Scientific journal
Advances in current natural sciences
ISSN 1681-7494
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,775

FEATURES OF FORMATION OF PHYSICO-GEOLOGICAL MODELS ON THE EXAMPLE OF AREAS OF THE KOSYU-ROGOVSKAYA VPADYNA OF THE PREDURALSKY BOUNDARY DOWN

Veltistova O.M. 1 Motryuk Е.N. 1
1 Ukhta State Technical University
The paper describes the main types of models used in the interpretation of geological and geophysical data to obtain additional information about the geological environment, its properties. The definition of the physical-geological model (FGM) is given, its types are described. When solving inverse problems, an optimality criterion is introduced, the following options for choosing the optimality criterion are presented: in quadratic, in uniform metrics; integral criterion; a criterion formed on the basis of fuzzy sets for a density problem, as well as taking into account evolutionary-dynamic principles. Of these, the most rational are the integral criterion and the criterion based on the use of fuzzy set theory. As a result, the geological model must satisfy the a priori information with a given degree of accuracy. The main software products developed and used at USTU for the integrated interpretation of gravity and seismic data are indicated: PlayGround, EvDynInversion, GCIS – for processing data along profiles; GCIS, GeoVIP – by area. The difference between the passive formulation of the joint solution of inverse problems and the active one is described. As an example, the results of modeling the geological structure of the Kosyu-Rogovskaya depression using a series of profiles crossing the Kochmes uplift, the Romagel structure and the Inta-Kozhim dislocations are presented. In particular, the Kozhimsky reverse-thrust structure and the Kochmessky carbonate platform with reefs in the Lower Permian rocks were confirmed. An anomalous density zone marks the section of the Lower Permian deposits between the southern end of the Chernyshev Ridge and the Inta folded-scaly zone, which is associated with the development of reverse faults and reverse thrusts. The resulting structural-density models and geo-density sections make it possible to refine the structure of the territory and determine areas and zones of density heterogeneities that affect the formation of hydrocarbon deposits.
modeling
physical-geological model
structural-density model
interpretation
gravity exploration
seismic exploration
inverse problems
1. Korbunov A.I. Mathematical foundations of the theory of interpretation of geophysical data: textbook. M.: TsentrLitNefteGaz, 2008. 286 р. (in Russian).
2. Ryskin M.I. Physical-geological modeling as a basis for data interpretation // Izvestiya Saratovskogo universiteta. Novaya seriya. Seriya: Nauki o Zemle. 2014. T. 14. Vol 1. P. 87-96 (in Russian).
3. Larichev V.A., Lesonen D.N., Maksimov G.A., Podyachev E.V., Derov A.V. On an approach to three-dimensional mathematical modeling of a complex geological environment with discontinuities for visualization and solving direct and inverse problems of geophysics // Scientific Visualization. 2010. V. 2. № 2. Р. 20-33 (in Russian).
4. Kobrunov A.I. Mathematical modeling methods in applied geophysics (selected chapters). In 2 hours. Part 1. Functional-analytical foundations: uchebnoye posobiye. Ukhta: UGTU, 2014. 224 р. (in Russian).
5. Mikhailova S.V. Analysis of seismic attributes – an integrated approach to conceptual modeling // PRONEFT’. Professional’no o nefti. 2018. № 2 (8). P. 31-35 (in Russian).
6. Veltistova O.M., Motryuk E.N. Complex interpretation of geological and geophysical data in order to identify reef structures in the Upper Pechora depression // Voprosy teorii i praktiki geologicheskoy interpretatsii gravitatsionnykh, magnitnykh i elektricheskikh poley: sbornik nauchnykh trudov po materialam 46-y sessii Mezhdunarodnogo seminara im. D.G. Uspenskogo. 2019. P. 63-67 (in Russian).
7. Kobrunov A.I., Kudelin S.G., Motryuk E.N. Integrated environment for physical and geological modeling based on system inversion: monografiya. Ukhta: UGTU, 2015. 90 p. (in Russian).
8. Kobrunov A.I. Mathematical modeling methods in applied geophysics (selected chapters) in 2 parts. Part 2. System Analysis and Modeling under Uncertainty. Ukhta: UGTU, 2014. 154 p. (in Russian).
9. Mamdani E.H. Application of fuzzy algorithms for control of simple dynamic plant. Electrical Engineers, Proceedings of the Institution of. 1974. Т. 121. Vol. 12. P. 1585-1588.
10. Kobrunov A.I., Motryuk E.N. Using membership functions of model parameters and optimality criteria in solving inverse problems of gravimetry // Uspekhi sovremennoy nauki i obrazovaniya. 2017.Vol. 5. № 2. P. 196-201 (in Russian).
11. Kudelin S.G., Barabanov M.I., Kobrunov A.I. Software editor “GEOVIP” as a component of the physical and geological modeling environment based on system inversion // Informatsionnyye tekhnologii v upravlenii i ekonomike. 2012. № 3 (03). P. 18-26 (in Russian).
12. Kobrunov A.I. Petrovsky A.P. Suyatinov V.N. Automated system GCIS – quantitative complex interpretation of seismogravimetry data for a personal computer // Voprosy teorii i praktiki geologicheskoy interpretatsii gravitatsionnykh, magnitnykh i elektricheskikh poley: materialy 27 – sessii Mezhdunarodnogo seminara im. D.G. Uspenskogo. Moskva OIFZ RAN, 2000. P. 133-136 (in Russian).
13. Veltistova O.M., Motryuk E.N. Modern domestic software systems for the interpretation of gravimagnetic data // Izvestiya KOMI nauchnogo tsentra URO RAN. 2013. № 3 (15). P. 70-80 (in Russian).

