利用微震事件生成的s尾波来识别q因子的制作方法

专利名称：利用微震事件生成的s尾波来识别q因子的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种用于在油田数据采集中使用的方法和系统。具体地， 本发明提供一种用于利用从在储液监测期间记录的微震事件获得的S尾波 来估计Q因子的方法、仪器和系统。
背景技术：
当地震事件发生时，地震波从地震事件源传播。在传播期间，根据几 种类型形式的波的传播方向和特性，可以识别这些类型的波中的地震能量。 三个主要种类的地震能量一般在地震源已被触发后传播。这些类型的地震 源为横初波(P波)和两种类型的剪次波(s波)。剪s波包括纵向剪s波 和残余s尾波。s尾波为随着s波之后的能量链。这些残余震动随着时间 的衰减非常慢。s尾波信号取决于波通过的岩层的特性。
可从在水压储液刺激检测期间记录的微震事件获得s尾波。由于微震 事件在地岩层内和周围以不同等级生成，可以通过用s尾波响应校准这样 的差异，可推断出关于感兴趣的间隔的对比特性。由于s尾波对频率吸收
敏感，所以可以建立这种关系。这种特性与传播速度密切相关，其对于微 震事件的准确处理和解释很重要。
由于s尾波传播穿过周围的岩石基质，波的能量被周围的岩石基质吸
收，生成关于频率的幅值和速度的变化，因此改变波形以及减弱高频。这 些弥散和减弱现象主要是由地岩层内的异构性引起的。更好的理解这种地 震响应可导致更好的处理这种地岩层内的异构性。
因此，品质因子，或Q因子，成为岩石的重要确定特性，因为Q因子 代表了与地岩层减弱特征的直接关系。Q因子为地表中的地岩层如何减弱 和弥散声学地震能量的测量值。此外，Q因子为在地岩层中存在碳氢化合 物的指示。通过知道地岩层中的Q因子，可推断水饱和度以及碳氢化合物 的浓度。Q因子将用于衰减振荡物理系统的幅值的时间常数与用于物理系统的振荡周期进行比较。等效地，Q因子对系统振荡的频率与系统散失能 量的比率进行比较。较高的Q因子表示相对于振荡频率较低的能量散失比 率。
由于孔隙中的液体特性和基质的构造影响吸收，Q因子可涉及几个特 征，诸如孔隙率、渗透率和压裂度及其他。

发明内容
考虑到上述问题，本发明的目的是提供一种用于利用在储液监测期间 记录的地震事件所获得的S尾波来估计Q因子的方法、仪器和系统。描述 了一种用于建模井场的地岩层和岩石基质的方法。记录微震事件，识别微 震事件中的S尾波窗。S尾波窗包括一组频率。随后，识别频率组中的每个 频率的Q因子。
微震事件可生成在第一位置，其中，在不同于第一位置的第二位置记 录微震事件。第一位置可以是井筒，而可从来自于井筒的水力压裂生成微 震事件。
可用至少一个多分量地震检波器记录地震事件。 识别S尾波窗可包括记录地震事件的幅值和地震事件的频率。 用于建模井场中的地岩层和岩石基质的方法可包括将频率组分解为频 域群，以及随后从多个频域群中选择几个代表性的频率。识别频率组的Q 因子可包括识别每个代表性频率的相应Q因子。分析频域群的速度的变化 以确定地岩层和岩石结构的变化。Q因子可用于管理储藏液地或在井筒处 的产量。
在识别了到达的P和S波后，从地震事件轨迹中析取S尾波窗，并将 其用作频谱分解应用的输入。考虑到最大可恢复频率为奈奎斯特频率，当S 尾波经由频谱分解法被分解成它的单频时，感兴趣的几个频率包含在所选 定的数据频段中。利用^"皿^'—与时间关系的曲线的线性趋势的斜率， 估计出每个单频的Q因子的值。随后，对于每个地震检波器，重复同样的 操作，并且Q因子与检波器位置关系的曲线给出随着深度而感测的衰减 (1/Q)。并且，从Q因子与频率关系的曲线的斜率，可确定速度、Q因子 与频率间的关系。利用地岩层内的几个微震事件，可以在一个区域内研究Q因子的变化，以用对比衰减信号来区分不同地带。并且，当计算频谱分解
时，不同滑动窗可用于比较Q因子与传播时间关系的变化。这些滑动窗在 观察一个间隔内的任何衰减变化中可能是有用的。
通过参考附图、随后的说明、以及权利要求，本发明的其它目的、特 征和优点，对于那些本领域技术人员将变得显而易见。


图1是根据示例性实施例的油井数据采集系统的网络的表示图2是示出了根据示例性实施例的用于处理地震事件的系统的框图3描述了根据示例性实施例的数据处理系统的图表；
图4描述了根据示例性实施例所示的典型的幅值与频率关系的曲线图5根据示例性实施例，描述了用于2—4Hz频率的、己经经过频谱分
解的尾波窗的典型的带通滤波后的位移幅值；
图6根据示例性实施例，描述了用于12—24Hz频率的、已经经过频谱
分解的尾波窗的典型的带通滤波后的位移幅值；
图7是根据示例性实施例的，用于2—4Hz频率的、选定的尾波窗的典
型的幅值乘以间隔时间的均方根，及其最佳乘方拟合；
图8是根据示例性实施例的，用于12—24Hz频率的、选定的尾波窗的
典型的幅值乘以间隔时间的均方根，及其最佳乘方拟合；
