 5) [11]

Kruchość skały jest ważnym parametrem charakteryzują-cym złoża niekonwencjonalne w skałach łupkowych na przy-kład złoża typu shale gas Skały sztywne mają większą ten-dencję do pękania przez co podnoszą parametry przepuszczal-ności strefy złożowej Moduł Younga (E) otrzymany z inwer-sji danych sejsmicznych według Sharmy i Chopry [16] San-tosa i in [14] oraz Seny i in [15] dobrze charakteryzuje kru-chość w strefach złożowych utworoacutew łupkowych (rysunek 6)

Metody te jednak wymagają obliczenia gęstości z da-nych sejsmicznych daleko offsetowych Inne rozwiązanie zaproponowali Banik i in [1] (bez potrzeby wykorzystania gęstości) a mianowicie użycie korelacji impedancji IP i IS oraz modułu Younga z danych otworowych i wykorzysta-nie tych relacji do obliczeń modułu Younga w całym zakre-sie danych sejsmicznych

Rys 4 Profile impedancji elastycznej dla roacuteżnych zakresoacutew kątoacutew (obniżenie wartości EI na profilu dla kątoacutew większych

w strefie związanej z kumulacją gazu) ([11] zmienione)

Rys 5 Wykres krzyżowy (crossplot) λρ oraz μρ i strefa związana z obecnością gazu (kolor czerwony ndash niskie wartości λρ) ([11] zmienione)

Rys 6 Moduł Younga (E) otrzymany z inwersji danych sejsmicznych charakteryzuje kruchość w strefach złożowych

utworoacutew łupkowych ([15] zmienione)

NAFTA-GAZ

228 Nafta-Gaz nr 42016

Moduł Younga zwykle jest mierzony z danych geofizy-ki otworowej oraz danych laboratoryjnych (rdzeni) Wie-dza na temat tego modułu przed wierceniem stanowi cen-ną wskazoacutewkę w procesie poszukiwania złoacuteż W artyku-le pt Youngrsquos modulus from point-receiver surface seismic data Banik i in [1] przedstawili metodę opracowaną dla złoacuteż niekonwencjonalnych takich jak Bakken Shale (złoże gazo-we typu shale gas) polegającą na estymacji modułu Youn-ga z inwersyjnych danych sejsmicznych i ponadto wykazali wysoką korelację tego modułu z właściwościami elastycz-nymi skały a konkretnie z jej kruchością

W artykule Seismic reservoir characterization in reso-urce shale plays Stress analysis and sweet spot discrimi-nation [15] przedstawiono metodologię identyfikacji sweet spotoacutew estymacji parametroacutew geochemicznych oraz iden-tyfikację głoacutewnych kierunkoacutew naprężeń przy wykorzysta-niu azymutalnych danych sejsmicznych przed składaniem i danych otworowych

Inwersja pre-stack i analiza multiatrybutoacutew dostarcza ilo-ściowej informacji o takich parametrach jak moduł Younga

czy wspoacutełczynnik Poissona a te z kolei są ściśle związane z takimi właściwościami jak porowatość zawartość mine-rałoacutew czy substancji organicznej ndash TOC

Na przykładzie złoża Haynesville przeanalizowanym w ar-tykule [15] potwierdzono słuszność wyboru parametroacutew ta-kich jak podwyższona porowatość wysoka zawartość skał krzemianowych oraz wysoka zawartość substancji organicz-nej ndash TOC jako kluczowych w lokalizacji odwiertoacutew

Dokładna analiza własności skał pokazuje że wspoacutełczyn-nik Poissona i lambda-rho (λρ) (λ ndash nieściśliwość) dostarczają bardzo ważnych informacji złożowych Mianowicie obszary o niskim wspoacutełczynniku Poissona wskazują na większą za-wartość skał krzemianowych a niska zawartość węglanoacutew zwykle jest związana z lepszą porowatością

Moduł Younga estymowany z inwersji sejsmicznej pre-stack jest rozstrzygającym parametrem przy wydzielaniu stref kruchych (brittle) w utworach łupkowych Ponad-to interpretacja modułu Younga pozwala na wyznaczenie optymalnych miejsc do zastosowania szczelinowania hy-draulicznego [4]

Podsumowanie

Podsumowując należy stwierdzić że w poszukiwaniach złoacuteż niekonwencjonalnych kluczową rolę pełni określenie pa-rametroacutew geomechanicznych otrzymywanych nie tylko z da-nych geofizyki wiertniczej czy analiz laboratoryjnych lecz także w wyniku estymacji tych parametroacutew z danych sej-smicznych 3D tak aby scharakteryzować cały obszar złożowy

W artykule zwroacutecono uwagę na parametry cechujące zło-ża niekonwencjonalne takie jak kruchość skały (brittle) zawartość materii organicznej (TOC) moduły sprężystości a w szczegoacutelności moduł Younga ktoacutery dobrze charaktery-

zuje kruchość w strefach złożowych utworoacutew łupkowych Według wielu autoroacutew artykułoacutew zamieszczonych w mię-dzynarodowych czasopismach branży poszukiwań węglo-wodoroacutew najlepszą metodą na pozyskanie modułu Youn-ga jest inwersja danych sejsmicznych Dlatego tak cenne są analizy sejsmicznych danych typu pre-stack ktoacutere dostar-czają wiedzy o parametrach geochemicznych ośrodka geo-logicznego i tym samym przyczyniają się do lepszej iden-tyfikacji sweet spotoacutew czyli wyboru optymalnej lokalizacji otworoacutew wiertniczych

Prosimy cytować jako Nafta-Gaz 2016 nr 4 s 223ndash229 DOI 1018668NG20160407

Artykuł nadesłano do Redakcji 9112015 r Zatwierdzono do druku 18022016 r

Artykuł powstał na podstawie pracy statutowej pt Zastosowanie inwersji sejsmicznej do identyfikacji sweet spotoacutew w utworach łupkowych ndash praca INiG ndash PIB na zlecenie MNiSW nr zlecenia 0058SR15 nr archiwalny DK-4100-5815

Literatura[1] Banik N Koesoemadinata A El-Kaseeh K G Youngrsquos

modulus from point-receiver surface seismic data 80th An-nual International Meeting 2010 SEG Expanded Abstracts s 2794ndash2798

[2] Connolly P Elastic impedance The Leading Edge 1999 vol 18 no 4 s 438ndash352

[3] Goodway B Chen T Downton J Improved AVO fluid de-tection and lithology discrimination using Lameacute petrophy-sical parameters 67th Annual International Meeting 1997 SEG Expanded Abstracts s 183ndash186