При интерпретации геолого-геофизических данных, изучении структурно-тектонического строения территории и выявлении факторов, влияющих на формирование залежей углеводородов, используются физико-геологические модели. Построение модели включает в себя моделирование геологического разреза на основе имеющейся геолого-геофизической информации и современных программных средств. В результате геологическая модель должна удовлетворять априорной информации с заданной степенью точности.

Целью работы является систематизация знаний о типах моделей, принципах моделирования, технологий, используемых для изучения геологической среды с целью выявления зон, перспективных на наличие залежей углеводородов. А также выявление особенностей формирования физико-геологической модели с использованием продуктов, разработанных в УГТУ, на примере площадей Косью-Роговской впадины Предуральского краевого прогиба.

Материал и методы исследования

Геологические объекты изучаются на основе модельных представлений. При моделировании происходит упрощение формы, размерности принятых физических характеристик среды, например плотности, поэтому построенные модели всегда проще реальной геологической среды.

В геофизике широко распространены понятия модель среды (геологическая, физико-геологическая, дающая представления о распределении плотности, скоростная, позволяющая судить о скоростных характеристиках среды) и модель поля (гравитационного, временного, магнитного). Модель геологической среды описывается параметрами и связями [1]. Параметры описывают свойства объекта, связи определяют соотношения между параметрами. В науках о Земле понятие физико-геологической модели (ФГМ) было введено Г.С. Вахромеевым и А.Ю. Давыденко [2]. Академик РАН, доктор физико-математических наук В.Н. Страхов [3] описывал ФГМ следующим образом. Нижний, базовый уровень составляет геологическая модель (ГМ), при ее построении выделяются геологические слои и структуры. Следующий уровень – петрофизическая модель (ПФМ), представляющая собой наполнение геологической модели физическими параметрами. Третий уровень ФГМ – математическая модель (ММ). Именно она используется для решения прямой и обратной задач геофизики [4]. Математическая модель объекта – приближенное формализованное его описание с помощью математических понятий и объектов, включающих в себя геометрические образы, уравнения, алгоритмические правила и др., связывающие поля со средой [5].

