Sử dụng công nghệ nghịch đảo địa thống kê kết hợp với dữ liệu địa chấn 3D để khoanh vùng các lớp cát mỏng trong môi trường trầm tích châu thổ (delta)

59DẦU KHÍ - SỐ 9/2019 
PETROVIETNAM
bị thay đổi bởi sự xen kẽ các lớp tuff vụn mỏng, có nơi 
bề dày đến vài mét. Cả độ rỗng tại chỗ (insitu- porosity) 
và độ thấm của thân cát bị chi phối bởi thành phần tuff 
và sự biến dạng cấu tạo sau đó. Ở đây, cát chứa dầu liên 
quan đến thành tạo Bajo Barreal (tuổi Cretaceous giữa và 
Cretaceous muộn) bị chôn vùi tới độ sâu 1.200 - 2.000m.
 Hình 1 thể hiện khoảng 450 giếng khai thác trong 
cánh Nam của vùng Canadon de la Escondida, được phân 
bố dưới dạng các cụm phân tán. Sự phân bố này có thể 
dựa trên tính chất không liên tục theo phương nằm ngang 
của lớp chứa gây ra song cũng có thể do phương pháp 
chọn vị trí đặt giếng dựa trên kết quả phát triển vành đai 
đặt giếng đón đầu giới hạn diện tích mỏ. Trong quá khứ 
vị trí đặt giếng chỉ dựa trên việc xem xét cấu trúc tầng 
triển vọng (structural play) từ các nghiên cứu địa chất trên 
mặt đất và đôi khi từ kết quả thăm dò địa chấn 2D. Bởi 
vì trong thời gian đó, các chuyên gia địa chất có quá ít 
thông tin về sự có mặt của cát ở dưới sâu hoặc về tính liên 
tục theo phương nằm ngang của thân cát đó. Theo thống 
kê, 95% tổng sản lượng đời mỏ chỉ thu được từ 5% tổng 
số giếng đã khoan, sản lượng trung bình của giếng khai 
thác chỉ thu được 6m3/ngày và tổng sản lượng cộng dồn 
là 13.000m3/giếng.
SỬ DỤNG CÔNG NGHỆ NGHỊCH ĐẢO ĐỊA THỐNG KÊ KẾT HỢP 
VỚI DỮ LIỆU ĐỊA CHẤN 3D ĐỂ KHOANH VÙNG CÁC LỚP CÁT MỎNG 
TRONG MÔI TRƯỜNG TRẦM TÍCH CHÂU THỔ (DELTA)
TẠP CHÍ DẦU KHÍ
Số 9 - 2019, trang 59 - 66
ISSN-0866-854X
Tóm tắt
Phương pháp địa chấn được sử dụng phổ biến trong công tác tìm kiếm, thăm dò dầu khí nhưng khi ứng dụng ở môi trường trầm tích 
châu thổ (delta) chứa các lớp cát mỏng đứt đoạn thì các mạch sóng ghi được thường mờ nhạt, tính liên tục cũng như cường độ phản xạ 
giảm mạnh nên rất khó nhận diện ranh giới giữa các tầng chứa sản phẩm. Đây là trở ngại rất lớn khi khoanh vùng các cồn cát bị chôn vùi 
sâu có chứa sản phẩm dầu khí, dẫn đến xác định sai vị trí giếng khai thác (gây ra số lượng giếng khô cao, chi phí tăng...).
Bể trầm tích San Jorge (Argentina) được khai thác từ năm 1907, chủ yếu chứa các lớp sét ao hồ phân lớp dày và vùng ngập lụt, xen 
kẽ bởi các lớp cát bồi tích mỏng, không liên tục, chủ yếu nhỏ hơn 4m, bị chôn vùi tới độ sâu 1.200 - 2.000m. Sau thời gian khai thác rất 
dài cho thấy 95% tổng sản lượng đời mỏ chỉ thu được từ 5% tổng số giếng đã khoan, sản lượng trung bình của giếng khai thác chỉ đạt 
13.000m3/giếng. Số lượng giếng khô hoặc không kinh tế được xác định là do vị trí đặt giếng khoan trước kia dựa vào tài liệu địa chấn 2D 
chất lượng thấp. 
Cuối thế kỷ XX, sau khi ứng dụng công nghệ đảo ngược địa thống kê dựa trên phương pháp mô phỏng ngẫu nhiên vào xử lý số liệu 
địa chấn 3D, các sai lầm về tư duy lẫn kỹ thuật trong minh giải địa vật lý đã được khắc phục. Hiện nay, sản lượng khai thác ở bể San Jorge 
chiếm 32% tổng sản lượng khí đốt của Argentina. 