图9是根据示例性实施例的描述示出的过程步骤的高级流程图10是根据示例性实施例的用于识别示出的至少一个地震事件的流程
图11是根据示例性实施例的用于形成示出的地震事件的幅值与频率关 系分析的流程图12是根据示例性实施例的用于用频率分析速度的变化以为油田确定 Q因子的变化的流程在下面的本发明的优选实施例及其它实施例的详细的描述中，对附图 进行参考。要理解的是，本领域技术人员将容易理解其它不脱离本发明范 围的实施例和改变。
具体实施例方式
在典型的钻探操作中，几个井筒战略上围绕油田分布以便于最大化油 田内含有的油或气的产量。在井筒钻入含有油、天然气和水的地岩层岩石 后，油和气的产量最大化是一个首要的目标。可通过改善或最大化油井的 液体流量来增加油和气的产量。通过使许多先前存在的裂缝和储液岩石中 的流动通道与较大的裂缝连接，较大的裂缝充当管道，更加快且有效地从 地岩层岩石引导液体到井筒。这个较大的、人造的裂缝开始于油井并向外 延伸入储液岩石多达数百英尺。
通过记录从油井钻空中的水力压裂所生成的微震事件，可以识别微震
事件的S尾波窗。随后识别出S尾波窗内的一组频率的Q因子。通过知道 Q因子，可以推断出地岩层中的水饱和度和碳氢化合物浓度。因此，可以 对井场和/或井场所位于的储油层的钻探和碳氢化合物的产量，作出更精明 的决定。
现在参考图1，描述了可以实现本发明的示例性实施例的网络数据处理 系统的表示图。在这个实例中，网络数据处理系统100为可以在其中实现 本发明的不同实施例的计算设备网络。网络数据处理系统100包括网络102， 其为用于在网络数据处理系统100内互相通信的各种设备和计算机之间提 供通信链路的介质。网络102可包括连接，诸如导线、无线通信链路或光 缆。通过将数据存储于诸如硬盘驱动、DVD或闪存器的存储设备上，数据 甚至可手动传递。
在该所描述的实例中，井场104、 106、 108和110具有用于生成关于 位于这些井场的油井的数据的计算机或其它计算设备。在这些实例中，井 场104、 106、 108和IIO位于地理区域112。正如在这些实例中所描述的， 此地震检波器为单个储油层。当然，取决于具体的实施，这些井场可跨不 同的地理区域和/或跨多个储油层。井场104和106具有到网络102的有线 通信链路114和116。井场108和110具有到网络102的无线通信链路118 和120。
分析中心122为一位置，在该位置设置有数据处理系统以处理从井场 104、 106、 108和110收集的地震数据和其它数据。取决于特定的实施，可 呈现多个分析中心。例如，取决于具体实施，这些分析中心可在办公室或地理位置112现场。在这些示例性实施例中，分析中心122利用用于本发 明的不同实施例的过程，分析来自于井场104、 106、 108和110的数据。
在该所描述的实例中，网络数据处理系统100为具有网络102和网关 的互联网，网络102代表世界范围网络集合，网关使用传输控制协议/互联 网协议(TCP/IP)的协议组来互相通信。位于互联网中心的是主节点或主 机之间的高速数据通信线的主干，包括数千个用于发送数据和信息的商业、 政府、教育及其它计算机系统。当然，网络数据处理系统100也可以实施 为许多不同类型的网络，例如，内联网、局域网(LAN)或广域网(WAN)。 图1是用来作为实例，而不是作为用于不同实施例的建筑上的限制。该信 息可用于井场的管理或潜在的钻探基地的确定。例如，信息可用于指导井 场的钻探操作。
现在参考图2，根据示例性实施例示出了阐明用于处理微震事件的系统 的框图。通过将压裂液体灌注到诸如图1的井场104、 106、 108和110的 井场的井筒212中，形成水力压裂210。以一个速率将压裂液体灌注到井筒 212，该速率足以增加向下钻进压力，使其超过地岩层岩石214的断裂梯度 的值。随后增加的压力使得地岩层岩石214破裂，这允许压裂液体进入并 使裂缝进一步延伸到地岩层。地岩层岩石214的破裂及由此的任何扩大或 张驰，生成微震事件216。
微震事件216是由释放所储存的应变能量的岩石的突然破裂引起的振 动或一系列振动。微震事件216生成地震波218，其包括有压縮性的初波(P 波)、剪次波(S波)和残余S尾波。这些波远离微震事件216传播并被接 收器220检测到。接收器220可以是VSI通用地震成像仪，其可从斯伦贝 谢有限公司(Schlumberger Ltd)获得。在接收器120内的地震检波器可以 是地震检波器加速度计(GAC-D)，也可从斯伦贝谢有限公司(Schlumberger Ltd)获得。接收器220是能够检测微震事件216的灵敏的地震仪器。
微震水力压裂监测为用于检测由在岩石基质的最初应力位置的变化引 起的微声能量的钻探地震技术。通过在生成储油层内或附近放置接收器 220，通常在第二邻近的井筒，储油层中的微震活动的连续的测量表现了正 在那个储油层内变化的物理特性。可以在该储油层内变化的物理特性包括， 但不限于，应力破裂、流量、流动性和热特性。接收器220可以是放置于监测油井222中的一个或多个多分量地震检 波器228-236，用于确定微震事件216的位置。在这些实例中，地震检波器 228-236为高灵敏度地面移动传感器，其通过将地面运动转换为电压来测量 地面内的振动，可在记录站记录该电压。此测量电压从基线的偏离被称为 地震响应，并且其用于分析地球结构。
