Seismic Attributes For Prospect Identification And Reservoir Characterization Traducciones Por Capitulo.docx

Seismic Attributes for Prospect Identification and Reservoir Characterization Capítulo 1 Resumen de los atributos sísmicos Objetivos del capitulo Después de leer este capítulo, podrás  vincular el desarrollo histórico de los atributos sísmicos con el desarrollo de otras tecnologías  evaluar el papel de los atributos sísmicos en las interpretaciones actuales  identificar varios flujos de trabajo cuantitativos clave que utilizan atributos sísmicos Introducción Un atributo sísmico es cualquier medida de datos sísmicos que nos ayuda a mejorar o cuantificar visualmente las características de interés de interpretación. Un buen atributo sísmico es directamente sensible a la característica geológica deseada o propiedad de depósito de interés, o nos permite definir el entorno estructural o de depósito y, por lo tanto, nos permite inferir algunas características o propiedades de interés. Presentado por primera vez a principios de la década de 1970, los atributos sísmicos ahora se usan ampliamente para la predicción litológica y petrofísica de las propiedades del reservorio. Después de escanear los datos, un buen intérprete sísmico desarrolla una o más hipótesis geológicas con las que identificar pistas y construir jugadas. Aunque la ciencia (en particular la que se basa en principios geológicos) desempeña un papel, gran parte de la identificación real de las características que utilizan datos sísmicos se realiza de manera intuitiva. Muchos definirían la interpretación sísmica como una mezcla de arte y ciencia. Una vez que un intérprete ha identificado una característica o patrón sísmico que se asocia con pozos exitosos (¡si el apuntalamiento científico es válido o no!), Puede encontrar rápidamente más de lo mismo. Este reconocimiento de patrones por parte de intérpretes experimentados es asombroso para los geofísicos más jóvenes, que a menudo vienen armados con un arsenal más grande de matemáticas formales. Uno de los objetivos de los atributos sísmicos es capturar la experiencia de reconocimiento de patrones del intérprete cuantificando la amplitud y las características morfológicas observadas en los datos sísmicos, utilizando un conjunto de cálculos deterministas realizados en una computadora. Por ejemplo, el atributo de coherencia desarrollado a mediados de la década de 1990 captura las

mismas discontinuidades observadas en los datos sísmicos e interpretadas como fallas por Rummerfeld (1954) y otros 40 años antes (Lindseth, 2005). En el sentido más general, los atributos sísmicos abarcan todas las cantidades derivadas de datos sísmicos. Por lo tanto, consideramos que los atributos incluyen cantidades tales como la velocidad de intervalo, la inversión para la impedancia acústica, la predicción de la presión de poro, las terminaciones del reflector, así como los atributos de trazas complejas y AVO. Al asignar el atributo de nombre a una cantidad que se basa en cálculos muy sofisticados, como la inversión de impedancia y la predicción de la presión de poro, reconocemos que esas estimaciones de alguna manera están contaminadas por errores y, por lo tanto, son susceptibles de calibración a datos de pozos a través de geoestadísticas u otros datos Técnicas de integración. Los atributos sísmicos son una poderosa ayuda para la interpretación sísmica. Permiten al geocientífico interpretar las fallas y los canales, reconocer el entorno de deposición y desentrañar la historia de la deformación estructural más rápidamente. Al combinar información de muestras y trazados sísmicos adyacentes utilizando un modelo físico (como profundidad y azimut, similitud de forma de onda o contenido de frecuencia), los atributos sísmicos a menudo organizan características sutiles en pantallas que proporcionan imágenes mejoradas para un intérprete humano o para geoestadística moderna o red neuronal de análisis informático. Aunque los atributos sísmicos volumétricos 3D se usan principalmente para la interpretación, este libro no trata sobre la interpretación sísmica 3D. Para una visión general excelente de los principios y prácticas de la interpretación sísmica 3D (incluidas las excelentes secciones sobre atributos), remitimos al lector a Brown (2004). Desarrollo histórico de los atributos. A continuación, proporcionamos una breve reseña de los puntos de referencia en el desarrollo de atributos sísmicos, para ayudar al lector a apreciar cómo han surgido los diferentes atributos. Para una perspectiva histórica ampliada sobre los atributos sísmicos, los lectores se remiten a Chopra y Marfurt (2005). La Figura 1 muestra una línea de tiempo en la que se desarrollaron atributos sísmicos específicos y relaciona cada atributo con avances clave en la tecnología de exploración sísmica. Grabación digital y detección de puntos brillantes A fines de la década de 1960, algunos geofísicos habían comenzado a notar fuertes reflexiones aisladas y cambios en el carácter de la reflexión en las secciones sísmicas. En 1975, esos fenómenos de reflexión formaron la base de la estratigrafía sísmica, basada en onlap, offlap y otros patrones morfológicos (Forrest, 2000). Inicialmente, los trabajadores pensaron que algunas de esas reflexiones fueron causadas por fuertes vetas, y la gente se mostró escéptica de que tales observaciones fueran significativas. Sin embargo, gradualmente, cuando algunos de esos eventos fuertes encontraron zonas de gas en la perforación, los intérpretes comenzaron a tomarlos en serio. Tales vetas de grandes amplitudes observadas en

secciones sísmicas fueron bautizadas como puntos brillantes, y dieron origen a la tecnología de puntos brillantes.

Una búsqueda en la literatura técnica mundial en el momento reveló documentos de investigación rusos (por ejemplo, Churlin y Sergeyev, 1963) que ya habían informado la detección directa de hidrocarburos por medios sísmicos. Esta búsqueda en la literatura reveló esfuerzos concertados de estudios para correlacionar puntos brillantes con datos de pozo y estudios de campo. Se encontró que las reflexiones de las rocas de yacimientos cargadas con gas mostraron amplitudes mucho mayores que las reflexiones de zonas adyacentes de petróleo o de aguas saturadas de agua. Bob Sheriff (R. E. Sheriff, comunicación personal, 2005) recordó que nadie estaba interesado en encontrar gas durante ese período; se vendieron puntos brillantes como un medio para encontrar el petróleo asociado. Solo más tarde nos dimos cuenta de que estos puntos brillantes eran el resultado del gas, o del gas disuelto en el petróleo, causando una anomalía de baja impedancia. Incluso si tales fenómenos inicialmente no se entendieron bien, la revelación de que los eventos sísmicos de amplitud anómala en las cuencas clásticas jóvenes podría indicar que los hidrocarburos le dieron al método de exploración sísmica un nuevo nivel de importancia. Para 1970, las compañías

