Разработка методики детального расчленения плиоценовых конусов выноса юго-восточной континентальной окраины Индостана на основе спектрально-временного анализа

Задачами исследований представленных в данной работе, являются:

— Обобщение геолого-геофизических данных о строении постмиоценовых отложений юго-восточной континентальной окраины Индостана;

— Обоснование целесообразности применения методов спектрально-временного анализа для детального изучения целевых геологических объектов.

— Изучение современного состояния теории и практики спектрально-временного анализа сейсмического сигнала;

— Исследование путем математического моделирования влияния слоистости на динамику отраженных волн;

— Разработка на основе проведенных исследований, методических приемов СВАН, оценка их устойчивости на математических моделях;

— Опробование разработанной методики для сейсмостратиграфического анализа на реальных сейсмических данных.

Автор диссертации являлся ответственным исполнителем одного из трех отчетов составленных по результатам выполнения проекта по региональной интерпретации прибрежных осадочных бассейнов юго-востока Индии. Автором был защищен отчет на комиссии в управлении по углеводородам министерства природных ресурсов Индии в г. Нью-Дэйли.

Основной интерес для исследований представляет терригенная постмиоценовая толща, преимущественно сложенная аргиллитами с прослоями песчаников, накапливавшихся в условиях изменяющихся от мелководного внутреннего шельфа до центрального шельфа и континентальной окраины. Характерной особенностью строения данной толщи, является обилие погребенных систем подводных конусов выноса.

Подводные конуса в данном районе являются перспективными коллекторами углеводородов. И их фациалыюе расчленение имеет важное значение при разработке приуроченных месторождений. Кроме того, изучение строения палеооусел представляет большой научный интерес, так как само возникновение и развитие подводных конусов выноса связано с изменением условий осадконакопления, и сменой тектонических обстановок.

В данной работе предлагается решение задачи фациального расчленения палеорусел при помощи анализа спектрально-временных разложений сейсмического сигнала. Этот метод дает информацию о закономерностях изменения частотного состава сигнала с глубиной. Как будет показано в работе, анализ этих закономерностей позволяет делать выводы о характере слоистости пачек, состоящих из слоев с мощностями во много раз меньшими длины волны сейсмического сигнала.

Основоположником метода Спектрально-Временного Анализа сейсмического сигнала является И. А. Мушин, который еще в 1983 г. предложил методику СВАН для анализа слоистых толщ в околоскважинном пространстве. В течение ряда последних лет, благодаря развитию вычислительных мощностей российским и зарубежным ученым удалось расширить алгоритмическую базу, используемую для построения спектрально-временных разложений.

В данной работе приведены сравнительные характеристики различных алгоритмов спектрально-временных разложений, и даны рекомендации по выбору алгоритма исходя из поставленной перед исследователем геологической задачи.

Также, в настоящей работе представлена, разработанная автором методика интерпретации спектрально-временных разложений.

Автор выражает глубокую признательность своему научному руководителюдоктору геолого-минералогических наук, профессору А. К. Урупову. Автор искренне благодарит всех, кто на различных этапах работы над диссертацией оказал помощь и поддержку. Отдельная благодарность кандидату геолого-минералогических наук доценту кафедры сейсмометрии и геоакустики геологического ф-та МГУ A.B. Старовойтову и доктору физико-математических наук, заведующему кафедрой сейсмометрии и геоакустики геологического ф-та МГУ M. J1. Владову за содержательную критику и консультации.

Выводы, сделанные в данной главе будут использованы для расчетов и анализа результатов в главе 6.

5.2 использование амплитудно-частотного анализа для уточнения привязки сейсмофаций, выделенных по СВАН.

Предложенный в настоящей работе метод интерпретации спектрально-временных разложений основан на интегральном эффекте — анализе интерференции отражений от слоев малой мощности. Анализ закономерностей изменения частотного состава сигнала с глубиной позволяет делать выводы о характере слоистости пачек, состоящих из слоев с мощностями во много раз меньшими длины волны сейсмического сигнала.