[4] Gray D Anderson P Logel J Delbecq F Schmidt D

Estimating in-situ anisotropic principal stresses from 3D seismic 72nd Annual Meeting 2010 EAGE

[5] Kasina Z Przetwarzanie sejsmiczne Wydawnictwo Cen-trum PPGSMiE PAN 1998

[6] Leginowicz A Analiza zmienności amplitudy względem off-setu w systemie ProMAX Nafta-Gaz 2008 nr 10 s 661ndash671

[7] Leginowicz A Inwersja elastyczna ndash podstawy teoretyczne realizacja praktyczna oraz analiza wynikoacutew procedury obli-czeniowej Nafta-Gaz 2005 nr 12 s 519ndash530

[8] Liu X Workflows for Sweet Spots Identification in Shale Plays Using Seismic Inversion and Well Logs GeoConvention

artykuły

229Nafta-Gaz nr 42016

2013 Integration Geoscience Engineering Partnership 6ndash12 May 2013 Calgary

[9] Passey Q R Creaney S Kulla J B Moretti F J Stro-ud J D A practical model for organic richness from po-rosity and resistivity logs AAPG Bulletin 1990 vol 74 s 1777ndash1794

[10] Pendrel J Seismic Inversion ndash The Best Tool for Reservoir Characterization CSEG Recorder 2001 vol 26 no 1

[11] Russell B Making sense of all that AVO and inversion stuff The Milton Dobrin Lecture 2010

[12] Russell B Hampson D The old and the new in seismic inversion CSEG Recorder 2006 vol 31 no 10 s 5ndash10

[13] Rzeczpospolita łupkowa ndash studium wiedzy o gazie z formacji łupkowych Prace Naukowe INiG 2012 nr 183

[14] Santoso D Alam S Hendraya L Alfia N Sulistiyon O Munadi S Estimation of limestone reservoir porosity by se-ismic attribute and AVO analysis Exploration Geophysics 1995 vol 26 no 3 s 437ndash443

[15] Sena A Castillo C Chesser K Voisey S Estrada J Carcuz J Carmona E Hodgkins P Seismic reservoir characterization

in resource shale plays Stress analysis and sweet spot discrim-ination The Leading Edge 2011 vol 30 no 7 s 758ndash764

[16] Sharma R K Chopra S Determination of lithology and brittleness of rocks with a new attribute The Leading Edge 2015 vol 34 no 5 s 554ndash564

[17] Veeken P C H Da Silva M Seismic inversion methods and some of their constraints First Break 2004 vol 22 no 6 s 47ndash70

Mgr inż Anna LEGINOWICZAsystent w Zakładzie SejsmikiInstytut Nafty i Gazu ndash Państwowy Instytut Badawczyul Lubicz 25 A31-503 KrakoacutewE-mail annaleginowiczinigpl

OFERTA

ZAKŁAD SEJSMIKIZakres działaniabull interpretacja strukturalna i litofacjalna zdjęć sejsmicznych 2D i 3Dbull wykonywanie inwersji spektralnej sekcji sejsmicznej po sumowaniubull budowa modelu prędkościowo-głębokościowego ośrodka na podstawie

analizy danych sejsmicznychbull wieloskładnikowa sejsmika powierzchniowa i otworowa (3D-3C

PPS-3C)bull przetwarzanie i interpretacja pomiaroacutew PPS 3Cbull obliczanie parametroacutew anizotropii oraz określanie głoacutewnych kierun-

koacutew szczelinowatości na podstawie wieloazymutalnego pomiaru PPS 3C i sejsmiki powierzchniowej

bull migracja sejsmiczna MGF-K w wersji postack i prestack w dziedzinie czasu i głębokości z uwzględnieniem anizotropii ośrodka typu VTI TTI HTI

bull konstrukcja map powierzchniowychbull zastosowanie metod geostatycznych do budowy statycznych modeli złoacuteż węglowodoroacutew

P o Kierownika mgr inż Aleksander WilkAdres ul Bagrowa 1 30-733 KrakoacutewTelefon 12 61 77 480Faks 12 653 16 65E-mail aleksanderwilkinigpl

NAFTA-GAZ

226 Nafta-Gaz nr 42016

Aby przestudiować poziomą zmienność kruchości koniecz-ne jest wykorzystanie danych sejsmicznych 3D Uzyskanie modułu Younga z danych sejsmicznych bywa czasami utrud-nione ponieważ wiąże się z koniecznością obliczenia gęsto-ści z danych sejsmicznych daleko offsetowych ktoacutere nie za-wsze są dostępne

Przedstawiony przez R K Sharmę i S Choprę w arty-kule pt Determination of lithology and brittleness of rocks with a new attribute [16] nowy atrybut (Eρ) jest iloczynem modułu Younga oraz gęstości W przypadku skał kruchych oba parametry moduł Younga i gęstość przyjmują wysokie wartości więc jeśli atrybut Eρ wykazuje wysokie wartości to stanowi to dobry wskaźnik kruchości skały Eρ jest także przydatny w charakterystyce złożowej w połączeniu z kolej-nym atrybutem będącym iloczynem modułu objętości i gę-stości (Kρ) ktoacutery dobrze charakteryzuje zawartość medioacutew złożowych [16] We wspomnianym artykule zaprezentowa-no relację łączącą wartości modułu Younga z wartościami in-wersji sejsmicznej i w ten sposoacuteb pokazano możliwość iden-tyfikacji parametru kruchości skały w utworach łupkowych

Poniżej przedstawiono znane relacje opisujące związki modułoacutew sprężystości oraz prędkości fal podłużnych po-przecznych i gęstości objętościowej

E = 3K (1 ndash 2σ) Moduł Younga moduł sprężystości podłużnej (1)

22

34

SP VVK Moduł odkształcenia objętości (2)

μ = ρ VS2 Moduł odkształcenia postaci (3)

22

22

22

SP

SP

VVVV

Wspoacutełczynnik Poissona (4)

λ = ρ (VP2 ndash VS

2) Stała Lameacutego (5)

22 433SP VV

Wartość ściśliwości skały (6)

gdzieVP VS ndash to prędkości rozchodzenia się podłużnej i poprzecz-

nej fali sprężystejρ ndash gęstość objętościowa skały

Moduł Younga (E) znany roacutewnież jako moduł sztywno-ści jest miarą sztywności skały Wspoacutełczynnik Poissona to miara wytrzymałości skały Moduł objętościowy (moduł od-kształcenia objętości) (bulk modulus) (K) stanowi miarę wy-trzymałości skały na zmiany objętości i jest znany jako moduł nieściśliwości a ponadto ma związek z porowatością skały