petroleras estaban usando fenómenos de puntos brillantes con éxito para identificar reservorios saturados de gas (Forrest, 2000). La grabación digital mejoró en gran medida la calidad de los datos sísmicos, y para 1975 casi toda la grabación sísmica era digital. Con la grabación digital se tomó conciencia de la importancia de preservar las amplitudes relativas. Después de sus primeros éxitos, la tecnología de punto brillante evolucionó rápidamente a principios de la década de 1970 e incluyó esfuerzos para cuantificar los cambios de amplitud sísmica y para calcular los espesores de arena de pago. En ese momento, la aplicación de la tecnología tuvo un gran impacto en la licitación en la plataforma marina de Louisiana y en el Golfo de México. El tiempo / estructura, velocidad y amplitud sísmica siguen siendo los atributos más fundamentales en uso hoy en día. Introducción de color en pantallas sísmicas. En 1971, A. H. Balch desarrolló un sistema gráfico de computadora, llamado ecografía en color, para mostrar los espectros de frecuencia de los eventos sísmicos simultáneamente con sus formas de onda variables en el tiempo (Balch, 1971). En tal pantalla, las formas de onda se presentan utilizando un esquema de área variable convencional, pero con el lóbulo positivo coloreado para representar los componentes de frecuencia de los datos. Los cambios laterales en la atenuación de la roca, o la pérdida de altas frecuencias debido a los leves cambios laterales en la velocidad de salida y similares, podrían aparecer como cambios de color en dichas pantallas. El documento de Balch de 1971 se acredita como la primera publicación en Geofísica para mostrar datos sísmicos en color. Su trabajo anunció el comienzo de una era en la que el color, con el rango dinámico mejorado que ofrece, se utiliza para un análisis significativo de los datos sísmicos. Casi al mismo tiempo (1968–69), Nigel Anstey en Seiscom Limited U. K. estaba trabajando en innovadoras pantallas sísmicas y desempeñó un papel clave en la introducción del color en las secciones sísmicas (N. Anstey, 2005, y comunicación personal, 2005). Anstey y su equipo (Ron O’Doherty, Peter Ferrer, Judy Farrell y más tarde, Lloyd Chapman) instalaron el primer plotter láser de escala de grises en su oficina de Londres (el plotter había sido desarrollado por Southwestern Industrial Electronics, o SIE). Al experimentar con ese trazador, el equipo desarrolló técnicas de separación de colores para mostrar dos variables en la sección sísmica: la traza sísmica normal para dar la imagen estructural, y una modulación auxiliar en color para mostrar la velocidad del intervalo, la fuerza de reflexión, el contenido de frecuencia o Cualquier otra cosa que pueda resultar útil. La superposición de los atributos de color en las secciones sísmicas en blanco y negro dio como resultado pantallas que proporcionaron más información, con la pantalla sísmica en blanco y negro convencional que proporciona información estructural, y el atributo sísmico que proporciona información estratigráfica más sutil. Debido a que se produjo durante el tiempo de la revolución de puntos brillantes, las pantallas más populares fueron las de la fuerza de reflexión (la amplitud de la envolvente). La Figura 2 muestra uno de los primeros gráficos de atributos de

Anstey: un atributo de fuerza de reflexión (en color) superpuesto en una sección sísmica.

Después de la partida de Anstey de Seiscom Ltd. (Houston) en 1975, sus colegas Turhan Taner y Fulton Koehler hicieron un seguimiento de su trabajo y desarrollaron un sólido marco matemático para el cálculo de atributos (Taner y Sheriff, 1977; Taner et al., 1979). En su enfoque, la amplitud de la trayectoria sísmica se trata como la parte real de la señal analítica (compleja), mientras que la parte imaginaria de la señal se calcula tomando su transformada de Hilbert. La envolvente se calcula tomando la raíz cuadrada de la suma de los cuadrados de los componentes reales e imaginarios, y la fase se calcula tomando la tangente inversa del doble argumento (ATAN2) de los componentes imaginarios y reales. Finalmente, la frecuencia se calcula como la tasa de cambio de la fase. Esos cálculos se llevaron a cabo en cada muestra de la traza sísmica y desde entonces se han denominado atributos instantáneos. Para 1975, se habían establecido tres atributos principales: envolvente instantáneo, fase y frecuencia. • La envolvente instantánea (fuerza de reflexión) es sensible a los cambios en la impedancia acústica y, por lo tanto, a la litología, la porosidad, los hidrocarburos y la sintonización de lecho delgado. • La fase instantánea es útil para rastrear la continuidad del reflector y, por lo tanto, para detectar no conformidades, fallas y cambios laterales en la estratigrafía. • La frecuencia instantánea es útil para identificar la atenuación anormal y la afinación de lecho delgado. La Figura 3 muestra copias escaneadas de dos diapositivas que Tury Taner usó durante la mitad de los años 70 y 80 en la escuela patrocinada por la AAPG sobre estratigrafía sísmica. La Figura 3ª muestra caracteres de reflexión representativos vistos en líneas sísmicas 2D. La Figura 3b muestra los caracteres idealizados

utilizados en la interpretación de la estratigrafía sísmica. Esos conceptos de flujo de trabajo de Interpretación temprana motivaron desarrollos posteriores en los atributos geométricos (incluidos la inmersión volumétrica y el azimut, el paralelismo del reflector, la continuidad y los indicadores de no conformidad). En el Capítulo 2, presentamos la teoría y la implementación algorítmica de las estimaciones volumétricas de inmersión y azimut. En los capítulos 12 y 14, mostramos cómo la estratigrafía sísmica se ha incorporado al estudio más general de la geomorfología sísmica.

Trazado en color de datos sísmicos. Además de la evolución teórica del análisis de trazas complejas, también se estaban desarrollando el hardware y el software necesarios para realizar un trazado de colores eficiente. Así, a finales de la década de 1970, los trazadores de colores habían invadido el mercado y era el momento adecuado para aplicar el análisis de trazas complejas para ayudar a la interpretación sísmica. El trazado de colores es una pieza importante de la historia, porque el desarrollo teórico habría tenido mucho menos impacto si no hubiera habido una buena manera de mostrar los atributos en color. En el Capítulo 9, revisamos los modelos de color básicos, así como los métodos modernos de uso del color para mostrar múltiples atributos. Inversión sísmica-impedancia Durante la mitad de la década de 1970, otra contribución significativa de los atributos sísmicos fue la inversión de las amplitudes sísmicas posteriores al apilamiento en impedancia acústica, que es una propiedad física importante de las rocas y una ayuda para estudiar el subsuelo. Las secciones de impedancia invertida proporcionaron información útil sobre los cambios laterales en la litología y la porosidad. Lavergne (1975) y Lindseth (1979) informaron primero la conversión de

trazas sísmicas en pseudólogos de impedancia acústica y velocidad. Dichos registros rápidamente se hicieron populares, principalmente por la facilidad y precisión de la interpretación de los datos de impedancia y también por el marco de interpretación estratigráfico que ganó popularidad en ese momento. La Figura 4 muestra una sección sísmica invertida del banco de arrecifes de Devan Swan Hills que Lindseth usó para predecir la porosidad del carbonato. Observe que en ese momento, Lindseth usó una escala de tiempo de tránsito en lugar de una escala de velocidad. También utilizó una escala de color litológica para resaltar los cambios en el tiempo de tránsito, que distinguían las secciones de carbonato de las secciones clásticas en las secciones invertidas de impedancia acústica. Por lo tanto, en la década de 1970 se desarrollaron importantes técnicas de atributos que los intérpretes todavía utilizan ampliamente para agregar valor a sus datos.

Proliferación de atributos en la década de 1980. La década de 1980 trajo una proliferación de atributos sísmicos, incluido el desarrollo del coseno de la fase instantánea, y de la frecuencia dominante, la amplitud media, la frecuencia de zerocross y muchos otros. El coseno de la fase instantánea se desarrolló porque es un parámetro continuo, a diferencia de la fase en sí, que tiene una discontinuidad a ± 180 °. Este atributo continuo podría interpolarse, suavizarse, procesarse e incluso migrarse. La década de 1980 también vio la introducción de atributos de intervalo y formación, que miden una propiedad promedio en una ventana definida por el usuario centrada en un horizonte seleccionado, o alternativamente, entre dos horizontes seleccionados. Dichos atributos de ventana se utilizan con frecuencia cuando las reflexiones sísmicas asociadas con un reservorio son lo suficientemente heterogéneas como para impedir el seguimiento de un pico o canal consistente en todas las trazas. Los atributos de intervalo y formación a menudo son estadísticamente más significativos, como es el caso en la correlación de registros de pozo, cuando combinamos varias unidades de arena fina y discontinua para generar un mapa de