Результат интерпретации представляет собой сейсмостратиграфическую модель разреза — сейсмический разрез разбивается на сейсмофации отличающиеся по значению и изменению значения мощностей малых слоев слагающих фации.

Если осуществлять привязку полученных фаций по глубине, при помощи переноса результатов обычной корреляции горизонтов, сделанной на сейсмическом разрезе, то, как известно, точность ее не будет превышать ½−1/3 длинны волны.

Данная глава посвящена изучению метода амплитудно-частотных вариаций предложенного профессором РГУ Нефти и Газа им. Губкина доктором геолого-минералогических наук А. К. Уруповым. В частности, разрез амплитудно-частотных вариаций, построенный на основе преобразования результатов спектрально временных разложений обладает более высокой разрешающей способностью, что позволяет более точно привязать результаты спектрально-временного анализа.

Методика построения разреза амплитудно-частотных вариаций (АЧВ), состоит из 3-х этапов (рис. 5.7.):

1. построение спектрально-временных образов (СВО) посредством СВАН преобразования трассы х = const U (to) х = const, 10 100 Гц.

1 I I I I I-> to ' трассы to1 1,11 СВО трассы to 1 ПДАЧВ.

Рисунок 5.7. Иллюстрация преобразования сейсмической трассы в параметрическую диаграмму.

2. формирование трассы F (t0) = — • - параметрической диаграммы амплитуднос щи) частотных вариаций, где: vmjn — vmax — частотный состав анализируемого интервала сейсмической записиU (to, x) — трасса временного разрезаto — вертикальное время на мигрированном разреземножитель С не зависит от to max^тач ^тач.

С= ?vp (v)dv / jv-S (y)dvV (t0)= U (y, t0) p (y)dv, W (t0)= u (y, tQ)-S (y)dvmin^min ^min тач p (v)dv = 0- S (v) = - p (y) и 5(v) — операторы, обеспечивающие ослабление min искажений амплитуд 8U, присутствующих на СВИ U (y, t0).

При нормальном законе распределения 5U (n) оптимален оператор U вида (рис. 5.8 (а)) — при нормальном законе распределения 6U2(n) оптимальны операторы вида (рис. 5.8 (Ь)) — при наличии систематических искажений целесообразно применение более сложных операторов. Например, если величина искажений возрастает с увеличением f от fcp к fmax и с уменьшением от fcp к fmin, то целесообразно применение операторов вида (рис. 5.8 (с)). р = +1 р = -1.

S = 1.

S= 1 р = -1.

S = 1 р = + 1.

S = 1 а) (Ь).

Рисунок 5.8. Графическое изображение операторов, обеспечивающих ослабление искажений амплитуд при построении параметрической диаграммы амплитудно-частотных вариаций.

3. Повторение операций 1. и 2. для всех трасс разреза и формирование разреза И^х) АЧВ.

Прежде чем применить метод амплитудно-частотного анализа представленного, следует изучить его возможности и ограничения. Для этого, также, как и в случае подбора методики СВАН для сейсмостратиграфического расчленения разреза описанного в главе 4, построим упругую модель разреза соответствующую изучаемому реальному геологическому разрезу: скорости в мелких пропластках изменяются от 2000 до 2250 м/с, при плотностях от 1800 до 2000 г/см3 с мощностями изменяющимися от 2 до 100 метров (рис. 5.9).

Несмотря на наличие локальных утолщений связанных с русловыми отложениями, в целом, углы падения пластов достаточно малы, и на данном этапе мы можем принять горизонтально-слоистую модель среды. коэффициент Плотность Скорость] отражения.

Рисунок 5.9. сейсмоакустическая модель среды.

Руководствуясь динамическим анализом реальных данных, проведенным в предыдущих разделах, для моделирования был выбран нульфазовый импульс с диапазоном частот от 15 до 65Гц и центральной частотой 40Гц Сейсмический отклик на такую модель показан на рисунке 5.10. При данных параметрах сигнала и среды, длинна сейсмической волны будет составлять примерно 53 метра.