Moduł odkształcenia postaci (moduł sprężystości postacio-wej) (shear modulus) (μ) to miara sztywności lub odporności

na deformacje działające w kierunku poprzecznym i jest związany z litologią skały

Moduł Younga (E) może być zdefiniowany w następu-jący sposoacuteb [16]

22

222 )43(

SP

SPS VV

VVVE

(7)

Jeśli przemnożymy obie strony roacutewnania (7) przez gę-stość (ρ) i użyjemy relacji IP = ρ VP oraz IS = ρ VS to po-wyższą zależność można zapisać jako [16]

22

22 43

SP

SP

IIIIE

(8)

W ten sposoacuteb używając sejsmicznej inwersji dostaje się wprost atrybut ktoacutery pozwala identyfikować kruchość skał w utworach łupkowych [16]

Aby otrzymać jak najwięcej informacji z inwersji sej-smicznej należy wykonać pełną inwersję elastyczną (full elastic inversion) ktoacutera estymuje impedancję fali P im-pedancję fali S oraz gęstość [7 13] Algorytm obliczający impedancję elastyczną bazuje na koncepcji Patricka Con-nollyrsquoego [2] ktoacuterej głoacutewną ideą jest aproksymacja roacutew-nania Zoeppritza

Po kolejnych przekształceniach macierzy Zoeppritza otrzymano następujące określenie impedancji elastycz-nej [2]

2sin412sin82tan1 KKVVEI SP

(9)

gdzieVP VS ndash prędkości fali podłużnej i poprzecznej [ms]ρ ndash gęstość objętościowa skały [gcm3]Ө ndash kąt padaniaK ndash moduł odkształcenia objętości ktoacutery można wyrazić

relacją

2

)()(

)()(

1-2

1-2

2

2

2

2iP

iS

iP

iS

P

S tVtV

tVtV

VV

K (10)

Analiza impedancji elastycznej wykonanej na danych sejsmicznych pre-stack w roacuteżnych zakresach kątowych (dla kątoacutew mniejszych i większych) dostarcza informa-cji na temat nasycenia węglowodorami (na profilu dla ką-toacutew większych zauważalne obniżenie wartości EI w stre-fie związanej z kumulacją gazu w piaskowcach (rysunek 4) [11]) oraz może być cennym wskaźnikiem litologicznym [17] (np w przypadku rozroacuteżnienia skał piaskowcowych od łupkowych posiadających zbliżone wartości impedan-cji akustycznej [10])

artykuły

227Nafta-Gaz nr 42016

Estymacja fizycznych właściwości skały może być wyko-nana dzięki znajomości gęstości impedancji fali P (IP) i im-pedancji fali S (IS) To z kolei wiąże się z inwersją na danych sejsmicznych przed składaniem lub inwersją symultaniczną Otrzymanie wartości gęstości z danych sejsmicznych związa-ne jest z dostępnością danych daleko offsetowych a czasa-mi trudno uzyskać tak dalekie offsety i tak duże kąty pada-nia fali Właśnie dlatego obli-czenie gęstości z danych sej-smicznych stanowi dość duży problem [16]

W przypadku braku możliwości obliczenia gęstości cha-rakterystyka złożowa zmierza w kierunku określenia litolo-gii i zawartości płynoacutew Do rozroacuteżnienia litologii i zawarto-ści medioacutew wykorzystano impedancję fali P (IP) i impedan-cję fali S (IS) jako że IP jest wrażliwa na obecność płynoacutew natomiast IS nie wykazuje takiej zależności Goodway i in zaproponowali metodę (LMR ndash Lambda-Mu-Rho) określania fizycznych parametroacutew skały takich jak stałe Lameacutego (λ ndash nie-ściśliwość oraz μ ndash sztywność) z impedancji IP i IS [3] Wy-kazali że trudno uzyskać bezpośrednio z danych sejsmicz-nych parametry λ i μ natomiast o wiele łatwiej określić je można z impedancji IP oraz ISStałe Lameacutego obliczane są według zależności (11) i (12) [17]

μρ = IS2 (11)

λρ = IP2 ndash 2IS

2 (12)

Parametr λ wykazuje dużą wrażliwość na medium zawar-te w porach natomiast stała μ jest wrażliwa na sztywność skały Atrybuty te określają litologię i zawartość medium co można najkorzystniej zobrazować na wykresie krzyżowym (crossplot) λρ oraz μρ (rysunek 5) [11]

Kruchość skały jest ważnym parametrem charakteryzują-cym złoża niekonwencjonalne w skałach łupkowych na przy-kład złoża typu shale gas Skały sztywne mają większą ten-dencję do pękania przez co podnoszą parametry przepuszczal-ności strefy złożowej Moduł Younga (E) otrzymany z inwer-sji danych sejsmicznych według Sharmy i Chopry [16] San-tosa i in [14] oraz Seny i in [15] dobrze charakteryzuje kru-chość w strefach złożowych utworoacutew łupkowych (rysunek 6)

Metody te jednak wymagają obliczenia gęstości z da-nych sejsmicznych daleko offsetowych Inne rozwiązanie zaproponowali Banik i in [1] (bez potrzeby wykorzystania gęstości) a mianowicie użycie korelacji impedancji IP i IS oraz modułu Younga z danych otworowych i wykorzysta-nie tych relacji do obliczeń modułu Younga w całym zakre-sie danych sejsmicznych

Rys 4 Profile impedancji elastycznej dla roacuteżnych zakresoacutew kątoacutew (obniżenie wartości EI na profilu dla kątoacutew większych

w strefie związanej z kumulacją gazu) ([11] zmienione)

Rys 5 Wykres krzyżowy (crossplot) λρ oraz μρ i strefa związana z obecnością gazu (kolor czerwony ndash niskie wartości λρ) ([11] zmienione)

Rys 6 Moduł Younga (E) otrzymany z inwersji danych sejsmicznych charakteryzuje kruchość w strefach złożowych

utworoacutew łupkowych ([15] zmienione)

NAFTA-GAZ

228 Nafta-Gaz nr 42016

Moduł Younga zwykle jest mierzony z danych geofizy-ki otworowej oraz danych laboratoryjnych (rdzeni) Wie-dza na temat tego modułu przed wierceniem stanowi cen-ną wskazoacutewkę w procesie poszukiwania złoacuteż W artyku-le pt Youngrsquos modulus from point-receiver surface seismic data Banik i in [1] przedstawili metodę opracowaną dla złoacuteż niekonwencjonalnych takich jak Bakken Shale (złoże gazo-we typu shale gas) polegającą na estymacji modułu Youn-ga z inwersyjnych danych sejsmicznych i ponadto wykazali wysoką korelację tego modułu z właściwościami elastycz-nymi skały a konkretnie z jej kruchością

