Minicurso de FWI ministrado por Bruno Pereira Dias, André Bulcão e Djalma Manoel Soares Filho (PETROBRAS), durante a VII Semana de Inverno de Geofísica, 2016, no IMECC/UNICAMP.
Módulo introdutório.
Minicurso de FWI ministrado por Bruno Pereira Dias, André Bulcão e Djalma Manoel Soares Filho (PETROBRAS), durante a VII Semana de Inverno de Geofísica, 2016, no IMECC/UNICAMP.
Nesse módulo é apresentado o algoritmo geral do método FWI.
Minicurso de FWI ministrado por Bruno Pereira Dias, André Bulcão e Djalma Manoel Soares Filho (PETROBRAS), durante a VII Semana de Inverno de Geofísica, 2016, no IMECC/UNICAMP.
Neste módulo é abordado o Método Adjunto para o cálculo do gradiente da função objetivo do método FWI.
Minicurso de FWI ministrado por Bruno Pereira Dias, André Bulcão e Djalma Manoel Soares Filho (PETROBRAS), durante a VII Semana de Inverno de Geofísica, 2016, no IMECC/UNICAMP.
Neste módulo são abordados métodos de otimização usualmente empregados nos problemas de FWI.
Minicurso de FWI ministrado por Bruno Pereira Dias, André Bulcão e Djalma Manoel Soares Filho (PETROBRAS), durante a VII Semana de Inverno de Geofísica, 2016, no IMECC/UNICAMP.
Neste módulo é abordado o modelamento de dados sísmicos.
This presentation includes:
Velocity modeling the principles and pitfalls
Well and seismic velocity data
Incorporating velocity data to build a reliable model in Petrel software
Time to Depth conversion (Map and reservoir property)
Residual error correction and well marker adjustment
Structural uncertainty
Minicurso de FWI ministrado por Bruno Pereira Dias, André Bulcão e Djalma Manoel Soares Filho (PETROBRAS), durante a VII Semana de Inverno de Geofísica, 2016, no IMECC/UNICAMP.
Nesse módulo é apresentado o algoritmo geral do método FWI.
Minicurso de FWI ministrado por Bruno Pereira Dias, André Bulcão e Djalma Manoel Soares Filho (PETROBRAS), durante a VII Semana de Inverno de Geofísica, 2016, no IMECC/UNICAMP.
Neste módulo é abordado o Método Adjunto para o cálculo do gradiente da função objetivo do método FWI.
Minicurso de FWI ministrado por Bruno Pereira Dias, André Bulcão e Djalma Manoel Soares Filho (PETROBRAS), durante a VII Semana de Inverno de Geofísica, 2016, no IMECC/UNICAMP.
Neste módulo são abordados métodos de otimização usualmente empregados nos problemas de FWI.
Minicurso de FWI ministrado por Bruno Pereira Dias, André Bulcão e Djalma Manoel Soares Filho (PETROBRAS), durante a VII Semana de Inverno de Geofísica, 2016, no IMECC/UNICAMP.
Neste módulo é abordado o modelamento de dados sísmicos.
This presentation includes:
Velocity modeling the principles and pitfalls
Well and seismic velocity data
Incorporating velocity data to build a reliable model in Petrel software
Time to Depth conversion (Map and reservoir property)
Residual error correction and well marker adjustment
Structural uncertainty
CONSTRUCTION D’UN MODELE STATIQUE DU GISEMENT BETA SUR PETREL 2013Cheick Omar SAMAKE
Deux problèmes essentiels ont motivé cette étude :
les deux puits forés sur le champ n’ont pas mis en évidence les mêmes fluides (BETA_1X : du gaz et de l’eau et BETA_2 : du gaz, de l’huile et de l’eau) ;
les tentatives actuelles de production d’huile sur les autres champs du bloc ont donné des résultats non satisfaisants (5 puits à huile dont 3 puits non productifs d’huile et 2 avec des productions relativement faibles).
Afin de mettre en évidence tout risque éventuel sur la productivité de la zone à huile du gisement, nous nous sommes fixés comme objectif principal de caractériser le gisement BETA par une description exhaustive de ses caractéristiques pétrophysiques. Notre méthodologie de travail s’est articulée autour de ces grands axes :
l’analyse des données de puits a consisté à :
analyser les paramètres pétrophysiques de chaque puits ;
identifier les zones potentiellement réservoirs ;
analyser les mesures de MDT et déterminer les contacts entre fluides ;
mettre en évidence les ressemblances et les dissemblances pétrophysiques entre les puits.
l’analyse des données de champ a consisté à :
analyser les corps sédimentaires identifiés afin de comprendre d’environnement de dépôt ;
concilier les données de puits et les données de champ.
la synthèse de données dans un modèle géologique numérique a consisté à :
construire un modèle stratigraphique (corps sédimentaires, horizons et unités) ;
construire un modèle pétrophysique (porosité effective, net-to-gross, saturation en eau) ;
déterminer les volumes d’hydrocarbures en place ;
la construction d’un modèle de perméabilités nous permettant de mettre en évidence le potentiel de production d’huile.