relación de arena neta a bruta en lugar de mapas que especifican espesores de unidades individuales. Robertson y Nogami (1984) hicieron la notable observación de que la frecuencia instantánea en el pico de una wavelet sísmica de fase cero es igual a la frecuencia promedio del espectro de amplitud de wavelet. Es decir, en una traza de frecuencia instantánea convencional, existen puntos en los que la frecuencia instantánea mide directamente una propiedad del espectro de Fourier de la wavelet. Por la misma razón, la fase instantánea corresponde a la fase verdadera de la onda en esos puntos. Tales mediciones físicamente significativas ocurren en un pequeño número de puntos. Las medidas de atributos instantáneos restantes proporcionan poca información adicional sobre la wavelet sísmica. Sin embargo, los intérpretes se sintieron frustrados cuando intentaron usar dicha información para cuantificar las propiedades del yacimiento. Más tarde, White (1991) mostró que la relación de Robertson y Nogami (1984) entre la frecuencia instantánea en el pico del reflector y el espectro promedio no se mantiene estadísticamente en la práctica debido al ruido y la interferencia de la forma de onda. Atributos de respuesta El más estable de los atributos instantáneos fue la envolvente, que siempre se pudo contar para proporcionar espesores de intervalo precisos. Bodine (1984, 1986) examinó la frecuencia y fase instantáneas en términos del evento de reflexión estimado en el pico de la envolvente instantánea. Argumentó que debido a que la mayor parte de la energía de señal en una traza se encuentra cerca de los picos de la envolvente, la fase y la frecuencia del evento de reflexión podrían describirse con mayor precisión asignándoles el valor visto en los picos. Mientras que Bodine llamó a estos atributos de respuesta, preferimos el término más descriptivo de los atributos wavelet de Taner. Por lo tanto, la fase de respuesta (o wavelet) es la fase instantánea en el punto en el que la envolvente es máxima. Se calcula un valor para cada máximo y se aplica a la anchura del lóbulo de energía de un canal a otro. Esta fase es continua por partes y mide las variaciones de fase, de un lóbulo de energía a otro. De manera similar, la frecuencia de respuesta es el valor de la frecuencia instantánea en el punto en el que la envolvente es máxima, y este valor único se asigna al ancho del lóbulo de energía entre dos depresiones sucesivas. Debido a que la frecuencia de respuesta se calcula en los picos de la envolvente, evita las singularidades en la fase instantánea (el origen de la frecuencia instantánea) que vemos donde interfieren los eventos sísmicos, que es peor en los niveles de la envolvente. Más tarde, Hardage et al. (1998) abogaron por el uso de estas discontinuidades en la frecuencia instantánea para la interpretación, y Taner (2000) desarrolló un indicador de lecho delgado basado en la diferencia entre la frecuencia instantánea sensible a la singularidad y la frecuencia instantánea ponderada por envolvente de variación más suave.

Estas singularidades forman la base del atributo SPICE (imagen espectral de eventos correlativos) de Liner et al. (2004). (Discutiremos el algoritmo SPICE en el Capítulo 6 sobre la descomposición espectral). Finalmente, estos valores máximos también fueron los mapeados posteriormente por Bahorich y Bridges (1992) en su esfuerzo de mapeo de atributos de secuencia sísmica. Se puede encontrar una discusión adicional de los atributos de respuesta en Robertson y Fisher (1988). Estaciones de trabajo interpretativas La década de 1980 vio el advenimiento de las estaciones de trabajo de interpretación. El desarrollo de estaciones de trabajo comenzó en cada una de las principales compañías petroleras: primero en mainframes, luego en minicomputadoras dedicadas, luego en las PC y, finalmente, en estaciones de trabajo de UNIX. Las estaciones de trabajo interpretativas tenían dos ventajas principales que influenciaban beneficiosamente los atributos. Primero, el uso del color se volvió generalizado y (a menos que usted quisiera una copia impresa!) Económico. Segundo, el cálculo de muchos atributos se volvió interactivo. El beneficio de eso fue más una reducción del riesgo personal que una reducción de la velocidad. Un intérprete audaz podría simplemente probar una idea en la oscuridad de la noche y mostrar resultados favorables a su jefe al día siguiente, si la idea realzaba el mapa. Por lo tanto, la década de 1980 trajo una rápida expansión en el procesamiento sísmico y las capacidades de visualización necesarias para la explosión de técnicas de atributos que ocurrirían a mediados de la década de 1990. Sin embargo, el uso de atributos en realidad disminuyó en los años ochenta en comparación con los fines de los setenta. Los atributos caen en desgracia Los atributos de traza compleja sufren la interferencia de la forma de onda que surge de las interfaces cercanas que pueden ocultar tendencias sutiles en los datos. En particular, las estimaciones de frecuencia instantáneas pueden caer fuera del ancho de banda sísmico e incluso pueden generar valores negativos. Aunque algunos trabajadores entendieron ese fenómeno y pudieron usarlo como un indicador de una falta de conformidad o de una cama delgada, no se publicaron las consecuencias perjudiciales de la interferencia de la forma de onda. Por lo tanto, los intérpretes que intentaron asociar el significado físico con tales atributos se vieron frustrados por los artefactos. A los intérpretes también les resultó difícil relacionar esos atributos directamente con las propiedades registradas del yacimiento, como la porosidad, por lo que los atributos no se podían usar para cuantificar las propiedades del yacimiento. A lo largo de la década de 1980, los atributos sísmicos perdieron credibilidad con los intérpretes. Esa pérdida probablemente se asoció con una pérdida de fe en la estratigrafía sísmica también, porque se perforaron numerosos agujeros secos sobre la base de predicciones estratigráficas sísmicas. Los siguientes son tres factores contribuyentes sugeridos por J. D. Robertson (J. D.

Robertson, comunicación personal, 2005) para la desilusión de la industria con los atributos y la estratigrafía sísmica. Límites a la resolución Dada la resolución limitada de los datos sísmicos disponibles en la década de 1980, junto con la falta de información geológica para la interpretación, los intérpretes perdieron de vista lo que realmente podían resolver los datos sísmicos, en comparación con la Resolución estratigráfica que buscaban. Numerosas interpretaciones de detalles geológicos simplemente fueron injustificadas por la resolución de los datos sísmicos. Cuando los geólogos intentaron interpretar los atributos sísmicos, a menudo no tenían una buena comprensión de las limitaciones de los datos sísmicos, y sus compañeros de equipo geofísicos no hicieron un buen trabajo al educarlos en las trampas de la resolución sísmica. Transición a datos 3D La prospección sísmica tridimensional surgió a principios de la década de 1970 y, a mediados de la década de 1980, había surgido como una técnica beneficiosa para obtener imágenes de muchas áreas en tierra y en alta mar en todo el mundo. Mejoró enormemente la resolución y dio lugar a menos pozos secos. A pesar de que en ese momento se consideraba costoso, la interpretación sísmica 3D demostró ser mucho mejor para realizar predicciones de exploración exitosas en comparación con el análisis estratigráfico sísmico de datos sísmicos 2D. Eso frenó el uso de la interpretación estratigráfica sísmica 2D de las secciones de atributos. El uso de las técnicas de atributos se reanudó solo cuando se desarrollaron herramientas de la estación de trabajo para aplicar la tecnología a los datos 3D. Opciones de perforación descuidadas Después de la crisis energética de la década de 1970 y el aumento del precio del petróleo, a principios de la década de 1980 las compañías petroleras se apresuraron a perforar las perspectivas y no tuvieron cuidado de perforar solo las buenas. En esencia, la administración de la exploración permitió que se perforaran demasiados pobres prospectos, y la estratigrafía sísmica y el análisis de atributos asumieron la culpa de las fallas que realmente deberían haber sido atribuidas al juicio de la administración o las predicciones excesivamente optimistas del precio del petróleo. En ese momento, otros expertos también expresaron su preocupación por las limitaciones de los atributos sísmicos, muchos de los cuales fueron resumidos por Barnes (2001). Atributos bidimensionales A mediados de la década de 1980, las mejoras considerables en las técnicas de registro y procesamiento habían mejorado el contenido de información de los datos sísmicos utilizados para la interpretación estratigráfica. Durante ese tiempo, también

