En geofísica (principalmente en la exploración/desarrollo de petróleo y gas ), la inversión sísmica es el proceso de transformar datos de reflexión sísmica en una descripción cuantitativa de las propiedades de la roca de un yacimiento . La inversión sísmica puede ser pre o post apilamiento , determinista, aleatoria o geoestadística ; normalmente incluye otras mediciones de yacimientos, como registros de pozos y núcleos. [1]
Los geofísicos realizan habitualmente estudios sísmicos para recopilar información sobre la geología de un campo de petróleo o gas . Estos estudios registran ondas sonoras que han viajado a través de las capas de roca y fluido de la tierra. La amplitud y frecuencia de estas ondas se pueden estimar de modo que se pueda eliminar cualquier efecto de lóbulo lateral y de sintonización [2] introducido por la wavelet.
Los datos sísmicos pueden inspeccionarse e interpretarse por sí solos sin inversión, pero esto no proporciona la vista más detallada del subsuelo y puede ser engañoso bajo ciertas condiciones. Debido a su eficiencia y calidad, la mayoría de las compañías de petróleo y gas ahora utilizan la inversión sísmica para aumentar la resolución y confiabilidad de los datos y mejorar la estimación de las propiedades de las rocas, incluida la porosidad y la producción neta. [3]
Hay muchas técnicas diferentes utilizadas en la inversión sísmica. [4] Estos se pueden agrupar aproximadamente en dos categorías:
La combinación de estas categorías produce cuatro enfoques técnicos para el problema de inversión, y la selección de una técnica específica depende del objetivo deseado y de las características de las rocas del subsuelo. Aunque el orden presentado refleja avances en las técnicas de inversión durante los últimos 20 años, cada grupo todavía tiene usos válidos en proyectos particulares o como parte de un flujo de trabajo más amplio.
Todos los métodos modernos de inversión sísmica requieren datos sísmicos y una wavelet estimada a partir de los datos. Normalmente, se utiliza una serie de coeficientes de reflexión de un pozo dentro de los límites del estudio sísmico para estimar la fase y la frecuencia de las ondas. La estimación precisa de las wavelets es fundamental para el éxito de cualquier inversión sísmica. La forma inferida de la ondícula sísmica puede influir fuertemente en los resultados de la inversión sísmica y, por tanto, en las evaluaciones posteriores de la calidad del yacimiento.
La amplitud de las ondas y los espectros de fase se estiman estadísticamente a partir de datos sísmicos solos o de una combinación de datos sísmicos y control de pozos utilizando pozos con curvas sónicas y de densidad disponibles . Una vez estimada la ondícula sísmica, se utiliza para estimar los coeficientes de reflexión sísmica en la inversión sísmica.
Cuando la fase estimada (constante) de la wavelet estadística es consistente con el resultado final, la estimación de la wavelet converge más rápidamente que cuando se comienza con un supuesto de fase cero . Se pueden aplicar ediciones menores y "estirar y apretar" al pozo para alinear mejor los eventos. Una estimación precisa de las wavelets requiere la vinculación precisa del registro de impedancia con la sísmica. Los errores en la conexión del pozo pueden provocar artefactos de fase o frecuencia en la estimación de las wavelets. Una vez identificada la wavelet, la inversión sísmica calcula un registro sintético para cada rastro sísmico. Para garantizar la calidad, el resultado de la inversión se convoluciona con la wavelet para producir trazas sísmicas sintéticas que se comparan con la sísmica original. [4]
La inversión incluye tanto datos de campo sísmico como datos de pozos, donde los datos de pozos sirven para agregar la alta frecuencia por debajo de la banda sísmica y limitar la inversión. Primero, los registros de pozo se acondicionan y editan para garantizar que exista una relación adecuada entre los registros de impedancia y las propiedades deseadas. Luego, los registros se convierten en tiempo, se filtran para aproximar el ancho de banda sísmico y se editan para determinar los efectos del pozo, se equilibran y clasifican por calidad.
Los datos sísmicos tienen una banda limitada, lo que reduce la resolución y la calidad. Para ampliar la banda de frecuencia disponible, los datos de baja frecuencia se derivan de datos de registro, profundidad previa al apilamiento o velocidades migradas en el tiempo y/o un gradiente regional. [5] La alta frecuencia puede derivarse del control de pozos o del análisis geoestadístico.