La mise en œuvre de cette méthodologie n’a été possible qu’à partir d’une mise en conformité des données suivant ces étapes :
contrôle-qualité des données ;
digitalisation des cartes géologiques ;
conversion temps-profondeur des données.
Introduction Petrel Course (UAB-2014)
This course has been prepared as an introduction of Petrel software (Schlumberger, www.software.slb.com/products/platform/Pages/petrel.aspx), an application which allows the modeling and visualization of reservoirs, since the exploration stage until production, integrating geological and geophysical data, geological modeling (structural and stratigraphic frameworks), well planning, or property modeling ( petrophysical or petrological) among other possibilities.
The course will be focused mainly in the understanding and utilization of workflows aimed to build geological models based on superficial data (at the outcrop scale) but also with seismic data. The course contents have been subdivided in 5 modules each one developed through the combination of short explanations and practical exercises.
The duration of the course covers more or less 10h divided in three sessions. The starting data will be in the first week of December.
This course will be oriented mainly for the PhD and master students ascribed at the Geologic department of the UAB. For logistic reasons the maximum number of places for each torn are 9. The course is free from the Department members but the external interested will have to make a symbolic payment.
Those interested send an e-mail to the Doctor Griera (albert.griera@uab.cat).
The course will be imparted by Marc Diviu (Msc. Geology and Geophysics of reservoirs).
У рамках програми «Підвищення кваліфікації фахівців нафтогазової галузі України для міжнародного співробітництва та роботи у західних компаніях», за підтримки компанії «Shell» 6 березня в аудиторії ВНЗ «Інститут Тутковського» відбулися курси підвищення кваліфікації на тему «Від побудови сейсмічних зображень до інверсії».
3D Facies Modelling project using Petrel software. Msc Geology and Geophysics
Abstract
The Montserrat and Sant Llorenç del Munt fan-delta complexes were developed during the Eocene in the Ebro basin. The depositional stratigraphic record of these fan deltas has been described as a made up by a several transgressive and regressive composite sequences each made up by several fundamental sequences. Each sequence set is in turn composed by five main facies belts: proximal alluvial fan, distal alluvial fan, delta front, carbonates platforms and prodelta.
Using outcrop data from three composite sequences (Sant Vicenç, Vilomara and Manresa), a 3D facies model was built. The key sequential traces of the studied area georeferenced and digitalized on to photorealistic terrain models, were the hard data used as input to reconstruct the main surfaces, which are separating transgressive and regressive stacking patterns. Regarding the facies modelling has been achieved using a geostatistical algorithm in order to define the stacking trend and the interfingerings of adjacent facies belts, and five paleogeographyc maps to reproduce the paleogeometry of the facies belts within each system tract.
The final model has been checked, using a real cross section, and analysed in order to obtain information about the Delta Front facies which are the ones susceptible to be analogous of a reservoir. Attending to the results including eight probability maps of occurrence, the transgressive sequence set of Vilomara is the greatest accumulation of these facies explained by its agradational component.
Perhitungan Variogram, Histogram, Gaussian Model, Isotropic Variogram dan Anisotropic Variogram
Untuk Gaussian Model masih perlu dikembangkan lagi karena fungsi tersebut masih terdapat kesalahan.
CONSTRUCTION D’UN MODELE STATIQUE DU GISEMENT BETA SUR PETREL 2013Cheick Omar SAMAKE
Deux problèmes essentiels ont motivé cette étude :
les deux puits forés sur le champ n’ont pas mis en évidence les mêmes fluides (BETA_1X : du gaz et de l’eau et BETA_2 : du gaz, de l’huile et de l’eau) ;
les tentatives actuelles de production d’huile sur les autres champs du bloc ont donné des résultats non satisfaisants (5 puits à huile dont 3 puits non productifs d’huile et 2 avec des productions relativement faibles).
Afin de mettre en évidence tout risque éventuel sur la productivité de la zone à huile du gisement, nous nous sommes fixés comme objectif principal de caractériser le gisement BETA par une description exhaustive de ses caractéristiques pétrophysiques. Notre méthodologie de travail s’est articulée autour de ces grands axes :
l’analyse des données de puits a consisté à :
analyser les paramètres pétrophysiques de chaque puits ;
identifier les zones potentiellement réservoirs ;
analyser les mesures de MDT et déterminer les contacts entre fluides ;
mettre en évidence les ressemblances et les dissemblances pétrophysiques entre les puits.
l’analyse des données de champ a consisté à :
analyser les corps sédimentaires identifiés afin de comprendre d’environnement de dépôt ;
concilier les données de puits et les données de champ.
la synthèse de données dans un modèle géologique numérique a consisté à :
construire un modèle stratigraphique (corps sédimentaires, horizons et unités) ;
construire un modèle pétrophysique (porosité effective, net-to-gross, saturation en eau) ;
déterminer les volumes d’hydrocarbures en place ;
la construction d’un modèle de perméabilités nous permettant de mettre en évidence le potentiel de production d’huile.