se desarrollaron varios atributos de continuidad y inmersión bidimensionales que se emplearon en procedimientos para definir y analizar facies sísmicas (Conticini, 1984; Vossler, 1988). Finn (1986) anticipó la necesidad de estimaciones 3D de inmersión y azimut aplicando una estimación de apariencia 2D de la caída aparente en las prospecciones de líneas de intersección 2D. Aunque novedosos e interesantes, tales procedimientos no provocaron una respuesta entusiasta. Los resultados podrían ser subjetivos, y las encuestas en 2D simplemente contenían demasiados artefactos de reflexiones fuera del plano. Atributos de horizonte e intervalo Durante la década de 1980 y más tarde, se introdujeron los atributos de horizonte (Dalley et al., 1989) y los atributos de intervalo (Sonneland et al., 1989). Esos atributos demostraron que los horizontes interpretados exhibían características de reflector que no se observaban fácilmente en las secciones sísmicas verticales. Las variaciones de área en las características de reflexión podrían estar relacionadas con elementos paleogeográficos (Brown y Robertson, 1985), mientras que las extracciones de amplitud de los horizontes sísmicos revelaron características directamente relacionadas con los eventos estratigráficos. Los mapas de extracción de amplitud se utilizaron para interpolar y / o extrapolar las propiedades del reservorio del control del pozo (Thadani et al., 1987). La referencia más importante que estableció esos flujos de trabajo fue la primera edición (en 1986) de la Memoria AAPG 42 de Alistair Brown. Adopción de la industria de la tecnología sísmica 3D La década de 1990 trajo una nueva vida al análisis de atributos sísmicos, principalmente porque la industria había adoptado la tecnología 3D, que era, con mucho, la nueva tecnología de exploración más exitosa de varias décadas. Por su propia naturaleza, la tecnología 3D requería una interpretación asistida por computadora que llevó a que se presentaran las ubicaciones óptimas de los pozos a los equipos de decisión de perforación. Quizás la contribución más importante para tomar decisiones de perforación en ese momento fue el concepto de extracciones de atributos 3D. Finalmente, fue posible calcular atributos para volúmenes 3D completos y examinar características de interés en su perspectiva tridimensional. La Figura 5 muestra los datos sísmicos, así como los atributos de rastreo complejo. Al animar a través de esos volúmenes, los geocientíficos podrían interpretar rápidamente las variaciones en el estilo estructural y estratigráfico de la línea sísmica a la línea sísmica, y podrían vincular rápidamente las variaciones sutiles de las líneas sísmicas a sus atributos correspondientes.

Una de las primeras publicaciones de atributos en 3D es la de Dalley et al. (1989). Sus colegas en Shell, Rijks y Jauffred (1991), presentaron dos conceptos que ahora son comunes en el lugar de trabajo de interpretación: los mapas de inmersión y azimut y las extracciones de amplitud. En la Figura 6, reproducimos un conjunto de imágenes de Rijks y Jauffred (1991), que incluye una sección vertical a través de los datos sísmicos. La Figura 6a muestra la parte superior e inferior de la formación, y la Figura 6b muestra un mapa de magnitud de inmersión del horizonte superior. La Figura 6c es un mapa en relieve sombreado del mismo horizonte, y las Figuras 6d y 6e son extracciones de amplitud de los horizontes superior e inferior, respectivamente. Estas imágenes no solo demostraron el valor de los datos sísmicos en 3D, sino que también establecieron flujos de trabajo estándar que se aceptan como mejores prácticas en la actualidad. Discutimos la teoría y la implementación algorítmica de las estimaciones volumétricas de inmersión y acimut en el Capítulo 2. Dichas estimaciones formarán el plano de referencia para los cálculos de coherencia sísmica discutidos en el Capítulo 3 y la variabilidad de la amplitud en el Capítulo 5. La inmersión y el azimut forman la base para el volumétrico Atributos de curvatura tratados en el capítulo 4.

La asociación de atributos con datos sísmicos 3D dio nueva vida al análisis de atributos, alejándolos de la estratigrafía sísmica y hacia la explotación y la caracterización de yacimientos. Los desarrollos contemporáneos en la investigación en física de rocas proporcionaron la base cuantitativa de cómo las propiedades de la roca afectan los datos sísmicos, lo que nos permite hoy relacionar los atributos directamente con las propiedades de la roca de una manera mucho más creíble de lo que era posible en la década de 1980 (JD Robertson, comunicación personal, 2005 ). Mapeo de atributos de secuencia sísmica Parece contradictorio que la creación de mapas de atributos generados en levantamientos 2D no ocurriera hasta que se crearan mapas similares directamente a partir de datos 3D. El análisis de trazas complejas cuantificó numéricamente los cambios sutiles en la envolvente, la amplitud y la fase, y los mismos atributos de datos podrían ser vistos fácilmente por un intérprete experimentado a partir de los datos sísmicos originales. Sin embargo, tal interpretación humana no podría convertirse fácilmente en un mapa. Sonneland et al. (1989) presentó por primera vez los conceptos clave, y Bahorich y Bridges (1992) y Bahorich y van Bemmel (1994) siguieron luego presentando el concepto como el mapa de atributos de secuencia sísmica (SSAM). Curiosamente, la participación de Amoco en ese esfuerzo tuvo lugar fuera de su oficina de exploración de Denver en lugar de su centro de investigación en Tulsa. Debido a los recortes de personal derivados de la caída en los precios del petróleo, Amoco había subcontratado su desarrollo de estaciones de trabajo internas a fines de los años ochenta. Por esa razón, los esfuerzos de investigación de Amoco (como los de la mayoría de las otras compañías) se centraron en tecnologías más importantes, que incluyen la migración en profundidad de apalancamiento y AVO. Bahorich (entonces en la oficina de Denver) hizo un proselitismo sobre el valor del

