AVO attributes and noise: Pitfalls of crossplotting

Cambois, Guillaume

doi:10.1190/1.1820390

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“…(1998) and often seen in real data sets. Trends in cross‐plots can be generated in other ways also (Cambois 1998; Hendrickson 1999; Simm et al . 2000).…”

Section: Summary and Discussionmentioning

confidence: 99%

The AVA (amplitude‐versus‐angle) signature of small‐scale reflector topography

Quinn

Clark

Neuberg

2001

Geophysical Prospecting

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Routine amplitude‐versus‐offset or amplitude‐versus‐angle (AVA) analysis is founded on the predicted reflectivity of a planar boundary between isotropic homogeneous half‐spaces, yet many real boundaries of interest to hydrocarbon exploration may violate these assumptions. Here, we evaluate consequences of boundary roughness, i.e. small‐scale, sub‐resolution topography, on the reflecting boundary, to find whether sub‐resolution topography can deceive routine AVA analysis and produce misleading hydrocarbon indicators. We use noise‐free synthetic CMP and stacked‐section seismograms, generated with a Kirchhoff‐integral method, for offsets up to 4000 m. The reflecting boundary was at 2000 m depth below a single overburden layer, and comprised isolated mounds or channels (sinusoidal cross‐section, 5–40 m high and 100–750 m wide), and more complex roughness (simulated with seven 1.5–2 km long bathymetric profiles across modern‐day river‐beds, with dune and bar features up to approximately 20 m or 20 ms TWT vertical relief, and 10–100 m or more lateral extent). Flat‐boundary responses were taken as the ‘reference’ against which to compare waveforms and amplitudes through semblance analysis, AVA intercept A and slope B cross‐plots, and inferred Poisson's ratios. Physical properties of the media were based on shales and brine‐ or oil‐sands from an offshore UK oilfield. For the CMP centred on the topographic feature, isolated mounds and channels produced correlated excursions of A and B from the flat‐boundary response (by approximately 35–200%), simulating the familiar ‘background trend’ but sometimes oblique to it. Inferred Poisson's ratios were around 0.3, but for some channels often fell as low as 0.2, potentially interpretable as gas sand. For complex boundary topographies on a shale/brine‐sand model, AVA parameters were extracted for 29 CMPs, 100 m apart along each of seven profiles. On a cross‐plot, they spanned the flat‐boundary response on a linear trend B = (0.01 ± 0.02) – (1.72 ± 0.09)A, similar to reported real data and a realistic ‘mudrock trend’ but with outliers both above and below it that could be interpreted as ‘real’ weak anomalies. Poisson's ratios were 0.30 ± 0.01, between the expected values for brine‐ and oil‐sand. This suggests that boundary roughness may contribute to observed trends on cross‐plots and possibly small, but potentially laterally extensive, false AVA anomalies may also be induced.

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“…(1998) and often seen in real data sets. Trends in cross‐plots can be generated in other ways also (Cambois 1998; Hendrickson 1999; Simm et al . 2000).…”

Section: Summary and Discussionmentioning

confidence: 99%

The AVA (amplitude‐versus‐angle) signature of small‐scale reflector topography

Quinn

Clark

Neuberg

2001

Geophysical Prospecting

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“…However, I have shown that intercept and gradient are statistically correlated and that, in the presence of noise, the statistical trend dominates the crossplot (Cambois, 1998). I have also shown that when this trend is used to compute the fluid factor, the result takes the form:…”

Section: Seg International Exposition and 72nd Annual Meeting Main Menumentioning

confidence: 99%

A new approach to the fluid factor leads to elastic inversion without shear log

Cambois

2002

SEG Technical Program Expanded Abstracts 2002

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The standard approach for estimating the fluid factor is flawed because intercept and gradient are statistically correlated. This pitfall is difficult to identify because the statistical correlation bears a strong resemblance to the expected lithologic correlation. As a result, the estimated fluid factor reduces to a far-angle stack. An alternative approach uses uncorrelated near-and farangle stacks to compute the fluid factor. It takes advantage of the very definition of the fluid factor as the perpendicular to the background trend to decouple lithologic and statistical trends. As a result, the fluid factor is automatically matched to the P-reflectivity wavelet, and elastic inversion can be performed without the need for shear log constraints. If shear logs are available, the range of incidence angles can be independently checked.