Las inversiones iniciales a menudo se ejecutan con restricciones relajadas, comenzando con la sísmica y luego agregando datos de tendencia limitada de los pozos. Esto proporciona una visión general aproximada del yacimiento de manera imparcial. En este punto es fundamental evaluar la precisión del vínculo entre los resultados de la inversión y los pozos, y entre los datos sísmicos originales y los sintéticos derivados. También es importante garantizar que la wavelet coincida con la fase y la frecuencia de los datos sísmicos.
Sin wavelet, la solución no es única. Las inversiones deterministas abordan este problema restringiendo la respuesta de alguna manera, generalmente para registrar datos. Las inversiones estocásticas abordan este problema generando una gama de soluciones plausibles, que luego pueden reducirse mediante pruebas para determinar el mejor ajuste con varias mediciones (incluidos los datos de producción).
Un ejemplo de una técnica de inversión de resolución sísmica post-apilamiento es la inversión restringida de picos dispersos (CSSI). Esto supone un número limitado de coeficientes de reflexión, con mayor amplitud. La inversión da como resultado la impedancia acústica (AI), que es el producto de la densidad de la roca y la velocidad de la onda p . A diferencia de los datos de reflexión sísmica (que es una propiedad de la interfaz), la IA es una propiedad de la roca. El modelo generado es de mayor calidad y no sufre la sintonización ni las interferencias provocadas por la wavelet.
CSSI transforma los datos sísmicos en un registro de impedancia pseudoacústica en cada rastro. La impedancia acústica se utiliza para producir interpretaciones estructurales y estratigráficas más precisas y detalladas que las que se pueden obtener a partir de la interpretación sísmica (o de atributos sísmicos ). En muchos entornos geológicos, la impedancia acústica tiene una fuerte relación con propiedades petrofísicas como la porosidad, la litología y la saturación de fluidos.
Un buen algoritmo (CSSI) producirá cuatro volúmenes de impedancia acústica de alta calidad a partir de datos sísmicos completos o posteriores a la pila: impedancia de ancho de banda completo, impedancia de banda limitada , modelo de reflectividad y componente de baja frecuencia. Cada uno de estos componentes se puede inspeccionar para determinar su contribución a la solución y verificar la calidad de los resultados. Para adaptar aún más las matemáticas del algoritmo al comportamiento de rocas reales en el subsuelo, algunos algoritmos CSSI utilizan un enfoque de norma mixta y permiten un factor de ponderación entre minimizar la escasez de la solución y minimizar el desajuste de las trazas residuales.
La inversión previa a la pila se utiliza a menudo cuando la inversión posterior a la pila no logra diferenciar suficientemente las características geológicas con firmas de impedancia P similares. [6] La inversión simultánea resuelve la impedancia S y la densidad, además de la impedancia P. Si bien muchas características geológicas pueden expresar características de impedancia P similares, pocas compartirán rasgos combinados de impedancia P y S (lo que permite una mejor separación y claridad). A menudo, un estudio de viabilidad utilizando los registros de los pozos indicará si se puede lograr la separación del litotipo deseado solo con la impedancia P o si también se requiere la impedancia S. Esto determinará si se necesita una inversión previa o posterior a la pila.
La inversión simultánea (SI) es un método de preapilamiento que utiliza múltiples sub-apilamientos sísmicos desplazados o en ángulo y sus wavelets asociados como entrada; genera impedancia P, impedancia S y densidad como salidas (aunque la resolución de salida de densidad rara vez es tan alta como las impedancias). Esto ayuda a mejorar la discriminación entre litología, porosidad y efectos de fluidos. Para cada pila parcial de entrada, se estima una wavelet única. Todos los modelos, pilas parciales y wavelets se ingresan en un único algoritmo de inversión, lo que permite que la inversión compense de manera efectiva los efectos de fase, ancho de banda, sintonización y estiramiento NMO dependientes del desplazamiento . [7]
El algoritmo de inversión funciona estimando primero las reflectividades de la onda P dependientes del ángulo para las pilas parciales de entrada. A continuación, se utilizan con las ecuaciones completas de Zoeppritz (o aproximaciones, como Aki-Richards, para algunos algoritmos) para encontrar reflectividades elásticas limitadas por banda. Estos, a su vez, se fusionan con sus homólogos de baja frecuencia del modelo y se integran en propiedades elásticas . Este resultado aproximado luego se mejora en una inversión final para la impedancia P, la impedancia S y la densidad, sujeto a varias restricciones duras y blandas. Una restricción puede controlar la relación entre densidad y velocidad de compresión; esto es necesario cuando el rango de ángulos no es lo suficientemente grande como para diagnosticar la densidad.