Рисунок 5.10. а) — коэффициенты отражения Ь) синтетическая трасса с) — волновое поле.

Теперь, согласно пункту 1 настоящей главы, представим спектрально-временной образ в виде набора трасс отображающих в порядке возрастания компоненты исходной сейсмической трассы (рис. 5.11).

WWW<�""" ««««««» «.

Ш&шшшяяянушфнммш lUlUUltUltlllUIIUI.

Рисунок 5.11. спектрально-временной образ сейсмического сигнала, отображаемый в виде сейсмических трасс.

После применения операций описанных в пункте 2 выше, получаем результирующую трассу амплитудно-частотных вариаций (рис. 5.12 (Ь)). коэффициент плотность скорость отражения F (t) U (t) a) (b) ©.

Рисунок 5.12. а) — модель среды Ь) — параметрическая диаграмма амплитудно-частотных вариаций с) — исходная трасса.

Трасса амплитудно-частотных вариаций отражает градиент спектра, по этому ее амплитуды не соответствуют коэффициентам отражения, однако из иллюстрации видно, что диаграмма F (t) позволяет различить отражения от слоев малой мощностью — недостаточной для того, чтобы разделить их на простой сейсмической трассе. Анализируя полученный результат, можно сделать следующие методические рекомендации:

1. Для улучшения читаемости результатов, при работе с реальными данными следует фильтровать параметрическую трассу для устранения осложняющих высокочастотных компонент;

2. В силу того, что фазовый спектр результирующей параметрической трассы претерпел искажения, то, как и в случае интерпретации энергетических разложений, необходимо разделить разрез на отдельные пачки с определенными диапазонами мощностей слоев.

Рисунок 5.13. реальные сейсмические данные. а1), (Ы) спектр сигнала (серая гистограмма) и спектр шума (черная гистограмма) — (а2), (Ь2) сейсмический разрез- (аЗ), (ЬЗ) разрезы трасс амплитудно-частотных вариаций, построенные с применением операторов вида «а» и «Ь» соответственно (рис. 5.8), отфильтровалиые затем ФНЧ.

Рассмотрим эффективность применения различных операторов, обеспечивающих ослабление искажений амплитуд на реальных данных для различных законов распределения искажений.

На рисунке 5.13 и изображены исходные сейсмические разрезы ОГТ, и разрезы трасс амплитудно-частотных вариаций, полученные по технологии описанной выше. Исходная трасса амплитудно-частотных вариаций позволяет хорошо сжать сигнал, как это показано на рисунке 5.13, однако данная процедура обработки привносит шум, который затрудняет интерпретацию реальных данных. От этого шума можно избавиться с помощью ФНЧ. Выбор верхней границы ФНЧ обусловлен нахождением компромисса между «читаемостью» разреза и разрешающей способностью.

Красными и синими линиями на рисунках 5.13 (аЗ) и (ЬЗ) показаны границы, отражения от которых интерферировали на исходных сейсмических разрезах (рис. 5.13 (а2) и (Ь2)). После использования метода АЧВ удалось разделить эти отражения.

Анализируя работу метода амплитудно-частотных вариаций на синтетических и реальных данных, можно сделать вывод о том, что данный метод позволяет увеличить разрешающую способность сейсмических данных в небольшом временном окне. Так как метод чувствителен к характеру распределения искажений амплитуд, следует тщательно подбирать параметры спектрально-временного разложения, а также операторов р (у) и что не дает возможности применять данный метод для поточной обработки целого разреза, но позволяет использовать его в комплексе — для уточнения привязки результатов фациального расчленения, произведенных по СВАН.

Методика, изложенная в настоящей главе, применялась для уточнения привязки результатов фациального расчленения, описанного в следующей главе.

6 ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ПЛИОЦЕНОВЫХ КОНУСОВ.

ВЫНОСА ПОСРЕДСТВОМ СВАН.

