Регистрация / Вход
Прислать материал

14.575.21.0084

Аннотация скачать
Постер скачать
Общие сведения
Номер
14.575.21.0084
Тематическое направление
Рациональное природопользование
Исполнитель проекта
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Московский физико-технический институт (государственный университет)"
Название доклада
Комплексная программно-алгоритмическая система поиска и разведки месторождений полезных ископаемых сейсмическими и электромагнитными методами в шельфовой зоне Арктики
Докладчик
Петров Игорь Борисович
Тезисы доклада
Цели и задачи исследования
Проект направлен на решение задачи повышения точности определения структуры и объёмов нефтегазовых месторождений, в особенности применительно к месторождениям Арктического шельфа. Целью проекта является разработка инновационных методов, технологий и комплексной системы поиска и разведки месторождений полезных ископаемых сейсмическими и электромагнитными методами в шельфовой зоне Арктики для создания максимально достоверных геологических моделей перспективных нефтегазовых структур и повышения эффективности поискового бурения. Задачи исследования:
- Разработка математических моделей, численных методов и программных алгоритмов повышенной точности для решения прямых задач сейсмической разведки в шельфовой зоне Арктики с явным учётом разномасштабных неоднородностей;
- Разработка математических моделей, численных методов и программных алгоритмов для решения прямых задач электромагнитной разведки;
- Разработка комплексного подхода по совместной инверсии данных сейсмических и электромагнитных исследований с целью детального распознавания внутренней структуры месторождения.
Актуальность и новизна исследования
В настоящее время сейсмическая разведка занимает одно из ведущих мест при поиске и разведке месторождений нефти, газа и других полезных ископаемых. Высокая стоимость бурения поисково-разведочных скважин в море создает спрос на геофизические технологии, снижающие геологические риски бурения. К таким методам относится комплексирование сейсморазведки с электроразведкой, стоимость которой относительно невысока. Ожидается, что такая совместная интерпретация приведёт к более корректной задаче инверсии, чем независимая интерпретация таких данных. Возникает вопрос об автоматизированной системе совместной интерпретации электромагнитных и сейсмических данных. Данное ПНИ ставит своей задачей поиск, реализацию и тестирование автоматизированного подхода комплексной интерпретации. Предлагаемый к разработке ЭОАС имеет критически важное значение для освоения трудноизвлекаемых ресурсов на Арктическом шельфе, а также преодоления технических и технологических препятствий развития экономики РФ.
Описание исследования

Для решения задачи о распространении сейсмических волн в геологической среде используется полная упругая трёхмерная постановка. Определяющая система уравнений в частных производных решается во временной области на гексаэдральных расчётных сетках сеточно-характеристическими и конечно-объемными методами 2-4 порядка точности. Для расчёта откликов от зон трещиноватости используется подход по явному выделению границ неоднородностей. Так, на этапе построения расчётной сетки производится идентификация узлов, относящихся к различных бортам геологической трещины. В дальнейшем, в ходе численного расчёта к значениям вектора скорости и тензора напряжения в них применяются соответствующие корректировка, чтобы обеспечить соответствие поведения трещины заполнению её флюидом.

 

Получение откликов в среде с вариацией удельного электрического сопротивления по трём пространственным направлениям является сложной вычислительной задачей. Подобные задачи не могут быть скаляризированы в общем случае (и как следствие, не могут быть решены аналитически), а потому для них применяют только численные методы. В исследовании было решено применять метод конечных разностей для решения прямой задачи электроразведки. Используется пространственная дискретизация на неравномерной сетке, которая имеет первый порядок точности локально и второй порядок точности глобально. С практической точки зрения, это означает, что в окрестности точек измерения электромагнитного поля конечно-разностные ячейки должны иметь соотношения сторон максимально близкое к единице. Другим важным свойством этой дискретизации является консервативность, она обеспечивает выполнение закона сохранения заряда в дискретном виде. Выполнение дискретного закон сохранения заряда исключает возможность получения нефизичных приближённых решений уравнений электромагнетизма. Для решения полученной после дискретизации системы уравнений с такой матрицей могут быть эффективно применены предобусловленные итерационные методы. За счёт разряженной структуры матрицы, вычислительная сложность умножения на неё векторов невелика. В данном проекте применялся стабилизированный метод бисопряжённых градиентов.

 

При решении обратной задачи целевой функционал состоит суммы невязки двух типов, и стабилизатора, состоящего из взвешенной суммы трёх слагаемых. Первые два типа слагаемых есть нормы гладкости модели, а третий тип является определителем матрицы Грамма для двух векторов модельных параметров. Минимизация целевого функционала выполняется нелинейным методом сопряжённых градиентов. На каждом шаге инверсии выполняется оценка шага в пространстве параметров, минимизирующая невязку. Параметр регуляризации выбирается так, чтобы сбалансировать вклад невязки данных и стабилизатора параметрического функционала. Минимизация выполняется параллельно на системе с расрпределённой памятью.

