Metodyka identyfikacji obiektów perspektywicznych do potencjalnego składowania CO2 na przykładzie utworów węglanowych jury górnej

Celem artykułu jest opracowanie metodyki pozwalającej na wyodrębnienie stref/obiektów geologicznych o korzystniejszych własnościach petrofizycznych na podstawie analizy danych sejsmicznych i otworowych. Do badań tych wykorzystano zdjęcie sejsmiczne 3D z obszaru środkowej części przedgórza Karpat, a szczegółowe analizy prowadzono w obrębie stropowej partii kompleksu węglanowego górnej jury i dolnej kredy. W artykule przedstawiono wyniki analiz przeprowadzonych w obrębie centralnej części wspomnianego wyżej zdjęcia sejsmicznego. Wyodrębnienie obiektów przestrzennych do potencjalnej sekwestracji CO2 było realizowane na podstawie atrybutów sejsmicznych obliczonych z inwersji symultanicznej. Inwersja sejsmiczna jest cennym narzędziem umożliwiającym estymację parametrów fizycznych ośrodka geologicznego z danych sejsmicznych, gdyż pozwala ona na przekształcenie amplitudy refleksów sejsmicznych w fizyczne parametry skał, a w konsekwencji w ilościowy opis złoża. Prędkość propagacji fal sejsmicznych jest jednym z podstawowych parametrów, który najbardziej wiarygodnie charakteryzuje właściwości fizyczne ośrodka geologicznego. Wykonane zostały wykresy krzyżowe atrybutów impedancji fali podłużnej względem Lambda-Rho (Zp – λρ) oraz Lambda-Rho względem Mu-Rho (λρ – µρ), które w najlepszym stopniu odzwierciedlały zależności pomiędzy parametrami sprężystymi i elastycznymi. W obliczeniach wykorzystano opcję horizon probe dostępną w module Geobody Interpretation oprogramowania Petrel. Obliczenia prowadzono dla bramki czasowej obejmującej interwał od wyinterpretowanego horyzontu sejsmicznego odpowiadającego stropowi jury górnej wraz z dolną kredą (J3+K1str) do wartości czasu 120 ms poniżej tego horyzontu. Opracowana metodyka może znaleźć w przyszłości zastosowanie zarówno do rozpoznawania stref o korzystniejszych parametrach zbiornikowych, jak również do bardziej zaawansowanych procesów budowy modeli statycznych i dynamicznych analizowanych formacji skalnych. Wyznaczone obiekty po przeprowadzeniu niezbędnych analiz oraz modelowań mogą zostać wykorzystane do potencjalnego składowania CO2.

The aim of this paper is to develop a methodology to identify geological zones/objects with more favorable petrophysical properties based on analysis of seismic and well data. For these studies 3D seismic image from the middle part of the Carpathian Foreland was used, and detailed analyses were carried out within the top part of the Upper Jurassic and Lower Cretaceous carbonate complex. This paper presents results of performed analysis in the central part of the above-mentioned seismic image. Identification of spatial objects for potential CO2 sequestration was realized on the basis of seismic attributes calculated from simultaneous inversion. Seismic inversion is a useful tool for the estimation of reservoir properties from seismic data, as it enables the transformation of amplitude of seismic reflections into physical parameters of rocks and, consequently, into a quantitative description of the reservoir. Propagation of velocity seismic waves is one of the basic parameters that most reliably characterizes the physical properties of a geological medium. Cross plots of longitudinal wave impedance attributes versus Lambda-Rho (Zp – λρ) and Lambda-Rho versus Mu-Rho (λρ – µρ) were made, which best represented the relationships of the elastic parameters. The horizon probe option available in Geobody Interpretation module of Petrel software was used to perform calculations. A time gate covering the interval from the interpreted seismic horizon corresponding to the Upper Jurassic – Lower Cretaceous top (J3+K1str) to the time value of 120 ms below this horizon was adopted. The developed methodology can be applied in the future both for identification of the zones of better reservoir parameters as well as for more advanced processes of static and dynamic models building for the analyzed rock formations. After conducting necessary analyses and modeling the identified objects can be used for potential CO2 storage.