Любое предприятие, занимающееся разработкой месторождения, в первую очередь интересует структурный план объекта, содержащего основные запасы углеводородов, и год от года требования к достоверности таких структурных планов возрастают, поскольку точность оценки запасов месторождения углеводородов более чем на 50 % определяется именно точностью построенной структурной модели этого месторождения [6]. Поэтому перед сервисными предприятиями все чаще ставится задача уменьшения рисков по структуре при постановке разведочного и эксплуатационного бурения скважин.
Уменьшение рисков, связанных с достоверностью определения глубин до целевого объекта, предполагает получение такого структурного плана исследуемой поверхности, ошибки которого при проведении разведочного и эксплуатационного бурения были бы сведены к минимуму. Для того чтобы успешно решать такие задачи, нужно с определенной степенью точности и детальности воспроизвести реальную скоростную модель либо с помощью каких-либо методических приемов уточнить имеющуюся на данный момент.

Прежде чем изложить альтернативную авторскую методику картопостроения, рассмотрим в качестве примера несколько традиционных подходов к построению структурной карты по ОГ С₂, отождествляемой с поверхностью кровли продуктивного пласта ВБ1 внутри нижнеберезовской подсвиты, на одном из месторождений Западной Сибири.
Поскольку на исследуемой площади в верхней части разреза (ВЧР) отсутствуют существенные аномалии скоростей, предполагается, что скоростная модель среды должна быть простой, и средняя скорость по горизонту С₂ в идеале должна быть максимально близка к постоянной величине [3, 4]. Однако, как можно увидеть на представленном графике зависимости глубины продуктивного пласта ВБ1 от времени прослеживания отражающего горизонта С₂, определенного
в точках скважин, по карте двойного времени пробега отраженной волны Н = f(t₀), где H — глубины
в абсолютных отметках, t₀ — времена пробега отраженной волны (рис. 1), это далеко не так. Отклонения от линии регрессии колеблются в диапазоне от -24,8 до +26,6 м, при этом среднеквадратичная ошибка, рассчитанная в рамках такой модели, согласно методическим рекомендациям [1, 2], составляет 8,6 м.
Существующий разброс точек относительно линии регреcсии, отраженный на
графике Н = f(t₀) (рис.1), указывает на то, что на площади работ наблюдаются существенные изменения средних скоростей по латерали. Попытка учесть эти изменения с привлечением эффективных скоростей после миграции позволила немного сократить дисперсию и соответственно повысить коррелируемость расчетных и реальных глубин в точках разведочных
и эксплуатационных скважин (рис. 2).
Диапазон отклонений от линии регрессии после этого практически не изменился (от -19,3 до +28 м), а среднеквадратическая ошибка снизилась всего лишь на 6 % и составила 8,1 м.

Таким образом, применение эффективных скоростей после миграции в силу их невысокой достоверности из-за имеющейся кратности наблюдений на уровне прослеживания ОГ С₂
существенно ограничивает возможности повышения точности структурных построений и тем самым не позволяет нам существенно сокращать геологические риски.

Для того, чтобы снизить ошибку структурных построений, на данной площади работ была опробована методика оценки средней скорости до горизонта С₂ по двумерной регрессии.
На данной территории работ существенно выше ОГ С₂ в интервале от 250 до 600 мс был прослежен довольно динамически выраженный ОГ, условно названный 002. Характерной чертой этого отражающего горизонта является его неконформность ОГ С₂ и существенное отличие от него по геометрии (рис. 3, 4). Особо выделяется область на северо-востоке площади (на рисунке 4 обведена пунктирной темно-красной линией), где поведение горизонтов 002 и С₂ существенно различается. Как будет показано далее, изменения глубины горизонта 002 существенно влияют на среднюю скорость до горизонта С₂, особенно в этой части площади.