1. Giới thiệu
Bể trầm tích San Jorge được đưa vào khai thác từ năm 
1907, đến nay vẫn chiếm 32% tổng sản lượng khai thác 
dầu khí của Argentina. Quá trình tiến hóa địa chất thời kỳ 
đầu của bể trầm tích này là do liên quan đến cùng một 
quá trình tạo rift mở rộng Đại Tây Dương xảy ra vào đầu 
kỷ Jurassic. Các hoạt động đứt gãy và quá trình bào mòn 
địa phương đi kèm theo sự tiến triển của rift, tạo thuận 
lợi cho lắng đọng trầm tích lục nguyên không có nguồn 
gốc biển xảy ra chủ yếu trong kỷ Cretaceous sớm. Tại thời 
điểm đó, chế độ địa kiến tạo Andean trở thành tác nhân 
chính cung cấp nguồn vật liệu vụn núi lửa tập trung trong 
cột trầm tích; đồng thời cũng là tác nhân tạo ra sự có mặt 
phổ biến các xâm nhập batholic trong khu vực này. Trầm 
tích vụn (clastic) lắng đọng trong khu vực tạo hydrocar-
bon đặc trưng bằng sét phân lớp dày có nguồn gốc ao hồ 
và vùng ngập lụt xen kẽ với các thân cát chứa dầu khí khá 
mỏng, thưa thớt. 
Sự tập trung của các thân cát mỏng tương đối nhỏ 
trong cột trầm tích được giải thích bằng các cấu trúc bồi 
tích và sông ngòi phát triển diễn ra rất ngắn, phát triển 
thành các lớp với bề dày chỉ khoảng từ 1 - 15m (trong đó 
chủ yếu là các lớp mỏng hơn 4m). Cột trầm tích tiếp tục 
60 DẦU KHÍ - SỐ 9/2019 
GIỚI THIỆU CÔNG NGHỆ
Để cải thiện công tác phát triển mỏ, các chuyên 
gia địa vật lý tìm cách khai thác thông tin về phạm vi 
kéo dài theo phương nằm ngang và phương thẳng 
đứng của đối tượng chứa dầu khí thông qua sử dụng 
thông tin chứa trong biên độ phản xạ sóng địa chấn 
3D sau cộng sóng (post-stack) các mạch ghi. Các thuộc 
tính địa chấn chuẩn (standard seismic attributes) đều 
là chỉ số mơ hồ về tính liên tục của thân cát do hiệu 
ứng điều hướng trên mạch ghi (tuning effects) gây ra. 
Do đó trước khi nghiên cứu các mối quan hệ về vật lý 
đá (petrophysical) giữa sự có mặt của cát và tín hiệu 
đáp- địa chấn (seimic response), các ảnh hưởng của 
sóng nguồn (wavelet footprint) phải được loại bỏ khỏi 
dữ liệu địa chấn. Nhóm tác giả sử dụng phương pháp 
nghịch đảo địa chấn theo từng mạch ghi (trace-based 
inversion), sau đó tìm cách cải thiện độ phân giải thẳng 
đứng bằng kết quả đầu ra của kỹ thuật nghịch đảo địa 
thống kê dựa trên phương pháp mô phỏng quá trình 
ngẫu nhiên (stochastic simulation). Ý tưởng của việc 
làm này là để nâng cao thêm độ phân giải (tốt) theo 
phương nằm ngang của tài liệu địa chấn để tương 
thích với dữ liệu có độ phân giải thẳng đứng cao hơn 
nhiều từ tài liệu giếng khoan. Nghịch đảo địa chấn địa 
thống kê cho phép tích hợp các thông tin có được từ 
các nguồn đo khác nhau vào một hình ảnh đơn nhất, 
phù hợp của tầng chứa sản phẩm.
2. Phương pháp thực hiện và kết quả của phương 
pháp luận trong việc khoanh giới hạn phân bố các 
lớp cát mỏng trong trầm tích delta
2.1. Dữ liệu địa chấn
Dữ liệu địa chấn 3D được lấy mẫu 2ms (mili giây), 
băng tần số 6 - 85Hz, với tần số trung tâm bằng 35Hz. 
Tại tần số 50Hz, với giả thiết tốc độ truyền sóng dọc (P) 
V = 3.200m/s, bước sóng giao thoa (tuning wavelength 
= λ/4) bằng 12,5m. Đây là độ phân giải thẳng đứng tốt 
nhất mà ta có thể phục hồi lại từ tài liệu địa chấn.
Địa chấn 3D tiến hành ở Canadon de la Escondi-
da trên diện tích 194km2, kết quả được trình bày trên 
Hình 2 dưới dạng lát cắt không gian - thời gian trên 
đó có thể phân biệt dễ dàng các ranh giới phân chia 
theo phương thẳng đứng của 3 lớp A (cát nén ép yếu, 
độ rỗng lớn), B (cát rắn chắc), C (phiến sét, tuffs) trong 
khu vực khai thác. Phiến sét (shale) chứa nhiều vật chất 
hữu cơ nên là loại đá sinh hydrocarbon tiềm năng, một 
phần rất lớn dầu khí đã sinh ra nhưng không di cư nên 
cũng là một loại đá chứa, tốc độ truyền sóng P trong 
phiến sét đạt khoảng 7.000 - 17.000ft/sec. Việc xử lý và 
dịch chuyển thời gian sau cộng sóng đã bảo tồn được các 
biên độ thật của sóng cũng như cực tiểu hóa nhiễu giả tín 
hiệu không gian (spatial alias), một dạng nhiễu quy luật gắn 
liền với thu nổ địa chấn thực địa.