La mise en œuvre de cette méthodologie n’a été possible qu’à partir d’une mise en conformité des données suivant ces étapes :
contrôle-qualité des données ;
digitalisation des cartes géologiques ;
conversion temps-profondeur des données.
Introduction Petrel Course (UAB-2014)
This course has been prepared as an introduction of Petrel software (Schlumberger, www.software.slb.com/products/platform/Pages/petrel.aspx), an application which allows the modeling and visualization of reservoirs, since the exploration stage until production, integrating geological and geophysical data, geological modeling (structural and stratigraphic frameworks), well planning, or property modeling ( petrophysical or petrological) among other possibilities.
The course will be focused mainly in the understanding and utilization of workflows aimed to build geological models based on superficial data (at the outcrop scale) but also with seismic data. The course contents have been subdivided in 5 modules each one developed through the combination of short explanations and practical exercises.
The duration of the course covers more or less 10h divided in three sessions. The starting data will be in the first week of December.
This course will be oriented mainly for the PhD and master students ascribed at the Geologic department of the UAB. For logistic reasons the maximum number of places for each torn are 9. The course is free from the Department members but the external interested will have to make a symbolic payment.
Those interested send an e-mail to the Doctor Griera (albert.griera@uab.cat).
The course will be imparted by Marc Diviu (Msc. Geology and Geophysics of reservoirs).
У рамках програми «Підвищення кваліфікації фахівців нафтогазової галузі України для міжнародного співробітництва та роботи у західних компаніях», за підтримки компанії «Shell» 6 березня в аудиторії ВНЗ «Інститут Тутковського» відбулися курси підвищення кваліфікації на тему «Від побудови сейсмічних зображень до інверсії».
3D Facies Modelling project using Petrel software. Msc Geology and Geophysics
Abstract
The Montserrat and Sant Llorenç del Munt fan-delta complexes were developed during the Eocene in the Ebro basin. The depositional stratigraphic record of these fan deltas has been described as a made up by a several transgressive and regressive composite sequences each made up by several fundamental sequences. Each sequence set is in turn composed by five main facies belts: proximal alluvial fan, distal alluvial fan, delta front, carbonates platforms and prodelta.
Using outcrop data from three composite sequences (Sant Vicenç, Vilomara and Manresa), a 3D facies model was built. The key sequential traces of the studied area georeferenced and digitalized on to photorealistic terrain models, were the hard data used as input to reconstruct the main surfaces, which are separating transgressive and regressive stacking patterns. Regarding the facies modelling has been achieved using a geostatistical algorithm in order to define the stacking trend and the interfingerings of adjacent facies belts, and five paleogeographyc maps to reproduce the paleogeometry of the facies belts within each system tract.
The final model has been checked, using a real cross section, and analysed in order to obtain information about the Delta Front facies which are the ones susceptible to be analogous of a reservoir. Attending to the results including eight probability maps of occurrence, the transgressive sequence set of Vilomara is the greatest accumulation of these facies explained by its agradational component.
Perhitungan Variogram, Histogram, Gaussian Model, Isotropic Variogram dan Anisotropic Variogram
Untuk Gaussian Model masih perlu dikembangkan lagi karena fungsi tersebut masih terdapat kesalahan.
Painel 6 – Energia Hidrocinética no Norte do BrasilUKinBrazilNetwork
Apresentação ministrada pelo Dr. Geraldo Lúcio Tiago Filho, Professor Titular do CERPCH/UNIFEI, exibida durante a Semana Brasil-Reino Unido de Baixo Carbono, realizada no Rio de Janeiro entre os dias 22 e 23 de março de 2016.
Painel 4 – Energia Hidrocinética no Norte do BrasilUKinBrazilNetwork
Apresentação ministrada pelo Srs. Geraldo Lúcio Tiago Filho, Diretor Executivo, Júlio Souza, Pesquisador, e Antônio Botan, Pesquisador, todos do Centro Nacional de Referência em Pequenas Centrais Hidrelétricas (CERPCH) da Universidade Federal de Itajubá, exibida durante o Seminário Hidrocinética no Norte do Brasil. O evento foi realizado em Brasília, no dia 27 de abril 2016, no Auditório da Eletronorte.