SSAM con tanta fuerza que finalmente fue castigado y enviado a vivir con los inadaptados tecnológicos en Tulsa, y por lo tanto resolvió ambos grupos problemáticos. Ese hecho fortuito fue el desarrollo de la coherencia sísmica de Amoco. La exploración sísmica en 3D llega a la mayoría de edad. A mediados de la década de 1990, la tecnología sísmica 3D se volvió asequible. Mientras que en 1980 solo se habían realizado 100 estudios sísmicos en 3D, a mediados de la década de 1990 se estimaban entre 200 y 300 estudios en 3D al año. Se estaban perfeccionando los buenos flujos de trabajo de interpretación en 3D en las estaciones de trabajo interactivas. El análisis de trazas complejas se realizó en volúmenes sísmicos 3D completos y se utilizó en las interpretaciones. Sin embargo, la mayor parte de la interpretación en 3D se realizó en líneas verticales y líneas cruzadas y luego se proyectó en un intervalo de tiempo. Aunque funcionó bien, dio lugar a ambigüedades en la resolución lateral de las fallas, especialmente cuando las fallas se unieron, se cruzaron o simplemente terminaron como resultado de los cambios en el estrés geológico. Coherencia sísmica Aunque a principios de la década de 1990 la interpretación en 3D se usaba de forma rutinaria para la explotación, Amoco todavía utilizaba principalmente datos en 2D para la exploración. Bahorich fue encarcelado con (y acusado de ser uno de) los investigadores de Amoco y se enfrentó con el problema de hacer que su flujo de trabajo de mapeo de atributos de secuencias sísmicas produjera resultados útiles en múltiples encuestas 2D superpuestas. Debido a que los datos tenían amplitudes, fases y frecuencias radicalmente diferentes, poco se podía hacer en una estación de trabajo interpretativa; la coincidencia espectral y de fase requirió un reprocesamiento. En cambio, al trabajar con el programador Steve Farmer, Bahorich evaluó varios atributos alternativos que eran relativamente insensibles a la fuente wavelet. Al calcular y mapear un coeficiente de correlación cruzada normalizada entre trazas adyacentes en el mismo estudio, los investigadores podrían eliminar la variabilidad de la amplitud y fase de la onda de la fuente y cuantificar la continuidad de la forma de onda. (Desconocido para el equipo de Amoco, este fue el tema de la tesis de maestría de Finn [1986], aunque Finn no tenía un medio listo para publicar sus datos en vista de mapa). Las fallas se vieron fácilmente y se pudieron rastrear en la sección 2D. Una semana después de ese desarrollo, John Lopez, un geólogo estructural del equipo que trabaja en la oficina de Amoco en Nueva Orleans, lo aplicó a un gran conjunto de datos 3D (Bahorich et al., 1995; Haskell et al., 1995). Los resultados fueron asombrosos. Nace la coherencia sísmica. Aunque se puede afirmar que la idea de coherencia fue conceptualizada anteriormente de diferentes maneras por diferentes investigadores, como Drecun y Lucas (1985) y Claerbout (1990), el desarrollo y la aplicación de la coherencia a datos sísmicos 3D, en forma de coherencia. Tecnología de cubo, tomó la industria por asalto.

Bahorich y Farmer (1995, p. 1053) afirman que su metodología de coherencia fue el "primer método publicado para revelar las superficies de falla en un volumen 3D para el cual no se habían registrado reflexiones de falla". Su volumen de coeficientes de coherencia se calculó a partir de las amplitudes sísmicas en trazas adyacentes, utilizando una técnica de correlación cruzada, y retrató fallas y otras anomalías estratigráficas claramente en segmentos de tiempo y segmentos horizontales. Las imágenes de coherencia revelaron claramente deltas enterradas, canales de ríos, arrecifes y características de deshidratación. A los intérpretes les encantó el notable detalle con el que aparecieron las características estratigráficas en las pantallas de coherencia, sin ningún sesgo de interpretación, y el hecho de que aparecieron algunas características que anteriormente no habían sido identificables, incluso con un examen detenido. Tenían una nueva visión de sus datos. El equipo de Amoco siguió su algoritmo original de correlación cruzada de tres trazas con semblanza y estimaciones de coherencia de descomposición autógena (Marfurt et al., 1998; Marfurt et al., 1999; Gersztenkorn y Marfurt, 1999) que proporcionaron mayor claridad y resolución lateral (Chopra, 2002 ). De acuerdo con la cita de SEG que reconoce esa contribución, "esto cambió significativamente la forma en que los geofísicos interpretan los datos sísmicos 3D y la forma en que la administración de la industria petrolera considera las contribuciones de los geofísicos a la industria". La Figura 7 muestra canales en el segmento de tiempo de un volumen de coherencia y compara esa imagen con el segmento de tiempo sísmico equivalente. Observe la claridad y el detalle que proporciona la coherencia para que los canales se destaquen.

La Figura 8 muestra un ejemplo de la costa este de Canadá, donde las fallas y fracturas de noroeste a sureste que antes habían sido difíciles de interpretar aparecen claramente en los segmentos de tiempo de coherencia. La superposición de la coherencia en un intervalo de tiempo sísmico permite al intérprete nombrar las fallas y vincular las fallas maestras y antitéticas con mayor facilidad.

La Figura 9 muestra las fallas que aparecen claramente en un volumen de coherencia. Se interpretaron dos horizontes en el volumen sísmico y se muestran aquí para ayudar a la interpretación.

En el Capítulo 3, revisamos la formulación de la familia completa de atributos de coherencia y las mejores prácticas en su uso. En los capítulos 11 a 15, usamos la coherencia como una herramienta para mapear la estructura, la estratigrafía y la heterogeneidad del yacimiento. Descomposición Espectral Los procesadores sísmicos comenzaron a utilizar el equilibrio espectral de datos sísmicos a mediados de los años 70. En la implementación de Amoco, cada sección sísmica se sometió a un conjunto de paneles de filtros pasantes superpuestos de 10 a 20 Hz. Esas secciones sísmicas se inspeccionaron para ver qué paneles contenían información geológica (los paneles de baja frecuencia generalmente contenían movimiento de tierra, mientras que los paneles de alta frecuencia contenían ondas de aire y otros ruidos). Las bandas de frecuencia que contienen señal se normalizaron para tener amplitudes similares y luego se sumaron, mientras que las bandas que contenían ruido fueron rechazadas. A mediados de la década de 1990, Greg Partyka, trabajando en la oficina de Amoco en Calgary, analizó paneles de frecuencia similares para la interpretación. Notó cambios laterales en el contenido de frecuencia como resultado de cambios en la litología y el grosor de la cama. Al limitar su ventana de análisis a aproximadamente 100 ms sobre la zona de interés, pudo cuantificar los cambios laterales analizando los espectros de amplitud para cada frecuencia. Las imágenes fueron particularmente efectivas en vista de mapa. Su análisis de la transformada de Fourier discreta (SWDFT) se conoció como descomposición espectral (Partyka et al., 1999). El mismo trabajo continúa de forma activa en la actualidad, y muchos trabajadores prefieren el enfoque basado en la transformación de wavelet introducido por Castagna et al. (2003) sobre el SWDFT original. En el Capítulo 6, revisamos la base teórica y la implementación algorítmica de las implementaciones SWDFT y wavelettransform de la descomposición espectral. También discutimos el algoritmo SPICE estrechamente relacionado, que busca discontinuidades en el espectro de amplitud. En los capítulos 12 y 13, mostramos la descomposición espectral aplicada a los ambientes de deposición clástica y carbonatada. Inversión sísmica revisada La técnica de inversión sísmica recursiva o de integración de trazas original para la impedancia acústica también evolucionó a fines de los años 80 y 90, con desarrollos en la inversión basada en modelos, inversión de espiga escasa, inversión estratigráfica e inversión geoestadística que proporcionan resultados precisos (Chopra y Kuhn, 2001) . Las primeras técnicas utilizaron un método de optimización local que produjo buenos resultados cuando se le proporcionó un modelo de inicio preciso. Las técnicas de optimización local fueron seguidas por métodos de optimización global que dieron resultados razonables incluso con un control de pozo disperso.