Рассмотрим эффективность применения спектрально-временных разложений сейсмического сигнала при интерпретации внутреннего строения сложных сейсмофаций в пределах палео-русел.

То, что палеорусла представляют собой геометрически сложно построенные структуры, состоящие из множества слоев, пачек и циклов разного уровня, а также сильная латеральная изменчивость приводят к значительному усложнению сейсмогеологических моделей. Проблема работы со сложными моделями была решена в предыдущей главе путем построения СВО для простых интерференционных моделей.

Теперь, при интерпретации реальной спектрально-временной картины будем рассматривать ее как результат суперпозиции эффектов, от простых акустических моделей.

Ниже приведен пример расчета и интерпретации СВО для типичного в данном районе сечения дистальной части конуса выноса (рис. 6.1). В силу сложной тектонической обстановки в изучаемом районе практически не представлены канонические формы палеоконусов. Как будет показано ниже, большинство из них формировались в течение нескольких трансгрессивно-регрессивных этапов, а многие отмершие долины осложнены более поздними врезами.

Уже существует опыт применения линейных (И. А. Мушин и др. 2000 г.) и энергетических (Альмендингер А. М. 2001 г.) разложений при анализе малых объемов сейсмических данных для горизонтально-слоистых трансгрессивно-регрессивных толщь. Но в данной работе впервые осуществлена попытка применения метода для интерпретации такой сложной геологической обстановки, как система погребенных конусов выноса. В связи с этим, в ходе работы приходилось не только заново настраивать алгоритмы построения спектрально-временных образов, но и вырабатывать общую методику подбора и анализа данных для изучения столь масштабных и сложных геологических тел. гр диоо 1 5000.0 5500 0. ... 1. ... 6000 0, 1. 65 000 '.. 1. ... 1. I. ¦ ЕС-Ш-04 ¦ 75 000 80 000. 1 ¦ ¦ .1 1 езде. 1 0.

11 зсш.

— у.

ШШВ.

Рисунок 6.1 фрагмент сейсмического профиля с изучаемым сечением подводного конуса выноса.

В пятой главе была показана высокая разрешающая способность метода, которая позволяет детальнейшим образом расчленять конусовые комплексы на отдельные фации. При средней мощности в центральной части палеорусла порядка 300 м, и линейных размерах в сотни километров, подобная чувствительность метода на начальном этапе интерпретации, является негативным фактором. Зачастую, неустойчивость к малым изменениям геологической обстановки, сильно затрудняет понимание общей картины и делает невозможным сопоставление фаций выделяемых в отдаленных друг от друга частях конуса.

Проблема неустойчивости метода была решена с помощью огрубления разложения. Это огрубление может производиться как на этапе вычислений: путем подбора окон сглаживания по частоте и по времени, так и на этапе построения СВО: путем задания высокого уровня отбраковываемых в качестве шума значений и уменьшения динамического диапазона частотно-временного массива.

Существенную роль при разработке методики интерпретации сыграли глубина залегания и размеры изучаемых структур. Как видно из рисунка 6.1, рассматриваемое сечение лопасти локализовано между отметками 3.5 и 4 секунды, что примерно соответствует глубине 2800 м. При центральной частоте 42 герца (рис. 5.2), радиус первой зоны Френеля на этой глубине составляет примерно 250 м. Горизонтальный размер изучаемого сечения лопасти составляет 57.5 километра.

Как уже говорилось ранее, спектрально временные разложения обладают значительной чувствительностью к малейшим изменениям геологического строения. Предварительный расчет СВО реальных данных показал, что порой для уверенной интерпретации, приходится рассматривать трассы, находящиеся на расстоянии в 5 раз меньшем радиуса первой зоны Френеля. В результате подбора, было установлено, что для прослеживания общих закономерностей изменения спектрально-временных трендов необходим расчет СВО по трассам, отстоящим друг от друга на расстоянии, не превышающем половины размера первой зоны Френеля.

