WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 |

где  – время распространения продольной волны от поверхности до нефтегазовой залежи по данным вертикального сейсмического профилирования (ВСП),  – поправка, равная времени распространения волны в приповерхностной зоне малых скоростей (ЗМС),  – номер моды. На рис. 1 приведен пример аномалии в спектре микросейсмического сигнала, зарегистрированного над нефтегазовой залежью, в котором наблюдаются две первые моды на частотах = 2.4 Гц и =5.2 Гц.

В работе приводится описание аппаратного комплекса НСЗ, рабочий частотный диапазон которого 0.5-40 Гц. Диапазон регистрируемых амплитуд скорости вертикальной компоненты механических колебаний поверхности Земли: - м/с. Частота дискретизации и разрядность АЦП Гц и 24 bit.

При разбиении сигнала на кадры для его спектрального оценивания обосновывается наиболее приемлемый размер кадра, который составляет 4096 отсчетов. Статистически показано, что в условиях стабильной микросейсмической обстановки достаточно 3-5 мин. наблюдения для того, чтобы определить наличие аномального спектрального максимума.

Вторая глава посвящена изучению характеристик микросейсмического сигнала. Автором выявляются отличительные признаки полезного сигнала и помех, подробно рассматриваются характеристики полезного микросейсмического сигнала.

Показано, что регистрируемый сигнал, помимо фонового микросейсмического шума содержит аддитивную помеховую компоненту от различных источников локальных поверхностных вибраций, как антропогенного, так и природного происхождения. Наблюдаемые помехи способны значительно искажать спектр фонового микросейсмического сигнала, что может приводить к ошибочным прогнозам нефтеносности. Выделение полезной компоненты сигнала на фоне помех осложняется пересечением их частотных диапазонов и тем, что амплитуда помех может превышать амплитуду фонового шума в несколько десятков раз.

Предлагается классификация часто встречающихся помех и полезного сигнала по: форме спектра; происхождению; стационарности; степени вклада АЧХ геосреды в формирование микросейсмического сигнала. По характеру спектра полезный сигнал является широкополосным фоновым шумом с шириной полосы спектральных максимумов от 0.5 Гц до 3 Гц (на территории Республики Татарстан). Общая ширина спектральной аномалии может достигать 10 Гц, в то время как помехи могут носить высокоамплитудный узкополосный характер (ширина полосы помехи ~ 0.2 Гц на частотах свыше 1 Гц). Узкополосные помехи в большинстве случаев можно отнести к квазигармоническим. Полезный сигнал преимущественно эндогенного происхождения, в то время как помехи зарождаются на поверхности, как техногенными, так и природными источниками вибраций. Некоторые источники помех (ветер, нефтепровод, электроприборы), находящиеся вблизи датчика (на расстоянии менее чем 100 м) оказывают мощное прямое вибрационное воздействие на него, поэтому наблюдать фоновые микросейсмические колебания не представляется возможным. Полезный сигнал образован удаленными источниками вибраций, не оказывающими прямого воздействия на датчик, поэтому в спектре регистрируемого сигнала наблюдается отклик АЧХ геосреды.

Анализ корреляционных характеристик полезного сигнала, зарегистрированного над нефтегазовой залежью, показал, что сигнал представляет собой широкополосный шум, состоящий из суперпозиции множества волновых пакетов (цугов) длительностью порядка 1-5 с со случайным временем появления. Показано, что наиболее информативными являются стационарные участки сигнала, образованные суперпозицией множества случайных колебаний от некогерентных широкополосных источников. Фоновый микросейсмический шум, составляющий полезный сигнал, имеет случайное азимутальное направление прихода, тогда как микросейсмические колебания, вызванные близкими (~ 500 м) источниками помех, имеют ярко выраженное направление прихода сейсмической волны.

Показано, что на амплитуду полезного сигнала влияют высокоамплитудные широкополосные локально-нестационарные помехи, а также интенсивность антропогенной деятельности.

Спектральная аномалия наблюдается в среднем в частотном диапазоне 1-6 Гц. В различных геологических регионах при неизменности частотного диапазона проявления аномалии меняется ее структура. Показано, что спектральная аномалия состоит из микроаномалий сдвинутых относительно друг друга на. Например, для регионов с глубиной залегания нефтяных объектов ~ 4000 м, ~0.6 Гц, для глубины залегания нефтяных объектов ~ 800 м, ~2.5 Гц. Это наблюдение является одним из важнейших признаков полезного микросейсмического сигнала, позволяющего связать аномалию с глубиной залегания нефтяного объекта.

