Научный журнал
Фундаментальные исследования
ISSN 1812-7339
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 1,749

МЕСТО ГРАВИРАЗВЕДКИ В КОМПЛЕКСЕ ГЕОЛОГОРАЗВЕДОЧНЫХ РАБОТ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧ ПОИСКА НЕФТИ И ГАЗА

Мотрюк Е.Н. 1 Кобрунов А.И. 1 Ломинский Д.О. 2
1 ФГБОУ ВПО «Ухтинский государственный технический университет»
2 ФГБОУ ВПО «Российский государственный университет нефти и газа имени И.М. Губкина»
Проведён анализ эффективности ведущих технологий интерпретации гравиметрических данных при решении задач построения моделей геологических сред. Используемые сегодня технологии и методики для построения моделей среды в большинстве своём основаны на корреляционном анализе сейсмогравиметрических данных. Выявлено несоответствие построенной по таким методикам модели наблюдаемому полю, что связано с тем, что корреляционно-статистические связи между гравитационным полем и геологической границей (плотностью) не отражают физической природы геологической среды. Показано, что при интерпретации геофизических данных не в полной мере используется информация, содержащаяся в гравитационном поле. Сделан вывод о том, что они не позволяют качественно решать задачу изучения сложнопостроенных образований типа осадочных бассейнов в условиях фрагментарности данных. В этой связи необходимо развитие специализированной методики, основанной на решении обратных задач в этой ситуации с вовлечением комплекса геофизических методов.
гравиразведка
сложнопостроенные среды
геолого-геофизические модели
геофизические методы
обратные задачи
критериальный подход
1. Кобрунов А.И. Математические методы моделирования в прикладной геофизике (избранные главы) в 2-х частях. Ч.1 Функционально-аналитические основы // Международный журнал экспериментального образования. – 2014. – № 11. – С. 199–3947. 78 с.; Ч.2 Системный анализ и моделирование в условиях неопределенности. – Ухта: УГТУ, 2014. – 154 с.
2. Кобрунов А.И. Скрытая эквивалентность и эффективность интерпретации гравиметрических данных // Изв. РАН сер Физика земли. – 2014. – № 2. – С. 53–62.
3. Кобрунов А.И., Урбан А.В. О проблеме скрытой эквивалентности при реконструкции моделей геологических сред // Журнал Геофизика. – 2009. – № 3. – С. 41–48.
4. Кобрунов А.И., Петровский А.П., Моисеенкова С.В. Автоматизированная система комплексной интерпретации сейсмогравиметрических данных // Международная геофизическая конференция. – СПб., 2000. – C. 534–535.
5. Кобрунов А.И. Математические основы теории интерпретации геофизических данных: учеб. пособие. – Ухта: УГТУ, 2007. – 286 с.: ил.
6. Маловичко А.К., Костицын В.И. Гравиразведка. – М.: 1992. – 357 с.
7. Маргулис А.С., Новоселицкий В.М. Фурье-аналогия в обратных задачах гравиметрии для некоторых «нефтяных» и «планетарных” плотностных моделей // Изв. АН СССР Физика Земли. – 1982. – № 4. – С. 242–246.
8. Мотрюк Е.Н., Вельтистова О.М. Современные отечественные программные комплексы интерпретации гравимагнитных данных // Известия Коми научного центра УрО РАН. – 2013. – Вып. № 3 (15). – С. 70–80.
9. Объяснительная записка к тектонической карте Баренцева моря и северной части Европейской России масштаба 1:2500000. – М.: Институт литосферы РАН, 1996. – 94 с. (Карта и разрезы к ней на 2 листах.) «Нефтегазоносность и геолого-геофизическая изученность Тимано-Печорской провинции: история, современность, перспективы»: монография. – Ухта: УГТУ, 1999. – 1062 с.
10. Сейсмогеологическая модель литосферы Северной Европы: Баренц регион / кол. авт. под ред. Ф.П. Митрофанова, Н.В. Шарова. – Апатиты: Изд.-во КНЦ РАН, 1998. – Ч. 1 – 237 с.; Ч. 2 – 205 с.
11. Старостенко В.И. Устойчивые численные методы в задачах гравиметрии. – К.: Наукова думка, 1978. – 228 с.
12. Тихонов А.Н., Арсенин В. Я. Методы решения некорректных задач. – М.: Наука, 1979. – 288 с.
13. Яновская Т. Б., Порохова Л.Н. Обратные задачи геофизики. – Л.: ЛГУ, 1983. – 209 с.
14. Backus G., Gilbert F. The resolving power of gross earth data // Geophysical Journal of the Royal Astronomical Society. – 1968. – Vol. 16. – P. 169–205.
15. Strakhov V.N. Main directions of development of the theory and methods for interpretation of geoheisical data towards the beginning of the 21st century, PART1 // Geofizika. – 1995. – № 3. – P. 9.