При характерных размерах сечений палеорусел в десятки километров, для их изучения требуется одновременное рассмотрение нескольких сотен СВО (рис. 6.2). Из-за значительной осложненности интерференционными артефактами, а так же высокой чувствительности к малым изменениям геологии, интерпретация СВО возможна лишь при их точной корреляции с реперными отражающими границами. Эта проблема была решена с помощью переноса горизонтов с сейсмического разреза (рис. 6.3). фгщ шщшт? тщц^ш «и ^ Щ[ гг т г «#1 1 ^ чд ^ 4 V I Ш ЦШ С* Ш/. йИЬяДй** «^ * 5 * ^ ГЛ* а * «-"I.. I г м «К V 1V. 1 Л '.

3600 -'—'V.

20 45 70 Нг.

20 45 70 №.

20 45 70 Нг.

А.'.

20 45 70 Нг.

20 45 70 Ш т^тгтг.

20 45 70 Н7.

Рисунок 6.2. Набор из 230 спектрально-временных образов рассчитанных для каждой 20-й трассы на изучаемом сечении подводного конуса ткасшо то июо «гн р-юо 9ш 9воо збоо ^ ——вядяк г *г <�а——-гу.

Рисунок 6.3. Перенос пикировок с сейсмического разреза на спектрально-временные образы.

На следующем этапе были намечены общие закономерности и «глобальные» изменения частотно-временных трендов. На рисунке 6.4 показан процесс выделения основных трендов на спектрально-временных образах и предварительное разбиение на фации. Наклонными отрезками подчеркнуто направленное изменение частот (мощностей). Эллипсами показаны узлы на СВО, скорее всего, приуроченные к значениям мощностей интерферирующих слоев около 20 метров. Цветными многоугольниками показаны сейсмофации, выделяемые по общему наклону и положению спектрально-временных трендов (тренды рассматриваются снизу вверх). Красным цветом изображены фации с падающей частотой (возможно регрессия). Зеленым цветом показаны фации с увеличивающейся частотой (возможно трансгрессия). Желтые многоугольники оконтуривают фации примерно с постоянным во времени частотным составом. Синими многоугольниками показаны «бледные» фации, для анализа которых необходима более чувствительная настройка параметров разложений.

На заключительном этапе было проведено более четкое фациальное деление и перенос результатов обратно на сейсмический разрез (рис. 6.5).

Целью построения и интерпретации данного конкретного набора спектрально-временных разложений, было выделение крупных фациальных единиц внутри сложно построенного сейсмостратиграфического комплекса. Благодаря определенному подбору параметров, был достигнут желаемый результат — разделение сечения конуса на несколько крупных единиц. В то же время сильное огрубление при построении СВАН колонок вылилось в достаточно низкую разрешающую способность по времени.

В пользу предложенного автором метода, можно привести тот факт, что полученная фациальная модель обладает симметрией относительно центрального русла. Но в силу неустойчивости к малым изменениям слоистости, интерпретация спектрально-временных разложений на таких масштабных объектах представляется сложной задачей, требующей решения в несколько стадий — с построением СВО с различными параметрами сглаживания, величин отбраковываемых значений, а также динамического диапазона, достигаемого изменением длинны анализируемого отрезка трассы.

Рисунок 6.4. Выделение основных трендов на спектрально-временных образах и предварительное разбиение на фации. Наклонными отрезками подчеркнуто направленное изменение частот (мощностей). Эллипсами показаны узлы на СВО, скорее всего приуроченные к значениям мощностей интерферирующих слоев около 20 метров. Цветными многоугольниками показаны сейсмофации, выделяемые по общему наклону и положению спектрально-временных трендов (тренды рассматриваются снизу вверх). Красным цветом изображены фации с падающей частотой (возможно регрессия). Зеленым цветом показаны фации с увеличивающейся частотой (возможно трансгрессия). Желтые многоугольники оконтуривают фации примерно с постоянным во времени частотным составом. Синими многоугольниками показаны «бледные» фации, для анализа которых необходима более чувствительная настройка параметров разложений. т11лсегч0 вши 9000 «211 9400 9600 9ш 1нм 10 200.

