Интерпретация данных низкочастотного сейсмического зондирования включает:

• Анализ стационарности аномалии в течение суток;
• Типизацию спектров;
• Кластерный анализ;
• Расчет прогнозных частот;
• Сравнительный анализ;
• Численное моделирование;
• Построение карт.

Анализ стационарности аномалии в течение суток. Изучается устойчивость аномалии в течение суток. Применяется метод учета временных вариаций параметра «сигнал/шум» аномалии;

Рис.1. Суточные вариации параметров аномалий (параметр "амплитуда")

Типизация спектров. Производится визуальная оценка типа и качества спектров;

Кластерный анализ значений параметров спектральных аномалий (частота, ширина и «добротность» аномалии), который позволяет:

1) визуально оценить характер распределения значений параметров, образующих кластер;
2) отделить устойчивые по территории наблюдения спектральные аномалии от случайных;
3) автоматизировать построение физических полей значений параметров аномалий;
4) численно сравнить параметры аномалий между различными территориями;

Рис. 2. Кластеризация параметров аномалии с одной территории наблюдения

Расчет прогнозных глубин производится в соответствии с результатами кластерного анализа, на основе данных сейсмокаротажа и ВСП в скважине по распределению продольных скоростей в разрезе. В результате сравнения фактической частоты аномалии НСЗ в выделенных кластерах с набором прогнозных частот, приуроченных к стратиграфическим горизонтам, определяется возможный интервал залегания предполагаемой нефтегазовой залежи в разрезе.

Рис. 3. Зависимость формы спектра от глубины залегания нефтеносного горизонта

Сравнительный анализ спектров со спектрами территории с установленной нефтеносностью по данным глубокого бурения;

Численное моделирование распространения сейсмических волн в геологической среде выполняется для расчета модельных спектров микросейсмических колебаний как в предположении отсутствия нефтенасыщения в разрезе, так и в предположении наличия нефтенасыщения в одном или нескольких целевых горизонтах. Полученные синтетические сейсмограммы сопоставляются с данными полевых наблюдений, что позволяет определить наиболее вероятный вариант наличия скоплений УВ в разрезе.

Рис. 4. Пример распространения волн в среде с использованием численного моделирования

Построение карт и сравнительный анализ пространственного распределения параметров аномалий для прогнозной оценки нефтеперспективности объекта исследований

Рис. 5. Пример результирующей карты нефтеперспективности по данным НСЗ