В третьей главе предлагаются автоматизированные методы фильтрации помеховой компоненты сигнала позволяющие отфильтровывать основные типы помех с сохранением фонового уровня микросейсмического шума являющегося, в технологии НСЗ, полезным сигналом. Приведенные методы делятся на две группы: 1) методы фильтрации локально-нестационарных помех; 2) методы фильтрации узкополосных и квазигармонических помех.

Идея методов фильтрации локально-нестационарных помех заключается в разбиении сигнала на кадры и сопоставлении каждому кадру скалярного значения, характеризующего его свойства, например, энергия кадра. Строится кривая плотности вероятности этого значения, задаются пороги, за пределами которых кадр считается зашумленным и исключается из рассмотрения. Результирующая спектральная плотность мощности формируется путем усреднения спектральной плотности мощности оставшихся не зашумленных кадров. На рис. 2 приведен пример плотности вероятности энергии сигнала, осложненного локально-нестационарными широкополосными помехами, где кадры отчетливо разбиваются на три статистические моды. Кадры, образующие первую моду, относятся к незашумленным, так как характеризуются фоновым уровнем энергии. Кадры, образующие вторую и третью моды, зашумлены локально-нестационарными помехами.

Предлагается метод адаптивного определения порогового значения энергии кадров, выше которого кадры будут считаться зашумленными. Он основан на статистических оценках среднего и СКО распределения энергии микросейсмического сигнала с учетом минимизации влияния на смещение оценок среднего и среднеквадратического отклонения высокоэнергетических кадров.

Рис. 2. Плотность вероятности энергии сигнала,
осложненного широкополосными помехами

Рис. 3. Распределение -функции спектра белого шума от соотношения «сигнал/шум»

На распределение энергии сигнала значительное влияние оказывают нестационарные узкополосные помехи, поэтому первоначально выполняется фильтрация узкополосных помех с условием сохранения временного представления фонового микросейсмического шума. Для этого были разработаны методы фильтрации узкополосных и квазигармонических помех. Оба они требуют первичной оценки частоты узкополосной помехи, которую может дать анализ спектра Фурье с точностью до шага дискретизации. Для этого вводится -функция, которая принимает высокие значения в случае наличия узкого пика в спектре:

где ,  – функция медианного сглаживания спектра с размером окна, равным. Имитационным моделированием было получено распределение -функции приведенное к соотношению «сигнал/шум» амплитуды гармонического сигнала и среднего уровня белого шума () (рис. 3). Также была исследована зависимость чувствительности-функции к размеру окна при различных соотношениях «сигнал/шум».

Форма реальной узкополосной помехи может значительно отличаться от формы гармонического сигнала, что приводит к уширению ее полосы частот. Для фильтрации такого рода узкополосных помех разработан метод нелинейной фильтрации узкополосных помех с сохранением фонового уровня шума. Метод заключается в подавлении частотного диапазона узкополосной помехи и заполнении его копиями фонового шума с соседних участков спектра с целью выравнивания фонового уровня спектра. Данный метод позволяет фильтровать нестационарные узкополосные помехи, однако имеет ограничения при фильтрации близко расположенных узкополосных помех, расстояние между которыми меньше 0.1 Гц.

Рис. 4. Целевая функция при фиксированной частоте

В большинстве случаев узкополосная помеха в микросейсмических сигналах имеет незначительные отклонения формы от идеального гармонического сигнала. Такие помехи фильтруются оптимизационным методом фильтрации квазигармонических помех с сохранением фонового уровня шума. Метод выделяет гармоническую компоненту в сигнале на основе того, что время корреляции фонового микросейсмического шума составляет 1-5 с, а время корреляции квазигармонической помехи много больше 5 с. Данный метод фильтрации осуществляет подбор параметров модели квазигармонической помехи. Модель квазигармонической помехи представляется в виде гармонического сигнала с параметрами: частота, амплитуда и фаза. Подбор параметров модели гармонического сигнала осуществляется на основе применения адаптированных к форме целевой функции оптимизационных алгоритмов, которые минимизируют энергию результирующего сигнала после вычитания модели гармонической помехи. На рис. 4 представлен пример целевой функции при фиксированной частоте.

