Modélisation stochastique de champs de vitesse géophysique en exploration pétrolière D. Geraets le 21 octobre 2002
Exploration pétrolière
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Plan de la présentation Introduction : principales techniques d exploration pétrolière Modèle de covariance du champ de vitesse Simulation du champ de vitesse Conclusions
Exploration pétrolière Données géologiques à grande échelle Þ zones d intérêt Données sismiques Þ définition de prospects Forages de puits Þ gisements
Données gravimétriques et électro-magnétiques Mesures du champ de pesanteur Mesures des courants telluriques Mesures de conductivité nous n en parlerons pas par la suite
Données sismiques Enregistrements de vibrations provoquées par source (explosive ou vibratoire) Nécessitent un important traitement numérique pour obtenir une représentation des caractéristiques du sous-sol
Données sismiques Acquisition terrestre Acquisition maritime
Données sismiques acquisition interprétation traitement
Traitement des données sismiques Positionnement correct des informations et sommation de données sismiques correspondant au même point du sous-sol Inversion des paramètres physiques possible moyennant la connaissance précise du champ de vitesse des ondes P et S.
Informations de vitesse Correction pour le déport : vitesse de sommation/de stack Vitesse de tranche Enregistrements de vitesses soniques Objectif: modéliser le champ de vitesse en utilisant de façon optimale l ensemble de ces sources d informations
Vitesse de sommation x 2 2 2 ( ) = 0 + 2 vstack t x t temps t 0 x
Vitesse de tranche V INT1 V instant1 (x,z) V INT2 V instant2 (x,z) v instant (x,z) = v 0 (1 + ε(x,z) ) vitesse de tranche : constante par couche b vitesse instantanée : définie en tout point (x,z) a
Enregistrements soniques enregistrement du temps mis par une onde pour se propager au sein de la roche de l émetteur au récepteur mesure directe du champ de vitesse instantanée
Objectifs de la thèse Caractérisation structurale du champ de vitesse instantanée Simulation du champ de vitesse instantanée conditionnée aux données
Objectifs de la thèse Caractérisation structurale du champ de vitesse instantanée Estimation et simulations du champ de vitesse conditionné aux puits Etude de la propagation d ondes en milieu aléatoire Simulation du champ de vitesse instantanée conditionnée aux données
Modèle de vitesse conditionné aux puits Vitesses de sommation (données nombreuses mais imprécises) Þ mesure indirecte du champ de vitesse instantanée Données aux puits (précises mais peu nombreuses et inéquitablement réparties)
Etude de la propagation d ondes en milieu aléatoire Þ prise en compte du velocity shift Þ études AVO
Objectifs de la thèse Caractérisation structurale du champ de vitesse instantanée Simulation du champ de vitesse instantanée conditionnée aux données Estimation de distribution de volumes de roches imprégnées en hydrocarbures
Simulations conditionnées Distribution de volumes de roches imprégnées en hydrocarbures 16 14 12 10 8 6 4 2 0 % 0 20 40 60 80 100 120 140+ volume
Plan de la présentation Introduction : principales techniques d exploration pétrolière Modèle de covariance du champ de vitesse Modèle utilisé Résultats synthétiques Application au cas réel Simulation du champ de vitesse Conclusions
Hypothèses de modélisation Propagation acoustique (ondes P, pas d ondes de cisaillement) Optique géométrique (taille et amplitude des hétérogénéités)
Hypothèses de modélisation Réflecteur plan, à profondeur suffisante Vitesse moyenne sous-jacente simple et connue Pas de variation latérale de vitesse (Iooss et al 2003)
Cov Résultats théoriques Proposer un modèle de covariance du champ de vitesse instantanée, ( T T ) = ( ) ( ) i, i, ε j, j ( ε ) i j 2 i j V r r i j Cov x z x z dxdx Cov n n S i R i S j 6 V stack STACK1, STACK 2 C o = 2 2 ( V V ) ov vt (, T ) k (, i, jn, ) 1 i 2 j = 1 2 (,, ) i = 1 j = 1 4 R j Comparer la courbe obtenue avec la courbe de covariance expérimentale des avec ki (, jn vitesses, ) = de stack ( L ) ( ) ( ) n n n nxx nx x nx x + x 2 2 2 2 2 2 2 2 i j i k j k k k = 1 k = 1 k = 1 ( ) 2 2 n 4 n 2 n x x k = 1 k k = 1 k Si nécessaire, proposer un autre modèle 2
Résultats théoriques Variation de la vitesse moyenne en fonction de la profondeur S i R i S j R j L
Résultats théoriques Cas multicouches : somme des contributions pour chaque couche Cov Variogramme Résidu par différence total m () l ( V1, V2) = Cov ( V1, V2) l = 1 variogramme distance
Plan de la présentation Introduction : principales techniques d exploration pétrolière Modèle de covariance du champ de vitesse Modèle utilisé Résultats synthétiques Application au cas réel Simulation du champ de vitesse Conclusions
Schéma du dispositif z x 1000m 20m L=1500m 10m V(x,z) = V 0 + ε(x,z) a b V 0 = 3000 m/s ε(x,z) perturbation de vitesse gaussienne, d amplitude σ ε =20m/s