Задачи прогнозирования нефтегазоносности всегда были актуальными, а в наше время, в сложных экономических условиях, качество их решения имеет особое значение. Они решаются на основе изучения геологического строения крупных регионов, динамических особенностей развития, построения моделей тектонического и геологического строения региона. Таким образом, важно наличие адекватных реальной среде геолого-геофизических моделей осадочных бассейнов и их фрагментов, построенных на основании комплексного анализа всей имеющейся геолого-геофизической информации.

Одним из главных факторов, определяющим эффективность использования геофизических методов для решения задач построения моделей геологических сред, является заложенная в поле полезная информация об исследуемом объекте и возможность извлечения этой информации. Рассмотрим технологии реконструкции структурно-плотностных моделей по гравиметрическим данным [8]. Коснёмся некоторых, наиболее популярных и представляющих интерес в связи с поставленной проблемой.

Различные технологии интерпретации гравиметрических данных в своей основе содержат решение соответствующих обратных задач. Под решением обратной задачи [6] понимают нахождение распределения источников x (плотность σ(v) или конфигурация границ f(s)) по заданным наблюдаемому полю U и оператору прямой задачи A(x):

Ax = U. (*)

Одна из технологий основана на призматическом подходе (Е.Г. Булах, С.В. Шалаев, В.И. Старостенко, П.И. Балк, В.И. Гольдшмидт, В.Н. Страхов и др.). Уступы, призмы, пирамиды, цилиндры, многоугольники – наиболее распространённые геометрические объекты, набором которых с подобранными геометрическими параметрами и плотностями моделируется реальный геометрический объект. Такой способ решения обратных задач – метод подбора, где в качестве модельного класса выбираются конструкции призматического типа. В рамках этих методов для решения обратных задач (*) рассматриваются:

1. Модельный класс k – множество возможных элементарных тел m, которыми аппроксимируется геологическая среда. Для каждого элементарного тела существует способ расчёта компоненты гравитационного поля u = A(x) и наблюдённая компонента un.

2. Критерий подбора наблюдённого и рассчитанного полей представлен минимизируемым функционалом J(un, A(m)), характеризующим степень согласия изучаемых компонент гравитационного поля.

3. Алгоритм решения обратной задачи представляет собой способ осуществления минимизации функционала J(un, A(m)), в результате чего определяется искомая плотностная модель m′.

В зависимости от задания гравитационного поля и его точности, наличия регионального фона, влияния пород, залегающих вне области поиска решения и т.п., принимается различный вид функционала J(un, A(m)).

В рамках методов подбора можно выделить также технологии, состоящие в нахождении некоторых формальных источников наблюдаемого гравитационного поля с последующим их эквивалентным перераспределением [12]. При описании сложнопостроенных сред число параметров значительно возрастает, и при решении обратной задачи методами подбора возникают проблемы устойчивости и единственности. Решение вопросов о корректности обратных задач занимает в теории интерпретации геофизических данных центральное место. Так, трудами А.Н. Тихонова, М.М. Лаврентьева, В.Н. Страхова и их последователей развита теория некорректных задач. В основе этой теории лежит идея привлечения в постановку обратной задачи дополнительной информации об искомом решении. Непосредственно поиск решения обратной задачи осуществляется с помощью регуляризирующих алгоритмов [1, 11]. Проблема неединственности обратной задачи сопровождается её неустойчивостью: малые изменения во входных данных порождают различные результаты решения. Снижение этого эффекта позволило осуществить методы регуляризующих процедур. При решении обратных задач для сложнопостроенных сред возникает «эффект скрытой эквивалентности» [1, 2, 3, 5]. Для реально существующего распределения плотности σ(v), характеризующего изучаемую среду, найдётся элемент m*, такой что для достаточно малого motryuk01.wmf. На исходном классе может найтись также некоторый бессмысленный с геологической точки зрения элемент σ′(v), такой что A(σ(v)) = A(σ′(v)), который может быть аппроксимирован некоторым элементом m′ из класса K лучше, чем m*, аппроксимирует σ(v) [2]. Возникает вопрос о том, какое решение из области эквивалентности получается при использовании метода подбора.

Особый интерес представляют технологии, развивающие методы решения обратных задач гравиметрии в рамках так называемого критериального подхода, разработанного А.И. Кобруновым [5]. Особенность данного подхода состоит в том, что на основе критерия качества решения, содержащего в свёрнутом виде априорную информацию о параметрах среды, из множества решений, удовлетворяющих наблюдённому гравитационному полю формируются классы единственности, а полученные на них решения обратной задачи удовлетворяют условиям единственности и устойчивости [5]. Вопросы, связанные с такой постановкой обратной задачи, широко отражены в трудах В.Н. Страхова [15], А.И. Кобрунова [1], А.С. Маргулиса, М.В. Новоселицкого [7] и др. Подобная постановка известна в работах G. Backus и F. Gilbert [14], разработавших линейную теорию решения обратных задач при использовании ограниченного набора данных. Подробная характеристика этих методов дана в [13]. Основы данной технологии заложены в системе GCIS, разработанной А.И. Кобруновым, А.П. Петровским и др. [4], но все эти технологии – двухмерные. В этой ситуации необходимо обеспечить увязку технологий профильного и объёмного моделирования.