地震检波器228-236 —般由悬挂在弹簧上的质点组成。导线缠绕在质点 周围。相对于周围地岩层静止的磁铁围绕在被导线缠绕的质点周围。当地 面移动时，诸如当微震事件发生时，质点趋向于保持不动，而磁铁与周围 的地岩层一起围绕质点移动。移动磁铁的磁场在导线中产生电压。该电压 通过简单的电压计放大和记录。由电压计记录的电压与地面移动处的震级 成比例。
可通过测量压力或初级(P-)波与剪力或次级(S-)波间的波至时间的 差值来计算接收器220到微震事件216的距离。用于研究P波的粒子运动 的Hodogmm分析可同样用于确定事件的方位角。通过利用在监测油井222 所观察的接收器间的P-和S-波的波至延迟来限定微震事件216的深度。该 定位技术需要用于计算事件位置的准确的速度模型以、用于记录微震事件 216的低噪声环境高灵敏度地震检波器、和接收器220的确切位置及方向的 知识。
接收器220被配置在井筒212的2000英尺内的监测油井222中，在大 约与地岩层岩石214同样的深度处。监测油井222 —般为油田内的生产井 筒，其中接收器220用于测量诸如微震事件216的微震事件。监测油井222 内的接收器220的最佳放置和几何形状主要取决于周围的岩石基质结构。 然而，由于其它井场的变化，接收器220和井筒212之间的理想空间配置 很难达到。
接收器220发送从地震事件216收集到的数据给数据处理系统224以 用于分析。数据处理系统224可以是图1的分析中心122。运行在数据处理 系统224上的软件组件226从微震事件116中分解出S尾波。软件组件226 随后利用分解出的S尾波确定地岩层岩石214的Q因子。该信息可用于管 理井场或确定潜在的钻探基地。例如，该信息可用于指导井场的钻探操作。
现在转到图3，描述了根据示例性实施例的数据处理系统的图表。数据
ii处理系统300可以是图1的数据处理系统124。在这个示例性实例中，数据 处理系统300包括通信结构302，其提供在处理器单元304、存储器306、 永久性存储器308、通信单元310、输入/输入(I/O)单元312和显示器314
之间的通信。
处理器单元304用于执行用于软件的指令，其可加载到存储器306。取 决于具体的实施，处理器单元304可以是一个或'多个处理器的组，或可以 是多个处理器中心。此外，可利用一个或多个不同的处理系统实施处理器 单元304，其中，主处理器与次级处理器一起存在于单个芯片上。在另一个 示例性实例中，处理器单元304可以是包含同样类型的多个处理器的对称 多处理器系统。
在这些实例中，存储器306，例如可以是随机存取存储器或任何其它适 当的易失性或非易失性存储设备。取决于具体实施，永久性存储器308可 使用多种形式。例如，永久性存储器308可包含一个或多个组件或设备。 例如，永久性存储器308可以是硬盘驱动、闪存存储器、可重写光盘、可 重写磁带或上述的一些组合。永久性存储器308所用的介质也可以是移动 的。例如，移动硬盘驱动可用于永久性存储器308。
在这些实例中，通信单元310提供与其它数据处理系统或设备的通信。 在这些实例中，通信单元310是网络接口卡。通信单元310可通过使用物 理和无线通信链路其中之一或两者来提供通信。
输入/输出单元312允许其它可连接到数据处理系统300的设备输入及 输出数据。例如，输入/输出单元312可通过键盘和鼠标为用户输入提供连 接。此外，输入/输出单元312可将输出发送到打印机。显示器314向使用 者提供用于显示信息的机构。
用于操作系统的指令和应用或程序设置在永久性存储器308上。这些 指令可加载到存储器306，以用于由处理单元304执行。利用执行设置于诸 如存储器306的存储器中的指令的计算机，处理器304可完成不同的实施 例的程序。这些可由处理器单元304中的处理器读取和执行的指令可被称 作程序代码、计算机可用程序代码或计算机可读程序代码。不同实施例中 的程序代码可包含在不同的物理的或实体的计算机可读介质上，诸如存储 器306或永久性存储器308。
12将程序代码316以函数的形式设置在计算机可读介质318上且加载到 或传递到数据处理系统300，以用于通过处理单元304执行。在这些实例中， 程序代码316和计算机可读介质318形成计算机程序产品320。在一个实例 中，计算机可读介质318可以是实体形式，例如，被插入或放入到作为永 久性存储器308 —部分的驱动或其它设备的光或磁盘，以用于转移到存储 设备，诸如为永久性存储器308 —部分的硬盘驱动。在实体形式中，计算 机可读介质318也可采取永久性存储器的形式，诸如连接到数据处理系统 300的硬盘驱动或闪存存储器等。计算机可读介质318的实体形式也被称作 计算机可录存储器介质。