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“…A pesar de esta diferenciación hay características que son comunes a todos los métodos. Por ejemplo, es sabido que a partir de observaciones con ruido y con un rango limitado de ángulos de incidencia no es sencillo estimar simultáneamente los coeficientes de las aproximaciones de las ecuaciones de Zoeppritz sin tener alguna clase de información a priori acerca de las características esperadas de las soluciones y/o restricciones geológicas adicionales (Cambois, 1998a;Downton y Lines, 2001). Una forma de superar este problema es por medio de la utilización de una matriz de covarianza o matriz de escala que permita incorporar información de la correlación entre los parámetros a estimar.…”

Section: Antecedentesunclassified

“…Las varianzas de estos atributos dependen parcialmente de la geometría con la cual se adquirió el dato (Downton et al, 2000). El desvío estándar del gradient es mayor que el del intercept y aumenta con el tiempo de viaje de la onda sísmica, haciendo que su estimación utilizando métodos convencionales sea inexacta y su interpretación cuestionable (Cambois, 1998b). Es más, la incorporación del tercer término de la aproximación de Shuey puede llevar a inexactitudes e inestabilidades aún mayores, debido a que el dato generalmente no contiene información suficiente para determinarlo correctamente, excepto para datos con un rango de ángulos de incidencia muy grande y una relación señal-ruido alta (Cambois, 1998a).…”

Section: Introductionunclassified

“…El desvío estándar del gradient es mayor que el del intercept y aumenta con el tiempo de viaje de la onda sísmica, haciendo que su estimación utilizando métodos convencionales sea inexacta y su interpretación cuestionable (Cambois, 1998b). Es más, la incorporación del tercer término de la aproximación de Shuey puede llevar a inexactitudes e inestabilidades aún mayores, debido a que el dato generalmente no contiene información suficiente para determinarlo correctamente, excepto para datos con un rango de ángulos de incidencia muy grande y una relación señal-ruido alta (Cambois, 1998a). Una forma de superar este problema es por medio de la inclusión de una matriz de covarianza o una matriz de escala que provea información de la correlación entre los coeficientes de la aproximación.…”

Section: Introductionunclassified

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Nuevas estrategias para la inversión sparse de datos sísmicos prestack

Pérez¹

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Uno de los objetivos centrales de la inversión de datos sísmicos prestack consiste en determinar contrastes entre las propiedades físicas de las rocas del subsuelo a partir de la información contenida en la variación en función del ángulo de incidencia de las amplitudes de las ondas sísmicas reflejadas en las interfaces geológicas. La inversión de datos sísmicos prestack es un problema mal planteado y mal condicionado, en el sentido de que pequeñas cantidades de ruido en el dato llevan a grandes inestabilidades en las soluciones estimadas. Además, debido a la naturaleza de los datos observados, que son ruidosos, incompletos y de banda limitada, coexiste el problema de la no-unicidad de las soluciones. Dichos problemas apremian la utilización de regularizaciones y restricciones con el fin de estabilizar el proceso de inversión y promover al mismo tiempo soluciones con alguna característica deseada. Las soluciones ralas, o sparse, son deseables debido a que permiten obtener reflectores bien definidos y de esa forma superar el problema de la baja resolución observada en las soluciones obtenidas por medio de métodos de inversión convencionales. En este trabajo de tesis presentamos tres nuevas estrategias basadas en la utilización de diferentes regularizaciones que estabilizan el problema de inversión y promueven soluciones sparse a partir de datos sísmicos prestack. En la primera estrategia se procede a estimar soluciones sub-óptimas del problema de inversión regularizado mediante la norma L0 por medio de la utilización del algoritmo de optimización global Very Fast Simulated Annealing (VFSA). La segunda estrategia consta de dos etapas: primero se resuelve el problema de inversión regularizado mediante la norma L1 por medio de un eficiente algoritmo de optimización conocido como Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm (FISTA) y luego se realiza un paso correctivo de las amplitudes estimadas utilizando mínimos cuadrados. Estas dos primeras estrategias permiten estimar con éxito soluciones sparse utilizando la aproximación de Shuey de dos términos, modelo que describe la variación con el ángulo de incidencia de los coeficientes de reflexión sísmica. La tercera estrategia utiliza como regularización la norma L1,2, permitiendo incorporar información a priori por medio de matrices de covarianza o de escala. En este caso se estiman soluciones sparse de los parámetros de la aproximación de Aki & Richards de tres términos y, si la información a priori disponible es adecuada, es posible obtener también una estimación de tipo blocky de los parámetros elásticos del subsuelo.

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AVO attributes and noise: Pitfalls of crossplotting

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The AVA (amplitude‐versus‐angle) signature of small‐scale reflector topography

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A new approach to the fluid factor leads to elastic inversion without shear log

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