Технологии, основанные на спектральном анализе поля, представлены в работах Л.Т. Бережной, М.А. Телепина, О.И. Журавлевой и др. Для нахождения плотности используется полиномиальная аппроксимация, а описание конфигурации плотностной границы производится отрезком ряда Фурье. Восстановление геометрии модели по полю проводилось при помощи сферических функций. В случае нескольких контактных поверхностей возникает проблема выделения из суммарного поля гравитационных эффектов от каждой поверхности и изучения трансформации полей. Необходимо оценивать качество решения.

Одной из объёмных технологий построения пространственных моделей является технология корреляционного прогнозирования структур. Они были развиты в работах В.И. Шрайбмана, М.С. Жданова, О.В. Витвицкого, Г.И. Каратаева, Ф.М. Гольцмана, Т.Б. Калининой, А.А. Никитина и др. В общей схеме для расчётов выбираются эталонный и исследуемый участки, близкие по геологическому строению. По данным различных исследований на эталонном участке устанавливается корреляционная связь между глубиной плотностной границы и какой-либо компонентой гравитационного поля. Составленное уравнение регрессии применяется к исследуемому участку. Результаты решений во многом зависят от степени соответствия эталонной и исследуемой площадей, от полученной тесноты связи на эталонной площади. Проблемным вопросом является выделение аномального гравитационного поля, наилучшим образом связанного с конкретной плотностной границей. На сегодняшний день корреляционно-статистическими методами интерпретировано большое количество данных. Например, на территории Тимано-Печорской провинции и Баренцевоморского бассейна была проведена обработка данных С.П. Аплоновым [10] и др.

pic_45.tif

Рис. 1. Тектоническая карта района исследований (Выкопировка из тектонической схемы севера Европейской части России и прилегающих акваторий [10]): 1 – фундамент Балтийского щита; 2 – протерозойский фундамент, перекрытый чехлом Русской плиты; 3 – складчатые рифейско-вендские отложения; 4 – эпибайкальские плиты; 5 – эпигренвильская плита; 6 – троги с субокеанической корой; 7 – эпигренвильская плита с элементами киммерийской складчатости; 8 – герцинские складчатые структуры; 9 – эпигерцинская плита; 10 – раннекиммерийские складчатые структуры; 11 – надвиги; 12 – сбросы, сдвиги

Результаты такого анализа являются приближенными. Объясняется это тем, что физическая информация в уравнениях, описывающих модель, просто не используется. Поэтому итоговая модель зависит от того, в какой последовательности и какие профили были взяты за эталон, какие из них были взяты для проверки. При замене одних другими может получиться другая структура, и доказательством тому является сопоставление результатов построения Тимано-Печорской провинции и Баренцевоморского бассейна (рис. 1) при различных подходах к представлению априорной информации.

На рис. 2 и 3 представлены результаты построения рельефа фундамента одной и той же территории различных авторов [9, 10]. Расхождения достигают 8000 м, что приводит к выводу о необходимости пересмотра выполненных построений, проверки их на соответствие гравитационному полю и корректировки. Необходимо вернуться к изучению строения осадочных бассейнов, даже там, где были проведены исследования и составлены структурные карты.

Таким образом, существующие сегодня технологии анализа гравиметрических данных не позволяют качественно решать задачу изучения сложнопостроенных образований типа осадочных бассейнов в условиях фрагментарности данных. Это связано либо с недостаточностью возможности комплексирования, либо недостатками, скрытыми в технологии гравитационного анализа при решении обратных задач. Проведённый анализ эффективности применения гравиразведки при решении задач поиска нефти и газа показал, что при интерпретации геофизических данных не в полной мере используется информация, содержащаяся в гравитационном поле.

pic_46.tif

Рис. 2. Сопоставление рельефа поверхности фундамента по профилю BB′

pic_47.tif

Рис. 3. Сопоставление рельефа поверхности фундамента по профилю DD′

В этой связи необходимо развитие специализированной методики, основанной на решении обратных задач в условиях фрагментарности данных. Активное использование априорной информации в технологиях решения обеспечит управление процессом получения единственного элемента из класса эквивалентности, а также технологичность процедур и содержательность результатов.

Рецензенты:

Бурмистрова О.Н., д.т.н., заведующая кафедрой технологии и машин лесозаготовок, ФГБОУ ВПО «Ухтинский государственный технический университет», г. Ухта;

Андронов И.Н., д.т.н., заведующий кафедрой сопротивления материалов и деталей машин, ФГБОУ ВПО «Ухтинский государственный технический университет», г. Ухта.


Библиографическая ссылка

1Мотрюк Е.Н., 1Кобрунов А.И., 2Ломинский Д.О. МЕСТО ГРАВИРАЗВЕДКИ В КОМПЛЕКСЕ ГЕОЛОГОРАЗВЕДОЧНЫХ РАБОТ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧ ПОИСКА НЕФТИ И ГАЗА // Фундаментальные исследования. – 2015. – № 5-3. – С. 526-530;
URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=38294 (дата обращения: 09.12.2021).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074