Abstract

Quantitative seismic interpretation can be used to identify lithology and detect petroleum accumulations by integrating rock properties and attributes derived from advanced seismic inversion methods with existing petrophysical data and geological knowledge. We use quantitative seismic interpretations for detection of shallow biogenic gas accumulations in the Qaidam Basin, China, employing an integrated workflow that incorporates petrophysical data, seismic attribute analysis, Constrained Simultaneous Inversion (C-SI) and Bayesian-based Support Vector Machine (B-SVM) inference. Previous petrophysical studies have shown that it is challenging to effectively identify gas-bearing intervals using parameters such as impedance, Poisson’s ratio and porosity, because the reservoir sediments are unconsolidated and at shallow depths. The resistivity well-log response remains as an effective tool for estimating gas saturation and identifying gas-bearing intervals. In this study, we propose the use of the petroleum pore-volume, which is defined as the product of reservoir porosity and gas saturation, to detect biogenic gas accumulations seismically. Rock properties inferred from seismic inversion, such as compressional velocity (Vp), shear velocity (Vs) and density, cannot be used directly for petroleum pore-volume estimation. Therefore, we employ a Bayesian-based support vector machine approach to cross-link well-log properties, seismic AVO attributes and seismic rock properties to quantitatively predict petroleum pore-volume in 2D and 3D seismic dataset. Because seismic information is crucial to statistical inference, we propose C-SI to infer the Vp, Vs and density from seismic elastic impedance gathers, which can be generated from seismic gathers using a traditional recursive seismic inversion method. The C-SI procedures use the Interior-Point algorithm to optimize and solve elastic impedance equations. The Interior-Point method is a popular method for handling constrained non-convex, non-linear optimization problems that involve simultaneously inverting the seismic properties with thousands of seismic samples. This case study indicates that the integrated study workflow is useful for quantitatively predicting petroleum pore-volume, especially in the depth-domain, and that it is an excellent potential indicator for biogenic gas accumulations in complicated geological settings.

Abstract

Si l’on intègre la propriété des roches et les attributs dérivant des méthodes d’inversion sismique avancées, de concert avec les données pétrophysiques et les connaissances géologiques existantes, il est possible d’utiliser l’interprétation sismique quantitative pour identifier la lithologie et détecter les accumulations pétrolifères. Nous utilisons les interprétations sismiques quantitatives pour détecter les accumulations gaséifères biogéniques à faible profondeur dans le bassin de Qaidam, en Chine, et cela au moyen d’un schéma informatisé des opérations intégrant données pétrophysiques, analyses d’attributs sismiques, inversion simultanée avec contrainte (IS-C) et moteur d’inférence à vecteurs de support Bayésien (MVS-B). Les études pétrophysiques précédentes nous ont appris que l’identification efficace d’intervalles gazéifères au moyen de paramètres, tels que l’impédance, le coefficient de Poisson et la porosité, constitue un défi parce que les sédiments du gisement sont non consolidés et à faible profondeur. La diagraphie de résistivité demeure un outil efficace pour estimer la saturation en gaz et identifier les intervalles gazéifères. Dans la présente étude, afin de détecter les accumulations de gaz biogéniques par la méthode sismique, nous proposons d’utiliser le volume poreux pétrolifère qui est le produit de la porosité du gisement et de la saturation en gaz. Les propriétés rocheuses que l’on infère de l’inversion sismique, telle que la vitesse de compression (Vp), la vitesse de cisaillement (Vs) et la densité, ne peuvent être utilisées directement pour estimer le volume poreux pétrolifère. Par conséquent, nous employons un moteur à vecteurs de support Bayésien pour entrecroiser les diagraphies, les attributs sismiques par la méthode AVO et les propriétés sismiques de la roche afin de prédire le volume poreux pétrolifère dans les ensembles de données sismiques 2D et 3D. Puisque l’information sismique est essentielle à l’inférence statistique, nous proposons l’IS-C pour inférer la Vp, la Vs et la densité au moyen de l’impédance élastique sismique que l’on peut générer à partir de données sismiques. Pour ce faire, nous utilisons la méthode d’inversion sismique récursive traditionnelle. L’IS-C utilise l’algorithme avec la méthode du point intérieur pour optimiser et résoudre les équations d’impédance élastique. La méthode du point intérieur est souvent utilisée pour résoudre les problèmes d’optimisation non linéaire et non convexe avec contrainte qui font entrer en jeu l’inversion simultanée des propriétés sismiques avec des milliers d’échantillons sismiques. La présente étude de cas révèle qu’un schéma informatisé des opérations est utile pour prédire le volume poreux pétrolifère quantitatif, surtout en profondeur, et qu’il s’agit d’un excellent indicateur potentiel d’accumulations de gaz biogénique dans un contexte géologique complexe.

Michel Ory

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