W artykule Seismic reservoir characterization in reso-urce shale plays Stress analysis and sweet spot discrimi-nation [15] przedstawiono metodologię identyfikacji sweet spotoacutew estymacji parametroacutew geochemicznych oraz iden-tyfikację głoacutewnych kierunkoacutew naprężeń przy wykorzysta-niu azymutalnych danych sejsmicznych przed składaniem i danych otworowych

Inwersja pre-stack i analiza multiatrybutoacutew dostarcza ilo-ściowej informacji o takich parametrach jak moduł Younga

czy wspoacutełczynnik Poissona a te z kolei są ściśle związane z takimi właściwościami jak porowatość zawartość mine-rałoacutew czy substancji organicznej ndash TOC

Na przykładzie złoża Haynesville przeanalizowanym w ar-tykule [15] potwierdzono słuszność wyboru parametroacutew ta-kich jak podwyższona porowatość wysoka zawartość skał krzemianowych oraz wysoka zawartość substancji organicz-nej ndash TOC jako kluczowych w lokalizacji odwiertoacutew

Dokładna analiza własności skał pokazuje że wspoacutełczyn-nik Poissona i lambda-rho (λρ) (λ ndash nieściśliwość) dostarczają bardzo ważnych informacji złożowych Mianowicie obszary o niskim wspoacutełczynniku Poissona wskazują na większą za-wartość skał krzemianowych a niska zawartość węglanoacutew zwykle jest związana z lepszą porowatością

Moduł Younga estymowany z inwersji sejsmicznej pre-stack jest rozstrzygającym parametrem przy wydzielaniu stref kruchych (brittle) w utworach łupkowych Ponad-to interpretacja modułu Younga pozwala na wyznaczenie optymalnych miejsc do zastosowania szczelinowania hy-draulicznego [4]

Podsumowanie

Podsumowując należy stwierdzić że w poszukiwaniach złoacuteż niekonwencjonalnych kluczową rolę pełni określenie pa-rametroacutew geomechanicznych otrzymywanych nie tylko z da-nych geofizyki wiertniczej czy analiz laboratoryjnych lecz także w wyniku estymacji tych parametroacutew z danych sej-smicznych 3D tak aby scharakteryzować cały obszar złożowy

W artykule zwroacutecono uwagę na parametry cechujące zło-ża niekonwencjonalne takie jak kruchość skały (brittle) zawartość materii organicznej (TOC) moduły sprężystości a w szczegoacutelności moduł Younga ktoacutery dobrze charaktery-

zuje kruchość w strefach złożowych utworoacutew łupkowych Według wielu autoroacutew artykułoacutew zamieszczonych w mię-dzynarodowych czasopismach branży poszukiwań węglo-wodoroacutew najlepszą metodą na pozyskanie modułu Youn-ga jest inwersja danych sejsmicznych Dlatego tak cenne są analizy sejsmicznych danych typu pre-stack ktoacutere dostar-czają wiedzy o parametrach geochemicznych ośrodka geo-logicznego i tym samym przyczyniają się do lepszej iden-tyfikacji sweet spotoacutew czyli wyboru optymalnej lokalizacji otworoacutew wiertniczych

Prosimy cytować jako Nafta-Gaz 2016 nr 4 s 223ndash229 DOI 1018668NG20160407

Artykuł nadesłano do Redakcji 9112015 r Zatwierdzono do druku 18022016 r

Artykuł powstał na podstawie pracy statutowej pt Zastosowanie inwersji sejsmicznej do identyfikacji sweet spotoacutew w utworach łupkowych ndash praca INiG ndash PIB na zlecenie MNiSW nr zlecenia 0058SR15 nr archiwalny DK-4100-5815

Literatura[1] Banik N Koesoemadinata A El-Kaseeh K G Youngrsquos

modulus from point-receiver surface seismic data 80th An-nual International Meeting 2010 SEG Expanded Abstracts s 2794ndash2798

[2] Connolly P Elastic impedance The Leading Edge 1999 vol 18 no 4 s 438ndash352

[3] Goodway B Chen T Downton J Improved AVO fluid de-tection and lithology discrimination using Lameacute petrophy-sical parameters 67th Annual International Meeting 1997 SEG Expanded Abstracts s 183ndash186

[4] Gray D Anderson P Logel J Delbecq F Schmidt D

Estimating in-situ anisotropic principal stresses from 3D seismic 72nd Annual Meeting 2010 EAGE

[5] Kasina Z Przetwarzanie sejsmiczne Wydawnictwo Cen-trum PPGSMiE PAN 1998

[6] Leginowicz A Analiza zmienności amplitudy względem off-setu w systemie ProMAX Nafta-Gaz 2008 nr 10 s 661ndash671

[7] Leginowicz A Inwersja elastyczna ndash podstawy teoretyczne realizacja praktyczna oraz analiza wynikoacutew procedury obli-czeniowej Nafta-Gaz 2005 nr 12 s 519ndash530

[8] Liu X Workflows for Sweet Spots Identification in Shale Plays Using Seismic Inversion and Well Logs GeoConvention

artykuły

229Nafta-Gaz nr 42016

2013 Integration Geoscience Engineering Partnership 6ndash12 May 2013 Calgary

[9] Passey Q R Creaney S Kulla J B Moretti F J Stro-ud J D A practical model for organic richness from po-rosity and resistivity logs AAPG Bulletin 1990 vol 74 s 1777ndash1794

[10] Pendrel J Seismic Inversion ndash The Best Tool for Reservoir Characterization CSEG Recorder 2001 vol 26 no 1

[11] Russell B Making sense of all that AVO and inversion stuff The Milton Dobrin Lecture 2010

[12] Russell B Hampson D The old and the new in seismic inversion CSEG Recorder 2006 vol 31 no 10 s 5ndash10

[13] Rzeczpospolita łupkowa ndash studium wiedzy o gazie z formacji łupkowych Prace Naukowe INiG 2012 nr 183

[14] Santoso D Alam S Hendraya L Alfia N Sulistiyon O Munadi S Estimation of limestone reservoir porosity by se-ismic attribute and AVO analysis Exploration Geophysics 1995 vol 26 no 3 s 437ndash443

[15] Sena A Castillo C Chesser K Voisey S Estrada J Carcuz J Carmona E Hodgkins P Seismic reservoir characterization

in resource shale plays Stress analysis and sweet spot discrim-ination The Leading Edge 2011 vol 30 no 7 s 758ndash764

[16] Sharma R K Chopra S Determination of lithology and brittleness of rocks with a new attribute The Leading Edge 2015 vol 34 no 5 s 554ndash564