Una parte importante en el procedimiento de inversión es la estimación de las ondas sísmicas. Esto se logra calculando un filtro que dé mejor forma a los coeficientes de reflexión del registro del pozo dependientes del ángulo en la región de interés para la pila de compensación correspondiente en las ubicaciones del pozo. Los coeficientes de reflexión se calculan a partir de registros P-sónico, S-sónico y de densidad utilizando las ecuaciones de Zoeppritz . Las ondas, con amplitudes representativas de cada pila de compensación, se ingresan directamente en el algoritmo de inversión. Dado que se calcula una wavelet diferente para cada volumen de compensación, la compensación se realiza automáticamente para los efectos de ajuste, escalado y ancho de banda dependientes de la compensación. Se puede utilizar una wavelet cercana a la pila como punto de partida para estimar la wavelet de ángulo lejano (o desplazada).
En las ubicaciones de los pozos no se proporciona ningún conocimiento previo de los parámetros elásticos y la densidad más allá del espacio de solución definido por restricciones estrictas. Esto hace que la comparación de los registros de pozos filtrados y los resultados de inversión en estos lugares sea un control de calidad natural. Las frecuencias más bajas de la inversión se reemplazan con información del modelo geológico, ya que están mal limitadas por los datos sísmicos. Cuando se aplica en modo global, se agrega un término de control espacial a la función objetivo y grandes subconjuntos de trazas se invierten simultáneamente. El algoritmo de inversión simultánea toma múltiples conjuntos de datos sísmicos apilados en ángulos y genera tres volúmenes de parámetros elásticos como salida.
Los parámetros elásticos resultantes son propiedades de la roca real que pueden estar directamente relacionadas con las propiedades del yacimiento. Los algoritmos más avanzados utilizan las ecuaciones completas de Knott-Zoeppritz y tienen total margen para variaciones de amplitud y fase con compensación. Esto se hace derivando wavelets únicas para cada pila parcial de entrada. Los propios parámetros elásticos pueden restringirse directamente durante la inversión sísmica y se pueden aplicar relaciones de física de rocas, restringiendo pares de parámetros elásticos entre sí. Los modelos finales de parámetros elásticos reproducen de manera óptima la sísmica de entrada, ya que esto es parte de la optimización de la inversión sísmica.
La inversión geoestadística integra datos de pozos de alta resolución con sísmica tridimensional de baja resolución y proporciona un modelo con alto detalle vertical cerca y lejos del control del pozo. Esto genera modelos de yacimientos con formas geológicamente plausibles y proporciona una cuantificación clara de la incertidumbre para evaluar el riesgo. Se generan modelos petrofísicos muy detallados, listos para su entrada en la simulación del flujo del yacimiento.
La geoestadística se diferencia de la estadística en que reconoce que sólo ciertos resultados son geológicamente plausibles. La inversión geoestadística integra datos de muchas fuentes y crea modelos que tienen mayor resolución que la sísmica original, coinciden con patrones geológicos conocidos y pueden usarse para la evaluación y reducción de riesgos .
Los datos sísmicos, los registros de pozos y otros datos de entrada se representan como una función de densidad de probabilidad (PDF), que proporciona una descripción geoestadística basada en histogramas y variogramas . En conjunto, estos definen las posibilidades de un valor particular en una ubicación particular, y la escala geológica esperada y la composición en toda el área modelada.
A diferencia de los algoritmos de inversión y geomodelado convencionales, la inversión geoestadística adopta un enfoque de un solo paso, resolviendo la impedancia y tipos de propiedades discretas o litofacies al mismo tiempo. Adoptar este enfoque acelera el proceso y mejora la precisión.
Los PDF individuales se fusionan mediante técnicas de inferencia bayesiana , lo que da como resultado un PDF posterior condicionado a todo el conjunto de datos. El algoritmo determina la ponderación de cada fuente de datos, eliminando posibles sesgos. Luego, la PDF posterior se ingresa en un algoritmo Monte Carlo de cadena de Markov para generar modelos realistas de impedancia y litofacies, que luego se utilizan para cosimular propiedades de la roca como la porosidad. Estos procesos generalmente se repiten hasta que surge un modelo que coincide con toda la información. Incluso con el mejor modelo, persiste cierta incertidumbre. La incertidumbre se puede estimar utilizando semillas aleatorias para generar una variedad de realizaciones. Esto es especialmente útil cuando se trata de parámetros que son sensibles al cambio; Un análisis de este tipo permite una mayor comprensión del riesgo de desarrollo.
