Integrated Inversion of Seismic and Electromagnetic Data for Estimating Porosity and Fluid Saturation = 탄성파탐사와 전자탐사자료의 복합역산을 이용한 공극률과 유체포화율의 추정

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Petrophysical parameters, such as porosity and fluid (water, oil, and/or gas) saturation, which provide useful information for reservoir characterization, can be estimated by a rock physics model (RPM) using seismic velocity and resistivity data from geophysical surveys. Recently, several researchers have proposed simultaneous integrated inversion methods for the direct estimation of petrophysical parameters. However, the methods require large amounts of computer memory and computing time, and determination of the balancing factor among different types of geophysical dataset for successful inversion is difficult. In this study, an effective integrated inversion of seismic and electromagnetic (EM) data for the accurate estimation of petrophysical parameters is proposed. The proposed method consists of two stages. For the first stage, to improve the resolution of the resistivity images from EM inversion, a seismic-constrained EM inversion algorithm using a cross-gradient constraint between P-wave velocity and resistivity was developed. The P-wave velocity structure obtained by seismic full-waveform inversion (FWI) using plane-wave encoding is used as a structural constraint for the seismic-constrained EM inversion. The cross-gradient constraint can enhance not only the structural similarity between P-wave velocity and resistivity results, but also the accuracy of inverted resistivity values. In addition, iteratively reweighted least squares and a priori information enable improvement of the convergence of the inversion and the resolution of the inverted resistivity. In the second stage, an integrated estimation approach using the grid-search method is applied to an RPM to reliably estimate the petrophysical parameters from the seismic FWI and seismic-constrained EM inversion results. Archie’s equation and Gassmann’s equation can be used to establish a link between inversion results and petrophysical parameters, and target-oriented estimation can reduce computing time. The results of numerical experiments with a complex SEG advanced model containing a salt dome and oil reservoir and with a realistic CO2 sequestration monitoring model demonstrated that the proposed method can reliably estimate petrophysical parameters.

국문 초록 (Abstract)

매장량의 평가에 직접적인 정보를 제공해주는 저류층 변수들인 공극률과 유체 (물, 오일, 가스) 포화율은 물리탐사방법을 통해 직접적으로 획득이 가능한 탄성파 속도나 전기비저항의 물성값을 암석물리모델 구성법에 적용하여 추정이 가능하다. 최근들어 연구가 진행되고 있는 저류층 변수들을 직접적으로 추정하기 위한 동시 복합역산은 대용량의 메모리가 요구되며 계산 시간이 오래 걸리고, 성공적인 역산을 위한 이종물리탐사자료의 가중치의 결정이 어려운 단점이 있다. 이 연구에서는, 보다 효과적인 저류층 변수 추정을 위한 탄성파와 전자탐사자료의 복합역산방법을 제안하였다. 개발된 방법은 크게 두 단계로 구성이 된다. 먼저, 저해상도 전자탐사자료의 역산 결과의 해상도를 향상시키기 위해, 탄성파 P파 속도와 전기비저항의 cross-gradient 제약조건에 기반한 전자탐사 복합역산 알고리듬을 개발하였다. 평면파를 이용한 완전파형역산을 통하여 획득된 고해상도의 최종 P파 속도정보가 전자탐사 복합역산에서 구조적 제약조건으로 사용되었으며, cross-gradient 제약조건을 통해 공간적인 P파 속도와 전기비저항분포의 구조적 유사성의 증가뿐만 아니라 역산으로 추정된 전기비저항값의 정확도도 함께 향상되었다. 또한, 반복적 가중의 최소자승법과 사전정보를 함께 이용하여 안정된 역산이 가능하게 하였으며, 전기비저항분포의 해상도를 향상시킬 수 있었다. 두 번째 단계에서는, 공극률과 유체포화율을 정확히 추정하기 위하여, 전 단계에서 획득 된 탄성파 속도와 전기비저항 정보를 모두 이용하여 암석물리모델을 구성하는 과정이 포함 된 격자탐색법(grid-search)을 이용하는 방법을 제안하였다. 암석물리모델은 아키의 방정식과 가스만의 방정식을 사용하였으며, 계산시간의 절약 및 정확도의 향상을 위하여 전체지역이 아닌 저류층지역에서만 공극률과 수포화율을 추정하였다. 개발된 기술을 암염돔과 오일저류층을 포함하는 복잡한 SEAM 모델과 현실을 반영한 이산화탄소지중저장 모니터링 모델의 합성자료에 적용한 결과, 신뢰성있는 공극률과 유체포화율의 추정이 가능하였다.

목차 (Table of Contents)

• Abstract I
• Table of Contents III
• List of Figures V
• List of Tables XII
• 1. Introduction 1
• 1.1. Motivation 1
• 1.2. Research objectives 5
• 2. Individual inversion of seismic and EM data 6
• 2.1. Seismic full waveform inversion using plane-wave encoding 6
• 2.1.1. Forward modeling 6
• 2.1.2. Inversion methodology 9
• 2.2. EM inversion with stabilizing schemes 18
• 2.2.1. Forward modeling 18
• 2.2.2. Inversion methodology 22
• 2.2.3. Numerical examples 28
• 3. Integrated inversion of seismic and EM data 35
• 3.1. Cross-gradient constraint 35
• 3.2. Seismic-constrained EM inversion using the cross-gradient constraint 40
• 3.2.1. Inversion methodology 40
• 3.2.2. Numerical examples 42
• 3.2.3. Comparative analysis of seismic-constrained EM inversion according to the erroneous structure of seismic P-wave velocity 45
• 3.2.4. Comparative analysis of seismic-constrained EM inversion according to the erroneous a priori information 47
• 4. Estimation of porosity and fluid saturation 59
• 4.1. Petrophysical relationships using rock physics model 59
• 4.2. Sensitivity analysis 62
• 4.3. Estimation of porosity and fluid saturation using grid-search 64
• 5. Application of integrated inversion of seismic and EM data 73
• 5.1. Oil reservoir model with complex salt structures 73
• 5.2. CO2 sequestration monitoring 85
• 6. Conclusions 94
• References 97
• 국문 요지 104