Connolly (1999) introdujo la impedancia elástica, que calcula la impedancia acústica convencional para ángulos de incidencia finitos. Whitcombe (2002) mejoró aún más esa técnica para reflejar diferentes parámetros elásticos, como el parámetro λ de Lamé, el módulo de volumen K y el módulo de cizallamiento μ. Crossplotting de atributos Se introdujo el trazado cruzado de atributos para mostrar la relación de los atributos visualmente entre dos o tres variables (White, 1991). Verm y Hilterman (1994) utilizaron diagramas cruzados en el análisis de AVO, y desde entonces se han utilizado como indicadores de anomalía de AVO. Cuando se combinan los pares de atributos apropiados, las litologías comunes y los tipos de fluidos a menudo se agrupan, lo que proporciona una interpretación directa. Además, la mayoría de las rocas en muchas cuencas terciarias son esquistos o areniscas saturadas y se encuentran a lo largo de una tendencia fácilmente reconocible en la parcela. Las rocas que se extraen de forma anómala de estas dos tendencias pueden indicar la presencia de hidrocarburos, lo que merece un análisis adicional de AVO. La extensión de gráficos cruzados a tres dimensiones es beneficiosa porque los grupos de datos que cuelgan en el espacio 3D son más fáciles de diagnosticar y dan como resultado interpretaciones más precisas y confiables. En la Figura 10, ilustramos el uso del moderno software Crossplotting para tres atributos que ayudan a identificar una anomalía de gas: λ-ρ en el eje x, μ-ρ en el eje y, y la pila de fluidos en el eje z. En la Figura 10a, un parche azul indica una anomalía de gas en un segmento de tiempo a través del volumen λ-ρ. Luego, dibujamos un polígono rojo en el segmento de tiempo (contorno) para seleccionar los puntos de datos en vivo que se mostrarán en la gráfica de puntos. El grupo rojo de Puntos en la Figura 10b corresponde al polígono rojo y cinco segmentos de tiempo (dos arriba y dos debajo del que se muestra). Los grupos amarillo y magenta son las contribuciones correspondientes de los polígonos amarillo y magenta en la Figura 10a. A medida que la trama transversal se gira hacia la izquierda en el eje vertical, la pila de fluido muestra los valores negativos esperados para la arena de gas (Figura 10c). La Figura 10d es una gráfica de puntos en 3D que se ve desde el lado de la pila de fluidos y que incluye solo puntos del polígono magenta.

Reconocimiento automatizado de patrones en atributos La proliferación de atributos durante la década de 1980 dio lugar a una explosión en las alternativas de atributos disponibles para los geofísicos. Además de ser abrumador, el gran volumen de datos desafió los intentos de medir la información contenida en esos datos utilizando herramientas analíticas convencionales, y convirtió la interpretación significativa y oportuna de los datos en un desafío. Por esa razón, una escuela de geofísicos examinó técnicas automatizadas de reconocimiento de patrones (de Figueiredo, 1982), en donde una computadora está entrenada para ver patrones de interés y luego se hace para examinar la mayor parte de los datos disponibles que buscan esos patrones. Una segunda escuela de geofísicos comenzó a combinar atributos que son sensibles a las características geológicas relevantes, utilizando el análisis de atributos múltiples.

Aplicación de red neuronal para análisis multiatributo. Un intento de reconocimiento automático de patrones tomó la forma de redes neuronales (Russell et al., 1997), en donde un conjunto de patrones de entrada se relaciona con la salida por una transformación que está codificada en los pesos de la red. En la Figura 11, mostramos un ejemplo de análisis estadístico multivariado que se utiliza para determinar si los volúmenes de propiedad derivados están relacionados con la saturación de gas y la litología (Chopra y Pruden, 2003). Para el estudio de caso del sur de Alberta, los registros de rayos gamma en el área fueron diagnósticos de arenas y hubo una muestra bastante uniforme de datos de pozo en todo el campo. Se empleó un análisis determinante de atributos múltiples no lineales entre los volúmenes de atributos sísmicos múltiples derivados y los valores de rayos gamma medidos en los pozos. Mediante el entrenamiento de una red neuronal con una población estadísticamente representativa de las respuestas de registro

específicas (es decir, registros de rayos gamma, sónica y de densidad aparente) y de los múltiples volúmenes de atributos sísmicos disponibles en cada pozo, se calculó una transformación multiatributo no lineal para produzca inversiones de rayos gamma y de densidad aparente a través del volumen sísmico 3D. En la Figura 11a y b, mostramos las secciones λ-ρ y μ-ρ, respectivamente, con la anomalía encerrada en un polígono amarillo. La gráfica de puntos para estos dos atributos se muestra en la Figura 11c. Los puntos amarillos en los gráficos cruzados representan los valores dentro de los polígonos en la Figura 11a y b. El polígono magenta en la Figura 12a indica dónde esperaríamos encontrar arenas de gas en el espacio λ-ρ y μ-ρ en la Figura 12b y c. Los resultados de la inversión gamma se muestran en la Figura 13. Los datos se escalan a unidades gamma API en la Figura 13a y se convierten en porosidad en la Figura 13b utilizando la relación estándar de densidad lineal. A partir de los datos de registro, los canales rellenos de arena se interpretan como que tienen valores gamma inferiores a 50 unidades API. Ese valor de corte se usó para enmascarar los valores de densidad invertida para sedimentos y lutitas. El análisis de la Figura 13a y 13b muestra tres canales distintos que contienen arena. También podemos usar curvas B-spline cúbicas para representar matemáticamente la relación entre pares de propiedades de registro de pozo, una de las cuales se puede estimar a partir de atributos sísmicos. De esta manera, podemos generar rayos gamma, porosidad u otros volúmenes de propiedades de la roca útiles (Chopra et al., 2004). En la Figura 14 mostramos la porosidad invertida de la curva spline.

La visualización mejorada ayuda a la interpretación de atributos Una vez que los geofísicos se dieron cuenta del beneficio de usar datos sísmicos 3D para interpretar la estratigrafía, los flujos de trabajo de interpretación cambiaron de un marco simple basado en el horizonte a uno basado en el volumen. El objetivo era relacionar diversas unidades geológicas dentro de un entorno de depósito determinado a lo largo del tiempo. En la Figura 15, mostramos cubos de estrategia (subvolúmenes limitados por dos horizontes no necesariamente paralelos) generados a partir de los volúmenes sísmicos (Figura 15a) y de coherencia (Figura 15b). El cubo de la estrategia de coherencia revela muy claramente el canal norte, la falla este-oeste en el lado derecho y el lado descendente de la falla norte-sur a la izquierda. Por supuesto, con toda esa información también vino un trabajo de identificación compleja y masiva y la necesidad de herramientas más rápidas y más precisas. Esas necesidades inspiraron la introducción significativa de técnicas para la identificación automatizada de objetos sísmicos y características estratigráficas. Mantener el ritmo de estas tecnologías emergentes fue un avance en la visualización, y los resultados modernizaron el arte de la interpretación sísmica. A partir de voxels semilla, un rastreador de semillas buscará voxels conectados que satisfagan los criterios de búsqueda definidos por el usuario, generando así un geobody 3D dentro del volumen sísmico 3D. Mientras que un atributo dado será sensible a una característica geológica de interés específica, un segundo atributo puede ser sensible a un tipo diferente de característica. Por lo tanto, podemos combinar múltiples atributos para mejorar el contraste entre las características de interés y sus alrededores. Se han desarrollado diferentes metodologías para reconocer tales características. Meldahl et al. (2001) usaron redes neuronales entrenadas en combinaciones de atributos para reconocer características que se identificaron primero en una interpretación semilla. La red neuronal transforma los atributos elegidos en una nueva meta-atributo, que indica la probabilidad de ocurrencia de la característica identificada en diferentes posiciones sísmicas. De esa manera, un ser humano puede entrenar a la computadora para imitar a un intérprete humano en la asociación de texturas sísmicas específicas, como la inclinación del reflector, la amplitud y la forma de onda, con una característica geológica dada.

