KrisT Kluftparameterbestimmung mittels richtungsabhängiger seismischer Texturattribute zur Minimierung des Fündigkeitsrisikos

Für eine kostengünstige Gewinnung und Nutzung von Wärme und Strom aus geothermischen Reservoiren ist eine optimale Planung der Landegebiete für Geothermiebohrungen die Voraussetzung. Für eine wirtschaftliche Betreibung von Geothermieprojekten sind die Tiefenlage (Temperatur) sowie die Beschaffenheit des Geothermie Reservoirs (Porosität und Permeabilität) von immenser Wichtigkeit. Mit Hilfe seismischer Untersuchungen (2D und 3D) ist es unter anderem möglich die generelle geologische Struktur des Untergrundes und vor allem des Geothermie Reservoirs abzubilden. Für die Beschreibung der Wasserwegigkeit (Permeabilität) ist für viele Geothermieprojekte vor allem die Identifizierung von geologischen Kluftnetzwerken entscheidend. Mit Hilfe von seismischen Attributen wie Coherence, Curvature oder Ant Track Berechnungen können Bereiche mit erhöhter Klüftigkeit detektiert und dadurch Kluftintensitätsverteilungen erstellt werden. Allerdings können damit keine direkten Informationen über das Einfallen und Streichen von Klüften getroffen werden. Im FFG Sondierungsprojekt RiSeiTex wurde die Anwendbarkeit von richtungsabhängigen Texturattributen basierend auf der Grey Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) zur Bestimmung von Kluftparametern verifiziert.
Im beantragten Projekt stehen drei Projektziele im Vordergrund. Das erste Ziel ist die Erhöhung der Auflösung durch die Erweiterung der möglichen Raumrichtungen auf 109 bzw. 193. Das zweite Ziel dieses Forschungsantrages ist die kaskadische Verwendung von seismischen Attributen um vor allem Aussagen über die Größe von Kluftsystemen treffen zu können. Der dritte Punkt dieses Forschungsantrages ist die Optimierung des Algorithmus zur Reduzierung der Rechenzeit.
Das Ergebnis dieses Forschungsprojekts soll eine Weiterentwicklung des Workflows für die Berechnung von richtungsabhängigen Texturattributen sein. Basierend auf diesen Attributen soll eine Aussage über Intensität, Einfallen und Streichen von Klüften in Geothermie Reservoiren getroffen werden. Damit kann die Bohrzielplanung optimiert, das Fündigkeitsrisiko minimiert und schließlich eine kostengünstige Erschließung von geothermaler Wärme und Energie ermöglicht werden.