2.2. Dữ liệu cơ lý đá
Các biểu đồ đối sánh (crossplot) của trở kháng âm học 
của sóng dọc P (acoustic impedance AI = V×ρ với V là vận tốc 
truyền sóng và mật độ đá (ρ)) và dữ liệu mật độ đúc rút từ các 
kết quả đo trực tiếp trong giếng khoan thể hiện một số quy 
luật nén ép thú vị. Hình 3 cho thấy rõ 3 phân lớp theo chiều 
thẳng đứng. Lớp đầu ứng với nhánh parabol phía phải, tăng 
đơn điệu ứng với số liệu đo trong lòng giếng dọc theo lớp A 
Hình 2. Lát cắt thời gian với các tầng được minh giải mô tả các giới hạn thẳng đứng 
của các lớp A, B, C. Logs tỷ phần cát được đặt tại vị trí 4 giếng khoan. 
Hình 1. Bản đồ cơ sở vùng Canadon dela Escondida - vị trí các giếng (chấm vàng); dữ liệu địa 
chấn/thời gian sóng đến máy thu sớm (màu đỏ) và thời gian sóng đến máy thu muộn (màu 
tím) mô tả phân bố không gian tầng cát.
Th
ời
 g
ia
n 
tr
uy
ền
 s
ón
g 
(m
s)
61DẦU KHÍ - SỐ 9/2019 
PETROVIETNAM
trong Hình 2. Tiếp theo, nhánh parabol (nằm giữa hình) 
giảm nhẹ đơn điệu ứng với số liệu đo trong lòng giếng 
dọc theo lớp B. Cuối cùng, nhánh parabol phía trên giảm 
nhẹ đơn điệu ứng với số liệu đo trong lòng giếng dọc theo 
lớp C. Lớp A có mật độ tăng dần thể hiện trên nhánh A là 
hệ quả nén ép dưới tác dụng của áp suất thủy tĩnh đối với 
các hạt sét lẫn trong cát. Lớp B và C thể hiện trên nhánh B, 
C cho thấy biểu hiện dị thường về địa chất và địa vật lý của 
thành phần đá so với nhánh/lớp A (Hình 3 - 7). 
Các nghiên cứu mẫu lõi khoan dẫn đến kết luận tính 
dị thường trên nhánh B, C là do đá vụn núi lửa (pyroclas-
tics) phân lớp mỏng chịu chế độ nén cơ học chi phối chủ 
yếu lên thành phần sét trong hỗn hợp vụn núi lửa gây ra. 
Sự khác nhau rõ ràng giữa nhánh B và C là do độ tập trung 
của vụn núi lửa trong lớp C cao hơn so với trong lớp B 
(Hình 4). Kết quả của trạng thái này là tuy cùng chịu chế 
độ nén ép như nhau nhưng lớp C bị nứt vỡ mạnh hơn, làm 
thay đổi mối quan hệ giữa độ thấm và độ rỗng đối với lực 
nén. Các lớp phân dị (giữa các mặt minh giải) trên lát cắt 
thời gian truyền sóng phản xạ ở Hình 2 được giải thích 
chúng thể hiện giới hạn phân chia nhịp địa chất theo 
phương thẳng đứng của 3 lớp A, B, C.
Mở rộng Hình 3 riêng cho phân lớp C, được biểu đồ 
đối sánh (AI so sánh với mật độ đá) như trên Hình 4, cho 
thấy nếu chỉ dựa trên độ phân giải của log thì khó phân 
biệt các loại thạch học khi chỉ sử dụng duy nhất số liệu 
trở kháng AI. Cùng một giá trị AI có thể gắn với sét, cát 
rắn chắc hoặc cát bở rời (có độ rỗng tốt). Tuy nhiên, biểu 
đồ AI cũng cho thấy sự phù hợp với số liệu mật độ đá đo 
trong lòng giếng vì nó cũng cho khả năng phân dị rõ ràng 
dọc theo 3 lớp thạch học (vỉa có mật độ thấp nhất là vỉa 
có độ rỗng lớn nhất) nhưng nghịch đảo địa chấn sau cộng 
sóng (chuyển từ bản ghi địa chấn sau cộng sang số liệu trở 
kháng âm học) khó giúp phân biệt rõ ràng đặc điểm thạch 
học của từng vỉa nhỏ của từng lớp địa chất. Muốn phân 
chia thạch học lớp mỏng khi chỉ dùng dữ liệu địa chấn bắt 
buộc phải kết hợp với số liệu đo một tham số phụ khác 
liên quan đến trở kháng AI. 