Комплексная интерпретация геофизических данных в своей активной постановке предполагает совместное решение обратных задач нескольких методов, например сейсморазведки и гравиразведки. Пассивная комплексная интерпретация основана на решении обратной задачи для одного метода, а данные других методов используются в проинтерпретированной и не подлежащей варьированию форме.

Результаты исследования и их обсуждение

В УГТУ под руководством профессора, доктора физико-математических наук А.И. Кобрунова была создана и действовала несколько десятилетий научно-педагогическая школа «Математическое моделирование, теория, методы и компьютерные технологии решения обратных задач геофизики». Внедряемые достижения коллектива разнообразны по содержанию: это новые теоретические выводы и методы, методики и технологии, программные продукты; научные исследования; практическое внедрение результатов научно-исследовательской работы. Предложенные разработки успешно реализованы на различных площадях Тимано-Печорской нефтегазоносной провинции [6].

Рассмотрим наиболее распространенные физико-геологические модели, используемые при решении задач комплекса гравиразведки и сейсморазведки. Плотностная модель используется для решения задач локального прогнозирования. Структурная геолого-геофизическая модель применяется в случае слоистого строения среды [7; 8].

Вертикальная производная гравитационного потенциала uz(v0), где v0 = (x0, y0, z0) и точка (x0, y0) = s0 ∈ E0 регистрируется на поверхности в E+(z > 0) с уравнением z0 = ψ(s0) задана соотношением между uz(v0) и σ = σ(v), v = (x, y, z):

Aσ(v) = u(s0) (4)

Критерий оптимальности в квадратичной метрике. Вся информация об искомом распределении плотности включается в критерий оптимальности [4].

Veltistova4.pdf

Veltistova4.pdf (5)

Решение задачи (4), (5):

σ(v) = σ0(v) + F-1F*-1A*ζ(s0) (6)

Здесь ζ(s0) – функция, определяющая класс оптимальных решений (4,5), F – линейный замкнутый оператор, имеющий обратный, A* – оператор, сопряженный к А, F-1 – обратный к F. Подставив (6) в (4), строим искомое оптимальное распределение.

Критерий оптимальности в равномерной метрике. Итерационный процесс нахождения решения (6) [4]:

σn+1(v) = σn(v) + αnKφn(s0),

n = 0, 1, 2, …, σ0(v) = σ0(v), (7)

αn – параметр релаксации.

Критерий оптимальности примет вид:

sup│K-1[σ(v) – σ0(v)]│→ min, v ∈ V (8)

Оператор K содержит информацию о достоверности построения различных компонент нулевого приближения, а также о корреляционной связи между различными параметрами.

Интегральный критерий оптимальности. Пусть в (1) задано нулевое приближение σ*(v)и оценена погрешность построения нулевого приближения σ*(v) в каждой точке v ∈ V. Подбираем такое σ(v), которое удовлетворяет уравнению (5) и имеет меньшую меру расхождения с σ*(v):

Veltistova5.pdf (9)

Выражение (9) и представляет собой интегральный критерий для плотностной задачи [4]. Для территории, достаточно разбуренной скважинами, параметр τ близок к 0, а по мере удаления от таких мест – к 1.

Критерий оптимальности на основе нечетких множеств. При формировании геолого-геофизической модели объекта данные можно представлять как нечеткие величины, операции над ними проводить согласно теории нечетких множеств [9]. Тогда в (1) A – оператор, отображающий распределение параметра плотности с определенной мерой доверия к значениям σ(v) ∈ D(A) = L2(V) из области V, в распределение наблюдаемого гравитационного поля u(s0) на дневной поверхности E0, s0 ∈ E0. Нечеткая величина σ полностью характеризуются функцией принадлежности 0 ≤ μ(σ) ≤ 1 [10].

Эволюционно-динамическое моделирование (ЭДМ). Эволюционно-динамическое моделирование состоит в представлении и изучении той части эволюционных процессов в литосфере, которая связана с динамикой элементов, входящих в состав изучаемой системы. Включение ЭДМ в решение обратных задач гравиметрии позволяет повысить информативность интерпретационных процедур, обеспечить единственность задач инверсии за счет активного вовлечения в вычислительный процесс данных о динамическом генезисе изучаемых объектов и динамических процессов, приведших к их формированию [11].

Алгоритм совместного решения задач. Искомая модель среды x1(v) должна соответствовать наблюдаемому полю u1(s): A(x1) = u1(s). Модель x2 этой же среды соответствует некоторому другому полю u2(s): B(x2) = u2(s). Задача сводится к нахождению пары распределений, каждое из которых удовлетворяет своему полю, а сами эти распределения – ближайшие друг к другу среди всех пар [4]:

Vel006.wmf (10)

Нулевое приближение структурной плотностной модели строится по сейсмическим данным. Совместное решение обратных задач сейсмо-, гравиразведки позволяет построить согласованную модель, имеющую две компоненты – структурную плотностную и скоростную модели, распределение плотности в структурной плотностной модели, компенсирующее остаточную невязку.

Рассмотрим программные продукты, позволяющие решать обратные задачи гравиразведки. На начальном этапе развития методов решения обратных задач гравиразведки участниками научной школы были созданы программные средства Sigma, Gran, позволяющие решать плотностные и структурные обратные задачи методом подбора. Затем была разработана автоматизированная система профильной комплексной интерпретации грави-сейсмических данных GCIS (совместно с Петровским А.А.) [12], позволяющая решать обратные задачи гравиразведки и сейсморазведки на основе комплексной интерпретации геофизических данных. Далее была разработана технология интегрированной инверсии геофизических полей для формирования моделей глубинного строения, реализованная в программных модулях PlayGround, EvDynInversion [13] и программном комплексе GeoVIP [13].

Примеры моделирования. Представим результаты моделирования геологической среды на примере комплексной интерпретации данных гравиразведки и сейсморазведки на примере площадей Косью-Роговской впадины Предуральского краевого прогиба.

Геолого-плотностная модель, представленная на рисунке 1, была составлена по линии VI-VI1 (сейсмические профили 8211-01, 8111-05, 7911-13, 50488-04) в результате комплексной интерпретации гравиразведки и сейсморазведки в пассивной форме.

В распределении плотностей на модели отображаются Интинская, Кожимская взбросо-надвиговые структуры и Кочмесская карбонатная платформа с рифами в нижнепермских породах с толщинами 400-500 м, которые замещаются на север, восток, юг депрессионными доманикоидными отложениями. Они перекрыты мергелисто-глинистыми породами, компенсирующими рельеф карбонатной платформы, и отображаются на плотностном разрезе аномалиями пониженной плотности до 2.66 г/см3. Характер дислокаций Интинско-Лемвинской складчатой зоны находит свое отражение в виде плотностных зон со значениями до 2.68 г/см3.

Расхождение в значениях рассчитанного и наблюденного гравитационного поля в результате решения обратной плотностной задачи гравиразведки составило 0,86 мГал, что является допустимым.

Геоплотностная модель (рис. 2) по региональному профилю 13РС, расположенному в центральной части Косью-Роговской впадины, соединяет Берганты-Мыльскую структуру и структуры Прилемвинской складчато-покровной зоны. На графике поля силы тяжести отмечается уменьшение значений Δg в восточном направлении.

Положительные структурные единицы – Берганты-Мыльская структура и Прилемвинский вал – хорошо отображаются в гравитационном поле. Терригенный комплекс, включающий породы пермской системы, дифференцирован плотностными границами, имеет складчатый характер, и его складки согласуются со складками нижележащего карбонатного комплекса. В карбонатном комплексе следует обратить внимание на изменение плотностей на Берганты-Мыльской структуре (2,72-2,76 г/см3), что соответствует изменению разреза доманиково-фаменской Нерцетинской атолловидной постройки, замещаемой менее плотными глинисто-мергелистыми породами.

