A stochastic method for automated matching of horizons across a fault in 3D seismic data [Elektronische Ressource] / von Fitsum Admasu

Informations

• Publié par: otto-von-guericke-universitat_magdeburg
• Publié le: 01 janvier 2008
• Nombre de lectures: 11
• Langue: English
• Poids de l'ouvrage: 4 Mo

Extrait

AStochasticMethodforAutomatedMatching
ofHorizonsacrossaFaultin3DSeismicData
Dissertation
zurErlangungdesakademischenGrades
Doktoringenieur(Dr. Ing.)
angenommendurchdieFakultat¨ fur¨ Informatik
derOtto von Guericke Universit at¨ Magdeburg
von
M.Sc. FitsumAdmasu
geborenam7.Mai1978inDilla.
Gutachter: Prof. Dr. KlausTonnies¨
Prof. Dr. PeterKukla
Prof. Dr. HansduBuf
OrtundDatumdesPromotionskolloquiums:
¨Magdeburg,10. Marz2008.Abstract
ADMASU,FITSUM.AStochasticMethodforAutomatedMatchingofHorizonsacrossaFault
in3DSeismicData.
Seismic data are pictures showing subsurface seismic reflectivity. Seismic data interpretations
concernwithbuildinggeologicalmodelswiththeaimtodescriberelationshipbetweentheseis
mic data and a priori information. The models are used for hydrocarbon exploration
orothergeotechnicalinvestigations.
This thesis work is motivated by a demand of computer assisted interpretation of seismic data.
Manual interpretations take too long and are almost always non unique. The computer assisted
interpretationhasadvantagesinthatitprovidesafasterinterpretationframeworkandaconsistent
workflow.
Thisthesisfocusesonautomatinghorizonmatchingacrossafaultsurface. Horizonsarevisible
boundaries between certain sediment layers in seismic data. Faults are discontinuity surfaces
acrosswhichhorizonsarecutanddisplaced. Automationtools,suchasauto trackers,arewidely
being used to assist horizon interpretation. However, they fall short of tracking horizons across
faults. Horizon matching across faults is done after defining the fault surface, and it is about
establishing the pre fault geological continuity of horizons. In order to define the fault surface,
a new semi automatic fault tracking method has been developed. It involves fault enhancing
throughtheuseofalog Gaborfilterfollowedbyfaulttrackingbasedonanactivecontourmodel.
ThethesisproposesanewBayesian basedfullyautomatedmethodforhorizonmatchingacross
a fault. The new method exploits the existing 3D spatial information and the multi resolution
natureofsedimentlayerstructuresinseismicimages. Astochasticmodelhasbeendefinedunder
amarkedpointprocessframework. Itmodelsspatialdatacorrelationsandgeologicalcontinuity
constraintsaboutsedimentlayers. Theoptimalmatchingsolutionhasbeenfoundasaparameter
which maximizes the stochastic model conditioned on seismic data. This is done by using a
multi resolutionstochasticannealingalgorithm.
Applicationoftheproposedmethodiscomparedwithreal3Dseismicdatainterpretations. Tests
were made for 20 different fault patches taken from 4 seismic data sets. Automated matching
results on 16 faults were considered acceptable after comparing them with references obtained
manually. Themethodworkswellforplanarfaultsandreliesonthecorrectdefinitionofhorizon
geometries. Additional tests show that the new method is more robust than previous methods
whileprovidingcoarse finescalehorizonmatching.Abstract-deutscheFassung
ADMASU,FITSUM.AStochasticMethodforAutomatedMatchingofHorizonsacrossaFault
in3DSeismicData.
Seismische Daten zeigen seismische Reflektionen unter der Erdoberflache.¨ Bei der Interpre
tation dieser Daten versucht man, Modelle zu konstruieren, die die Beziehung zwischen den
gemessenen Daten und den schon zuvor bekannten geologischen Informationen beschreibt.
Diese Modelle konnen¨ dann fur¨ Kohlenwasserstoff Untersuchungen oder andere geotechnische
Erkundungengenutztwerden.
Diese Arbeit wird durch die Nachfrage nach computergestutzter¨ Interpretation seismischer
Daten motiviert. Eine manuelle Interpretation der Daten ist oft zeitaufwendig und nicht ein
deutig. DieVorteilecomputergestutzter¨ VerfahrensinddaherdieschnellereBerechnungundein
konsistenterArbeitsablauf.
Der Schwerpunkt dieser Arbeit ist die automatische Zuordnung von Erdschichten zu ge
ologischen Bruchstellen. Erdschichten sind sichtbare Grenzen zwischen bestimmten Sedi
mentschichten in seismischen Daten, wahrend¨ Bruchstellen Diskontinuitatsfl¨ achen¨ sind, an de
nen die Erdschichten gegeneinander verschoben werden. Automatische Werkzeuge wie etwa
Auto Tracker werden h aufig¨ bei der Interpretation von Erdschichten genutzt. Sie sind jedoch
unzureichend, wenn es um die Verfolgung der Erschichten uber¨ Bruchstellen hinaus geht. In