[17] Veeken P C H Da Silva M Seismic inversion methods and some of their constraints First Break 2004 vol 22 no 6 s 47ndash70

Mgr inż Anna LEGINOWICZAsystent w Zakładzie SejsmikiInstytut Nafty i Gazu ndash Państwowy Instytut Badawczyul Lubicz 25 A31-503 KrakoacutewE-mail annaleginowiczinigpl

OFERTA

ZAKŁAD SEJSMIKIZakres działaniabull interpretacja strukturalna i litofacjalna zdjęć sejsmicznych 2D i 3Dbull wykonywanie inwersji spektralnej sekcji sejsmicznej po sumowaniubull budowa modelu prędkościowo-głębokościowego ośrodka na podstawie

analizy danych sejsmicznychbull wieloskładnikowa sejsmika powierzchniowa i otworowa (3D-3C

PPS-3C)bull przetwarzanie i interpretacja pomiaroacutew PPS 3Cbull obliczanie parametroacutew anizotropii oraz określanie głoacutewnych kierun-

koacutew szczelinowatości na podstawie wieloazymutalnego pomiaru PPS 3C i sejsmiki powierzchniowej

bull migracja sejsmiczna MGF-K w wersji postack i prestack w dziedzinie czasu i głębokości z uwzględnieniem anizotropii ośrodka typu VTI TTI HTI

bull konstrukcja map powierzchniowychbull zastosowanie metod geostatycznych do budowy statycznych modeli złoacuteż węglowodoroacutew

P o Kierownika mgr inż Aleksander WilkAdres ul Bagrowa 1 30-733 KrakoacutewTelefon 12 61 77 480Faks 12 653 16 65E-mail aleksanderwilkinigpl

artykuły

227Nafta-Gaz nr 42016

Estymacja fizycznych właściwości skały może być wyko-nana dzięki znajomości gęstości impedancji fali P (IP) i im-pedancji fali S (IS) To z kolei wiąże się z inwersją na danych sejsmicznych przed składaniem lub inwersją symultaniczną Otrzymanie wartości gęstości z danych sejsmicznych związa-ne jest z dostępnością danych daleko offsetowych a czasa-mi trudno uzyskać tak dalekie offsety i tak duże kąty pada-nia fali Właśnie dlatego obli-czenie gęstości z danych sej-smicznych stanowi dość duży problem [16]

W przypadku braku możliwości obliczenia gęstości cha-rakterystyka złożowa zmierza w kierunku określenia litolo-gii i zawartości płynoacutew Do rozroacuteżnienia litologii i zawarto-ści medioacutew wykorzystano impedancję fali P (IP) i impedan-cję fali S (IS) jako że IP jest wrażliwa na obecność płynoacutew natomiast IS nie wykazuje takiej zależności Goodway i in zaproponowali metodę (LMR ndash Lambda-Mu-Rho) określania fizycznych parametroacutew skały takich jak stałe Lameacutego (λ ndash nie-ściśliwość oraz μ ndash sztywność) z impedancji IP i IS [3] Wy-kazali że trudno uzyskać bezpośrednio z danych sejsmicz-nych parametry λ i μ natomiast o wiele łatwiej określić je można z impedancji IP oraz ISStałe Lameacutego obliczane są według zależności (11) i (12) [17]

μρ = IS2 (11)

λρ = IP2 ndash 2IS

2 (12)

Parametr λ wykazuje dużą wrażliwość na medium zawar-te w porach natomiast stała μ jest wrażliwa na sztywność skały Atrybuty te określają litologię i zawartość medium co można najkorzystniej zobrazować na wykresie krzyżowym (crossplot) λρ oraz μρ (rysunek 5) [11]

Kruchość skały jest ważnym parametrem charakteryzują-cym złoża niekonwencjonalne w skałach łupkowych na przy-kład złoża typu shale gas Skały sztywne mają większą ten-dencję do pękania przez co podnoszą parametry przepuszczal-ności strefy złożowej Moduł Younga (E) otrzymany z inwer-sji danych sejsmicznych według Sharmy i Chopry [16] San-tosa i in [14] oraz Seny i in [15] dobrze charakteryzuje kru-chość w strefach złożowych utworoacutew łupkowych (rysunek 6)

Metody te jednak wymagają obliczenia gęstości z da-nych sejsmicznych daleko offsetowych Inne rozwiązanie zaproponowali Banik i in [1] (bez potrzeby wykorzystania gęstości) a mianowicie użycie korelacji impedancji IP i IS oraz modułu Younga z danych otworowych i wykorzysta-nie tych relacji do obliczeń modułu Younga w całym zakre-sie danych sejsmicznych

Rys 4 Profile impedancji elastycznej dla roacuteżnych zakresoacutew kątoacutew (obniżenie wartości EI na profilu dla kątoacutew większych

w strefie związanej z kumulacją gazu) ([11] zmienione)

Rys 5 Wykres krzyżowy (crossplot) λρ oraz μρ i strefa związana z obecnością gazu (kolor czerwony ndash niskie wartości λρ) ([11] zmienione)

Rys 6 Moduł Younga (E) otrzymany z inwersji danych sejsmicznych charakteryzuje kruchość w strefach złożowych

utworoacutew łupkowych ([15] zmienione)

NAFTA-GAZ

228 Nafta-Gaz nr 42016

Moduł Younga zwykle jest mierzony z danych geofizy-ki otworowej oraz danych laboratoryjnych (rdzeni) Wie-dza na temat tego modułu przed wierceniem stanowi cen-ną wskazoacutewkę w procesie poszukiwania złoacuteż W artyku-le pt Youngrsquos modulus from point-receiver surface seismic data Banik i in [1] przedstawili metodę opracowaną dla złoacuteż niekonwencjonalnych takich jak Bakken Shale (złoże gazo-we typu shale gas) polegającą na estymacji modułu Youn-ga z inwersyjnych danych sejsmicznych i ponadto wykazali wysoką korelację tego modułu z właściwościami elastycz-nymi skały a konkretnie z jej kruchością

W artykule Seismic reservoir characterization in reso-urce shale plays Stress analysis and sweet spot discrimi-nation [15] przedstawiono metodologię identyfikacji sweet spotoacutew estymacji parametroacutew geochemicznych oraz iden-tyfikację głoacutewnych kierunkoacutew naprężeń przy wykorzysta-niu azymutalnych danych sejsmicznych przed składaniem i danych otworowych

Inwersja pre-stack i analiza multiatrybutoacutew dostarcza ilo-ściowej informacji o takich parametrach jak moduł Younga

czy wspoacutełczynnik Poissona a te z kolei są ściśle związane z takimi właściwościami jak porowatość zawartość mine-rałoacutew czy substancji organicznej ndash TOC

Na przykładzie złoża Haynesville przeanalizowanym w ar-tykule [15] potwierdzono słuszność wyboru parametroacutew ta-kich jak podwyższona porowatość wysoka zawartość skał krzemianowych oraz wysoka zawartość substancji organicz-nej ndash TOC jako kluczowych w lokalizacji odwiertoacutew

Dokładna analiza własności skał pokazuje że wspoacutełczyn-nik Poissona i lambda-rho (λρ) (λ ndash nieściśliwość) dostarczają bardzo ważnych informacji złożowych Mianowicie obszary o niskim wspoacutełczynniku Poissona wskazują na większą za-wartość skał krzemianowych a niska zawartość węglanoacutew zwykle jest związana z lepszą porowatością

Moduł Younga estymowany z inwersji sejsmicznej pre-stack jest rozstrzygającym parametrem przy wydzielaniu stref kruchych (brittle) w utworach łupkowych Ponad-to interpretacja modułu Younga pozwala na wyznaczenie optymalnych miejsc do zastosowania szczelinowania hy-draulicznego [4]

Podsumowanie

Podsumowując należy stwierdzić że w poszukiwaniach złoacuteż niekonwencjonalnych kluczową rolę pełni określenie pa-rametroacutew geomechanicznych otrzymywanych nie tylko z da-nych geofizyki wiertniczej czy analiz laboratoryjnych lecz także w wyniku estymacji tych parametroacutew z danych sej-smicznych 3D tak aby scharakteryzować cały obszar złożowy

W artykule zwroacutecono uwagę na parametry cechujące zło-ża niekonwencjonalne takie jak kruchość skały (brittle) zawartość materii organicznej (TOC) moduły sprężystości a w szczegoacutelności moduł Younga ktoacutery dobrze charaktery-

zuje kruchość w strefach złożowych utworoacutew łupkowych Według wielu autoroacutew artykułoacutew zamieszczonych w mię-dzynarodowych czasopismach branży poszukiwań węglo-wodoroacutew najlepszą metodą na pozyskanie modułu Youn-ga jest inwersja danych sejsmicznych Dlatego tak cenne są analizy sejsmicznych danych typu pre-stack ktoacutere dostar-czają wiedzy o parametrach geochemicznych ośrodka geo-logicznego i tym samym przyczyniają się do lepszej iden-tyfikacji sweet spotoacutew czyli wyboru optymalnej lokalizacji otworoacutew wiertniczych

Prosimy cytować jako Nafta-Gaz 2016 nr 4 s 223ndash229 DOI 1018668NG20160407

Artykuł nadesłano do Redakcji 9112015 r Zatwierdzono do druku 18022016 r

Artykuł powstał na podstawie pracy statutowej pt Zastosowanie inwersji sejsmicznej do identyfikacji sweet spotoacutew w utworach łupkowych ndash praca INiG ndash PIB na zlecenie MNiSW nr zlecenia 0058SR15 nr archiwalny DK-4100-5815

Literatura[1] Banik N Koesoemadinata A El-Kaseeh K G Youngrsquos

modulus from point-receiver surface seismic data 80th An-nual International Meeting 2010 SEG Expanded Abstracts s 2794ndash2798

[2] Connolly P Elastic impedance The Leading Edge 1999 vol 18 no 4 s 438ndash352

[3] Goodway B Chen T Downton J Improved AVO fluid de-tection and lithology discrimination using Lameacute petrophy-sical parameters 67th Annual International Meeting 1997 SEG Expanded Abstracts s 183ndash186

[4] Gray D Anderson P Logel J Delbecq F Schmidt D

Estimating in-situ anisotropic principal stresses from 3D seismic 72nd Annual Meeting 2010 EAGE

[5] Kasina Z Przetwarzanie sejsmiczne Wydawnictwo Cen-trum PPGSMiE PAN 1998

[6] Leginowicz A Analiza zmienności amplitudy względem off-setu w systemie ProMAX Nafta-Gaz 2008 nr 10 s 661ndash671

[7] Leginowicz A Inwersja elastyczna ndash podstawy teoretyczne realizacja praktyczna oraz analiza wynikoacutew procedury obli-czeniowej Nafta-Gaz 2005 nr 12 s 519ndash530

[8] Liu X Workflows for Sweet Spots Identification in Shale Plays Using Seismic Inversion and Well Logs GeoConvention

artykuły

229Nafta-Gaz nr 42016

2013 Integration Geoscience Engineering Partnership 6ndash12 May 2013 Calgary

[9] Passey Q R Creaney S Kulla J B Moretti F J Stro-ud J D A practical model for organic richness from po-rosity and resistivity logs AAPG Bulletin 1990 vol 74 s 1777ndash1794

[10] Pendrel J Seismic Inversion ndash The Best Tool for Reservoir Characterization CSEG Recorder 2001 vol 26 no 1

[11] Russell B Making sense of all that AVO and inversion stuff The Milton Dobrin Lecture 2010

[12] Russell B Hampson D The old and the new in seismic inversion CSEG Recorder 2006 vol 31 no 10 s 5ndash10

[13] Rzeczpospolita łupkowa ndash studium wiedzy o gazie z formacji łupkowych Prace Naukowe INiG 2012 nr 183

[14] Santoso D Alam S Hendraya L Alfia N Sulistiyon O Munadi S Estimation of limestone reservoir porosity by se-ismic attribute and AVO analysis Exploration Geophysics 1995 vol 26 no 3 s 437ndash443

[15] Sena A Castillo C Chesser K Voisey S Estrada J Carcuz J Carmona E Hodgkins P Seismic reservoir characterization

in resource shale plays Stress analysis and sweet spot discrim-ination The Leading Edge 2011 vol 30 no 7 s 758ndash764

[16] Sharma R K Chopra S Determination of lithology and brittleness of rocks with a new attribute The Leading Edge 2015 vol 34 no 5 s 554ndash564

[17] Veeken P C H Da Silva M Seismic inversion methods and some of their constraints First Break 2004 vol 22 no 6 s 47ndash70

Mgr inż Anna LEGINOWICZAsystent w Zakładzie SejsmikiInstytut Nafty i Gazu ndash Państwowy Instytut Badawczyul Lubicz 25 A31-503 KrakoacutewE-mail annaleginowiczinigpl

OFERTA

ZAKŁAD SEJSMIKIZakres działaniabull interpretacja strukturalna i litofacjalna zdjęć sejsmicznych 2D i 3Dbull wykonywanie inwersji spektralnej sekcji sejsmicznej po sumowaniubull budowa modelu prędkościowo-głębokościowego ośrodka na podstawie

analizy danych sejsmicznychbull wieloskładnikowa sejsmika powierzchniowa i otworowa (3D-3C