Veltistova1.pdf

Рис. 1. Геоплотностная модель по региональному профилю 12РС

Veltistova2.pdf

Рис. 2. Геоплотностная модель по региональному профилю 13РС

Прилемвинский вал содержит рифовые постройки верхнего девона-карбона, в которых плотности изменяются за счет чередования плотных и пористо-кавернозных пород (от 2,72 до 2,78 г/см3). Ордовикско-нижнедевонский, терригенно-карбонатный комплекс на плотностной модели характеризуется высоким градиентом плотности от 2,54-2,62 г/см3 в нижней части разреза (отложения ордовика) до 2,72-2,78 г/см3 – в верхней. Комплекс протерозойских отложений собран в складки, которые иногда имеют вид тектонических блоков, плотность пород в которых превышает 2,90 г/см3. Невязка между рассчитанным и наблюденным гравитационным полем в результате решения обратной задачи гравиразведки составила 1,05 мГал.

Выполненные в результате профильного моделирования плотностные модели интерполировались по данным сети профилей. Для уточнения поведения литологических толщ и выделения аномальных плотностных участков было выполнено вычисление пространственного гравитационного эффекта от всей толщи осадочного чехла и фундамента. Полученные геоплотностные срезы показывают в площадном виде распределение плотности в различных структурно-тектонических единицах.

При построении и интерпретации полученных срезов и геоплотностных моделей были использованы структурные карты: по кровле карбонатов, подошве визейского яруса нижнего карбона, подошве доманикового горизонта верхнего девона, кровле фундамента, также геолого-геофизические разрезы по региональным и сейсмическим профилям.

Пример плотностного среза с отметкой -1500 метров показан на рисунке 3. Центральная и восточная часть занята областью развития пермских терригенных осадков, характеризующихся пониженными значениями плотности 2,5-2,58 г/см3, что показывает преимущественное развитие терригенных пород, сменяемых на западе карбонатными отложениями гряды Чернышева.

В северо-восточной части наблюдается участок с повышенными плотностными характеристиками до 2,7-2,74 г/см3, относимый к Воркутскому поперечному поднятию, Ярвожской структуре, и характеризует породы нижнепермско-каменноугольного возраста. Северо-западная часть исследуемой территории охватывает гряду Чернышева, разрез осадочного чехла которой на этой отметке составляют отложения карбонатного комплекса плотностью 2,68-2,76 г/см3. На представленном срезе отобразились элементы рельефа пластов в нижнепермских терригенных отложениях.

Veltistova3.pdf

Рис. 3. Срез на глубине 1500 м

Отчетливо прослеживается перемычка (седловина) между грядой Чернышева и Кожимским поднятием Приполярного Урала, в которой ниже по разрезу сосредоточены открытые месторождения углеводородов Кочмесской ступени и Инта-Кожимских дислокаций. Седловиной менее плотных пород соединены гряда Чернышева, Берганты-Мыльская структура, Верхнероговское поднятие и Воркутское поперечное поднятие. Внутренний борт Косью-Роговской впадины занимает Восточно-Лемвинская складчато-покровная зона, сложенная породами Лемвинского аллохтона. Аномальной плотностной зоной со значениями 2,6-2,62 г/см3 отмечается участок нижнепермских отложений между южным окончанием гряды Чернышева и Интинской складчато-чешуйчатой зоной, что связано с развитием взбросов и взбросо-надвигов.

Заключение

В работе проведен анализ видов моделей геологической среды, используемых для ее изучения. Описаны принципы моделирования, особенности построения ФГМ. Представлены используемые в УГТУ программные продукты, позволяющие строить ФГМ на основе совместного решения задач гравиразведки и сейсморазведки. Приведены результаты моделирования с использованием указанных продуктов. При решении обратных задач (гравиразведки) в данной работе использовался интегральный критерий оптимальности и критерий, основанный на нечетком представлении данных. Полученные таким образом модели позволяют уточнять строение территории и определять области и зоны плотностных неоднородностей, влияющие на формирование залежей углеводородов.