2.3. Tính đơn nhất thạch học và độ phân giải thẳng đứng
Để hiểu được khả năng phân tách các loại thạch học 
bằng tài liệu địa chấn, nghiên cứu [1] đã sử dụng phép lọc 
tần số low-pass (lọc lấy tần số thấp) đối với các đường log 
AI và mật độ đá để chỉ giữ lại các thành phần tần số dưới 
85Hz. Hình 5 trình bày biểu đồ đối sánh giữa AI và mật độ 
đá (sau khi lọc giữ tần số thấp), cho thấy dù dữ liệu log chỉ 
còn tần số thấp, các tập điểm trên biểu đồ đối sánh tương 
ứng với 3 lớp nén ép (A, B, C) gần như vẫn còn giữ hình 
Hình 3. Biểu đồ mô tả mối liên hệ giữa AI và mật độ đá thể hiện khuynh hướng nén ép 
khác nhau trong 3 lớp A, B, C
Hình 4. Biểu đồ mô tả liên hệ giữa AI và mật độ đá trong lớp C
Hình 5. Biểu đồ mô tả mối liên hệ giữa AI và mật độ đá cùng một băng tần số của dữ liệu 
địa chấn. Giá trị mật độ đá thay đổi từ lớp A xuống lớp B, C dao động từ 2,39g/cm3 đến 
> 2,5g/cm3. 
M
ật
 đ
ộ 
(g
/c
m
3 )
Compartment B
Compartment C
Compartment A
AI (g/cm3 × ft/s)
A
B
C
M
ật
 đ
ộ 
(g
/c
m
3 )
Cát rắn chắc
Phiến sét/tuffs
Cát thường
AI (g/cm3 × ft/s)
M
ật
 đ
ộ 
(g
/c
m
3 )
Compartment B
Compartment C
Compartment A
AI (g/cm3 × ft/s)
A
B
C
62 DẦU KHÍ - SỐ 9/2019 
GIỚI THIỆU CÔNG NGHỆ
dạng như trước. Điều đặc biệt là các điểm mẫu (của log 
giếng khoan) tại các tập (packet) cát (điểm màu xanh lá 
cây) xuất hiện rõ ràng hơn ứng với các giá trị AI cao nhất 
trong mỗi lớp nén ép.
Mặc dù độ phân giải thẳng đứng (vertical resolution) 
thấp của dữ liệu địa chấn so với dữ liệu giếng khoan ngăn 
cản việc xác định vỉa cát đơn lẻ tồn tại trong một không 
gian rộng nhưng vẫn có thể cho phép phân tách được các 
tập cát (hoặc hỗn hợp sét - cát trong đó thành phần cát 
chiếm ưu thế) từ các nhịp (sequences) sét hoặc tuff. Như 
vậy, vấn đề không phân tách được thạch học (không đơn 
nhất thạch học) dựa trên AI tại độ phân giải log có thể có 
đáp án có tính đơn nhất khi sử dụng dữ liệu AI từ địa chấn 
(mặc dù độ phân giải thẳng đứng trên tài liệu địa chấn bị 
giảm).
2.4. Phương pháp nghịch đảo mạch ghi sóng địa chấn 
3D 
Phương pháp nghịch đảo mạch ghi sóng địa chấn 3D 
được tiến hành với thuật toán sparse-spike (thuật toán 
xung nhọn thưa thớt), giúp phục hồi các sự kiện địa chấn 
lên đến 70Hz với độ phân giải cao (không kèm theo nhiễu). 
Để ước lượng sóng nguồn (wavelet), các tác giả sử dụng 
số liệu check-shot và số liệu VSP (tuyến địa chấn thẳng 
đứng) từ 17 giếng kiểm soát. Logs mật độ và logs âm học 
được chỉnh sửa và xử lý (cân bằng) nhằm cực tiểu hóa một 
cách nhất quán các hiệu ứng của các điểm gồ ghề/mấp 
mô trong lòng giếng để thể hiện rõ các tính chất vỉa chứa 
nằm sâu. Các điều kiện ràng buộc (bound constraints) hạn 
chế không gian các nghiệm nghịch đảo (địa chấn) nhằm 
bảo đảm tính ổn định của nghiệm ở một mức độ tin tưởng 
được khi số liệu xử lý có mặt các nhiễu. Hình 6 cho thấy 
các biên trên và dưới được chọn theo các dữ liệu giếng 
kiểm tra để thể hiện đúng nhất khuynh hướng nén ép 
(đường đen đậm ở giữa biểu đồ) và theo dạng biến thiên 
của đường ghi số liệu AI trong lòng giếng (đường ngoằn 
ngoèo màu tím giữa 2 biên được chọn). 
