Akustische Vollwelleninversion von Bohrlöchern

ZUSAMMENFASSUNG Die Vollwelleninversion (FWI) ist eine Technik, die das Potenzial hat, hochauflösende elastische Geschwindigkeitsmodelle zu erstellen. Wir wenden diese Technik auf Daten der kabelgebundenen Monopol-Akustikmessung an, um die Geschwindigkeitsstrukturen der nahegelegenen Bohrlochformation zu bildlich darzustellen, die in einer Bewertung von Flüssigkeitseinwirkungen verwendet werden können. Unser FWI-Arbeitsablauf ist in zylindrischen Koordinaten anstelle von kartesischen Koordinaten festgelegt, um sich der Bohrlochgeometrie anzupassen. Unter der Annahme, dass das akustische Logging-Werkzeug zentriert ist und die Eigenschaften der Formation azimutal invariant sind, können wir das Problem auf zwei Dimensionen in der Inversion vereinfachen. Synthetische Tests zeigen, dass das hochauflösende P- und S-Wellen-Geschwindigkeitsmodell rund um das Bohrloch erfolgreich mit FWI invertiert werden kann, sobald ein vernünftiges Ausgangs-Geschwindigkeitsmodell vorgegeben ist. Allerdings unterscheidet sich die Bohrloch-FWI von der seismischen FWI darin, dass nahe der Bohrlochwand starke, bohrlochgeführte Wellen aufgrund elastischer Effekte existieren. Die bohrlochgeführten Wellen weisen eine geringe Empfindlichkeit gegenüber der Geschwindigkeit außerhalb der Bohrlochwand auf. Darüber hinaus ist es schwierig, die Wellenform der Körperwellen und der geleiteten Wellen in synthetischen Daten und Felddaten gleichzeitig anzupassen. Daher schlagen wir für Anwendungen mit Felddaten vor, die Geschwindigkeitsstrukturen der Formation rund um das Bohrloch durch FWI unter Verwendung nur der zuerst ankommenden P-Wellen zu ermitteln. Die Tests mit Felddaten zeigen, dass die vorgeschlagene Methode anwendbar ist, um die P-Wellen-Geschwindigkeitsstruktur rund um das Bohrloch mit einer ähnlichen Auflösung wie bei der Strahlverfolgung-Tomographie zu invertieren. FWI könnte in zukünftigen Anwendungen im Feld mit besseren Annahmen im Forward Modeling und unter Verwendung weiterer Informationen aus den Felddaten eine höhere Auflösung erzielen.