可选择地，通过到通信单元310的通信链路和/或通过到输入/输出单元 312的连接，程序代码316可从计算机可读介质318传递到数据处理系统 300。通信链路和/或连接可以是示例性实例中的物理的或无线的形式。计算 机可读介质也可采取非实体介质的形式，诸如含有程序代码的通信链路或 无线传输。
所阐述的用于数据处理系统的不同元件不意味着限制不同的实施例的 构造实施方式。可在包括除了或替换那些用于阐述数据处理系统300的元 件的数据处理系统中实施不同的示例性实施例。图3中示出的其它元件可 不同于示出的示例性实施例。
例如，总线系统可用于实现通信结构302，并且总线系统可由诸如系统 总线或输入/输出总线的一个或多个总线组成。当然，可利用用于提供连接 到总线系统的不同元件或设备间的数据传递的任何适当类型的构造来实现 总线系统。另外，通信单元可包括一个或多个用于传输和接收数据的设备， 诸如调制解调器或网络适配器。此外，存储器可以是存储器306或高速缓 存器，其处于可出现在通信结构302中的接口或内存控制中心。
现在参考图4，根据示例性实施例示出了典型的幅值与频率关系曲线。 图4为诸如图2中的微震事件216的微震事件的记录，该微震事件已经被 诸如图2中的接收器220的接收器记录。
微震事件发生在初始时刻410。在时刻p412，较快移动的P横波到达 诸如图1中的接收器120的微震接收器。在时刻s414，剪S波到达微震接 收器。时刻c416指示S尾波窗418的开始。时刻c416发生在等于时刻s414
13和初始时刻410之间的差的两倍的时刻。S尾波窗418的末端通常在一个点 上，在该点上S尾波信号衰减了，以至于不能从来自于接收器的固有噪声 中区分该点。S尾波窗418包含与微震事件相关的S尾波数据。
现在参考图5，根据示例性实施例描述了滤波后的S尾波数据的图表。 图5为S尾波窗(诸如图4的S尾波窗418)的带通滤波后的位移幅值的典 型的幅值与频率的关系分析，该S尾波窗已经经过频谱分解。图5为在2 一4Hz频率处的S尾波窗的带通滤波后的位移幅值。
诸如图4的S尾波窗418的尾波窗经过2—4Hz的窄带滤波器，以将图 4的S尾波窗418分解为具有窄频段的滤波后的S尾波窗510。 一般，越高 的地震频率反映越薄的地层，而越低的地震频率反映越厚的地层。频谱分 解允许利用地震频带的离散分量。通过利用离散的频率分量，可以更准确 地观察和辨别出地岩层中的不同地层。
窄带滤波器可以是任何能将S尾波信号分解成离散的波长段的滤波器。 窄带滤波器可以是，例如但不限于，多层带通滤波器、前端滤波器、介质 滤波器、高介电常数陶瓷滤波器、微带滤波器、光学带通滤波器、交指型 带通滤波器、有限冲激响应(FIR)滤波器或其它本领域已知的频带滤波器。
现在参考图6，根据示例性实施例描述了滤波后的S尾波数据。图6 为已经经过频谱分解的S尾波窗(诸如图4的S尾波窗418)的带通滤波后 的位移幅值的典型的幅值与频率的关系分析。图6为在12—24Hz频率处的 S尾波窗的带通滤波后的位移幅值。
尾波窗(诸如图4的S尾波窗418)经过12—24Hz的窄带滤波器以将 图4的S尾波窗418分解为具有窄频段的滤波后的S尾波窗610。 一般，越 高的地震频率反映越薄的地层，而越低的地震频率反映越厚的地层。频谱 分解允许利用地震频带的离散分量。通过利用离散的频率分量，可以更准 确地观察和识别出地岩层中的不同地层。
窄带滤波器可以是任何能将S尾波信号分解成离散的波长段的滤波器。 窄带滤波器可以是例如但不限于，多层带通滤波器、前端滤波器、介质滤 波器、高介电常数陶瓷滤波器、微带滤波器、光学带通滤波器、交指型带 通滤波器、有限冲激响应(FIR)滤波器或其它本领域已知的频带滤波器。
基于从图5和图6的滤波后的S尾波窗510和610中的频谱分解获得
14的结果，从瞬时幅值计算均方根幅值。可利用下面的公式从瞬时幅值计算 均方根(RMS)幅值
其中，P为瞬时幅值，并且N为时域波形中的幅值测量值。
接下来确定S尾波的幅值与它们被记录器记录的时刻间的关系。可以 通过绘制RMS幅值与时间的乘积取自然对数与时间的关系的曲线，将该关 系线性表征。就是说，所述关系可被线性表征为
Z〃(^MS ""乃'麼)与时间。
现在参考图7，其根据示例性实施例，描述了阐明S尾波的幅值与记录
S尾波的时刻间的关系的图表。图7描述了图5的滤波后的S尾波窗510
的典型的幅值乘以间隔时间的均方根，及其最佳乘方拟合。就是说，图6 为^"皿^'^)与时间的图示。
图7用于2-4Hz频率。使用中心频率3.0Hz的均方根幅值，中心频率 3.0Hz是图5中识别的带通滤波后的2—4Hz的位移频段的中心频率。
基于S尾波的幅值与它们被记录的时刻间的关系，可以确定图4中识 别的某些滤波后的频率的Q因子。可利用下面的关系计算Q因子
其中，f为来自于图5中识别的2—4Hz的带通滤波后的位移频段的中心频