Thông tin tần số thấp không có sẵn trong số liệu địa 
chấn nhưng rất cần thiết để cung cấp khuynh hướng 
nén ép (0 - 6Hz trong trường hợp đang xét) được mô 
phỏng dưới dạng số thông qua nội suy số liệu AI lòng 
giếng theo phương nằm ngang có trọng số, lấy từ các 
giếng kiểm soát trong khu vực nghiên cứu. Thông tin 
này (band 6Hz) được dùng để xây dựng đường ghi trở 
kháng âm học tổng hợp bằng cách chập band 6Hz vào 
với đường ghi trở kháng âm học rút ra từ số liệu địa chấn. 
Hình 7 thể hiện lát cắt AI tổng (cộng kết quả mô phỏng 
AI tần số thấp/simulated low-frequency AI/với AI đảo 
Hình 6. Cách chọn biên trên và biên dưới trong quá trình đảo ngược số liệu địa chấn 
thành trở kháng AI 
Hình 7. Lát cắt AI nghịch đảo dọc lát cắt ở Hình 2. Thang màu thể hiện giá trị AI từ phần 
đáy đến đỉnh các lớp đá trong miền tần số thấp. 
Hình 8. Cận cảnh bức tranh trở kháng âm học nghịch đảo dọc theo lát cắt ở Hình 2. Giá trị 
cao của logs ứng với đoạn chứa cát trùng với giá trị AI cao (Xem thêm thang màu ở Hình 7).
Th
ời
 g
ia
n 
(g
iâ
y)
1.0
1.4
1.5
1.6
1.7
1.8
1.9
2
AI (g/cm3 × ft/s)
15000 20000 25000 30000 35000 40000
63DẦU KHÍ - SỐ 9/2019 
PETROVIETNAM
ngược tần số cao/inverted high-frequency AI/) dọc theo 
cùng một tuyến với lát cắt ở Hình 2. Việc kiểm soát chất 
lượng chặt chẽ, rộng rãi không chỉ tiến hành qua so sánh 
sự phù hợp giữa trở kháng âm học đo trong lòng giếng 
với trở kháng âm học rút ra từ số liệu địa chấn mà còn 
cả trong việc xây dựng băng địa chấn tổng hợp cũng 
như chọn sóng nguồn (wavelet) trung bình cho toàn 
diện tích nghiên cứu của đề án. Nhìn chung, số liệu thu 
được qua các bước xử lý trên đạt chất lượng rất tốt. Trong 
phạm vi tần số thấp, các lớp cát do logs chỉ ra được thể 
hiện qua dị thường AI cao hơn và các tập sét trùng với 
giá trị dị thường AI thấp hơn. Điều này hoàn toàn phù 
hợp với kết quả ở Hình 5 và 8.
2.5. Nghịch đảo địa thống kê (geostatistical inversion)
Công trình nghiên cứu xác định đặc trưng tầng chứa 
Canadon de la Escondida có đặc điểm đặc biệt, đó là số 
lượng lớn tài liệu giếng khoan và các giới hạn địa chất 
nhất định được bổ sung cho tài liệu địa chấn. Về nguyên 
tắc, do tần số lấy mẫu không gian của dữ liệu giếng khoan 
tương đối cao, có khả năng giúp gia tăng khả năng phân 
giải thẳng đứng cho các tập cát phát hiện được trên dữ 
liệu địa chấn. Mục tiêu của nghiên cứu, do đó, sẽ là khả 
năng phân tách các đơn vị cát độc lập hơn là các tập cát 
có chứa sét. 
Công trình trước đây của Haas và Dubrule đã thành 
công trong việc sử dụng đồng thời số liệu địa chấn tích 
hợp với số liệu khoan trong phương pháp ước lượng địa 
thống kê (geostatistical estimates) của các tham số vỉa 
chứa trong không gian giữa các giếng khoan. Kỹ thuật 
được sử dụng trong phương pháp này dựa trên mô phỏng 
quá trình xác suất bước ngẫu nhiên (random-walk sto-
chastic simulation) cho trường trở kháng âm học với cổng 
chấp nhận hoặc loại trừ kết quả dựa trên sự phù hợp hay 
không phù hợp với dữ liệu địa chấn hiện có. Sử dụng kỹ 
thuật này, phương pháp trên đã giới hạn được không gian 
nghiệm nghịch đảo trong khoảng khá hẹp và ít phụ thuộc 
vào các dạng biểu đồ biến thiên (variogram) hơn so với 
phương pháp nghịch đảo địa thống kê chuẩn.