Параметры амплитуда и фаза модельного гармонического сигнала чувствительны к изменению параметра частота (), поэтому необходимо определить с высокой точностью. Так, например, для гармонического сигнала (помехи) на частоте 10 Гц при ошибке определения частоты  Гц в сигнале после фильтрации остается около 1 % помехи. Как правило, для получения параметра с такой точностью хватает двух итераций алгоритма оптимизации целевой функции. В качестве критерия принятия решения о правильно подобранных параметрах модели гармонического сигнала выбирается, где  – номер итерации,  – размер кадра,  – частота дискретизации. Далее производиться вычитание модели гармонического сигнала из реального сигнала с учетом уровня фонового шума.

На рис. 5 представлен пример спектров и динамических спектрограмм сигнала, построенных до и после фильтрации. Предложенный метод успешно отфильтровал все ярковыраженные квазигармонические помехи. Он позволяет фильтровать близкие по частоте узкополосные помехи с сохранением фонового уровня шума, являющегося полезным сигналом.

Рис. 5. Пример спектральных характеристик микросейсмического сигнала:
а) до фильтрации, б) после фильтрации. Слева – кумулятивные амплитудные спектры сигнала, справа – динамические спектрограммы (темные цвета соответствуют более высоким значениям спектральной плотности мощности)

В четвертой главе предлагается метод параметрического оценивания аномалий (спектральных максимумов) и методика регистрации, позволяющая учитывать вариации параметров, описывающих спектральную аномалию при количестве одновременно наблюдаемых точек много меньшем общего числа точек наблюдения.

Теоретическое описание явления низкочастотной аномалии предполагает, что она является следствием возрастания добротности геосреды над нефтегазовой залежью. Для оценки добротности, а также частоты и ширины спектрального максимума по спектральным характеристикам микросейсмического сигнала предлагается метод оценки параметров спектральных максимумов, основанный на оптимизации вейвлет-образа спектра. Алгоритм метода определяет координаты (частота, масштаб вейвлета ) локальных максимумов вейвлет-образа, которые образуются из-за наличия спектральных максимумов в оцениваемом спектре Фурье. В качестве вейвлета выбрана вторая производная функции Гаусса («мексиканская шляпа»):

.

Алгоритм определения координат локальных максимумов вейвлет-образа реализован с учетом особенностей неравномерного распределения их плотности. Генерируется массив стартовых точек в плоскости. Для каждой стартовой точки, выполняется уточнение координат и ближайшего локального максимума, с применением метода прямого поиска Хука-Дживса. Несколько сконцентрированных вблизи одного локального максимума вейвлет-образа точек объединяются в одну с помощью применения кластерного анализа. Мера близости между двумя точками на вейвлет-образе определяется как:

,

где (, ) и (, ) координаты двух точек на вейвлет-образе,  – период вейвлета в отсчетах при =1.

В результате работы алгоритма формируется сводная таблица, каждая строка, которой содержит оценку параметров и одного из спектральных максимумов.

Для спектрального максимума формы:

,

(где – частота, – амплитуда спектрального максимума над фоном, – амплитуда фона, – полуширина основания спектрального максимума, – соотношение «сигнал/шум»,  – ширина), аналитически было получено, что «добротность геосреды» по спектру можно оценить как:

, где

,

,.

Параметр «частота спектрального максимума» равен, параметр «ширина спектрального максимума» вычисляется как.

Неоднократные наблюдения за спектрами микросейсмических полей показали наличие вариаций параметров, описывающих спектральные аномалии, которые, заметны при сравнении кумулятивных спектров, зарегистрированных, например, в ночное и дневное время. Они связаны с глобальной нестационарностью фонового микросейсмического шума, а также вариациями аддитивной компоненты поверхностных шумов.

Для условий временной нестационарности и пространственной неоднородности микросейсмического поля предлагается методика регистрации, позволяющая корректировать вариации параметров спектральной аномалии при ограниченном количестве одновременно наблюдаемых точек.

Рис. 6. Пример схемы расположения точек регистрации
микросейсмического поля

Pages:     | 1 || 3 |






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»