Resumo das pesquisas do INOG-UERJ sobre Gás Não Convencional.pdfClevelandMJones1
A review of the research on unconventional oil and gas resources, conducted by the INOG/UERJ, part of Brazil's CNPq institutes of science and technology, based at UERJ, Rio de Janeiro
Chemostratigraphic Assessment of Hydrocarbon Source Rocks: Application in the Analysis of the Villeta Group Petroleum Systems, Upper Magdalena Valley, Colombia"
Palestra apresentada por Pedro Mário Cruz e Silva, Solution Architect da NVIDIA, como parte da programação da VIII Semana de Inverno de Geofísica, em 19/07/2017.
Full Waveform Inversion: Introdução e Aplicações [1/5]
1. VII Semana de Inverno de Geofísica
6 a 8 de Julho/2016 — INCT-GP, UNICAMP, Campinas, SP
MC3 – Full Waveform Inversion:
Introdução e Aplicações
Bruno Pereira Dias, André Bulcão e Djalma Manoel Soares Filho — PETROBRAS
2. Objetivo do Curso
Introdução dos fundamentos da inversão sísmica aplicado à
indústria do petróleo.
Ementa
Módulo 01 – Introdução, Contextualização, Motivação
Módulo 02 – Modelagem, Extrapolação do campo de Ondas
Módulo 03 – Métodos de Otimização
Módulo 04 – FWI: Algoritmo Geral, tópicos relacionados (salto de
ciclo, multi-escala, relação offset-frequência,etc...)
Módulo 05 – FWI – Método Adjunto e Aplicações (Madagascar)
Módulo 06 – FWI: Teoria á Prática (Palestra WorkShop SBGF 2015)
3. Bibliografia:
• FICHTNER, A., Full Seismic Waveform Modelling and Inversion.
Berlin, New York:Springer Verlag, 2010.
• NOCEDAL, J., WRIGHT, S. J., Numerical Optimization: 2a Ed.
Berlin, New York: Springer-Verlag, 2006.
• ALKHALIFAH, T. Full Waveform Inversion: Where are the
Anisotropic Parameters hiding? EAGE, 2014.
• PRATT, R. G., SHIN, C., HICKS, G. J., Gauss-Newton and full
Newton methods in frequency space seismic waveform inversion,
Geophys. J. Int., 133, pp. 341-362, 1998.
• TARANTOLA, A., Inversion of seismic reflection data in the
acoustic approximation, Geophysics, 49, pp. 1259-1266, 1984.
• VIRIEUX, J., OPERTO, S., An overview of full-waveform inversion
in exploration geophysics. Geophysics, 74, no. 6 pp.
WCC1-WCC26. 2009.
4. Apresentadores:
BRUNO PEREIRA DIAS
bpdias@petrobras.com.br
graduação em Física (BSc, 2008 ) pela (UFSC) e
doutorado em Física no Centro Brasileiro de Pesquisas Físicas (CBPF) (2012)
Na Petrobras desde 2010
ANDRE BULCAO
bulcao@petrobras.com.br
graduação em Engenharia Mecânica pela UFF (1996),
mestrado em Engenharia Mecânica pela UFES (1999)
doutorado em Engenharia Civil UFRJ/COPPE (2004)
Na Petrobras desde 2005
DJALMA MANOEL SOARES FILHO
djalma@petrobras.com.br
bacharelado e licenciatura em Física pela UFRJ (1981)
mestrado em Física pelo Centro Brasileiro de Pesquisas Físicas (CBPF) (1987),
doutorado em Geofísica pela UFBA (1994)
pós-doutorado na TU Delft, Holanda (2009).
Na Petrobras desde 1988
5. Revisão do Método Sísmico:
Fonte: http://www.anp.gov.br/brasil-
rounds/round4/atividades_exploratorias/mapas/mapas.htm
Conceitos básicos para a determinação de reservatórios de hidrocarbonetos
Como se “encontra” petróleo?
Fonte: http://www.energyresourcefulness.org/Power/world_oil.html
6. Fonte: http://relacionamento.petrobras.com.br/otc2013/PreSal
A Petrobras bateu sucessivos recordes de
profundidade por lâmina de água em extração
de petróleo:
● 174m em 1977 no campo Enchova EN-1 RJS
● 189m em 1979 no campo Bonito RJS-36
● 293m em 1983 no campo Piraúna RJS-232
● 383m em 1985 no campo Marimbá RJS-284
● 492m em 1988 no campo Marimbá RJS-3760
● 781m em 1992 no campo Marlim MRL-9
● 1.027m em 1994 no campo Marlim MRL-4
● 1.709m em 1997 no campo Marlim MLS-3
● 1.853m em 1999 no campo Roncador RJS-436
● 1.877m em 2000 no campo Roncador RO-8
● 1.886m em 2003 no campo Roncador RO-21
Recordes de profundidade:
Novo recorde de profundidade d'água na
perfuração de poço da Bacia de
Sergipe-Alagoas
17.Mar.2015
2.990 m de profundidade d’água
7. Como se “encontra” petróleo?
Características da atividade:
• Área multidisciplinar;
• Custo e investimentos elevados;
• Diversas técnicas são empregadas:
8. Como se “encontra” petróleo?
Geologia
Aplicação conjugada da ciência e da técnica da
geologia, devidamente assistida por outras
ciências e técnicas conexas à busca de
hidrocarbonetos...