Résultats synthétiques variogramme 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 distance modèle théorique synth., 10000 tirs synth., 3 x 800 tirs variogramme 1000 3000 14000 900 12000 2500 800 10000 700 2000 600 8000 1500 400 6000 1000 300 4000 200 500 2000 100 0 0 0 0 200 200400 400600 600 800 800 1000120014001600 1200 1400 1600 1800 2000 distance modèle théorique synth., 10000 tirs synth., 3 x 800 tirs variogramme a=250m des variogramme a=250m a=500m des 101 vitesses récepteurs de stack vitesses 101 51 récepteurs de stack
Plan de la présentation Introduction : principales techniques d exploration pétrolière Modèle de covariance du champ de vitesse Modèle utilisé Résultats synthétiques Application au cas réel Simulation du champ de vitesse Conclusions
Description des données Acquisition marine 46 hydrophones 50 m distance (entre tirs et entre récepteurs) 4 puits
Description des données Time Cdp Common Offset Section
Description des données Þ croissance linéaire dans la première couche Þ longueur de corrélation verticale
Description des données Premier essai : 4 morceaux de lignes
Estimation de la longueur de corrélation horizontale 4 Variogrammes profils de vitesses des profils de sommation de vitesse de stack vitesse variogramme de stack 10000 3200 9000 8000 3100 7000 6000 3000 5000 4000 2900 3000 2000 2800 1000 2700 0 0 200 1000 400 600 2000 800 3000 1000 1200 4000 14005000 1600 1800 6000 distance cdp ligne A ligne B ligne C ligne D moyenne modèle (a=800m)
Comparaison résultats obtenus avec méthode pre-stack Var[ T( x= a)] Var[ T(0) ] 1 1 1 ( ) 2 2 = + C0 u + z dz du 2 A 0 0 0 = f( Cov)
Comparaison résultats obtenus avec méthode pre-stack variance des temps 1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 0 500 1000 1500 2000 offset ligne A ligne C modèle (a=1200m)
Application au cas réel Résultats de même ordre Utilisation méthode post-stack plus stable et plus simple
Modélisation d un milieu multicouche Variogramme des vitesses de stack contribution estimation couche inférieure supérieure de couche la contribution supérieure inférieure variogramme 2000 40000 60000 35000 10000 30000 15000 ligne résidu moyenne A ligne ajustement B 1800 9000 35000 30000 10000 50000 25000 1600 8000 ligne C 30000 5000 1400 25000 moyenne ligne D 7000 40000 20000 ajustement ligne E 1200 25000 60000 20000 moyenne 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 1000 20000 30000 15000-5000 15000 800 4000 15000-10000 20000 10000 600 3000 10000-15000 400 2000 10000 5000 5000 5000-20000 200 1000 0 0-250000 0 500 1000 500 1000 2000 1000 3000 1500 1500 4000 2000 2000 distance
Quantification de l incertitude sur le pointé horizon 1 horizon 2
Description des données Þ deux mesures situées dans la première couche
Quantification de l incertitude sur le pointé Horizon 1 pointé avec moins grande précision
Quantification de l incertitude sur le pointé variogramme variogramme distance distance horizon 1 horizon 2 Variogrammes des vitesses de stack
Plan de la présentation Introduction : principales techniques d exploration pétrolière Modèle de covariance du champ de vitesse Simulation du champ de vitesse Modèle utilisé Application au cas réel Conclusions
Simulation conditionnelle Simulation complète du champ de vitesse instantanée (puits fictifs) - conditionnée par les vitesses soniques aux puits Þ Par chaîne de Markov - conditionnée par les vitesses de sommation Þ Par fonction de pénalité 2 STACK STACK_ SIMU J = V V
Simulation conditionnelle Simu Simu conditionnées initiale aux puits Echantillonneur de Gibbs bloc avec critère d acceptation (Metropolis-Hastings) J y z x x
Plan de la présentation Introduction : principales techniques d exploration pétrolière Modèle de covariance du champ de vitesse Simulation du champ de vitesse Modèle utilisé Application au cas réel Conclusions
Application au cas réel Plan de position des données
Application au cas réel
Application au cas réel conditionnement champ de vitesse
Plan de la présentation Introduction : principales techniques d exploration pétrolière Modèle de covariance du champ de vitesse Simulation du champ de vitesse Modèle utilisé Application au cas réel Conclusions
Conclusions Modélisation du champ de vitesse instantanée (cas non stationnaire et multi-couches) Simulation du champ de vitesse
Perspectives Réaliser une étude permettant de quantifier le gain de précision obtenu au moyen des méthodes Milieu à géométrie complexe Modélisation stochastique du champ de vitesses S
Modélisation stochastique de champs de vitesse géophysique en exploration pétrolière D. Geraets le 21 octobre 2002
Lissage des courbes HVA Les analyses de vitesses ne permettent pas de distinguer des objets de taille inférieure à la zone de Fresnel lisser les profils de V stack avec un filtre de taille cette zone de Fresnel
Lissage des courbes HVA Non dans le cadre de la variographie altération des statistiques pas bruit blanc (présence d information) Oui pour le conditionnement des simulations (mais prise en compte d incertitude dans données conditionnantes peut être réalisée autrement)
Quantification de l incertitude sur le pointé variogramme variogramme distance distance horizon 1 horizon 2 Variogrammes des vitesses de stack lissées
Quantification de l incertitude sur le pointé variogramme variogramme distance distance horizon 1 horizon 2 Variogrammes des vitesses de stack