Ниже на примере классической двуслойной модели показано, каким образом, дополнительно прослеженный верхний отражающий горизонт влияет на уточнение скоростной модели рассматриваемого интервала разреза. Для понимания, как изменяется средняя скорость вдоль ОГ С₂ и с чем могут быть связаны ее изменения, рассмотрим двуслойную модель среды, в которой скорость верхнего слоя более низкая, чем у нижнего (рис. 5).

В представленной модели при увеличении мощности высокоскоростного слоя (2) средняя скорость до ОГ С₂ будет увеличиваться, а при его сокращении уменьшаться. Именно этот принцип и был использован в прогнозе средней скорости для ОГ С₂ на основе двумерной регрессии. По результатам анализа данных, определенных в точках скважин, были получены коэффициенты двумерной регрессии для прогноза средней скорости до горизонта С₂ по временам слежения горизонтов 002 и С₂:

Где V_cp.o — оценка средней скорости до ОГ С₂, полученная на основе двумерной регрессии, t₀⁰⁰² — времена двойного пробега отраженной волны 002, t₀^C2 — времена двойного пробега отраженной волны C₂.
На рисунке 6 приведено сопоставление эффективных скоростей миграции после коррекции за рельеф [5] и прогнозной средней скорости, полученной в результате двумерной регрессии.

Модели скоростей, представленные на рисунке 6, в первом (а) и втором (б) случае существенно отличаются. На карте прогнозной скорости, полученной в результате двумерной регрессии (V_ср.о.),
в северо-восточной части площади (выделена темно-красной пунктирной линией на картах) локализуется область с высокими скоростями, а область с самыми низкими значениями располагается в центральной части и имеет четко выраженное северо-западное простирание. На карте эффективных скоростей миграции после коррекции за рельеф (V_{мигр.корр.})
такой локализации не наблюдается, к тому же область с наиболее высокими значениями скорости расположилась в противоположной, юго-западной части площади. Данные, попадающие в северо-восточную часть площади (выделена темно-красной пунктирной линией на картах),
на графиках (рис. 7) представлены в виде красных квадратов. Как можно заметить, в этой части площади проявляется аномалия высоких средних скоростей, которая по данным скоростей миграции не прогнозируется, а по результатам оценки средних скоростей с использованием структурных факторов вышележащей относительно ОГ С₂ толщи ее можно хорошо описать.

В результате моделирования был получен куб фаций (рис. 5). При этом, несмотря на очень большое количество ячеек (75,5 млн), метод объектного стохастического моделирования позволяет выполнять построения в короткие сроки — 3–5 минут.

едней скоростью, рассчитанной в точках скважин, и оценочной средней скоростью, полученной в результате двумерной регрессии, оказалась в несколько раз выше, чем у аналогичной зависимости между средней скоростью и эффективной скоростью после миграции, исправленной за влияние рельефа (рис. 7).
С одной стороны, это говорит о невысокой надежности скоростей миграции в данном интервале разреза, а с другой о более высокой достоверности аппроксимации скоростной модели среды при использовании двумерного прогноза средней скорости.
Таким образом, использование верхнего ОГ 002 для двумерного прогноза средней скорости при расчете глубин по ОГ С₂, отождествляемого с кровлей пласта ВБ1, существенно сократило значение среднеквадратичного отклонения (до 6,9 м) и увеличило точность структурных построений в данном интервале разреза на 20 %. Выросла и теснота связи между реальной глубиной ОГ С₂ и прогнозной в точках скважин (рис. 8). При этом точки данных северо-восточной части площади (выделены в виде красных квадратов на графиках), которые неудовлетворительно описывались ранее рассмотренными моделями регрессии и прогноза средней скорости по данным скоростей миграции, хорошо описываются двуслойной моделью.

Задача по уменьшению рисков в части прогноза структуры ловушки при постановке разведочного и эксплуатационного бурения скважин путем повышения точности построений с имеющимися сейсмическими и геологическими данными на данной площади была успешно решена.