 

Ввиду высокой вычислительной сложности описанных задач произведена параллелизация алгоритмов, применяемых для их решения. Используются технологии MPI и OpenMP. Реализована низкоуровневая оптимизация кода с использованием потоковых SIMD инструкций центральных процессоров SSE и AVX. Достигнута эффективность распараллеливания до 70%, используя технологию MPI, при масштабировании до 16 тысяч вычислительных ядер.

Результаты исследования

В ходе выполнения проекта был разработан экспериментальный образец автоматизированной системы SEMJI, позволяющий проводить численное решение:

- прямой задачи распространения сейсмических волн в существенно неоднородной (трещиноватой) геологической среде;

- прямой задачи электромагнитной разведки, в том числе в морской постановке;

- совместной обратной задачи с использованием сейсмических и электромагнитных данных с целью построения достоверной геологической модели подповерхностного пространства.

 

1) Решение прямой задачи сейсморазведки проводится во временной области на основе сеточно-характеристического метода [Khokhlov et al. «Solution of Large-scale Seismic Modeling Problems» // Procedia Computer Science, 2015].

Поддерживаются двумерные и трехмерные структурные блочные сетки с наличием неоднородностей. Для численного интегрирования применяются сеточно-характеристические и конечно-объемные методы 2-4 порядка точности. Код распараллелен с применением технологии MPI. Реализована низкоуровневая оптимизация кода с использованием потоковых SIMD инструкций центральных процессоров SSE и AVX. Достигнута эффективность распараллеливания до 70%, используя технологию MPI, при масштабировании до 16 тысяч вычислительных ядер.

 

2) Решение прямой задачи электроразведки основано на конечно-разностном решении уравнений электромагнетизма в среде с произвольным трёхмерным распределением электропроводности. Используемая дискретизация является консервативной и имеет второй порядок точности. Применимость разработанных методов подтверждена на примерах моделирования электромагнитного стримера на геологических моделях, построенных на основе данных из Печорского моря. С целью эффективного использования ресурсов современных ЦПУ и кластерных систем, произведена параллелизации алгоритма расчёта электромагнитных полей для архитектуры с общей и распределённой памятью. Так как при моделировании в частной области самым трудоёмким шагом является решение возникающих сеточных систем уравнений, то алгоритмы параллелизации нацелены на разбиение этого шага на максимально независимые блоки.

 

3) Решение обратной выполняется в частотной области в акустическом приближении. Для ускорения расчётов при решении прямой задачи сейсморазведки применяется метод интегральных уравнений, позволяющий существенно сократить число дискретных неизвестных (в рассматриваемых примерах - с сотен миллионов до первых миллионов), за счёт дискретизации только аномальной области. Отличительной особенностью (новизной) подхода является наложение критерия подобия между моделями двух типов в виде квадратичного функционала, исключающее необходимость его линеаризации. Работоспособность разрабатываемого подхода решения обратных задач изучена на сложных морских моделях реалистичных размеров, в том числе с высокими контрастами параметров. Модели, полученные в результате решения обратной задачи, хорошо описывают основные особенности истинных моделей. На использованных примерах алгоритм выполняет поиск модели, находящейся близко к истинной модели с учётом наложенных ограничений, снижая невязку до уровня шума входных данных за несколько десятков итераций.

 

Научно-технический уровень работы соответствует лучшим мировым достижениям в этой области.

Практическая значимость исследования
Потенциальными внутренними потребителями разработанного экспериментального образца автоматизированной системы являются геологоразведочные подразделения компаний нефтегазового комплекса: Газпром, Лукойл, Роснефть. На внешних рынках это такие компании, как ExxonMobil, Chevron, Shell, BP, Statoil. Разработанные алгоритмы совместной минимизации позволяют получать согласованные модели скорости звука и электропроводности. Поскольку сейсмическая скоростная модель получается в результате решения обратной задачи на низких частотах, и, к тому же, согласована с данными электроразведки, то использование этой модели при сейсмической миграции повысит качество получаемых изображений среды. Кроме того, привлечение данных электроразведки позволит судить о типе флюидонасыщения коллектора. Представляется, что промышленное внедрение результатов проекта приведёт к повышению качества геолого-геофизического прогноза и позволит в ряде случаев существенно сократить риски непродуктивного бурения. Выполнение ПНИ открывает возможности для:
- поиска и разведки месторождений нефти и газа в осложнённых условиях Арктического шельфа;
- повышения точности оценки объёмов запасов месторождений;
- оптимизации процедуры разработки месторождений с целью максимизации коэффициента извлечения углеводородов.