Các nghiên cứu về bể trầm tích San Jorge đã sử dụng 
kỹ thuật ước lượng tương tự trong đó ngoài việc nghịch 
đảo các giá trị của AI, một bước đồng mô phỏng quá trình 
xác suất (stochastic cosimulation) sinh ra các mẫu mô 
phỏng thực độc lập (independent realization) cho thạch 
học và giá trị mật độ của loại thạch học đó. Các mẫu mô 
phỏng thực ngẫu nhiên (random realizations) này cần 
thỏa mãn các hàm mật độ xác suất (probability density 
function - PDFs) và được hiệu chỉnh từ biểu đồ thống kê 
Hình 9. Biểu đồ thống kê mẫu (histogram) của trở kháng âm học AI đo trong lòng giếng. 
Sự phù hợp rất tốt với biểu đồ phân bố Gauss (đường màu xanh) được trình bày để làm 
chuẩn. Cách thể hiện lưỡng thức trong histogram được chọn là do ảnh hưởng của 2 loại 
đá chính trong vùng nghiên cứu.
Hình 10. Ví dụ về biểu đồ biến thiên theo chiều ngang và chiều thẳng đứng ước định từ 
các giá trị AI. Đường màu xanh, đỏ sậm và đỏ được dùng để xác định hướng các thăng 
giáng và các mẫu trên cùng chiều, chiều cắt ngang hoặc thẳng đứng. Bảng số phía dưới 
chỉ số hiệu của các mẫu trong số liệu ước định cách nhau 1m.
Hình 11. Lát cắt ngang của mật độ đá tầng chứa cạnh giếng kiểm tra. Giá trị AI lấy từ kết 
quả nghịch đảo ghi địa chấn. Đường đen đậm là mặt phản xạ trong lát cắt. Thang màu thứ 
hai (bên trái) mô tả bậc của AI với giá trị thấp và cao tương ứng đáy và đỉnh của mỗi lớp. 
64 DẦU KHÍ - SỐ 9/2019 
GIỚI THIỆU CÔNG NGHỆ
mẫu (sample histogram) của số liệu giếng khoan. 
Cả 2 loại mẫu mô phỏng thực (realizations) này được 
hiệu chỉnh thỏa mãn độ dài tương quan địa phương (lo-
cal correlation length) được xác định bởi các variograms 
Hình 12. Cận cảnh mật độ đá tầng chứa lấy cạnh giếng kiểm tra. Đường AI (xanh) và 
logs mật độ (đỏ) ở giữa hình. Đơn vị ở thang bên trái (AI) là g/cm3 × ft/s; đơn vị ở thang 
thứ 2 (mật độ) là g/cm3.
Hình 13. Hình ảnh 3D của các khối cát riêng lẻ (màu xanh) cạnh giếng kiểm tra dựa trên 
dữ liệu nghịch đảo địa thống kê. 
Hình 14. Hình ảnh mặt nằm ngang diễn tả bề dày tổng của lớp cát giữa tầng B và C. Vị 
trí giếng khoan đề xuất (ô trắng) từ kết quả nghiên cứu của đề án. Các lớp cát dày phân 
bố hẹp (màu đỏ) và các lớp cát mỏng, phân bố rộng (màu tím). 
tương ứng. Trên chiều thẳng đứng, các variograms được 
ước định từ các phép đo trong lòng giếng và theo chiều 
nằm ngang, các variograms được ước lượng từ các giá trị AI 
được nghịch đảo từ mạch ghi địa chấn (Hình 10). Các mẫu 
mô phỏng thực địa - thống kê (geostatistical realizations) 
được giới hạn tiếp sao cho giá trị trùng khớp với số liệu đo 
tại giếng khoan. Sinh ra ngẫu nhiên độc lập trong quá trình 
mô phỏng, mỗi cặp mẫu mật độ - thạch học sau đó được 
áp vào mô hình vật lý đá giả định (assumed petrophysical 
relationship) và cho ra chỉ với một giá trị AI độc nhất. Mô 
hình vật lý đá này được giả định mang tính đại diện cho 
các biểu hiện trong vỉa chứa tại dải tần số đo được. Tiếp 
theo, các giá trị AI được dùng để tạo băng địa chấn tổng 
hợp (mô phỏng), sau cộng (poststack), bằng cách tích chập 
chúng với cùng sóng nguồn được sử dụng trước đây trong 
phép nghịch đảo AI từ mạch ghi địa chấn. Nếu băng địa 
chấn tổng hợp quá khác so với số liệu địa chấn thực thì cặp 
mẫu mật độ - thạch học từ mô phỏng ngẫu nhiên này bị 
loại bỏ và một cặp mẫu ngẫu nhiên mới được sinh ra từ 
hàm mật độ xác suất (PDF) tương ứng. Thủ tục này được tự 
động lặp lại cho đến khi tiêu chuẩn trùng hợp/tương thích 
(matching) được thỏa mãn tốt nhất trên toàn bộ cube địa 
chấn. Kết thúc quá trình này sẽ thu được 3 cubs thuộc tính: 
AI, mật độ đá và thạch học (loại đá trong lát cắt địa chấn/địa 
chất), cả 3 tính chất này đều liên quan với nhau thông qua 
các quan hệ vật lý đá (petrophysical) được lấy làm cơ sở.