Forma de la traza

Aunque la descomposición espectral y el análisis de wavelets comparan formas de onda sísmicas con formas de onda pre computadas (típicamente, con senos cónicos y cosenos), Elf Acquitaine lanzó un desarrollo importante a mediados de la década de 1990: la clasificación de formas de traza. En ese enfoque, el intérprete define una ventana de interés vinculada a un horizonte interpretado y luego le pide a la computadora que defina un conjunto de aproximadamente 10-20 formas de onda (clases) que expresan mejor los datos. El más útil de estos clasificadores se basa en mapas autoorganizados, o SOM (Coleou et al., 2003). A diferencia de k-means y la mayoría de los otros clasificadores, los algoritmos SOM ordenan las clases de manera que clases similares son adyacentes entre sí en una topología 1D o 2D. Al asignar un espectro de color 1D o 2D continuo a esas clases ordenadas, los algoritmos SOM producen mapas cuya apariencia es relativamente insensible al número de clases. Aunque los resultados se pueden calibrar para controlar bien mediante el modelado directo, y si bien se pueden insertar clases de pozo reales, esta tecnología es particularmente adecuada para una interpretación basada en geomorfología mediante la cual el intérprete identifica los patrones de depósito y estructurales de las imágenes y utiliza los patrones para inferir las propiedades del yacimiento. La Figura 16a muestra un corte de coherencia de un volumen sísmico 3D del sur de Alberta, que muestra los canales fluviales del Cretácico inferior llenos de arenisca glauconítica, depositados en un sistema de valle inciso que se analizó anteriormente en este capítulo. La pantalla de coherencia mejora los bordes del canal. La Figura 16b muestra un análisis de clasificación sin supervisión en los datos utilizando un algoritmo de mapa autoorganizado. Cada grupo se asigna a un color, con grupos adyacentes que tienen colores adyacentes a lo largo del eje de tono. Por esa razón, los grupos dentro del canal son más graduales, yendo de cian a azul, mientras que los grupos que caen fuera del canal tienen una fuerte diferencia de color, como el

límite azul a naranja indicado por la flecha blanca en la Figura 16b. Ese límite también aparece en la imagen de coherencia en la Figura 16a.

Atributos de textura Recientemente, el estudio de las texturas sísmicas ha sido revivido. Anteriormente, el término textura se aplicaba a las secciones sísmicas para seleccionar zonas de señal de carácter común (Love y Simaan, 1984). Ahora, sin embargo, se están realizando estudios que utilizan medidas estadísticas para clasificar texturas utilizando matrices de co-ocurrencia de nivel de grises (Vinther et al., 1995; Vinther, 1997; Whitehead et al., 1999; West et al., 2002; Gao , 2003, 2004, y Chopra y Alexeev, 2005). Algunas de las medidas estadísticas utilizadas son energía (que denota uniformidad de textura), entropía (medición de la previsibilidad de un texel o voxel a otro), contraste (que enfatiza la diferencia en la amplitud de los voxels vecinos) y homogeneidad (que destaca la suavidad general de la amplitud). Se ha encontrado que la energía, el contraste y la entropía son los más efectivos para caracterizar datos sísmicos. La Figura 17 muestra cortes de estrategia de un volumen sísmico (Figura 17a) en comparación con una porción equivalente extraída del volumen de energía (Figura 17b). La distribución de la arenisca que produce en el nivel del reservorio no se ve en el corte sísmico, pero la firma se ve muy claramente en el volumen de energía. La Figura 18 compara la amplitud (Figura 18a) y la energía (Figura 18b) en un corte de horizonte en el mismo nivel Estratigráfico. Observe que los depósitos de canales y diques pueden reconocerse, cartografiarse y detectarse más eficazmente desde el volumen de energía que desde el volumen de amplitud. [Nota: La definición original de energía dada por Haralick et al. (1973) fue redefinido como homogeneidad por Gao (2003).] En el Capítulo 5, repasamos algunos de los principios básicos de los atributos de textura volumétrica 3D (texels), así como otras medidas de variación de amplitud a lo largo de la inclinación estructural y el azimut.

Curvatura Con la amplia disponibilidad de datos sísmicos 3D y un renovado interés en las fracturas, hemos visto una rápida aceleración en el uso de mapas de curvatura. (Definimos la curvatura como una propiedad tridimensional de una superficie cuadrática que cuantifica el grado en que la superficie se desvía de ser plana). La relación de geología estructural entre curvatura y fracturas está bien establecida (Lisle, 1994), aunque la relación exacta entre Las fracturas abiertas, la paleoestructura y el estrés actual aún no se comprenden con claridad. Roberts (2001), Hart et al. (2002), Sigismondi y Soldo (2003), Masaferro et al. (2003), y otros han usado medidas sísmicas de curvatura del reflector para mapear características sutiles y predecir fracturas. El análisis de atributos de la curvatura de las superficies ayuda a los intérpretes a eliminar los efectos de la inmersión regional y enfatizar las características de pequeña escala que pueden estar asociadas con las características de la deposición primaria o las fallas de pequeña escala. La Figura 19 muestra la curvatura mínima cubierta sobre un reflejo del basamento cercano en parte de la Cuenca de San Juan. Aparece un prominente valle inciso de tendencia norte-sur, al igual que algunas fallas que afectan aproximadamente al noroestesureste. La Figura 20a muestra un mapa de la estructura de tiempo de la parte superior de un complejo de diques de canal incisados terciarios. La Figura 20b muestra ese complejo con el componente de inclinación de la curvatura sobre una representación 3D del horizonte, y la Figura 20c incluye un relieve sombreado para mejorar las características. Observe cómo cambiar el ángulo de visión, el zoom y el ángulo de iluminación de la superficie mejora la definición de las características estratigráficas y estructurales, en comparación con el mapa de estructura de tiempo. En el Capítulo 4, presentamos las bases teóricas y la implementación algorítmica de la curvatura volumétrica. Aplicamos la curvatura a la estructura del mapeo, la estratigrafía y la heterogeneidad del yacimiento en los capítulos 11 al 15.

Ejemplos de flujos de trabajo actuales Atributos utilizados para generar volúmenes de probabilidad de arena. Cuando los atributos están vinculados al control de pozo disponible, se pueden correlacionar con propiedades petrofísicas, y eso ayuda al intérprete a identificar y asociar altas correlaciones con propiedades específicas. Por ejemplo, la Figura 21 muestra cómo los atributos de la inversión antes de la extracción de un conjunto de datos sísmicos de alta resolución permitieron el mapeo de cuerpos de arena en un área geológicamente compleja. Un paso clave en el flujo de trabajo fue el análisis petroelástico de los datos de los pozos, que demostró que los atributos sísmicos derivados de la inversión sísmica prestack podrían discriminar entre arenas y lutitas.

Se utilizó un enfoque de clasificación de atributos múltiples, que incorpora técnicas de entrenamiento de redes neuronales, para generar volúmenes de capacidad de arena derivados de las impedancias de onda P y onda S estimadas utilizando la inversión AVO. El estudio demostró que los datos sísmicos de alta resolución junto con la inversión dirigida pueden aumentar nuestra confianza y reducir la incertidumbre. Crucial para cualquier análisis de atributos múltiples es la selección y el número de atributos sísmicos que se utilizarán. Kalkomey (1997) mostró que la probabilidad de observar una correlación espuria aumenta a medida que disminuye el número de puntos de control, y también aumenta con un aumento en el número de atributos sísmicos que se utilizan. Un remedio parcial para tal situación es retener un porcentaje de los datos durante el paso de entrenamiento y luego usar esos datos ocultos para validar las predicciones (Schuelke y Quirein, 1998). Kalkomey (1997) enseña que para evitar predicciones falsas positivas y falsas negativas, el intérprete debe usar solo aquellos atributos que tengan una razón física o geológica bien entendida para relacionarse con la característica petrofísica de interés. Por ejemplo, las componentes espectrales y la inversión de impedancia están bien correlacionadas con el espesor de la porosidad, mientras que la coherencia y la curvatura generalmente no lo están. Por lo tanto, uno de nuestros principales

