浅いガスの課題を解決するハイエンド地震観測

このスライスは、Qモデルを通して595mの深さで、Peonのガス田の範囲を明確に強調しています（CGG Multi-Client＆New Venturesの画像提供）

最新のQモデリングとQ補正イメージング技術により、Northern Viking Graben

CGGは最近、ノルウェー北海でノーザン・バイキング・グラーベンのマルチクライアント調査全体の地震探査を完了しました。 2014年から2016年に取得されたBroadSeisブロードバンド可変深度ストリーマフィールドデータには、最新の粘弾性（Q）速度モデリングおよび地震画像技術が適用されています。最終出力は、35,400km²をカバーする連続データボリュームを形成します。

Northern Viking Grabenは、世界中の他の多くの地域と同様に、広範囲の局所化された地表付近の地質異常を含んでいます。この地域では浅いガスが特徴です。実際、浅いガスの蓄積の一部は、FriggとPeonを含む特定されたガス田である。

浅いガス異常は、通常、地震データの振幅減衰および位相歪みに関連して、異常に高い吸収を示す。これらの挑戦的な問題は、薄暗いゾーン、不均一な画像照度、および移動アーチファクトなど、イメージング中の望ましくない影響を引き起こす。この地域に特有のもう一つの吸収特徴は、ノルウェーのトレンチに関連する大きな体であり、北西から南東への調査地域全体を横切っている。

画像処理の前処理は、広帯域デゴースティング、短期および長期の自由曲面の多重減衰、コモンオフセットビンニングと同様に、スウェルノイズ、地震干渉および臨界後エネルギーを対象とするノイズ減衰フローから構成されていました。正則化。

モデル構築段階では、吸収異常の位置と程度を定義するQモデルを作成するために、QトモグラフィとQフル波形反転（FWI）の両方を使用しました。高度な断層反転と屈折と反射の両方のFWIを速度と異方性パラメータを導出するためにQ作業と併せて使用した。このモデルビルディングは35,400km²の全面積をカバーしています。

イメージングでは、速度損失、位相分散を補正するために速度、異方性、Qモデルを最大限に活用し、解像度と連続性を向上させた高度なQ補正マイグレーションアルゴリズムを使用しました。

最終的な再処理は、Peonのガス田などの表面近くの特徴を明確に強調して、優れた結果をもたらします（図解）。より浅い地質学のより良いモデルと理解は、より深い構造のより鮮明な画像をもたらす。

Northern Viking Grabenのデータセットは、地震の結果と統合された100の再解析された坑井の坑井調査によって補完されています。現在、8,000km²の南側延長が取得されており、同じシーケンスで処理され、シームレスに統合されます。

Qモデリング技術とイメージング技術は、世界のどこかで広く適用されています。例えば、中央北海でのCGGの35,000km²のコーナーストーン調査は、すでに達成されているフォーティス・チャンネルの印象的な高解像度画像を用いて、同様の手順で処理されています。

さらなる研究が進行中であり、Q最小二乗マイグレーションアルゴリズムの利点をテストする。最小2乗マイグレーションは、本質的にノイズに対する信号の増幅を優先し、Q-補償がノイズを過剰ブーストするリスクを低減します。このことは、前述のような浅いガスの異常のような低い信号対雑音比の領域では実用的である。