Рисунок 6.5. Результаты фациального разбиения сечения конуса выноса с помощью анализа спектрально-временных разложений.

Проведя предварительную — достаточно грубую классификацию изучаемого объекта при помощи поточного спектрально-временного разложения профиля (с одними и теми же параметрами для всех трасс), можно оценить спектрально-временные характеристики каждого интервала разреза (рис. 6.4.). Это дает возможность аккуратно подобрать параметры разложения (окна сглаживания, динамический диапазон, и т. д.) для каждого небольшого участка разреза с тем, чтобы получаемые спектрально-временные образы были хорошо читаемы на всем анализируемом профиле. После проведения такого детального анализа, интервалы разреза, которые прежде были нечитаемы на СВО, стали теперь более понятны и могут быть отнесены к тому или иному классу (трансгрессия, регрессия, постоянная мощность) с большой долей достоверности. Более того, некоторые участки разреза, которые на первом этапе интерпретации казались однородными, при тщательном подборе параметров разложений, разделились на несколько толщь разного харак тера.

Для уточнения привязки сейсмофаций, а также для проверки корреляции, сделанной по СВО, в отдельных случаях использовались параметрические диаграммы амплитудно-частотных вариаций (рис. 6.6).

Достаточно «пестрая» фациальная картина, получившаяся на первом этапе (рис. 6.5.) наполнилась геологическим смыслом после детального анализа (рис. 6.7). Стала отчетливо заметна шестислойное строение русла. а) ГЫ.

Рисунок 6.6. Уточнение привязки сейсмофаций, и проверка корреляции, сделанной по СВО (Ь) при помощи параметрических диаграмм амплитудно-частотных вариаций (а).

Рисунок 6.7. детальное фациальное расчленение сечения конуса выноса с индивидуальным подбором п ада метро в разложения для каждого интервала разреза. (7)граница между регрессивной и стационарной стадиями первого этапа- (7)граница между стационарной и трансфессивной стадиями первого этапа- 0 граница между первым и вторым этапами- (7) граница между регрессивной и трансгрессивной стадиями второго этапа- (7) граница между трансгрессивной и стационарной стадиями второго этапа- 0 граница между вторым и третьим этапами.

Интерпретируя (согласно предложенной теории) сейсмостратиграфическую модель сечения конуса выноса, можно предположить, что формирование данного геологического объекта происходило в три этапа:

Начало формирования отложений первого этапа, по-видимому связано с регрессией (красная фация), затем осадконакопление шло постоянными темпами (желтая фация), и на заключительной стадии первого этапа произошла регрессия (зеленая фация).

Начало второго этапа, также как и первого, приурочено к активизации осадконакопления, связанного с отступлением бровки шельфа. Но в отличие от первого этапа, сброс материала шел гораздо активнее — это отразилось в большом количестве глубоких врезов, заполненных осадками регрессивного периода (красная фация).

Чар ЧНм: 1.0.

Ь).

Рисунок 6.8. Картирование русла на основе спектрального разложения, а) — планЬ) разрез.

Затем сразу наступила трансгрессия (зеленая фация), но она продолжалась не долго, так как мощность этих осадков не велика. На заключительном цикле второго этапа длительное время шло постоянное осадконакопление, предположительно на одном и том же расстоянии от берега.

Последний этап ознаменовался очень интенсивным сбросом осадочного материала по уже существующему руслу, что отразилось в глубоких врезах в центре лопасти.

Можно предположить, что во время последнего этапа данная часть русла находилась существенно ближе к берегу. В пользу этого предположения говорят два факта: Первое — это большая глубина врезов, что свидетельствует о большой энергии потока, прорезавшего эти каналы (энергия потока теряется при удалении от берега) — И второе — это другой частотный состав сейсмического сигнала (спектр смещен в низкочастотную область). Это пониженное на общем фоне значение частот обьясняется с помощью предложенной теории: прослои, формирующие фации в этих каналах обладают большей мощностью, что также скорее всего, связано с прибрежным генезисом этих врезов. Подбор параметров разложений с учетом спектрального состава, позволил выделить цикличность внутри врезов, которая была не видна на первом этапе.