La inversión geoestadística de amplitud versus compensación (AVO) (AVA) incorpora la inversión AVO (AVA) simultánea en el algoritmo de inversión geoestadística, por lo que se pueden lograr alta resolución, geoestadísticas y AVO con un solo método. El modelo de salida ( realizaciones ) es consistente con la información de registros de pozos, los datos sísmicos AVO y respetan las relaciones de propiedades de las rocas encontradas en los pozos. El algoritmo también produce simultáneamente propiedades elásticas (impedancia P, impedancia S y densidad) y volúmenes de litología, en lugar de resolver secuencialmente la litología primero y luego poblar la celda con valores de impedancia y densidad. Debido a que todos los modelos de salida coinciden con todos los datos de entrada, la incertidumbre se puede evaluar cuantitativamente para determinar el rango de posibilidades de yacimientos dentro de los datos restrictivos.
El software de inversión geoestadística de AVA utiliza técnicas geoestadísticas de vanguardia, incluido el muestreo de Monte Carlo de la cadena de Markov (MCMC) y el modelado de litología pluri-Gaussiana. Por tanto, es posible explotar las "sinergias informativas" para recuperar detalles que las técnicas de inversión deterministas borran u omiten. Como resultado, los geocientíficos tienen más éxito en la reconstrucción tanto de la estructura general como de los detalles finos del yacimiento. El uso de volúmenes sísmicos de apilamiento de múltiples ángulos en la inversión geoestadística AVA permite una evaluación adicional de las propiedades elásticas de las rocas y la litología probable o facies sísmicas y distribuciones de fluidos con mayor precisión.
El proceso comienza con un análisis petrofísico detallado y una calibración de registros de pozos. El proceso de calibración reemplaza mediciones sónicas y de densidad faltantes y poco confiables con valores sintetizados a partir de modelos petrofísicos y de física de rocas calibrados. La información de los registros de pozos se utiliza en el proceso de inversión para derivar ondas, suministrar el componente de baja frecuencia que no está presente en los datos sísmicos y para verificar y analizar los resultados finales. A continuación, se utilizan datos de horizontes y registros para construir el marco estratigráfico para la información estadística para construir los modelos. De esta manera, los datos de registro sólo se utilizan para generar estadísticas dentro de tipos de rocas similares dentro de las capas estratigráficas de la tierra.
El análisis de wavelets se realiza extrayendo un filtro de cada uno de los volúmenes sísmicos utilizando la impedancia elástica del pozo (ángulo o compensación) como salida deseada. La calidad del resultado de la inversión depende de las ondas sísmicas extraídas. Esto requiere registros p-sónicos, s-sónicos y de densidad precisos vinculados a los eventos apropiados en los datos sísmicos. Las wavelets se extraen individualmente para cada pocillo. Luego se extrae una wavelet final "multipocillo" para cada volumen utilizando las mejores conexiones de pozos individuales y se utiliza como entrada para la inversión.
Se generan histogramas y variogramas para cada capa estratigráfica y litología, y se ejecutan simulaciones preliminares en áreas pequeñas. Luego se ejecuta la inversión geoestadística AVA para generar el número deseado de realizaciones, que coinciden con todos los datos de entrada. La calidad de los resultados se controla mediante la comparación directa de los volúmenes de propiedad de roca invertida con los registros del pozo. El control de calidad adicional implica la revisión por parte de un equipo multidisciplinario de todos los parámetros de entrada y los resultados de la simulación. El análisis de múltiples realizaciones produce cubos o mapas de propiedades medias (P50). En la mayoría de los casos se trata de cubos de litología o facies sísmicas y probabilidades de litología o facies predichas , pero también son posibles otros resultados. También se generan cubos de litología y facies seleccionados para probabilidades P15 y P85 (por ejemplo). Los yacimientos tridimensionales de unidades que contienen hidrocarburos se capturan con sus correspondientes propiedades de roca y se cuantifica la incertidumbre en el tamaño y las propiedades del yacimiento.