To identify the potential area of gas hydrate in the Ulleung Basin, 2-D and 3-D seismic surveys using R/V Tamhae II were conducted in 2005 and 2006. Seismic survey equipment consisted of navigation system, recording system, streamer cable and air-gun source. For reliable velocity analysis in a deep sea area where water depths are mostly greater than 1,000 m and the target depth is up to about 500 msec interval below the seafloor, 3-km-long streamer and 1,035 $in^3$ tuned air-gun array were used. During the survey, a suite of quality control operations including source signature analysis, 2-D brute stack, RMS noise analysis and FK analysis were performed. The source signature was calculated to verify its conformity to quality specification and the gun dropout test was carried out to examine signature changes due to a single air gun's failure. From the online quality analysis, we could conclude that the overall data quality was very good even though some seismic data were affected by swell noise, parity error, spike noise and current rip noise. Especially, by checking the result of data quality enhancement using FK filtering and missing trace restoration technique for the 3-D seismic data inevitably contaminated with current rip noises, the acquired data were accepted and the field survey could be conducted continuously. Even in survey areas where the acquired data would be unsuitable for quality specification, the marine seismic survey efficiency could be improved by showing the possibility of noise suppression through onboard data processing.
Geophysical survey has been conducted on the continental margin off the South Shetland Islands aboard R/V Onnuri of KORDI in 1992/1993. About 800-line km of 96-channel reflection data have been acquired. On the seismic section, BSR with strong reflectivity and negative polarity has been found at 700 ms below the sea bottom. BSR is considered as the base of gas hydrates and AVO analysis was performed to study physical properties along BSR. True amplitude recovery and surface consistence amplitude were applied to seismic data and angle gathers were obtained. AVO gradient and AVO intercept are calculated on every CDP gather. Section of AVO intercept show strong reflectivity and negative polarity on BSRs and stronger continuity of BSR than stacked section. Cross plot of P-G indicates that the lower layer below BSR is filled with free gas.
Full waveform inversion (FWI) in the field of seismic data processing is an inversion technique that is used to estimate the velocity model of the subsurface for oil and gas exploration. Recently, deep learning (DL) technology has been increasingly used for seismic data processing, and its combination with FWI has attracted remarkable research efforts. For example, DL-based data processing techniques have been utilized for preprocessing input data for FWI, enabling the direct implementation of FWI through DL technology. DL-based FWI can be divided into the following methods: pure data-based, physics-based neural network, encoder-decoder, reparameterized FWI, and physics-informed neural network. In this review, we describe the theory and characteristics of the methods by systematizing them in the order of advancements. In the early days of DL-based FWI, the DL model predicted the velocity model by preparing a large training data set to adopt faithfully the basic principles of data science and apply a pure data-based prediction model. The current research trend is to supplement the shortcomings of the pure data-based approach using the loss function consisting of seismic data or physical information from the wave equation itself in deep neural networks. Based on these developments, DL-based FWI has evolved to not require a large amount of learning data, alleviating the cycle-skipping problem, which is an intrinsic limitation of FWI, and reducing computation times dramatically. The value of DL-based FWI is expected to increase continually in the processing of seismic data.
Seismic inversion is a high-resolution tool to delineate the subsurface structures which may contain oil or gas. On the other hand, marine controlled-source electromagnetic (mCSEM) inversion can be a direct tool to indicate hydrocarbon. Thus, the joint inversion using both EM and seismic data together not only reduces the uncertainties but also takes advantage of both data simultaneously. In this paper, we have developed a simultaneous joint inversion approach for the direct estimation of reservoir petrophysical parameters, by linking electromagnetic and seismic data through rock physics model. A cross-gradient constraint is used to enhance the resolution of the inversion image and the maximum likelihood principle is applied to the relative weighting factor which controls the balance between two disparate data. By applying the developed algorithm to the synthetic model simulating the simplified gas field, we could confirm that the high-resolution images of petrophysical parameters can be obtained. However, from the other test using the synthetic model simulating an anticline reservoir, we noticed that the joint inversion produced different images depending on the model constraint used. Therefore, we modified the algorithm which has different model weighting matrix depending on the type of model parameters. Smoothness constraint and Marquardt-Levenberg constraint were applied to the water-saturation and porosity, respectively. When the improved algorithm is applied to the anticline model again, reliable porosity and water-saturation of reservoir were obtained. The inversion results indicate that the developed joint inversion algorithm can be contributed to the calculation of the accurate oil and gas reserves directly.
National Oceanographic Research Institute is carrying out an oceanographic survey for the entire sea areas around Korean Peninsula annually starting with the East Sea from 1996 by establishing a national oceanographic basic map survey plan for the sea areas under the jurisdiction of Korea, so this paper used the oceanographic geomagnetism data measured at the southern area of the Yellow Sea using 'Hae Yang 2000' in 1999, aiming at clarifying the cause of geomagnetic abnormality zone during the course of treating and analyzing the geomagnetic data. For treatment of magnetic data, we obtained electromagnetic force values and geomagnetic abnormality values around the investigated sea area through a process of searching and removal of bad data, correction of sensor positions, correction of magnetic field effects around the hull, correction of diurnal variation, normal correction, correction of cross point errors, etc. The electromagnetic force distribution around the investigated sea area was $49000\;{\sim}\;51600\;nT$, which is judged to be within the normal electromagnetic force intensity distribution range around the Yellow Sea. The isodynamic lines are distributed in Northeast-Southwest direction, and electromagnetic force values are increasing toward the northwest. The result of comparing the magnetic abnormality around the sea area among $124^{\circ}$ 49' 48" E, $35^{\circ}$ 10' 48" N $\sim$$125^{\circ}$ 7' 48" E, and $35^{\circ}$ 33' 00" N sections with the elastic wave cross section and the result of modeling coincide well with the underground geological structure clarified from the existing elastic wave survey cross section. Therefore, it is judged that the distribution of magnetic force abnormality generally shows the effect pursuant to the distribution of the sedimentary basins in the Tertiary period and the bedrocks in the Cretaceous period which are well developed in the bottom of the sea.