Características da atividade:
• Área multidisciplinar;
• Custo e investimentos elevados;
• Diversas técnicas são empregadas:
• Geologia
Fonte http://www.gly.uga.edu/railsback/PGSG/PGSGmain.html
9. Como se “encontra” petróleo?
Características da atividade:
• Área multidisciplinar;
• Custo e investimentos elevados;
• Diversas técnicas são empregadas:
• Geologia
• Geoquímica
Geoquímica
Análises de geoquímica orgânica de óleos e
rochas geradoras são parâmetros essenciais
para a avaliação de sistemas petrolíferos.
Fontes: http://labs.weatherford.com/services/laboratory-
services/fluid-geochemistry
http://petrobras.com.br
10. Como se “encontra” petróleo?
Características da atividade:
• Área multidisciplinar;
• Custo e investimentos elevados;
• Diversas técnicas são empregadas:
• Geologia
• Geoquímica
• Geofísica
Geofísica
Estudo da estrutura, da composição, das
propriedades físicas e dos processos dinâmicos
da Terra. Diferente da Geologia cujo estudo da
Terra é feito via observações diretas das
rochas, a Geofísica investiga o subterrâneo
através de medidas indiretas.
Ex: Métodos gravimétricos, magnéticos,
elétricos, de imagem, de ressonância, sônicos
e sísmicos.
Fonte: http://www.uff.br/geofisica/index.php/geofisica-de-petroleo
https//www.pgs.com/
http://petrobras.com.br
11. Geofísica:
Estudo da estrutura, da composição, das propriedades físicas e dos
processos dinâmicos da Terra.
Geologia Estudo da Terra através de observações diretas das rochas.
Geofísica Estudo da sub-superfície o através de medidas indiretas.
Ex: Métodos gravimétricos, magnéticos, elétricos, de imagem, de ressonância, sônicos,
sísmicos, etc...
http://pt.slideshare.net/MTaherHamdani/geophysical-methods-of-
hydrocarbon-exploration
Métodos Sísmicos:
Medidas indiretas das propriedades
das rochas
Emprego dos conceitos de:
• Processamentos de Sinais
• Propagação de Ondas
13. Método Sísmico de Reflexão
Utilizada para detectar alterações na
impedância (acústica/elástica) em
subsuperfície.
Através de uma fonte sísmica ativa
(explosivos, air gun, vibroseis), gera ondas
compressionais (pressão) e cisalhantes que
se propagam no meio.
As ondas refletivas, refratadas e difratadas
pelos contrastes em subsuperfície são
registradas, gerando sismogramas.
É a principal técnica utilizada em geofísica do
petróleo na exploração e monitoramento de
reservatórios de hidrocarbonetos.
Utilizada também na caracterização de
reservatórios em produção, juntamente com
informações de poços (perfis, testemunhos)
e inversão de atributos.
Fonte: http://www.oil-
price.net/en/articles/seismic-oil-discovery.php
14. Seismic processing must be viewed as a global procedure
Illumination Studies – are a fundamental tool to design the survey. It is
an important step before the seismic acquisition is made.
Review of illumination studies,
LAURAIN et al, 2004, A Review of 3D Illuminations Studies, Journal of Seismic Exploration.
T = T1,T2,....
Seismic
Acquisition
Structural
Imaging
Reservoir
Characterization
Seismic Value Chain:
Adapted from Berkout’s presentations;
15. Analogia com a Medicina:
Fonte: http://www.ibimagem.com.br/exames/tomografia-computadorizada-multislice
http://www.abc.med.br
http://www.ecologiamedica.net
Aquisição Processamento Interpretação
17. Modelagem Sísmica Extrapolação do campo de ondas
Propagação do campo de ondas
Propagação de Ondas
Exemplo – Simulação no Domínio do Tempo
18. Modelagem Sísmica
Avaliação das possibilidades, limitações e “armadilhas” dos métodos sísmicos
para uma determinada situação geológica;
Otimização dos parâmetros de aquisição com base nos interesses geológicos;
Geração de dados sísmicos sintéticos para avaliação de novas metodologias de
inversão e imageamento;
Verificação da resposta sísmica.