objetivos al escribir este libro es definir claramente la formulación matemática, la base física y la importancia geológica de los atributos geométricos y la descomposición espectral. Análisis de lapso de tiempo Los atributos sísmicos se están utilizando de manera efectiva para el análisis de datos de lapso de tiempo (análisis 4D). El análisis de datos de lapso de tiempo nos permite interpretar la saturación de fluidos y los cambios de presión y nos ayuda a comprender la dinámica del yacimiento y el rendimiento de los pozos existentes. La Figura 22 muestra un ejemplo del este del campo Schiehallion, West of Shetlands (Parr y Marsh, 2000). (Schiehallion es un campo productor en el extremo norte del Reino Unido y 95 millas al oeste de las Shetlands). Las encuestas de preproducción en (a) 1993 y (b) 1996 muestran un alto grado de similitud, pero la encuesta 4D de 1999 (Figura 22c ), diseñado para notar cambios en la producción de reservorios, muestra grandes cambios alrededor de los productores e inyectores. Las bajas tasas de producción y las bajas presiones que fluyen en el fondo del pozo llevaron a la conclusión de que el pozo C estaba ubicado en un compartimiento que está mal conectado al soporte de inyección. La extensión del área de ese compartimiento podría ser escogida por el aumento de amplitud visto en la imagen 4D e interpretado a partir del gas liberado de la solución. Esta área es consistente con las predicciones de los cálculos de balance de materiales. La figura 22c de la encuesta de 1999 sugiere la posible existencia de una conexión (marcada con una flecha) entre los productores C y D. Dicha conexión también se sospechó a partir del análisis de balance de materiales. La Figura 23 muestra una pantalla de coherencia en el nivel requerido y representa la conexión esperada (marcada con un círculo). Aunque no se conoce una explicación plausible para esto, postulamos que los atributos en el análisis sísmico 4D sugieren que se puede haber roto una barrera de transmisibilidad entre el inyector y el productor.

Los atributos sísmicos basados en depósitos se utilizan para ayudar a delinear áreas anómalas de un depósito, donde son evidentes los cambios en los datos de lapso de tiempo (Galikeev y Davis, 2005). Por ejemplo, se pueden detectar las condiciones del yacimiento que resultan de la inyección de CO2. Los atributos que representan la heterogeneidad del reservorio se generan al calcular los atributos sísmicos de ventana de tiempo corto paralelos al reservorio. Dicho análisis en ventanas temporales cortas garantiza que el atributo lleve una sobreimpresión de geología (Partyka et al., 1999).

La Figura 24 ilustra los cambios dinámicos dentro del reservorio de Weyburn (Canadá) que resultan de una mayor saturación de CO2. Esta imagen se realizó calculando el modelo de impedancia invertida del reservorio en el volumen diferenciado de la encuesta de referencia (2000) y la encuesta del segundo monitor (2002).

La Figura 25 es un mapa computado de saturación de CO2, en el que los valores no representan una saturación absoluta de CO2, sino una estimación de la porosidad parcial ocupada por el CO2 después de que se tomaron en cuenta el agua y el aceite irreducibles.

Al calibrar los atributos sísmicos 4D con el análisis de fluidos de laboratorio y de fluidos y la información de ingeniería de producción, podemos estimar los cambios de presión y saturación de los pozos. La aplicación de dicho análisis al reservorio de Cook del campo de Gulfaks, en la costa de Noruega (Lumley et al., 2003), muestra que se puede estimar una fuerte anomalía de presión en la vecindad de un inyector de agua horizontal, junto con una fuerte saturación de agua Dibujo de anomalía hacia un pozo productor cercano (Figura 26). Esas anomalías se suman a la fuerte evidencia de compartimentación de bloque de fallas este-oeste en el momento del levantamiento sísmico.

Atributos para detectar zonas de gas por debajo de la inversión de velocidad regional La evaluación de la distribución de gas en el sistema de fluidos de la cuenca del río Wind, donde se producen acumulaciones de gas con presión anómala, es un desafío. Usando los registros disponibles y los datos sísmicos, los trabajadores han mapeado la superficie de inversión de velocidad regional del área, es decir, la superficie de presión que separa las rocas debajo de las rocas normalmente presionadas (Surdam et al., 2004b). Los atributos sísmicos se han utilizado con éxito para evaluar la distribución de intervalos ricos en arenisca dentro de las posibles unidades de reservorio. El campo de gas de Frenchie Draw en la cuenca del río Wind es un ejemplo de un área donde es difícil detectar y delinear zonas de gas debajo de la superficie de inversión de velocidad regional. El intervalo estratigráfico de interés es la formación de arenisca fluvial lenticular del Cretácico Superior-Paleoceno Fuerte / Lanza en una nariz estructural que se hunde hacia el norte. El patrón de distribución de gas en las formaciones es complejo, por lo que la explotación ha demostrado ser arriesgada. Surdam et al. (2004a) demostraron que existe una buena correlación entre la frecuencia sísmica y los registros de rayos gamma (litología) en el intervalo estratigráfico de Fort Union / Lance inferior. El atributo de frecuencia se usó para distinguir los intervalos ricos en areniscas de los intervalos ricos en lutitas. La Figura 27 muestra una sección de atributos de frecuencia (con datos sísmicos superpuestos) que cubre el intervalo estratigráfico Fort Union / Lance que intersecta los dominios de velocidad anormalmente lenta (delineados por puntos blancos). Además de la nariz estructural que se hunde hacia el norte en el área, se ve una secuencia rica en lutitas (naranja) cerca del borde superior de la producción de gas. Lo importante a destacar aquí es la distribución lenticular de los intervalos ricos en arenisca en azul que se destacan contra los intervalos ricos en lutitas en naranja, amarillo y verde. Este patrón distributivo de litologías se corresponde bien con las interpretaciones iniciales realizadas por los geocientíficos que descubrieron el campo.

Resumen del capitulo Un atributo sísmico es una medida cuantitativa de una característica sísmica de interés. Los buenos atributos sísmicos y las herramientas de análisis de atributos imitan a un buen intérprete. En las últimas décadas, hemos sido testigos de desarrollos de atributos que rastrean los avances en la adquisición y el mapeo sísmico, la identificación de fallas, la identificación de puntos brillantes, la pérdida de frecuencia, la sintonización delgada, la estratigrafía sísmica y la geomorfología. Recientemente, los intérpretes han utilizado el trazado cruzado para identificar grupos de atributos que están asociados con anomalías estratigráficas o de hidrocarburos. La comunidad de atributos ha trabajado arduamente, primero para duplicar dicho agrupamiento impulsado por humanos a través del uso de mapas auto organizados, geo estadísticas y redes neuronales, y luego extender esa capacidad más allá de las tres dimensiones fácilmente visualizadas por los intérpretes. En los siguientes capítulos, enfatizaremos las bases teóricas, la implementación algorítmica, la sensibilidad de los datos y el uso interpretativo de los atributos modernos que miden las texturas sísmicas. Las estimaciones volumétricas de inmersión y azimut, coherencia, curvatura y cambios laterales en amplitud o energía comúnmente se llaman atributos geométricos. Al incluir la descomposición espectral, el análisis de textura e incluso ciertas medidas de reflectividad sísmica en volúmenes limitados en azimut y offset, ampliamos nuestro alcance considerablemente más allá de los atributos que mapean claramente los cambios en la geometría del reflector 3D. En contraste, mientras que la implementación actual del análisis de textura se enfoca en medidas promediadas en la dirección, el término análisis de textura podría generalizarse a texturas laterales medidas por

inmersión y azimut, curvatura y coherencia, y a texturas verticales medidas por descomposición espectral. Sin embargo, el propósito de este libro es compartir la ciencia y su aplicación. Por lo tanto, dejamos el desafío de nomenclatura a otros y procedemos con una discusión de los atributos volumétricos recientemente desarrollados (como quiera que los llamemos) que son tan útiles para la interpretación.