Ausgangssituation

Eine kostengünstige Nutzung geothermischer Wärme oder Energie ist abhängig von Temperatur und Fließrate in den geothermischen Reservoiren. Eine ausreichende Fließrate kann fast nur in geklüfteten Reservoiren (meist Karbonate) erreicht werden. Deshalb ist es für Geothermieprojekte vor allem notwendig Kluftnetzwerke im Untergrund so detailliert wie möglich zu beschreiben und die Bohrpfadplanung an diese anzupassen. Das Streichen und Einfallen von Klüften lässt sich über vorhandene Bohrungen mit Imagelogdaten beschreiben. Für die räumliche Verteilung von Klüften können seismische Attribute verwendet werden. Seismische Attribute die für die Kluftbeschreibung verwendet werden sind entweder sensitiv auf Diskontinuitäten in den Reflektoren (Coherence basierende Attribute) oder sie auf die Krümmung von Reflektoren (Curvature basierende Attribute). Diese beiden Attributgruppen erlauben die Beschreibung von Klüften hinsichtlich Kluftintensität. Eine direkte Beschreibung von Klufteinfallen und Kluftstreichen ist nur bedingt möglich. Meist werden für die Beschreibung von Kluftintensitäten seismische Post-Stack Daten verwendet (z.B. Blummentritt et al., 2006; Desheng et al., 2010; Elebiju et al., 2011, Guo et al., 2011; Hunt et al., 2011; Khromova et al., 2011; Mai er al., 2009; Narhari et al., 2009; Refunjol et al., 2010; Staples et al., 2010; Yenugu und Marfurt, 2011). Bei den von Post-Stack Daten berechneten Attributen handelt es sich meist um Coherence oder Curvature. Mit diesen Attributen lassen sich nur Kluftzonen und deren Intensität abschätzen. Eine weitere Form von Eingabedaten für Attributberechnungen sind seismische Pre-Stack Daten (z.B. Dai et al., 2011; Wang et al., 2013, 2014). Mithilfe dieser Daten ist es möglich Anisotropie in den Daten zu detektieren. Im Wesentlichen werden hier drei verschiedene Methoden zur Beschreibung von Klüften verwendet. Erstens die P-Wave Azimuthal Velocity Analysis (VVAZ) (Zheng, 2006), die P-Wave Azimuthal AVO Analysis (AVAZ) (Rüger, 1998) und die Shear Wave Splitting Analysis (SWS) (Li, 2011).
Für eine verbesserte Beschreibung von Kluftnetzwerken kann eine Kombination von Pre-Stack und Post-Stack Daten verwendet werden (z.B. Chen et al., 2014; Hunt et al., 2010). Allerdings stehen nicht immer Pre-Stack Daten für die Projektbearbeitung zur Verfügung. Deshalb ist der Fokus dieser Arbeit auf der Bearbeitung von Post-Stack Daten.
Für die Beschreibung von Kluftnetzwerken in Geothermieprojekten wurden bisher meist Coherence Analysen (Wolfgramm et al., 2015), Produktionsdaten (Horne et al., 2012; Juliusson und Horne, 2010; Juliusson, 2012), Neuronale Netzwerke (Aminzadeh et al., 2010) oder Aufschlussanalogien (Jafari und Babadagli, 2011) verwendet.
Eine weitere Art von Post-Stack Daten sind seismische Texturattribute und von diesen vor allem Attribute basierend auf der Grey Level Co-Occurrence Matrix (GLCM). Diese GLCM basierenden Attribute werden vor allem für die Beschreibung von Paleoflüssen und Faziesbereichen verwendet (z.B. Vinther et al., 1996; Gao, 1999, 2007, 2008a, 2008b, 2009, 2011; West et al., 2002; Chopra und Alexeev, 2005, 2006a, 2006b; Yenugu et al., 2010; de Matos et al., 2011; Eichkitz et al., 2012). Ein Vorteil dieser GLCM basierenden Attribute ist die Richtungsabhängigkeit der Berechnung (Eichkitz et al., 2013). Dabei werden GLCM basierende Attribute entlang von bestimmten Raumrichtungen berechnet. Durch Vergleich der unterschiedlichen richtungsabhängigen Attribute ist es möglich verschiedene Faziesbereiche innerhalb von Paläoflüssen zu beschreiben (z.B. Eichkitz und Amtmann et al., 2014; Eichkitz und de Grott et al., 2014; Eichkitz und Schreilechner et al., 2014). Im Sondierungsprojekt RiSeiTex (FFG Projektnummer 848799) wurde die prinzipielle Anwendbarkeit von GLCM basierenden Attributen für die Erkennung von Kluftsystemen getestet. Diese ersten Tests zeigten, dass es prinzipiell möglich ist mit Hilfe der GLCM Kluftintensitäten, Kluftstreichen und Klufteinfallen zu beschreiben (Eichkitz et al., 2015; 2016; Schneider et al., 2015; 2016). Vergleiche mit anderen seismischen Attributen zeigten, dass GLCM basierende Attribute das Einfallen von Klüften viel detaillierter und aussagekräftiger viel besser beschreiben als klassische seismische Attribute (Eichkitz et al., 2016). Ein Teil des Sondierungsprojekts RiSeiTex war die Erweiterung des Workflows um weitere Raumrichtungen zu berechnen. Bisher war es möglich die Berechnung in 13 Raumrichtungen durchzuführen. Damit kann eine horizontale Auflösung des Kluftstreichens von 45° erreicht werden. Im Projekt RiSeiTex wurde der Workflow so erweitert, dass nun die Berechnung in 49 Richtungen erfolgen kann. Dadurch erhöht sich auch die Auflösung auf 22,5°.