تخمین مدل فشار منفذی در سازند آسماری میدان نفتی کوپال با استفاده از وارون‌سازی مکعب لرزه‌ای

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

دانشکده مهندسی معدن، دانشگاه صنعتی اصفهان، اصفهان، ایران

10.22034/anm.2025.23186.1682

چکیده

نظر به اهمیت فشار منفذی برای مدل‌سازی استاتیکی و دینامیکی مخازن نفت و گاز و طراحی حفاری و بهره‌برداری از آن‌ها، پیش‌بینی صحیح این کمیت پیش از انجام حفاری‌های گران‌قیمت و فرآیند چاه‌آزمایی، ضرورت دارد. پژوهش حاضر با استفاده از وارون‌سازی داده‌های لرزه‌ای به مدل‌سازی فشار منفذی در میدان نفتی کوپال در جنوب غربی ایران می‌پردازد که روشی ارزان برای تخمین این کمیت محسوب می‌شود. در این راستا، از مدل امپدانس صوتی به‌دست‌آمده از وارون‌سازی داده‌های لرزه‌ای در کنار سایر نشانگرهای لرزه­ای و اطلاعات فشارسنجی با روش سازندآزمایی مکرر (RFT) سه حلقه چاه از چهار حلقه چاه موجود برای تخمین مدل فشار منفذی با استفاده از روش رگرسیون چند نشانگری استفاده شد. در گام بعد، شبکه عصبی احتمالاتی (PNN) و شبکه عصبی چندلایه‌ای پیش‌خور (MLFN) نیز برای تخمین فشار منفذی طراحی و آموزش داده شدند. چهارمین چاه به‌عنوان شاهد استفاده شد و در طراحی شبکه‌های یادشده حضور نداشت. سپس برای ارزیابی عملکرد هر یک از این روش‌ها، ضریب تغییرات (CV) مدل فشار منفذی تخمین زده شده در طول در چاه چهارم با CV فشار منفذی اندازه‌گیری شده RFT در همان چاه مقایسه شدند. این مقایسه نشان داد درحالی‌که CV برای فشارهای اندازه‌گیری شده 0123/0 بوده، اما CV برای فشارهای تخمین زده شده با روش‌های رگرسیون چند نشانگری، PNN و MLFN به ترتیب برابر 0325/0، 02386/0 و 01986/0 است؛ بنابراین، فشارهای تخمین زده شده با روش MLFN نزدیک‌ترین ارتباط آماری را با داده‌های واقعی فشارسنجی داشته است. همچنین مشخص شد که همه نقاط مخزن از روند خطی افزایش هیدرواستاتیکی فشار منفذی با عمق تبعیت نمی‌کنند و در بعضی از نقاط، وجود پدیده فرافشار، سبب افزایش فشار منفذی به بیش از مقدار روند خطی هیدرواستاتیکی آن در مخزن یادشده منجر شده است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Pore pressure estimation in the Asmari formation of the Kupal oil field using 3D seismic inversion

نویسندگان [English]

  • Faezeh Mousavion
  • Sayyed Mohammad Abtahi Forooshani
  • Hamzeh Sadeghisorkhani
Dept. of Mining Engineering, Isfahan University of Technology, Isfahan, Iran
چکیده [English]