率3.0Hz;且b为，例如在图7中获得的"，^'^)与时间的关系的曲线
的线性趋势的斜率。建立了用于2—4Hz频率Q因子407。
现在参考图8,根据示例性实施例，描述了阐明S尾波的幅值与S尾波
被记录的时刻间的关系的图表。图8描述了图6的滤波后的S尾波窗610
的典型的幅值乘以间隔时间的均方根，及其最佳乘方拟合。就是说，图6 为丄A^4羅4!'附e)与时间的图示。
图8用于2-4Hz频率。所使用中心频率18.0Hz的均方根幅值，中心频
率18.0Hz是图6中识别的带通滤波后的12—24Hz的位移频段的中心频率。
基于S尾波的幅值与它们被记录的时刻间的关系，可以确定图4中识
别的某些滤波后的频率的Q因子。可利用下面的关系计算Q因子 2 = n*//z>
15其中，f为来自于图6中识别的12—24Hz的带通滤波后的位移频段的中心 频率18.0Hz;且b为，例如在图7中获得的^"丽^z'歴)与时间的关系的 曲线的线性趋势的斜率。建立了用于12—24Hz频率Q因子2618。
随后在每个选定的带通滤波后的频率处，确定每个接收器的剩余地震 检波器的Q因子。通过分析在每个接收器(诸如图2的接收器220)位置 处的Q因子，可确定在整个地岩层的各个深度处的Q因子。可以在接收器 的位置上画出为每个地震检波器获得的各种Q因子的值，以分析Q根据深 度的变化。
对于每个选定的频率，在记录器的每个地震检波器处确定Q因子。可 以在地震检波器的位置上画出为每个地震检波器获得的各种Q因子的值， 以分析Q根据深度的变化。
现在参考图9，根据示例性实施例示出了过程步骤的高级流程图。过程 900为运行在诸如图2的软件组件226的软件组件上的软件过程，该软件组 件在诸如图2的数据处理系统224的数据处理系统上执行。
过程800通过识别一组微震事件开始(步骤910)。 一组微震事件是至 少一个诸如图2的微震事件216的微震事件。在诸如图2的监测油井222 的监测油井处，由诸如图2的接收器220的接收器记录一组微震事件。识 别出的一组微震事件优选地具良好的信噪比，带有清楚限定的P波和S波 波至以及限定的S尾波窗。
响应于识别一组微震事件，对一组微震事件执行幅值与频率关系的分 析(步骤920)。幅值与频率关系的分析可以是，如图6中所描述的，由诸 如图2的接收器220的接收器记录的， 一组微震事件的幅值和频率的曲线 图。
利用向前傅里叶变换，可从由响应于微震事件的接收器所生成的电压 中确定幅值和频率。执行幅值和频率的分析，以识别S尾波窗的开始。S 尾波窗的开端通常位于如图4的时刻c416所指示的2ts时刻。尾波窗的末 端较模糊尾波窗的末端通常取S尾波信号已经衰减到不再能够从来自于 接收器的固有噪声中识别出的点。
位于特定频率处的尾波幅值随着间隔时间的减小仅仅是由于能量从岩 石基质的减弱和弥散导致的，而与地震源、传播路径和基地放大无关。地
16震波的衰减为固有的和分散的衰减的总和，其中在第一种情形中，能量转 换成热量，而在第二种情形中，其通过在整个储油层中随机的折射、反射 和散射来重新分配能量。
响应于对一组微震事件执行幅值与频率关系的分析，过程900分析速 度关于频率的变化及最终储油层Q因子中的变化(步骤930)。储油层内Q 因子中的变化可用于更好的表征地岩层内的各种不同的地层。可从这个储 油层的Q因子中的变化中建模潜在油田、产量估计及井油田岩层的一般特 性。
响应于分析速度关于频率的变化和储油层的Q因子中的变化，过程900 识别地岩层的总Q因子(步骤940)。随后过程900利用Q值管理井场(步 骤950),之后过程结束。通过知道Q因子，可推断地岩层的水饱和度和碳 氢化合物浓度。因此能对井场处的钻探和碳氢化合物的产量做出更精明的 决定。例如，信该息可用于指导井场的钻探操作。
现在参考图10，根据示例性实施例示出了用于识别至少一组微震事件 的流程图。过程1000为图9的步骤910的处理步骤的详图。过程1000发 生在诸如图2的接收器220的接收器内。
过程1000通过监测一组微震事件开始(步骤IOIO)。 一组微震事件为 由释放储存的压力能量的岩石突然破裂而引起的振动或一系列振动。 一组 微震事件生成地震波，其包括可压縮的初波(P波)、剪次波(S波)和残 余S尾波。上述波从一组微震事件向外传播并被至少一个诸如图2的接收 器220的接收器检测。
在这些实例中，接收器被配置在受到水压或其它刺激的油井的2000英 尺内的监测井场，位于与处理间隔大约相同的深度。监测油井内的接收器 的最佳放置和几何形状有助于减小信号中的噪声和衰减，当在接收器处检 测到P波、S波和S尾波时，将它们的到达时刻分隔开。也就是，在诸如 图4中所描述的典型的幅值与频率关系的曲线中，最佳放置允许P波、S 波和S尾波互相区分。监测油井内.的接收器的最佳放置和几何形状严重依 赖于周围的速度结构，因此准确的大地模型有助最佳化监测布局。