¨diesem Fall ist es notwendig, die Flache des Bruches genau zu definieren und die geologis
chen Zusammenhange¨ der Erdschichten vor dem Bruch zu ermitteln. In dieser Arbeit wird ein
semi automatischer Tracking Ansatz benutzt, um Bruchstellen zu bestimmen. Dieser besteht
auseinerHervorhebungderBruche¨ undeineranschliessendenmodell basiertenVerfolgung.
¨ ¨In dieser Arbeit wird eine vollautomatische Methode fur die Zuordnung von Erdschichten uber
Bruchstellen hinweg vorgestellt. Ziel ist es, ein robustes Werkzeug zur Verfugung¨ zu stellen,
dass die raumlichen¨ Informationen in den dreidimensionalen seismischen Daten nutzt. Die
Methode nutzt ein Marked Point Prozess Framework. Ein Point Prozess ist dabei uber¨ eine
Menge einander zugeordneter Punkte definiert. Dieser Marked Point Prozess nutzt einen En
ergieterm, der sowohl grundlegend seismische Informationen der Szene als auch geologisches
Wissen berucksichtigt.¨ Optimale Losungen¨ werden mittels eines stochastischen Annealing
AlgorithmusaufmehrerenAuflosungsstufen¨ gefunden.
DieAnwendungdervorgestelltenMethodewirdmiteinerrealenInterpretationderseismischen
Datenin3Dverglichen. EswurdenTestsfur¨ 20verschiedene AusschnitteausvierDatensatzen¨
durchgefuhrt.¨ Die Ergebnisse des automatischen Prozesses wurden in 16 Fallen¨ als akzeptabel
bewertet. Die Methode liefert gute Ergebnisse bei ebenen Bruchen¨ und ist abhangig¨ von einer
korrekten Definition der Geometrie der Erdschichten. Zusatzliche¨ Test zeigen, dass die neue
MethoderobusteralszuvorvorgestellteMethodenist. Fernerbieteteinesiegrob zu feinZuord
nungvonErdschichten.Acknowledgments
The author wishes to express his gratefulness to his supervisor Professor Klaus Tonnies¨ for
givinghimtheopportunitytodotheresearchinthisfieldandforhissupportduringthewriting.
The author also likes to thank Professor Hans du Buf and Professor Peter Kukla for taking the
timetoreviewthethesis.
Special thanks to Dr. Stefan Back, for his expertise advices regarding geology and seismic
interpretation,andtoPhiliHeron,forproofreadingandcorrectingEnglisherrors.
The author would like to thank the Voice team at Rijswijk SHELL Research Center for stimu
latingdiscussionsandprovidingseismicdata.
The author would also like to express his gratefulness to Petra Specht for her continuous help
duringhisstayinMagdeburg. Finally,theauthorextendshisappreciationsforAndualemDame
tewforhisenormoushelpduringthethesissubmission.Contents
ListofFigures V
ListofTables VII
1 Introduction 1
1.1 Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.1.1 SeismicImaging . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.1.2 StructuralInterpretationofSeismicImages . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.3 ScopeoftheThesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.4 ThesisOutline . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2 GeologicalConcept 9
2.1 SedimentaryRockLayers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.2 Faults . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.3 GeologicalImagingoftheSubsurface . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.4 ConcludingRemarks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
3 SeismicImaging 15
3.1 SeismicReflection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
3.2Acquisition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
3.3 SeismicDataProcessing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
3.4 StructuralInterpretationofSeismicData . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
3.4.1 Fault . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3.4.2 HorizonInterpretation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.4.3MatchingacrossFaults . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.5 ConcludingRemarks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
4 ResearchIssuesofSeismicDataAnalysis 27
4.1 ImprovingDataQuality . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
III Contents
4.2 DataEnhancing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
4.3 Automation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
4.4 PreviousMethodsforAutomatedHorizonMatchingacrossFaults . . . . . . . 30
4.5 ConcludingRemarks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
5 Auto trackingofFaults 33
5.1 ScopeandAssumptions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
5.2 FaultHighlighting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
5.3 FaultTracking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
5.4 Results. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
5.5 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . .