Analyse de données sismiques 4D, spatialement incomplètes mais continues dans le temps calendaire; perspectives pour l'imagerie sismique en temps réel dès l'étape d'acquisition.

par Julien Cotton

Projet de thèse en Géosciences et géoingénierie

Sous la direction de Hervé Chauris.

Thèses en préparation à Paris Sciences et Lettres , dans le cadre de GRNE - Géosciences, Ressources Naturelles et Environnement , en partenariat avec Centre de géosciences (Fontainebleau, Seine et Marne) (laboratoire) , Géosciences - Fontainebleau (equipe de recherche) et de École nationale supérieure des mines (Paris) (établissement de préparation de la thèse) depuis le 02-11-2015 .


  • Résumé

    Deux principaux défis apparaissent lors du traitement de données sismiques continues dans la dimension temporelle calendaire et éparses dans l'espace: l'atténuation des variations de proche surface et la quantification des faibles variations au niveau du réservoir. Le premier défi concerne l'atténuation des variations de proche surface. Bien que la répétabilité sismique soit grandement améliorée lorsque les sources sismiques et les capteurs sont enterrés (il n'y a pas d'erreurs de positionnement et le couplage avec le sol est excellent), une partie du champ d'onde émis (la partie montante) est transmise vers les couches de proche surface soumises aux fluctuations météorologiques. Ces ondes sont ensuite réfléchies (à la surface de la terre) vers les récepteurs enterrés. Ces ondes, que l'on appelle des « fantômes », se sont propagés dans les couches de proche surface et sont donc affectés par les fluctuations de surface (la température du sol et l'humidité). En cas de surveillance sismique continue d'un réservoir, les ondes primaires qui nous intéressent (la partie du champ d'onde descendant directement au réservoir) peuvent être affectées par des interférences avec les ondes « fantômes ». Dans ces conditions d'interférence « onde primaire- onde fantôme », il est difficile de bien séparer les variations dû à l'évolution du réservoir et à l'évolution de la proche surface. Le deuxième défi est la quantification de faibles variations liées à l'évolution du réservoir en production. En sismique 4D, le modèle de vitesse utilisé pour l'imagerie et la caractérisation de réservoir peut changer au fil du temps calendaire lorsque le réservoir est en production. Malheureusement, avec des données spatialement éparses et présentant une couverture faible, l'analyse des vitesses de migration par les méthodes classiques ne peut être directement réalisée. En revanche, contrairement aux acquisitions sismiques 4d classiques (spatialement dense) mais qui sont composées uniquement de quelques acquisitions sismiques répétées (éparses dans le temps calendaire), la surveillance sismique continue, à l'inverse, présente l'avantage d'avoir une grande redondance dans la dimension temporelle calendaire. Les données sont spatialement éparses, mais elles sont continues dans le temps calendaire. Nous proposons d'utiliser la redondance élevée dans la dimension temporelle calendaire pour atténuer les interférences et fluctuations des ondes fantômes. Nous proposons egalement de nous appuyer sur cette spécificité unique pour quantifier avec précision les variations liées à l'évolution des réservoirs en dépit de la faible densité de la dimension spatiale. Pour cela, nous utiliserons la migration temps avant sommation de Kirchhoff, pre-stack time migration (PSTM) que nous adapterons à la problématique 4d. Enfin, Nous proposons également d'optimiser l'algorithme de PSTM afin d'ouvrir la porte vers un nouveau champ d'application : l'imagerie en temps réel dès l'étape d'acquisition des données.

  • Titre traduit

    Analysis of 4D, spatially-sparse and time-continuous seismic data; perspectives for real-time seimic imaging at the acquisition stage.


  • Résumé

    Two main challenges appear when processing time-continuous and spatially sparse seismic data: the mitigation of the near-surface variation and the quantification of the small reservoir variations. Concerning the mitigation of the near-surface variation, even if the seismic repeatability is greatly improved when sources and sensors are buried (no positioning errors and perfect coupling), a part of the emitted wave field (the upgoing part) is transmitted through the weathering layer and reflected back (at the earth surface) to the buried receivers. These waves, usually called “surface ghosts”, are affected by the near surface variations due to seasonal effects causing ground temperature and moisture variations. In case of frequent seismic monitoring, the very small reservoir variations we intend to measure can be spoiled by interfering near surface waves that fluctuate in the calendar time. The second challenge is the quantification of small reservoir variations with sparse acquisition. In 4D seismic, the velocity model used for imaging and reservoir characterisation can change over the calendar time as the reservoir is produced. This is particularly true for heavy oil reservoirs stimulated by steam injection inducing rather high velocity changes. Unfortunately with spatially sparse and low fold coverage acquisition surveys, classical migration velocity analysis cannot be directly performed on common image gathers. Contrary to conventional time-lapse survey only composed of a few repeated seismic acquisitions, time-continuous seismic monitoring presents the advantage of having a unique high redundancy in the calendar time dimension. The data are spatially-sparse but time-continuous. We propose to use the high redundancy over the time-lapse dimension (calendar time-continuous) to mitigate the ghost fluctuation and to accurately quantify the reservoir variations despite of the sparseness of the spatial dimension using pre-stack time migration (PSTM). We propose to optimize the PSTM algorithm in order to open the door for in-field real-time PSTM with light computer capacity.