Injection of $CO_2$ into underground saline formations, due to their large storage capacity, is probably the most promising approach for the reduction of $CO_2$ emissions into the atmosphere. $CO_2$ storage must be carefully planned and monitored to ensure that the $CO_2$ is safely retained in the formation for periods of at least thousands of years. Seismic methods, particularly for offshore reservoirs, are the primary tool for monitoring the injection process and distribution of $CO_2$ in the reservoir over time provided that reservoir properties are favourable. Seismic methods are equally essential for the characterisation of a potential trap, determining the reservoir properties, and estimating its capacity. Hence, an assessment of the change in seismic response to $CO_2$ storage needs to be carried out at a very early stage. This must be revisited at later stages, to assess potential changes in seismic response arising from changes in fluid properties or mineral composition that may arise from chemical interactions between the host rock and the $CO_2$. Thus, carefully structured modelling of the seismic response changes caused by injection of $CO_2$ into a reservoir over time helps in the design of a long-term monitoring program. For that purpose we have developed a Graphical User Interface (GUI) driven rock physics simulator, designed to model both short and long-term 4D seismic responses to injected $CO_2$. The application incorporates $CO_2$ phase changes, local pressure and temperature changes. chemical reactions and mineral precipitation. By incorporating anisotropic Gassmann equations into the simulator, the seismic response of faults and fractures reactivated by $CO_2$ can also be predicted. We show field examples (potential $CO_2$ sequestration sites offshore and onshore) where we have tested our rock physics simulator. 4D seismic responses are modelled to help design the monitoring program.
Migration velocity analysis (MVA) for creating optimum depth-domain velocities in seismic imaging was applied to marine long-offset multi-channel data, and the effectiveness of the MVA approach was demonstrated by the combinations of conventional data processing procedures. The time-domain images generated by conventional time-processing scheme has been considered to be sufficient so far for the seismic stratigraphic interpretation. However, when the purpose of the seismic imaging moves to the hydrocarbon exploration, especially in the geologic modeling of the oil and gas play or lead area, drilling prognosis, in-place hydrocarbon volume estimation, the seismic images should be converted into depth domain or depth processing should be applied in the processing phase. CMP-based velocity analysis, which is mainly based on several approximations in the data domain, inherently contains errors and thus has high uncertainties. On the other hand, the MVA provides efficient and somewhat real-scale (in depth) images even if there are no logging data available. In this study, marine long-offset multi-channel seismic data were optimally processed in time domain to establish the most qualified dataset for the usage of the iterative MVA. Then, the depth-domain velocity profile was updated several times and the final velocity-in-depth was used for generating depth images (CRP gather and stack) and compared with the images obtained from the velocity-in-time. From the results, we were able to confirm the depth-domain results are more reasonable than the time-domain results. The spurious local minima, which can be occurred during the implementation of full waveform inversion, can be reduced when the result of MVA is used as an initial velocity model.
Compared with the separated inversion of electromagnetic (EM) and seismic data, a joint inversion using both EM and seismic data reduces the uncertainty and gives the opportunity to use the advantage of each data. Seismic fullwaveform inversion allows velocity information with high resolution in complicated subsurface. However, it is an indirect survey which finds the structure containing oil and gas. On the other hand, marine controlled-source EM (mCSEM) inversion can directly indicate the oil and gas using different EM properties of hydrocarbon with marine sediments and cap rocks whereas it has poor resolution than seismic method. In this paper, we have developed a joint EM inversion algorithm using a cross-gradient technique. P-wave velocity structure obtained by full-waveform inversion using plane wave encoding is used as structure constraints to calculate the cross-gradient term in the joint inversion. When the jointinversion algorithm is applied to the synthetic data which are simulated for subsea reservoir exploration, images have been significantly improved over those obtained from separate EM inversion. The results indicate that the developed joint inversion scheme can be applied for detecting reservoir and calculating the accurate oil and gas reserves.
Reflection seismic survey has been conducted using R/V Yuzmogeologia of Russia on the area of between northern part of Powell basin and South Scotia Ridge. 48-channel seismic data have been processed using Promax system. Hesperides and Eastern Deep located in the central part of the South Scotia Ridge show similar geological structure comprising two distinct sedimentary layers. The lower layer filled with fault breccia is considered to be formed with the expansion of the deeps. The upper layer is filled with pelagic sediments which implies this layer is formed after the spreading of the deeps has stopped. The south branch of the South Scotia Ridge is characterized by bigger width than the north branch. Topographical depression shown in the south branch is formed by many faults accompanied with the seafloor expansion of Powell basin.
Optimal data processing parameters were designed to attenuate multiples in seismic data acquired in the south-eastern area of the East Sea, in 2008. Bunch of multiples caused by shallow sea water depth were perceived periodically up to two way travel time of 1,750 ms at every 250 ms over seismic traces. We abbreviated sea bottom multiple as SBM, Peg-leg multiple as PLM, and free-surface multiple as FSM. To attenuate these multiples, seismic data processing flow was constructed including NMO, stack, minimum phase predictive deconvolution filter and wave equation multiple rejections (WEMR). Prevalent multiples were suppressed by predictive deconvolution and remaining multiples were attenuated by WEMR. We concluded that combining deconvolution with WEMR was effective to a seismic data of study area. Derived parameter can be applied to the seismic data processing on adjacent survey area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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