Modelagem:
“Ato de simular os efeitos a partir
de um modelo físico ou matemático...”
Principais Objetivos:
Modeled DataWavefield
19. Estudo de Iluminação
Ray Based Methods Wave Equation Methods
Determinação dos parâmetros da aquisição sísmica.
Direção, comprimento dos cabos, espaçamento entre tiros, etc...
Avaliação das limitações do método sísmico
Esquema Tradicional Modelagem Sísmica +
Principais Objetivos:
Illumination Function
20. Imageamento Migração Sísmica
Principais fatores que influenciam o imageamento em profundidade:
O sistema de aquisição e parâmetros do levantamento sísmico;
O modelo matemático empregado na depropagação do campo de ondas;
O bom conhecimento do macro-modelo sísmico; e,
A aplicação de uma condição de imagem apropriada.
Equação da Onda
Equação da Onda
refletor
fonte
receptores
Conjunto de procedimentos pelos quais os
campos de ondas registrados são
transformados em imagens corretamente
posicionadas dos refletores em sub-
superfície.
Migração pode ser interpretada como
sendo a operação inversa da Modelagem.
Principais Objetivos:
Melhorar a interpretabilidade dos dados sísmicos;
Correta determinação do posicionamento das interfaces das camadas de rochas;
Verificação do modelo geológico.
21. Kirchhoff:
• utiliza aproximação de traçado de raios
• interpretação como colapso das curvas de difração
• método flexível e baixo custo computacional
One-Way: Migração no domínio da frequência
• formulação rigorosa (vide Berkhout etc)
• médio custo computacional
• pouco efetivo em modelos com forte variação lateral
de velocidade
Two-Way: Migração Reversa no Tempo (RTM)
• extrapolação do campo completo
• abrange a migração de eventos de múltiplas (ondas
prismáticas etc)
• alto custo computacional
Comentários:
• Kirchhoff e One-Way lidam somente com eventos
primários
• Todos os métodos necessitam de um modelo de
velocidades http://www.iongeo.com/content/documents/Resource%20Center
/Articles/TLE_RoleofRTM_090401.pdf
Técnicas de Migração
23. Equação da Onda
Equação da Onda
refletor
fonte
receptores
Migração Sísmica
Principais Etapas:
1 Propagação do campo da fonte
2 Retropropagação do campo dos receptores
3 Condição de Imagem
Claerbout's imaging principle (1971)
• Dois tipos de Condições de Imagem
• Tempo de Excitação
• Correlação Cruzada
Vamos analisar o Princípio de Imageamento com
um pouco mais de detalhes...
A condição de imagem de correlação cruzada
pode ser obtida através da inversão FWI no
caso tradicional (Funcional Norma L2 da diferença entre
os campos de ondas)
24. Etapas do esquema de migração:
1) Determinação da condição de imagem, expressa
pela matriz de tempo de trânsito
2) Depropagação do campo de ondas registrado
3) Aplicação da condição de imagem para a formação
da imagem em profundidade
Modelo de Velocidades
Determinação da Matriz de Tempo de Trânsito:
Critério da Amplitude Máxima
Critério da Amplitude Máxima
nas proximidades da primeira quebra
PontoA-CampoAscendente
0.250.751.251.752.252.75
PontoC-CampoAscendente
0.250.751.251.752.252.75
Ponto A Ponto C
Fonte Fonte
PontoA-CampoDescendente
0.250.751.251.752.252.75
PontoC-CampoDescendente
0.250.751.251.752.252.75
Receptor Receptor
RTM - Condição de Imagem: Tempo de Excitação
Condição de Imagem
Indica a existência de um refletor em uma determinada posição em
profundidade onde há a coincidência entre os tempos de trânsito do campo
de ondas propagado a partir da fonte sísmica e do campo de ondas
depropagado prescrevendo-se o dado sísmico registrado nos respectivos
receptores (geofones).
Equação da Onda
Equação da Onda
refletor
fontereceptores
Bulcão, 2004
25. 0,., RS tDtA sobre o refletor
0,., RS tDtA fora do refletor.
StA , campo de ondas ascendente;
StD , campo de ondas descendente;
Supondo-se um modelo composto por
um único refletor e a fonte sísmica
constituída por um pulso unitário. Neste
caso, tem-se: Modelo de Velocidades
Ttt
t
tDtAI
0
,,
Generalizando:
PontoA-CampoAscendente
0.250.751.251.752.252.75
PontoC-CampoAscendente
0.250.751.251.752.252.75
Ponto A Ponto C
Ascendente Ascendente
PontoA-CampoDescendente
0.250.751.251.752.252.75
PontoC-CampoDescendente
0.250.751.251.752.252.75
Descendente Descendente
Aprimoramentos:
Aplicação de outras expressões para a
correlação cruzada entre os campos de
ondas ascendentes e descendentes;
Emprego das Matrizes de Tempo de
Trânsito para definição dos intervalos para
a correlação cruzada;
Separação da direção de propagação dos
campo de ondas (Ascendentes e
Descendentes).