Однако не всегда необходимо проводить детальный анализ и подбор параметров как это сделано выше. В некоторых случаях детальный анализ наоборот затрудняет интерпретацию, так как аккуратный подбор параметров позволяет проследить малые тренды, которые безусловно, интересны при детальной работе, но не стабильны по площади, и соответственно, не дают возможность оценить «похожесть» сейсмической картины на разных профилях. Для площадного анализа больше подходят спектрально-временные образы с огрубленными параметрами. Так, например на рисунке 6.8. показано палеорусло, прослеженное на основе выделения более ярким цветом энергии, сосредоточенной в определенном частотном диапазоне, соответствующем по мнению автора, отражению от циклической толщи центральной части руслового вреза.

Полученные результаты подтверждают пригодность, разработанного в рамках настоящей работы метода, для проведения сейсмостратиграфического анализа слоистых геологических объектов, имеющих большое распространение по площади. А в случае анализа циклических осадочных толщь, по результатам интерпретации можно также делать выводы о генезисе и истории формирования осадочного бассейна в целом.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Наиболее существенным научным результатом настоящей работы является разработанная методика детального расчленения протяженных геологических объектов на основе интерпретации данных спектрально временных разложений сейсмического сигнала. Детальное описание методики приведено в 4, 5 и 6 главах. Ниже представлены основные этапы этой методики:

1 этап. Изучение и коррекция графа обработки сейсмических данных для снижения искажений динамических характеристик, существенных для СВАН.

2 этап. Изучение априорной литолого-стратиграфической и сейсмостратиграфической характеристик разреза для создания точной модели среды.

3 этап. Выбор оптимального, для выделения интересующих геологических особенностей, алгоритма из числа линейных и энергетических разложений.

4 этап, оценка разрешающей способности и ограничений метода путем анализа разложений синтетического волнового поля, рассчитанного по модели.

5 этап. Выбор интервала между анализируемыми трассами с учетом чувствительности метода, размеров и глубины залегания изучаемого геологического объекта.

6 этап. Расчет спектрально-временных образов по профилю.

7 этап. Перенос корреляции реперных отражающих границ с сейсмического профиля на профиль спектрально-временных образов.

8 этап. Выделение энергетических трендов на каждом спектрально-временном образе.

9 этап. Корреляция спектрально-временных энергетических трендов по профилю.

10 этап. Проведение детального СВАН для участков разреза, где качество разложений со стандартными параметрами не позволило провести интерпретацию.

11 этап. Перенос корреляции фаций, выделенных на СВО с разреза спектральновременных образов на сейсмический разрез.

Научная новизна работы состоит в обосновании преимущества построения спектрально-временных образов при помощи квадратичных разложений по сравнению с узкополосной фильтрациейв предложении методики непрерывного спектрально-временного анализа по профилюопределении количественной связи распределения энергии на СВО с распределением мощностей интерферирующих слоев. Подробный анализ разложений для синтетических моделей выявил интерференционные явления, которые прежде интерпретировались как результат отражения от сложных циклических толщ.

В качестве результатов, имеющих особую практическую ценность, следует отметить: научно-методический подход по подбору оптимального алгоритма для анализа изменения спектра сигнала во времениопределение ограничений, разрешающей способности и устойчивости методаразработанную технологию интерпретации энергетических разложений, обладающих большей разрешающей способностью по сравнению с СВО, полученными с помощью узкополосной фильтрацииисследования возможностей метода энергетических разложений применительно к решению задачи расчленения мелко-слоистых толщьразработанную методику применения спектрально-временных разложений для анализа протяженных геологических объектов на примере песчаных коллекторов в палеорусловых фациях.