PPS-3C)bull przetwarzanie i interpretacja pomiaroacutew PPS 3Cbull obliczanie parametroacutew anizotropii oraz określanie głoacutewnych kierun-

koacutew szczelinowatości na podstawie wieloazymutalnego pomiaru PPS 3C i sejsmiki powierzchniowej

bull migracja sejsmiczna MGF-K w wersji postack i prestack w dziedzinie czasu i głębokości z uwzględnieniem anizotropii ośrodka typu VTI TTI HTI

bull konstrukcja map powierzchniowychbull zastosowanie metod geostatycznych do budowy statycznych modeli złoacuteż węglowodoroacutew

P o Kierownika mgr inż Aleksander WilkAdres ul Bagrowa 1 30-733 KrakoacutewTelefon 12 61 77 480Faks 12 653 16 65E-mail aleksanderwilkinigpl

NAFTA-GAZ

228 Nafta-Gaz nr 42016

Moduł Younga zwykle jest mierzony z danych geofizy-ki otworowej oraz danych laboratoryjnych (rdzeni) Wie-dza na temat tego modułu przed wierceniem stanowi cen-ną wskazoacutewkę w procesie poszukiwania złoacuteż W artyku-le pt Youngrsquos modulus from point-receiver surface seismic data Banik i in [1] przedstawili metodę opracowaną dla złoacuteż niekonwencjonalnych takich jak Bakken Shale (złoże gazo-we typu shale gas) polegającą na estymacji modułu Youn-ga z inwersyjnych danych sejsmicznych i ponadto wykazali wysoką korelację tego modułu z właściwościami elastycz-nymi skały a konkretnie z jej kruchością

W artykule Seismic reservoir characterization in reso-urce shale plays Stress analysis and sweet spot discrimi-nation [15] przedstawiono metodologię identyfikacji sweet spotoacutew estymacji parametroacutew geochemicznych oraz iden-tyfikację głoacutewnych kierunkoacutew naprężeń przy wykorzysta-niu azymutalnych danych sejsmicznych przed składaniem i danych otworowych

Inwersja pre-stack i analiza multiatrybutoacutew dostarcza ilo-ściowej informacji o takich parametrach jak moduł Younga

czy wspoacutełczynnik Poissona a te z kolei są ściśle związane z takimi właściwościami jak porowatość zawartość mine-rałoacutew czy substancji organicznej ndash TOC

Na przykładzie złoża Haynesville przeanalizowanym w ar-tykule [15] potwierdzono słuszność wyboru parametroacutew ta-kich jak podwyższona porowatość wysoka zawartość skał krzemianowych oraz wysoka zawartość substancji organicz-nej ndash TOC jako kluczowych w lokalizacji odwiertoacutew

Dokładna analiza własności skał pokazuje że wspoacutełczyn-nik Poissona i lambda-rho (λρ) (λ ndash nieściśliwość) dostarczają bardzo ważnych informacji złożowych Mianowicie obszary o niskim wspoacutełczynniku Poissona wskazują na większą za-wartość skał krzemianowych a niska zawartość węglanoacutew zwykle jest związana z lepszą porowatością

Moduł Younga estymowany z inwersji sejsmicznej pre-stack jest rozstrzygającym parametrem przy wydzielaniu stref kruchych (brittle) w utworach łupkowych Ponad-to interpretacja modułu Younga pozwala na wyznaczenie optymalnych miejsc do zastosowania szczelinowania hy-draulicznego [4]

Podsumowanie

Podsumowując należy stwierdzić że w poszukiwaniach złoacuteż niekonwencjonalnych kluczową rolę pełni określenie pa-rametroacutew geomechanicznych otrzymywanych nie tylko z da-nych geofizyki wiertniczej czy analiz laboratoryjnych lecz także w wyniku estymacji tych parametroacutew z danych sej-smicznych 3D tak aby scharakteryzować cały obszar złożowy

W artykule zwroacutecono uwagę na parametry cechujące zło-ża niekonwencjonalne takie jak kruchość skały (brittle) zawartość materii organicznej (TOC) moduły sprężystości a w szczegoacutelności moduł Younga ktoacutery dobrze charaktery-

zuje kruchość w strefach złożowych utworoacutew łupkowych Według wielu autoroacutew artykułoacutew zamieszczonych w mię-dzynarodowych czasopismach branży poszukiwań węglo-wodoroacutew najlepszą metodą na pozyskanie modułu Youn-ga jest inwersja danych sejsmicznych Dlatego tak cenne są analizy sejsmicznych danych typu pre-stack ktoacutere dostar-czają wiedzy o parametrach geochemicznych ośrodka geo-logicznego i tym samym przyczyniają się do lepszej iden-tyfikacji sweet spotoacutew czyli wyboru optymalnej lokalizacji otworoacutew wiertniczych

Prosimy cytować jako Nafta-Gaz 2016 nr 4 s 223ndash229 DOI 1018668NG20160407

Artykuł nadesłano do Redakcji 9112015 r Zatwierdzono do druku 18022016 r

Artykuł powstał na podstawie pracy statutowej pt Zastosowanie inwersji sejsmicznej do identyfikacji sweet spotoacutew w utworach łupkowych ndash praca INiG ndash PIB na zlecenie MNiSW nr zlecenia 0058SR15 nr archiwalny DK-4100-5815

Literatura[1] Banik N Koesoemadinata A El-Kaseeh K G Youngrsquos

modulus from point-receiver surface seismic data 80th An-nual International Meeting 2010 SEG Expanded Abstracts s 2794ndash2798

[2] Connolly P Elastic impedance The Leading Edge 1999 vol 18 no 4 s 438ndash352

[3] Goodway B Chen T Downton J Improved AVO fluid de-tection and lithology discrimination using Lameacute petrophy-sical parameters 67th Annual International Meeting 1997 SEG Expanded Abstracts s 183ndash186

[4] Gray D Anderson P Logel J Delbecq F Schmidt D

Estimating in-situ anisotropic principal stresses from 3D seismic 72nd Annual Meeting 2010 EAGE

[5] Kasina Z Przetwarzanie sejsmiczne Wydawnictwo Cen-trum PPGSMiE PAN 1998

[6] Leginowicz A Analiza zmienności amplitudy względem off-setu w systemie ProMAX Nafta-Gaz 2008 nr 10 s 661ndash671

[7] Leginowicz A Inwersja elastyczna ndash podstawy teoretyczne realizacja praktyczna oraz analiza wynikoacutew procedury obli-czeniowej Nafta-Gaz 2005 nr 12 s 519ndash530