Completo
Direção
Ascendente
Direção
Descendente
RTM- Condição de Imagem: Correlação Cruzada
0 1 2 3 4 5 6
S R
P
R
P(D)
P(A)
Campo de Ondas Ascendente
t empo finalt empo inicial
T SP PRSR TT= +
PRT
SPT
0123456
Campo de Ondas Descendente
t empo final t empo inicial
PRT
0 1 2 3 4 5 6
Recept or - R
t empo finalt empo inicial
TSR
Bulcão, 2004
26. Inversão
Imageamento
Estudo de Iluminação
Modelagem Sísmica
Extrapolação
Sumário:
Geofísica:
Métodos Sísmicos:
Medidas indiretas das propriedades das rochas
Emprego dos conceitos de:
• Processamentos de Sinais
• Propagação de Ondas Processo fundamental em diversos processos
Como obter o modelo de
propriedades (velocidades)
para fazer as extrapolações?
27. Métodos Convencionais de Análise de Velocidade:
o Baseado na correção de sobretempo normal (NMO - Normal MoveOut)
o Métodos tomográficos
o Baseado na migração (MVA)
Construção de Modelos de Velocidades
Imageamento (migração) necessita de um modelo de velocidades:
• extrapolação do campo de onda ou construção das curvas de difração
28. o Baseado na correção de sobretempo normal (NMO - Normal MoveOut)
Construção de Modelos de Velocidades
Curva de tempo de trânsito considerando
uma camada horizontal e isotrópica:
𝑡2 = 𝑡0
2 +
𝑥2
𝑣2
Adaptado: Adriano dos Santos 2012.
Zhou 2014.
Sendo:
Considerando N camadas
29. o Métodos tomográficos
Construção de Modelos de Velocidades
Tempo de trânsito ao longo da trajetória do raio:
Adaptado: Stewart 1991.
Adriano dos Santos 2012
30. o Baseado na migração (MVA – Migration Velocity Analysis)
Construção de Modelos de Velocidades
Adaptado de http://sepwww.stanford.edu/sep/biondo/HTML/VelAn.html.
Processo de estimar a velocidade no domínio da imagem seguindo o fluxo:
1. Migração do dado utilizando a melhor estimativa de velocidade intervalar.
2. As imagens pré-empilhadas são analisadas para erros cinemáticos.
3. A medida dos erros cinemáticos são utilizadas em um processo de inversão.
31. o Baseado na migração (MVA – Migration Velocity Analysis)
Construção de Modelos de Velocidades
Adaptado de http://sepwww.stanford.edu/sep/biondo/HTML/VelAn.html.
Processo de estimar a velocidade no domínio da imagem seguindo o fluxo:
1. Migração do dado utilizando a melhor estimativa de velocidade intervalar.
2. As imagens pré-empilhadas são analisadas para erros cinemáticos.
3. A medida dos erros cinemáticos são utilizadas em um processo de inversão.
33. Esquema de inversão não-linear: almeja estimar as propriedades físicas do
modelo, que melhor descreve os dados sísmicos adquiridos.
Problema Direto
Problema Inverso
Modelo de Propriedades
Velocidade Compressional (VP)
Inversão
Modelagem
Sismogramas
Full Waveform Inversion
Dados Sísmicos Observados
L(m)=d
d
m=L-1(d)
m
Principal Objetivo:
• Aprimoramento do campo de velocidades, visando a melhoria da qualidade da imagem
sísmica em profundidade.
Modelo inicial - convencional Modelo final - FWI
FWI
maior resolução e coerência geológica
Construção de Modelos de Velocidades
34. Full Waveform Inversion
Efeito do aprimoramento do campo de velocidades no imageamento
Motivação Objetivo de curto prazo: Melhorar velocidades para migração
35. Full Waveform Inversion
Efeito do aprimoramento do campo de velocidades no imageamento
Motivação Objetivo de curto prazo: Melhorar velocidades para migração
36. Full Waveform Inversion
FWI: North Sea - Valhall - 3D OBC Dataset
Referências:
Sirgue et al, EAGE 2009.
Liu F. et al, 3D Time-domain Full Waveform Inversion of a Valhall OBC Dataset, SEG 2012
http://www.sbgf.org.br/publicacoes/boletins/b
oletim3_2007.pdf
OBC – Ocean Bottom Cable
37. Sirgue et al, EAGE 2009.
Full Waveform Inversion
FWI: North Sea - Valhall - 3D OBC Dataset
Velocity from Tomography Velocity from FWI
41. Sirgue et al, EAGE 2009.
Full Waveform Inversion
FWI: North Sea - Valhall - 3D OBC Dataset
42. Full Waveform Inversion
FWI: North Sea - Valhall - 3D OBC Dataset
Sirgue et al, EAGE 2009.