过程IOOO记录由接收器生成的电压信号，并将所记录的数据发送到数 据处理系统以用于分析(步骤1020)，之后过程结束。数据处理系统可以是
17图2的数据处理系统224。所识别的地震事件组最好具有好的信噪比，带有 清楚限定的P波和S波波至以及限定的S尾波窗。
现在参考图11，根据示例性实施例示出了用于形成一组微震事件的幅 值与频率关系的分析的流程图。过程1100为运行在诸如图2的软件组件226 的软件组件上的软件过程，在诸如图2的数据处理系统224的数据处理系 统上执行该软件组件。过程1100为图9的过程步骤920。
过程1100通过接收来自于诸如图2的接收器220的接收器的电压信号 开始(步骤1110)。接收器由一个或多个地震检波器组成。地震检波器一般 由悬挂于弹簧上的质点组成。导线缠绕在质点上。相对于周围的地岩层静 止的磁铁，围绕在缠绕有导线的质点上。当大地移动时，诸如当微震事件 发生时，质点趋向于保持不动，而磁铁在质点周围关于周围的地岩层移动。 移动磁铁的磁场在导线中生成电压。该电压被简单的电压计放大和记录。 由电压计记录的电压与大地正在移动处的震级成比例。
随后，过程1100使用向前傅里叶变换来将从地震检波器生成的电压分 解成其分量的幅值和频率(步骤1120)，随后过程结束。幅值与频率关系的 分析可以是诸如图6中所描述的地震事件的幅值和频率的曲线图。
从生成的曲线图中，容易看出微震事件内的相关事件。微震事件在初 始时刻发生。在时刻p，诸如图4中的时刻p412，较快移动的P横波到达 接收器，诸如图2的接收器1220。在时刻s，诸如图4的时刻s414，剪S 波到达微震接收器。S尾波窗，诸如图43的S尾波窗418，在时刻c，诸如 图4中的时刻c416，开始。时刻c发生在等于时刻s和微震事件发生的初 始时刻间的差值的两倍的时刻。S尾波窗的末端较模糊S尾波窗的末端通 常取S尾波信号已经衰减到不再可从来自于接收器的固有噪声中识别出其 的点。
位于特定频率处的尾波幅值随着间隔时间的减小不但是由能量从岩石 基质的减弱和弥散导致的，而且与地震源、传播路径和基地放大无关。地 震波的衰减是固有的衰减和分散的衰减的总和，其中在固有的衰减中将能 量转换成热量，在分散的衰减中在整个储油层中通过随机的折射、反射和 散射来重新分配能量。
现在参考图12,根据示例性实施例示出了用于估计Q因子的流程图。
18在这些实施例中，过程1100用于分析速度根据频率的变化，以确定油田Q 因子中的变化。过程1200是在诸如图2的软件组件226的软件组件上执行 的软件过程，并且过程1200为图9的步骤930的更详细的说明。
过程1200通过接收为微震事件所执行的幅值与频率关系的分析开始 (步骤1210)。如图6中所描述的，幅值与频率关系的分析可以是接收器(被 诸如图2的接收器220)记录的微震事件的幅值与频率关系的曲线。幅值与 频率关系的分析可以图9的步骤920所描述的分析。
S尾波窗的开端通常取如图4的在时刻c416指示的时刻2ts。 S尾波窗 的末端较模糊S尾波窗的末端通常取S尾波信号已经衰减到S尾波信号 不再可从来自于接收器的固有噪声中识别出其的点。
选择包含S尾波窗的时间窗(步骤1215)。 S尾波窗的开端通常取如图 4的在时刻c416指示的时刻2ts。也就是，S尾波窗的开端通常取时刻2ts， 或
其中，②da^为s尾波窗的开端，S',为S波窗的开端，而A^为微震事 件初始时刻。
S尾波窗的末端较模糊S尾波窗的末端通常取S尾波信号已经衰减到 不再可从接收器中的固有噪声中识别出其的点。
基于S尾波窗的长度，将滑动窗应用于S尾波窗(步骤1220)。滑动窗 是用于尾波窗处置的统计平滑技术，用于使S尾波时间序列的长期走势更 清楚。尽管实施例描述为使用滑动窗，也可使用其它统计处理，诸如移动 平均。同样地，可完全不采用数据的统计平滑。
基于S尾波窗的大小选择初始滑动窗。随后选择步长，该步长用于在 接下来的运行中改变窗大小。例如，如果识别出S尾波窗具有150毫秒的 长度，应用于统计平滑的初始窗可以是30毫秒(ms)。如果确定有4个运 行，识别出随后的滑动窗的大小可为60ms、 90ms和120ms。
随后对S尾波窗的每个识别出的滑动窗执行频谱分解(步骤1225)。可 用窄带滤波器执行频谱分解。来自于地岩层的反射具有频域中的特征表达 式，其指示地岩层的厚度。越高的分解频率一般提供更准确的越薄的地岩 层的映像，而越低的分解频率提供更准确的越厚的地岩层的映像。频谱分
19解将时间或深度地震数据转换到频域。可利用诸如离散傅里叶变换或最大 熵方法等的适当的程序或算法实现该频谱分解。频谱分解允许工程师或其 它使用者独立地分析用于揭示各种地岩层的先前模糊的特征的每个频率。
窄带滤波器可以是任何能将s尾波信号分解成为离散波长段的滤波器。
窄带滤波器可以是例如但不限于，多层带通滤波器、前端滤波器、介质滤 波器、高介电常数陶瓷滤波器、微带滤波器、光学带通滤波器、交指型带