This study presents a workflow for pore pressure prediction in the carbonate Asmari Formation of the Kupal oil field, southwestern Iran, by integrating 3D seismic inversion with machine learning. The methodology combines acoustic impedance models derived from post-stack seismic inversion with well-log data (RFT pressure measurements, sonic logs, density logs) to train predictive models. Three approaches—multivariate regression, probabilistic neural networks (PNN), and multilayer feedforward neural networks (MLFN)—were developed and validated using a blind-test well. Results demonstrate that MLFN outperformed other methods, achieving a validation correlation of 87% and a mean relative error of 2.8%. Overpressure zones, attributed to shale layers and structural compartmentalization, were identified through deviations from hydrostatic trends. The study highlights the value of 3D seismic data for spatially continuous pressure modeling in heterogeneous reservoirs, offering practical solutions to reduce drilling risks and optimize reservoir management.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Pore Pressure
  • Kupal Oil field
  • Seismic Inversion
  • Multiple Regression
  • PNN neural networks
  • MLFN neural networks
[1]                 Soleymani, H. , Sokooti, M. and Riahi, M. A. (2013). Porepressure prediction using seismic inversion and velocity analysis. Journal of the Earth and Space Physics, 38(4), 57-70 (In Persian).
[2]                 Poursiami, H. (2013). Pore Pressure Modeling of Hydrocarbon Reservoir in Southwest of Iran Using Well Logging Data. Journal of Petroleum Research, 23(74), 72-86 (In Persian).
[3]                 Adim, A., Riahi, M. A., Bagheri, M. (2018). Pore Pressure Prediction using Seismic and Well Log Data by Employing Eaton’s and
[4]                 Bowers’ Methods. Journal of Research on Applied Geophysics, 4(2), 267-275 (In Persian).
[5]                 Maddahi, I. , Moradzadeh, A.  and Nejati Kalateh, A. (2020). Comparison of Pore Pressure Prediction Using Conventional Seismic Velocity and Acoustic Impedance-Based Methods. Journal of Petroleum Research, 29(109), 96-107 (In Persian).
[6]                 Zhang, J. (2011). Pore pressure prediction from well logs: Methods, modifications, and new approaches. Earth-Science Reviews, 108(1-2), 50-63.
[7]                 Moradzadeh, A. , Maddahi, I. and Nejati Kalateh, A. (2020). Pore pressure prediction using the seismic velocity produced by multi-attributes analysis in carbonate reservoirs. Journal of Mining Engineering, 14(45), 35-45 (In Persian).
[8]                 Wang, Z., & Wang, R. (2015). Pore pressure prediction using geophysical methods in carbonate reservoirs: Current status, challenges and way ahead. Journal of Natural Gas Science and Engineering, 27, 986-993.
[9]                 Hottmann, C. E. and Johnson, R. K. (1965). Estimation of formation pressures from log-derived shale properties. Journal of Petroleum Technology, 17(06), 717-722.
[10]             Matthews, W. R. (1967). How to predict formation pressure and fracture gradient from electric and sonic logs. Oil and Gas, 20, 92-106.
[11]             Gardner, G. H. F., Gardner, L. W. and Gregory, A. (1974). Formation velocity and density—The diagnostic basics for stratigraphic traps. Geophysics, 39(6), 770-780.
Eaton, B. A. (1976). Graphical method predicts geopressures worldwide. World Oil;(United States), 183(1).
[12]             Bowers, G. L. (1995). Pore pressure estimation from velocity data: Accounting for overpressure mechanisms besides undercompaction. SPE Drilling & Completion, 10(02), 89-95.
[13]             [13] Bowers, G. L. (2001). Determining an appropriate pore-pressure estimation strategy. In Offshore technology conference (pp. OTC-13042). OTC.
[14]             Dutta, N. C. (2002). Geopressure prediction using seismic data: Current status and the road ahead. Geophysics, 67(6), 2012-2041.
[15]             Azadpour, M. , & Shadmanaman, N. (2016). Overpressure Generation Mechanism in One of Hydrocarbon Fields in Southern Iran. Journal of Petroleum Research, 26(95-3), 147-160 (In Persian).
[16]             Mohammadi, M. , Soleimani, B. and Mahmoudian, M. (2018). Predicting Abnormal Formation Pressure Using 3D Seismic Velocity, in Kupal Oil Field. Journal of Petroleum Research, 27(96-6), 103-115 (In Persian).
[17]             Farabi, A. F., Winardhie, I. S. and  Wibowo, N. C. (2021). Integrated Pore Pressure Model Estimation–Case Study of Jambi Sub-basin, South Sumatera, Indonesia. In IOP Conference Series: Earth and Environmental Science (Vol. 873, No. 1, p. 012012). IOP Publishing.
[18]             Riahi, M. A. and  Fakhari, M. G. (2022). Pore pressure prediction using seismic acoustic impedance in an overpressure carbonate reservoir. Journal of Petroleum Exploration and Production Technology, 12(12), 3311-3323.
[19]             Nikanam Chenarestan-e Sofla, R. (2014). Estimation of petrophysical curves using seismic data inversion, Msc. Thesis, Faculty of Earth Sciences, Shahid Chamran University of Ahvaz (In Persian).
[20]             Zhang, Z., Zhang, H., Li, J., & Liu, Q. (2018). Seismic pore pressure prediction using machine learning. Geophysical Prospecting, 66(5), 998–1013.
[21]             Chatterjee, R., Mukherjee, A., & Paul, S. (2016). Pore pressure prediction from seismic data using rock physics and machine learning: A case study from the Mahanadi Basin, India. The Leading Edge, 35(8), 702–707.
[22]             Roy, A., Chatterjee, R., & Chakraborty, S. (2020). Machine learning-based pore pressure prediction using multi-seismic attributes in the Krishna-Godavari Basin. Journal of Petroleum Science and Engineering, 195, 107870.
[23]             Gholami, A., Ansari, H. R., & Falahat, R. (2020). Seismic attribute selection and deep learning for pore pressure prediction in the South Caspian Basin. Journal of Natural Gas Science and Engineering, 83, 103526.
[24]             Falahat, R., Gholami, A., & Ahmadi, M. (2021). Pore pressure prediction using seismic attributes and machine learning techniques: A case study from South Pars gas field, Persian Gulf. Journal of Petroleum Science and Engineering, 205, 108836.
[25]             Azadpour, M., Shiri, M., & Falahat, R. (2022). Machine Learning-Based Pore Pressure Prediction from 3D Seismic Attributes in the Dezful Embayment, SW Iran. 83rd EAGE Annual Conference & Exhibition, Madrid, Spain.
[26]             Avarjani, Sh., Mahboubi, A. and Moussavi Harami, R. (2011). Microfacies, depositional environments and sequence stratigraphy of the oilgo-miocene asmari formation in the kupal oil field, central dezful embayment. Iranian Journal of Geology, 5(19), 45-60 (In Persian).
[27]             Alipoor, R. (2017). Fractures analysis of the Asmari formation in the Kupal oil field (Dezful embayment, SW Iran). Scientific Quarterly Journal of Geosciences, 27(105), 71-80 (In Persian).
[28]             Asoodeh, M., & Bagheripour, P. (2013). Neuro-fuzzy reaping of shear wave velocity correlations derived by hybrid genetic algorithm-pattern search technique. Open Geosciences, 5(2), 272-284.
[29]             Russell, B. H. (1988). Introduction to seismic inversion methods (No. 2). SEG Books.
[30]             Todorov, T., Stewart, R., Hampson, D., & Russell, B. (1998). Well log prediction using attributes from 3C–3D seismic data. In SEG Technical Program Expanded Abstracts 1998 (pp. 1574-1576). Society of Exploration Geophysicists.