Velocity from Tomography Velocity from FWI
43. Velocity from Tomography
Corte horizontal 1 Corte horizontal 2
Full Waveform Inversion
FWI: North Sea - Valhall - 3D OBC Dataset
Liu et al 2012
44. Velocity from FWI
Liu et al 2012
Full Waveform Inversion
FWI: North Sea - Valhall - 3D OBC Dataset
Corte horizontal 1 Corte horizontal 2
45. FWI: Australia – Narrow-Azimuth 3D
• 3D Time-domain tilted transversely isotropic (TTI)
• Anisotropic version of Full Waveform Inversion, inverting only for VP
• High-frequency FWI - Narrow–azimuth marine data
Full Waveform Inversion
48. Problema Direto
Problema Inverso
Modelo de Propriedades
Velocidade Compressional (VP)
Inversão
Modelagem
Sismogramas
Dados Sísmicos Observados
L(m)=d
d
m=L-1(d)
m
Full Waveform Inversion
A seguir...
Principais etapas
49. Esquema não-linear de otimização no qual o principal objetivo é a
obtenção das propriedades físicas do meio que – através de um modelo
matemático – melhor descreve os dados sísmicos adquiridos.
Modeling
Comparison
Update model
Input Datasets
Gradient
Properties output
Full Waveform Inversion
50. Esquema não-linear de otimização no qual o principal objetivo é a
obtenção das propriedades físicas do meio que – através de um modelo
matemático – melhor descreve os dados sísmicos adquiridos.
Modeling
Comparison
Update model
Input Datasets
Gradient
Properties output
Full Waveform Inversion
Input Datasets
Acquired Data Initial Property Model
51. Esquema não-linear de otimização no qual o principal objetivo é a
obtenção das propriedades físicas do meio que – através de um modelo
matemático – melhor descreve os dados sísmicos adquiridos.
Full Waveform Inversion
Modeling
Modeled DataWavefield
Modeling
Comparison
Update model
Input Datasets
Gradient
Properties output
52. Esquema não-linear de otimização no qual o principal objetivo é a
obtenção das propriedades físicas do meio que – através de um modelo
matemático – melhor descreve os dados sísmicos adquiridos.
Modeling
Comparison
Update model
Input Datasets
Gradient
Properties output
Full Waveform Inversion
Comparison
mumC 1
Acquired Data Modeled Data
Objective Function
53. Esquema não-linear de otimização no qual o principal objetivo é a
obtenção das propriedades físicas do meio que – através de um modelo
matemático – melhor descreve os dados sísmicos adquiridos.
Modeling
Comparison
Update model
Input Datasets
Gradient
Properties output
Full Waveform Inversion
Gradient
mumC 1 mm mC
Objective Function Gradient
Esquema não-linear de otimização no qual o principal objetivo é a
obtenção das propriedades físicas do meio que – através de um modelo
matemático – melhor descreve os dados sísmicos adquiridos.
54. Esquema não-linear de otimização no qual o principal objetivo é a
obtenção das propriedades físicas do meio que – através de um modelo
matemático – melhor descreve os dados sísmicos adquiridos.
Modeling
Comparison
Update model
Input Datasets
Gradient
Properties output
Full Waveform Inversion
Update model
kkkk dmm 1
Step length
+
Gradient
Esquema não-linear de otimização no qual o principal objetivo é a
obtenção das propriedades físicas do meio que – através de um modelo
matemático – melhor descreve os dados sísmicos adquiridos.
= +
55. Esquema não-linear de otimização no qual o principal objetivo é a
obtenção das propriedades físicas do meio que – através de um modelo
matemático – melhor descreve os dados sísmicos adquiridos.
Modeling
Comparison
Update model
Input Datasets
Gradient
Properties output
Full Waveform Inversion
Properties output
FWI: High resolution results (~λ/4)
Source wavelet deconvolved
True Model (VP)
Initial Model
56. Objetivo do Curso
Introdução dos fundamentos da inversão sísmica aplicado à
indústria do petróleo.
Ementa
Módulo 01 – Introdução, Contextualização, Motivação
Módulo 02 – Modelagem, Extrapolação do campo de Ondas
Módulo 03 – Métodos de Otimização
Módulo 04 – FWI: Algoritmo Geral, tópicos relacionados (salto de
ciclo, multi-escala, relação offset-frequência,etc...)
Módulo 05 – FWI – Método Adjunto e Aplicações (Madagascar)
Módulo 06 – FWI: Teoria á Prática (Palestra WorkShop SBGF 2015)