通滤波器、有限冲激响应(FIR)滤波器或其它本领域已知的频带滤波器。 当S尾波被分解成它的单频时，过程1200随后选择几个包含在记录的 数据频带内的感兴趣的代表性的频率(步骤1230)。可以通过协作数据分析 过程，通过独立的分析确定这些代表性的频率。相反地，可以基于典型观 察的代表性的频率，预先确定该代表性频率。代表性频率还可用于定位特 定的使用者输入。
基于来自于幅值与频率关系的分析的结果，过程1200从瞬时幅值计算 均方根幅值(步骤1235)。可利用下面的公式从瞬时幅值计算均方根(RMS) 幅值
其中，P为瞬时幅值，并且N为时域波形中的幅值测量值。
此外，过程1200确定S尾波的幅值与它们被记录器记录的时刻之间的
关系(步骤1240)。通过绘制RMS幅值与时间的乘积取自然对数与时间的
关系的曲线，可以线性表征该关系。就是说，过程1200绘制曲线 丄W(^咖s *乃'附e)与时间。
图7和8中示出了典型的^"廳"^e)与时间的曲线。这里所使用的 均方根幅值是从分别在图5和图6中识别出的位移频率范围2—4Hz和12 一24Hz带通滤波出的中心频率3.0和18.0的均方根幅值。
基于在步骤1240中建立的关系，为几个代表性的频率计算Q因子(步 骤1245)。过程1200可计算Q因子，其利用下面的关系
其中，b为^"丽^^e)与时间的关系的曲线的线性趋势的斜率；且f为 频率。
如图7和8中所表明的，建立了用于2—4Hz频率的Q因子407，同时
20建立了用于12—24Hz频率的Q因子2618。诸如图2的数据处理系统224 的数据处理系统确定结果曲线的线性趋势的斜率。对于每个地震检波器的 每个选定的频率，确定^^"皿#77^)与时间的关系的曲线。
一旦针对几个代表性频率计算出Q因子，对于每个地震检波器获得的 各种Q因子的值可根据地震检波器的位置绘制曲线，以分析Q因子随着深 度的变化(步骤1250)。为每个选定的频率获得单独的Q因子。
过程1200随后根据选定的频率，为每个选定的频率(步骤1255)绘制所 获得的Q因子的曲线，以分析它们的习性并获得总的Q因子。根据图表的 斜率，考虑到下面的关系式来确定速度根据频率的变化-
其中，b为，例如图7和8中获得的，^"鹏^'^)与时间的关系的曲 线的线性趋势的斜率；f为频率；且V为选定的频率的速度。
通过返回到步骤1210，可以为每个选定的微震事件重复过程1200，直 到存在Q值的相关统计总体(步骤1260)为止。 一旦Q值的相关的统计总 体被确定，Q因子信息可用于管理井场(步骤1265)或确定潜在的钻探基 地，之后过程结束。例如，所述信息可用于指导井场的钻探操作。统计总 体的均值为被处理的地岩层提供总的Q因子。所述值或值的范围可用作用 于进一步建模的输入，或用于将来的感兴趣的地岩层的综合知识。
因此，不同的示例性实施例提供了一种通过使用从在储油层监测期间 记录的微震数据中获得的S尾波来估计Q因子，以管理井场的方法、仪器 或计算机程序产品。在识别出P和S波的波至之后，从微震事件的轨迹中 提取S尾波窗，并将其用作频谱分解应用的输入。当尾波被分解成它的单 频时，考虑到最大恢复频率为奈奎斯特频率，选择几个包含在数据频带内 的感兴趣的频率。利用^"鹏^'^与时间关系的曲线的线性趋势的斜率，
估计出每个单频的Q因子的值。随后，对于每个地震检波器，重复同样的 操作，并且Q因子与检波器位置关系的曲线给出随着深度而感测的衰减 (1/Q)。并且，从Q与频率关系的曲线的斜率，可确定速度、Q与频率间 的关系。利用地岩层内的几个微震事件，可以研究Q因子在一个区域内的 变化，以便用对比衰减特性来区分不同的地带。并且，当计算频谱分解时， 不同滑动窗可用于比较Q因子与传播时间关系的变化，其在观察间隔内的
21衰减变化中可能是有用的。
在井场生产期间，从Q因子确定中获得的数据可用于规划地岩层油田 中的钻探基地。可以对周围的地岩层和岩石基质进行更好的建模，以将关 于地岩层的可能含量和产量值的信息更准确地提供给工程师。通过知道Q 因子，可推断地岩层中的水饱和度和碳氢化合物浓度。因此，可作出关于 井场处的钻探和碳氢化合物的产量的更精明的决定。
尽管为了在具体细节上阐述、解释和描述某些本发明的实施例的目的 提供前述内容，但是显然本领域技术人员可以在不脱离本方面的范围和精 神的前提下，对所描述的方法、系统和其它实施例作出更改和修改。
2权利要求
1、一种用于在井场中识别品质因子的方法，所述方法包括检测微震事件，从所述微震事件中识别次级尾波数据；以及利用所述次级尾波数据识别所述品质因子。
2、 如权利要求l所述的方法，其中，所述方法进一步包括-在第一位置生成所述微震事件，其中，在不同于所述第一位置的第二位置处记录所述微震事件。
3、 如权利要求2所述的方法，其中，所述第一位置为井筒，并且所述 微震事件是从来自于所述井筒的水力压裂生成的。
4、 如权利要求l所述的方法，其中，用至少一个多分量地震检波器记 录所述微震事件。
5、 如权利要求l所述的方法，其中，所述识别所述次级尾波数据的步 骤进一步包括记录所述微震事件的幅值和所述微震事件的频率。