 Việc tìm kiếm các hàm phân bố phù hợp với đặc điểm 
thạch học và mật độ đá có thể cần khối lượng tính toán 
lớn trên máy tính bởi vì cần có hàng chục realizations để 
mô tả chính xác các bộ tập hợp nghiệm thu được (thông 
thường kết quả của phép nghịch đảo dữ liệu là không đơn 
nhất). Các chuyên gia nghiên cứu công nghệ xử lý số liệu 
Argentina đã triển khai kỹ thuật mô phỏng “làm mềm” 
(simulated annealing technique) để lấy mẫu các hàm 
phân bố xác suất PDFs. Một số thuật toán hiệu quả được 
sử dụng trong quá trình tìm kiếm như Metropolis hoặc lấy 
mẫu ad hoc (nhằm mục đích trước mắt) Monte Carlo hay 
có thể sử dụng máy tính song song.
Để đơn giản chỉ chọn 3 loại đá (phiến sét/tuff; cát rắn 
chắc; cát xốp). Các hàm phân bố xác suất PDF cho thạch 
học được lấy mẫu từ nhiều dữ liệu đo logs, tương ứng với 
xác suất 80%, 15% và 5% gán lần lượt cho 3 loại đá trên. 
Mối quan hệ vật lý đá (petrophysical) được áp lên dữ liệu 
dựa theo bảng tương tự như ở Hình 4, mỗi bảng cho một 
compartment thẳng đứng.
 Phương pháp nghịch đảo được tiến hành trên miền 
thời gian, số liệu giếng khoan được lấy mẫu lại cách nhau 
0,5ms để cho phép cải thiện độ phân giải theo phương 
65DẦU KHÍ - SỐ 9/2019 
PETROVIETNAM
thẳng đứng. Bằng cách này độ phân giải thẳng đứng có 
thể tăng gấp 4 lần so với độ phân giải của riêng số liệu địa 
chấn. Các bảng vật lý đá được thay đổi để biểu diễn chính 
xác độ phân giải thẳng đứng mong muốn. Hình 9 là một 
biểu đồ thống kê mẫu ước lượng từ dữ liệu giếng khoan. 
Hình 10 trình bày các variograms dựng từ các mẫu AI.
Hình 11 trình bày lát cắt mật độ (density) ước lượng 
tại vùng gần kề giếng kiểm tra. Hình ảnh phân bố của 
mật độ được sinh ra từ việc trung bình hóa của 30 mẫu 
mô phỏng thực (realizations) ngẫu nhiên, mỗi mẫu mô 
phỏng thực đều thỏa mãn đồng thời số liệu giếng khoan 
cũng như số liệu địa chấn. Để tiện so sánh, phân bố AI 
ước lượng từ nghịch đảo mạch ghi địa chấn được trình 
bày trên Hình 11. Sự khác biệt về độ phân giải thẳng 
đứng giữa 2 kết quả rất tốt. Đặc biệt, tập cát pha sét ước 
lượng trên lớp (compartment) A với số liệu nghịch đảo 
mạch ghi địa chấn bây giờ có thể thấy rõ ràng (trên lát 
cắt mật độ) dưới dạng các lớp cát mỏng có cùng khuynh 
hướng theo phương ngang. Trong vùng lân cận giếng, 
mật độ đá ước lượng có độ phân giải thẳng đứng cao 
hơn so với phân bố AI tính toán theo kết quả nghịch đảo 
mạch ghi địa chấn. Ra xa giếng khoan, độ phân giải của 
mật độ đá suy giảm về tiệm cận với độ phân giải thẳng 
đứng của phân bố AI thu được từ nghịch đảo số liệu địa 
chấn thông thường. Để có 30 mẫu mô phỏng thực đòi 
hỏi phải sử dụng 45 giờ làm việc của CPU trên máy tính 
công suất lớn SGI Octane (195MHz). Hình 12 biểu diễn 
mặt cắt tổng hợp mô tả phân bố ước lượng mật độ đá 
cùng với số liệu địa chấn đầu vào/gốc (các đường lượn 
sóng màu đen (wiggle) và sai số địa chấn tồn dư (resid-
uals) tương ứng sau xử lý (biểu diễn bằng đường lượn 
sóng màu lam). Trong diện tích quan tâm, wiggle tồn dư 
không xiên lệch (unbiased) và nhỏ hơn các wiggle địa 
chấn. Phân bố mật độ đá đạt được sau xử lý sau khi đã áp 
chỉ tiêu so sánh (bằng việc giới hạn sai số) bình phương 
tối thiểu nhỏ hơn 1% giữa số liệu đầu vào và số liệu địa 
chấn mô phỏng. 