[8] Liu X Workflows for Sweet Spots Identification in Shale Plays Using Seismic Inversion and Well Logs GeoConvention

artykuły

229Nafta-Gaz nr 42016

2013 Integration Geoscience Engineering Partnership 6ndash12 May 2013 Calgary

[9] Passey Q R Creaney S Kulla J B Moretti F J Stro-ud J D A practical model for organic richness from po-rosity and resistivity logs AAPG Bulletin 1990 vol 74 s 1777ndash1794

[10] Pendrel J Seismic Inversion ndash The Best Tool for Reservoir Characterization CSEG Recorder 2001 vol 26 no 1

[11] Russell B Making sense of all that AVO and inversion stuff The Milton Dobrin Lecture 2010

[12] Russell B Hampson D The old and the new in seismic inversion CSEG Recorder 2006 vol 31 no 10 s 5ndash10

[13] Rzeczpospolita łupkowa ndash studium wiedzy o gazie z formacji łupkowych Prace Naukowe INiG 2012 nr 183

[14] Santoso D Alam S Hendraya L Alfia N Sulistiyon O Munadi S Estimation of limestone reservoir porosity by se-ismic attribute and AVO analysis Exploration Geophysics 1995 vol 26 no 3 s 437ndash443

[15] Sena A Castillo C Chesser K Voisey S Estrada J Carcuz J Carmona E Hodgkins P Seismic reservoir characterization

in resource shale plays Stress analysis and sweet spot discrim-ination The Leading Edge 2011 vol 30 no 7 s 758ndash764

[16] Sharma R K Chopra S Determination of lithology and brittleness of rocks with a new attribute The Leading Edge 2015 vol 34 no 5 s 554ndash564

[17] Veeken P C H Da Silva M Seismic inversion methods and some of their constraints First Break 2004 vol 22 no 6 s 47ndash70

Mgr inż Anna LEGINOWICZAsystent w Zakładzie SejsmikiInstytut Nafty i Gazu ndash Państwowy Instytut Badawczyul Lubicz 25 A31-503 KrakoacutewE-mail annaleginowiczinigpl

OFERTA

ZAKŁAD SEJSMIKIZakres działaniabull interpretacja strukturalna i litofacjalna zdjęć sejsmicznych 2D i 3Dbull wykonywanie inwersji spektralnej sekcji sejsmicznej po sumowaniubull budowa modelu prędkościowo-głębokościowego ośrodka na podstawie

analizy danych sejsmicznychbull wieloskładnikowa sejsmika powierzchniowa i otworowa (3D-3C

PPS-3C)bull przetwarzanie i interpretacja pomiaroacutew PPS 3Cbull obliczanie parametroacutew anizotropii oraz określanie głoacutewnych kierun-

koacutew szczelinowatości na podstawie wieloazymutalnego pomiaru PPS 3C i sejsmiki powierzchniowej

bull migracja sejsmiczna MGF-K w wersji postack i prestack w dziedzinie czasu i głębokości z uwzględnieniem anizotropii ośrodka typu VTI TTI HTI

bull konstrukcja map powierzchniowychbull zastosowanie metod geostatycznych do budowy statycznych modeli złoacuteż węglowodoroacutew

P o Kierownika mgr inż Aleksander WilkAdres ul Bagrowa 1 30-733 KrakoacutewTelefon 12 61 77 480Faks 12 653 16 65E-mail aleksanderwilkinigpl

artykuły

229Nafta-Gaz nr 42016

2013 Integration Geoscience Engineering Partnership 6ndash12 May 2013 Calgary

[9] Passey Q R Creaney S Kulla J B Moretti F J Stro-ud J D A practical model for organic richness from po-rosity and resistivity logs AAPG Bulletin 1990 vol 74 s 1777ndash1794

[10] Pendrel J Seismic Inversion ndash The Best Tool for Reservoir Characterization CSEG Recorder 2001 vol 26 no 1

[11] Russell B Making sense of all that AVO and inversion stuff The Milton Dobrin Lecture 2010

[12] Russell B Hampson D The old and the new in seismic inversion CSEG Recorder 2006 vol 31 no 10 s 5ndash10

[13] Rzeczpospolita łupkowa ndash studium wiedzy o gazie z formacji łupkowych Prace Naukowe INiG 2012 nr 183

[14] Santoso D Alam S Hendraya L Alfia N Sulistiyon O Munadi S Estimation of limestone reservoir porosity by se-ismic attribute and AVO analysis Exploration Geophysics 1995 vol 26 no 3 s 437ndash443

[15] Sena A Castillo C Chesser K Voisey S Estrada J Carcuz J Carmona E Hodgkins P Seismic reservoir characterization

in resource shale plays Stress analysis and sweet spot discrim-ination The Leading Edge 2011 vol 30 no 7 s 758ndash764

[16] Sharma R K Chopra S Determination of lithology and brittleness of rocks with a new attribute The Leading Edge 2015 vol 34 no 5 s 554ndash564

[17] Veeken P C H Da Silva M Seismic inversion methods and some of their constraints First Break 2004 vol 22 no 6 s 47ndash70

Mgr inż Anna LEGINOWICZAsystent w Zakładzie SejsmikiInstytut Nafty i Gazu ndash Państwowy Instytut Badawczyul Lubicz 25 A31-503 KrakoacutewE-mail annaleginowiczinigpl

OFERTA

ZAKŁAD SEJSMIKIZakres działaniabull interpretacja strukturalna i litofacjalna zdjęć sejsmicznych 2D i 3Dbull wykonywanie inwersji spektralnej sekcji sejsmicznej po sumowaniubull budowa modelu prędkościowo-głębokościowego ośrodka na podstawie

analizy danych sejsmicznychbull wieloskładnikowa sejsmika powierzchniowa i otworowa (3D-3C

PPS-3C)bull przetwarzanie i interpretacja pomiaroacutew PPS 3Cbull obliczanie parametroacutew anizotropii oraz określanie głoacutewnych kierun-

koacutew szczelinowatości na podstawie wieloazymutalnego pomiaru PPS 3C i sejsmiki powierzchniowej

bull migracja sejsmiczna MGF-K w wersji postack i prestack w dziedzinie czasu i głębokości z uwzględnieniem anizotropii ośrodka typu VTI TTI HTI

bull konstrukcja map powierzchniowychbull zastosowanie metod geostatycznych do budowy statycznych modeli złoacuteż węglowodoroacutew

P o Kierownika mgr inż Aleksander WilkAdres ul Bagrowa 1 30-733 KrakoacutewTelefon 12 61 77 480Faks 12 653 16 65E-mail aleksanderwilkinigpl