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AVERTISSEMENT
Ce document est le fruit d’un long travail approuvé par le jury de
soutenance et mis à disposition de l’ensemble de la communauté
universitaire élargie.
Il est soumis à la propriété intellectuelle de l’auteur au même titre que sa
version papier. Ceci implique une obligation de citation et de
référencement lors de l’utilisation de ce document.
D’autre part, toute contrefaçon, plagiat, reproduction illicite entraîne une
poursuite pénale.
Contact SCD INPL : scdinpl@inpl-nancy.fr
LIENS
Code de la propriété intellectuelle. Articles L 122.4
Code de la propriété intellectuelle. Articles L 335.2 – L 335.10
http://www.cfcopies.com/V2/leg/leg_droi.php
http://www.culture.gouv.fr/culture/infos-pratiques/droits/protection.htm
Institut National Polytechnique de Lorraine
Institut Français du Pétrole École Nationale Supérieure de Géologie
École doctorale RP2E
Time-lapse (4D) seismic interpretation methodologies
based on kriging analysis: application to the Senlac
(onshore Canada) and Marlim (offshore Brazil) heavy
oilfields
THÈSE
présentée et soutenue publiquement le 7 mars 2008
pour l’obtention du
Doctorat de l’Institut National Polytechnique de Lorraine
Spécialité Géosciences
Par
Carlos Eduardo BORGES DE SALLES ABREU
Composition du jury
Rapporteurs : Richard SINDING LARSEN
Jean-Paul CHILÈS
Examinateurs: Nathalie LUCET
Frédérique FOURNIER
Luc SANDJIVY
Directeur: Jean-Jacques ROYER
Invité : Paulo JOHANN
Centre de Recherches Pétrographiques et Géochimiques
Laboratoire d’Infographie et d’Analyse des données
Rue du Doyen Marcel Roubault – 54500 Vandoeuvre
2 Acknowledgements
First of all, I would like to express my deep gratitude to my thesis director, M. Jean-
Jacques Royer, for his continuous support and patience during this three and half years
working together. All his pertinent comments and suggestions, framed on his outstanding
intellectual rigour, have helped to guide and much enrich this work.
I am also very grateful to Nathalie Lucet, my responsible at the Institut Français du
Petrole, for all the opportunities we have had to discuss together. Thanks a lot, Nathalie! I am
also indebted with Philippe Nivlet and Frederique Fournier, for their patience and continuous
help, comments and corrections.
I also thank Mr. Richard Sinding-Larsen and Mr. Jean-Paul Chiles, that have accepted
to revise my thesis and to be part of the jury. My thanks also go to Mr. Luc Sandjivy and M.
Paulo Johann, for his observations and comments as members of the jury. Special thanks to
Caroline Joseph, for her patience on helping me to wrap the final presentation up.
I am very grateful to all colegues from the Geophysical Department from IFP,
researchers and doctoral students, and as well as the administrative staff, for the warm
welcome and collaboration. Christine Le Cleach did a great job on helping me with the MS
Word problems.
My thanks to Encana, for the use of the data concerning the Senlac Field. I am also
grateful with PETROBRAS to support me in my PhD project, and to permit me to work with
and publish the results from the Marlim Field. Thanks to all my colleagues from Petrobras,
that helped me on providing data and other material, as well as for the valuable discussions
and comments.
Finally, I would like to express my deep gratitude and love to my wife, Danielle, and
to my kids, Daniel and Bruna, for their comprehension and patience with all those moments I
had to stay absent during our stay in France. They have supported me during all the good and
bad times, and we have learned a lot together.
3
4 Résumé
Une gestion optimale de réservoir implique désormais l’acquisition quasi systématique
de données de sismique 3D répétée (données 4D). Il s’agit donc de répéter une acquisition
sismique 3D au cours du temps, généralement avant (« base survey ») et ensuite au cours de la
production (« monitor survey »). L’utilité de ce type de données a été démontrée, par
comparaison d’images du réservoir au cours de la production. On peut ainsi prédire des
événements indésirables, tels que des venues d’eau ou détecter des zones non drainées.
Néanmoins, l’exploitation des données 4D est aujourd’hui limitée aux interprétations
qualitatives. L’interprétation quantitative des données de sismique répétée est loin d’être
opérationnelle, et les travaux élaborés au cours de cette thèse ont pour objectif d’améliorer ce
type d’interprétation.
L’exploitation des mesures de sismique répétée repose sur le principe que les
variations du signal sismique au cours du temps traduisent les variations de pressions, de
température et de saturations du réservoir suite aux mécanismes de la production. Le
corollaire est que les variations de la mesure sismique en dehors du réservoir devraient être
quasi-nulles, ce qui n’est généralement pas vérifié du fait des variations des conditions
expérimentales de l’acquisition (équipements et dispositifs, météo, etc.); ces variations ne
peuvent être totalement corrigées par les opérations de traitement classiques spécifiques aux
données 4D. Les paramètres clé du succès d’une campagne de sismique répétée reposent sur
deux notions de base : la répétitivité et la détectabilité. La répétitivité est une mesure de la
ressemblance entre deux campagnes sismiques en termes d’acquisition et de traitement
sismiques. Il est évident que plus la répétitivité est grande, plus grandes sont les chances de
détecter et quantifier des changements dans le réservoir au cours du temps. La détectabilité est
liée à la facilité d’identifier des changements au cours du temps, associés à des variations en
termes de saturation en fluides, pression et température. Ce paramètre dépend du réservoir lui-
même, et également de la résolution sismique. Une combinaison optimale de répétitivité et de
détectabilité permet d’assurer le succès d’une campagne de sismique 4D.
5
L’objectif de la thèse est de développer des méthodologies d’interprétation permettant
de caractériser et d’exploiter au mieux les variations des traces sismiques au cours du temps
calendaire. Ces méthodologies sont tout d’abord utilisées pour évaluer la répétitivité des
campagnes sismiques, puis pour filtrer les données afin d’éliminer les bruits indésirables qui
ne sont pas liés à la production et produire ainsi des données « nettoyées » dans lesquelles la
signature 4D sera plus lisible.
6 Table of Content
CHAPTER 1 - RÉSUMÉ (EN FRANÇAIS).......................................................................21
1.1. Introduction ...................................................................................................................... 21
1.2. Techniques de filtrage géostatistique appliquées aux données de sismique répétée........ 23
1.2.1. La méthode du Krigeage Factoriel .................................................................. 25
1.2.2. Comparaison entre le Krigeage Factoriel, l’Analyse Spectrale et
Decomposition en Valeurs Singulieres ........................................................................... 29
1.3. Application du filtrage géostatistique au champ d’huiles lourdes de Senlac................... 30
1.3.1. Description du jeu de données de Senlac ........................................................ 31
1.3.2. Méthode de récupération assistée SAGD........................................................ 31
1.3.3. Données de sismique répétée .......................................................................... 32
1.3.4. Description statistique des données................................................................. 33
1.3.5. Krigeage Factoriel ........................................................................................... 34
1.3.6. Analyse en faciès sismiques............................................................................ 36
1.3.7. Effets time-lapse et la pression........................................................................ 41
1.4. Application du filtrage géostatistique à un champ d’huiles lourdes, offshore Brazil :
Champ de Marlim...........................................................................................................