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Reverse Time Migration
Sin compromisos
Los métodos existentes de migración enfrentan limitaciones en presencia de reflectores complejos
con buzamientos abruptos como los que se encuentran en los flancos de sal. La técnica de “Reverse
Time Migration” (RTM), ganadora del World Oil Award por Mejor Tecnología de Exploración, supera
estas limitaciones, permitiendo la producción de imágenes en estructuras con buzamientos con
ángulos de más de 80 grados.
Las técnicas estándar de extrapolación con ecuación de onda hacen concesiones matemáticas que
asumen que los campos de onda se propagan en una sola dirección-hacia abajo para el campo de
onda de la fuente y hacia arriba para el campo de onda del receptor. A medida que los buzamientos aumentan, la integridad de las
aproximaciones de estas ecuaciones se va desintegrando; para buzamientos con más de 80 grados, las técnicas estándar de
ecuación de onda dejan de ser aplicables. Bajo estas circunstancias, los geofísicos se ven forzados a volver a la técnica de
Kirchhoff, lo cual introduce otra serie de compromisos.
La RTM proporciona un enfoque alternativo a la migración. La RTM resuelve la ecuación de la onda hacia delante en tiempo para la
fuente y hacia atrás en tiempo para el receptor. Propaga adecuadamente los campos de onda a través de los regímenes de velocidad
más complejos, incluyendo bajo la sal, en estructuras con buzamientos con más de 80 grados. La RTM puede capturar imágenes
exitosamente de reflexiones de onda prismática (rebote doble), llegadas de ondas de retorno, y eventos en presencia de fronteras de
reflexión que pueden generar onda múltiple interna.
A pesar de que la migración RTM no es un concepto nuevo, su aplicación ha sido limitada debido a la falta de capacidad
computacional necesaria para correr los algoritmos de manera rentable y en un tiempo prudente. La RTM de GX Technology (GXT)
fue desarrollada uniendo algoritmos altamente sofisticados con la capacidad computacional que se volvió disponible en el
momento, resultando en una solución mejorada y económica para la producción de imágenes de prospectos complejos bajo la sal.
GXT ha aplicado exitosamente métodos avanzados de RTM en el Golfo de México, el oeste de África y el Mar del Norte y prevé su
utilización en áreas con problemas de migración similares. Como puede notarse en el ejemplo de abajo, las mejoras en la calidad de
la imagen pueden ser significativas. La aplicación de la RTM de GXT demuestra el adelanto en la calidad de las imágenes de los
sedimentos de bajo la sal, así como en los límites de la sal.
Una imagen bajo la al generada con tecnología convencional
WEM basada en el disparo, muestra imágenes de poca calidad
de los flancos de la sal y de las estructuras bajo la sal.
Una imagen bajo la sal generada con tecnología de RTM,
muestra mejoras significativas en la imagen de los flancos de la
sal, inclusive debajo de la sal.
LOS RETOS EN LA PRODUCCIÓN DE IMÁGENES BAJO LA SAL
Las trampas localizadas en buzamientos abruptos pueden ser extremadamente prolíficas y capaces de ser drenadas con
relativamente pocos pozos de alto rendimiento. Estos prospectos se encuentran normalmente en hábitats de aguas profundas de alto
costo. Sin embargo, éstos también dejan típicamente una huella poco perceptible, a lo mejor sólo unos pocos cientos de acres,
siendo así difíciles de delinear. Todos estos factores combinados los convierten en prospectos ideales para la técnica RTM.
La producción de imágenes de yacimientos debajo de cuerpos de sal o a lo largo de sus flancos de buzamientos abruptos presenta
dos problemas serios para las tecnologías de migración convencionales. Primero, las ondas sísmicas reflejadas por los flancos
abruptos correspondientes a ciertas particularidades del subsuelo son casi horizontales; se necesitan técnicas especializadas para
reconocer y migrar estas ondas. Segundo, la cima de las estructuras de sal es normalmente muy irregular (rugoso), lo cual dispersa
las ondas sísmicas en distintas direcciones. A menos que el proceso de migración sea capaz de reconstruir esta energía dispersa, la
información de cualquier onda que pase a través de la cima de sal se pierde de forma definitiva.
El método de RTM se suele describir como la solución de migración de punta porque permite que las ondas se propaguen en todas
las direcciones, manejando así la gama completa de información para la producción de imágenes. La gran ventaja de RTM para
prospectos debajo de la sal es su habilidad para producir imágenes tanto de los flancos de caída abrupta de los cuerpos de sal como
debajo de éstos, sin importar los buzamientos y la rugosidad en la cima de sal.
EL PROCESO DE LA RTM
La RTM no es un proceso autónomo. La clave para su uso eficiente y económico es un proceso robusto de tres fases clave:
Acondicionamiento de los datos, estimación del modelo de velocidad y migración final.
Primero, los datos deben estar acondicionados correctamente. Los pasos clave del acondicionamiento de datos incluyen la
eliminación de ruido y la atenuación de múltiples no deseada, correcciones de fase y deconvolución. Es importante evitar aquellos
algoritmos convencionales de procesamiento de datos que puedan eliminar energía asociada con trayectorias de onda de
propagación doble. Un buen acondicionamiento de datos mejora tanto la calidad como la rapidez de la siguiente fase: la estimación
del modelo de velocidad.
La construcción del modelo de velocidad es un proceso iterativo que típicamente utiliza información estructural redundante
presente en los datos procesados para derivar el modelo. Producir la imagen de la forma estructural de un cuerpo de sal de alta
velocidad es clave para el modelo de velocidad, y se pueden hacer “ajustes” a la RTM para hacer este proceso más eficiente.
Utilizando las herramientas actualmente disponibles, que combinan efectivamente la visualización con el rigor computacional, se
derivan modelos de velocidad que son lo suficientemente precisos para comenzar la fase final de migración. Estas herramientas
aseguran la calidad del modelo de velocidad.
Durante la fase final de migración, la RTM es computacionalmente intensiva. Sin embargo, los algoritmos de GXT puestos a punto y
una capacidad de computación adaptable según el-propósito han eliminado esta barrera. Se pueden lograr reducciones
significativas en los tiempos de procesamiento asegurándose de que los recursos computacionales trabajan juntos como una
máquina bien afinada. Una gestión activa de la infraestructura de computación, así como la revisión de resultados intermedios
mientras se construye la imagen, son clave para el éxito también.
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