6、 如权利要求l所述的方法，其中，所述次级尾波数据包括一个频率 组，所述方法进一步包括将所述频率组分解为多个单频；以及 从所述多个单频中选择多个代表性的频率。
7、 如权利要求6所述的方法，其中，利用所述地震尾波数据来识别所 述品质因子的步骤包括为所述多个代表性的频率中的每一个识别相应的品质因子。
8、 如权利要求1所述的方法，进一步包括从水力压裂生成所述微震事件。
9、如权利要求1所述的方法，进一步包括利用所述品质因子管理一 组储油层。
10、 一种用于管理井场的方法，所述方法包括: 检测微震事件，从所述微震事件中识别次级尾波数据； 利用所述次级尾波数据识别品质因子； 利用所述品质因子管理所述井场。
11、 如权利要求10所述的方法，其中，所述方法进一步包括 在第一位置生成所述微震事件，其中，在不同于所述第一位置的第二位置处记录所述微震事件。
12、 如权利要求ll所述的方法，其中，所述微震事件是从来自于井筒 的水力压裂生成的。
13、 如权利要求10所述的方法，其中，用至少一个多分量地震检波器 记录所述微震事件。
14、 如权利要求10所述的方法，其中，所述识别所述次级尾波数据的 步骤进一步包括记录所述微震事件的幅值和所述微震事件的频率。
15、 如权利要求10所述的方法，其中，所述次级尾波数据包括一个频 率组，所述方法进一步包括将所述频率组分解为多个频率段；以及 从所述多个频率段中选择多个代表性的频率。
16、 如权利要求15所述的方法，其中，所述利用所述次级尾波数据识别所述品质因子的步骤包括为所述多个代表性的频率中的每一个识别相 应的品质因子。
17、 如权利要求16所述的方法，进一步包括 从水力压裂生成所述微震事件。
18、 一种数据处理系统包括 总线；连接到所述总线的通信单元；连接到所述总线的存储设备，其中，所述存储设备包括计算机可用程 序代码；以及连接到所述总线的处理器单元，其中，所述处理器单元执行所述计算 机可用程序代码以检测微震事件，从所述微震事件中识别次级尾波数据， 并且利用所述次级尾波数据识别品质因子。
19、 如权利要求18所述的数据处理系统，其中，所述识别所述次级尾 波数据的步骤进一步包括所述处理器单元执行所述计算机可用程序代码， 以记录所述微震事件的幅值和所述微震事件的频率。
20、 如权利要求18所述的数据处理系统，其中，所述次级尾波数据包 括一个频率组，并且其中，所述处理器单元进一步执行所述计算机可用程 序代码，以将所述频率组分解为多个频率段，并且从所述多个频率段中选 择多个代表性的频率。
21、 如权利要求20所述的数据处理系统，其中，为所述频率组识别所 述品质因子的步骤包括所述处理器单元执行所述计算机可用程序代码， 以为所述多个代表性的频率中的每一个识别相应的品质因子，并且其中， 所述处理器单元进一步执行所述计算机可用程序代码，以分析所述多个单 频的速度中的变化以确定地岩层和岩石分量中的变化。
22、 一种用于建模井场中的地岩层和岩石基质的仪器，所述仪器包括: 用于记录微震事件的接收器；以及数据处理系统，其包括 总线；连接到所述总线的通信单元；连接到所述总线的存储设备，其中，所述存储设备包括计算机可 用程序代码；以及连接到所述总线的处理器单元，其中，所述处理器单元执行所述 计算机可用程序代码以记录微震事件，识别所述微震事件中的次级尾 波数据，并且利用所述次级尾波数据识别品质因子。
23、 如权利要求22所述的仪器，其中，所述次级尾波数据包括一个频 率组，并且其中，所述处理器单元进一步执行所述计算机可用程序代码， 以将所述频率组分解为多个频率段，以及从所述多个频率段中选择多个代 表性的频率。
24、 如权利要求23所述的仪器，其中，为所述频率组识别所述品质因 子的步骤包括所述处理器单元执行所述计算机可用程序代码，以为所述 多个代表性的频率中的每一个识别相应的品质因子，并且其中，所述处理 器单元进一步执行所述计算机可用程序代码，以分析所述多个单频的速度 中的变化以确定地岩层和岩石分量中的变化。
25、 一种计算机程序产品，包括具有计算机可用程序代码的计算机可读介质，所述计算机可用程序代 码用于识别品质因子，所述计算机程序产品包括-用于记录微震事件的计算机可用程序代码；用于识别所述微震事件中的次级尾波数据的计算机可用程序代 码；以及用于利用所述次级尾波数据来识别品质因子的计算机可用程序代码。
全文摘要
本发明利用微震事件生成的S尾波来识别Q因子涉及一种井场中地岩层和岩石基质的方法和系统模型。在监测井场处记录井筒中的水力压裂导致的微震事件。识别微震事件的S尾波窗。随后识别S尾波窗内的一组频率的Q因子。
文档编号G01V1/28GK101470211SQ20081019084
公开日2009年7月1日 申请日期2008年12月26日 优先权日2007年12月27日
发明者J·勒卡尔韦, Y·苏亚雷斯 申请人:普拉德研究及开发股份有限公司