 Kết quả (Hình 11, 12) đã được tác giả chọn lọc, đánh 
giá ảnh hưởng của số liệu trên các variograms, histograms 
và các bảng vật lý đá đối với các kết quả cuối cùng. Mặc 
dù đây là các thông số điều hòa quan trọng, nhưng sự 
phù hợp với dữ liệu địa chấn làm cho kết quả cuối cùng 
của các giá trị ước định ít nhạy cảm hơn đối với các thay 
đổi nhỏ trong histograms và variograms so với giá trị ước 
lượng bằng phương pháp địa thống kê tiêu chuẩn. 
Sự khác nhau giữa phương pháp nghịch đảo AI địa 
thống kê và phương pháp nghịch đảo dựa trên số liệu 
mạch ghi địa chấn là phương pháp nghịch đảo AI địa 
thống kê không cần đến mô phỏng số (numerically simu-
late) các thông tin tần số thấp. Thành phần tần số thấp 
của số liệu AI được trộn lẫn tự nhiên vào trong nghịch đảo 
địa thống kê khi (a) đảm bảo dữ liệu nghịch đảo tại vị trí 
giếng trùng dữ liệu giếng khoan và (b) thể hiện độ dài 
tương quan theo phương ngang bao hàm trong việc lấy 
mẫu các variogram.
2.6. Áp dụng trong công tác khoan giếng
Hai phương thức nghịch đảo địa thống kê và dựa 
theo đường ghi địa chấn đã giúp cải thiện việc phát triển 
các mỏ dầu khí trong bể trầm tích San Jorge. Hiện nay, 
việc áp dụng bộ lọc một ngưỡng đơn giản đối với số liệu 
AI và/hoặc với mật độ đá dẫn đến kết quả thu được các 
hình ảnh 3 chiều của các thân cát (Hình 13). Điều này có 
thể giúp xác định các khả năng đan dày hoặc định hướng 
khoan phát triển, đặc biệt trong việc liên kết với play cấu 
tạo. Tuy nhiên, chú ý tới tính chất bất liên tục theo phương 
nằm ngang của các thực thể cát nằm xa nhau ở bể trầm 
tích này thì thông thường chiến lược khoan thẳng đứng 
áp dụng ở những nơi cát dày nhất và các lớp cát có dạng 
cồn hoặc tại các bẫy thạch học - địa tầng là thuận lợi nhất. 
Đối với các thực thể cát rắn chắc có chứa sản phẩm và 
sét vừa là đá mẹ vừa là đá chứa thì dùng công nghệ áp 
dụng trong mỏ phi truyền thống để tạo hệ thống lỗ hổng 
nguyên sinh và vi kẽ nứt liên thông sẽ mang lại kết quả 
mong muốn.
Hình 14 thể hiện cảnh quan theo mặt nằm ngang bề 
dày tổng các lớp cát mỏng, xen kẽ nằm trong tầng/lớp B 
và C thể hiện trong Hình 13. Các bản đồ tương tự trình 
bày vị trí các giếng khoan phát triển mới (các mũi tên chỉ 
trong Hình 14) được xây dựng. Tổng sản lượng cộng dồn 
của các giếng này lớn gấp 3 lần giá trị trung bình của khu 
vực Canadon de la Escondida. Đến nay, các giếng đề xuất 
theo phương thức trên đều xác minh sự hiện diện của các 
thực thể chứa đã dự báo qua công trình nghiên cứu này. 
Các chuyên gia tầng chứa có thể tập trung sự chú ý vào 
các biến số khác như di cư dầu khí, độ trưởng thành của 
sản phẩm... để kiểm soát sản lượng khai thác tối ưu.
3. Kết luận
Argentina đã thành công ở bể trầm tích San Jorges 
sau thất bại kéo dài trong nhiều thập niên của thế kỷ 20. 
Đối với môi trường trầm tích delta phân lớp mỏng, tướng 
đá thay đổi nhanh, đối tượng tìm kiếm chính là các bẫy 
chứa thạch học - địa tầng, tạo ra một môi trường vật lý bất 
đồng nhất, bất đẳng hướng phức tạp thì cần phải có các 
phần mềm xử lý số liệu địa chấn kết hợp với số liệu địa vật 
66 DẦU KHÍ - SỐ 9/2019 
GIỚI THIỆU CÔNG NGHỆ
lý giếng khoan (logs) phù hợp. Lấy số liệu mẫu lõi khoan 
làm tiêu chuẩn kiểm tra đối chứng kết quả xử lý - minh giải 
địa chất tài liệu địa chấn thì mới có được hình ảnh chính 
xác chứ không phải chỉ dựa vào các phần mềm standard 
do các công ty dịch vụ địa vật lý cung cấp. Với tham số trở 
kháng âm học AI, kết quả xử lý cuối cùng đã giúp nhận 
diện đúng bản chất thạch học cùng các tính chất vật lý 
đá trong từng lát cắt địa chất trong không gian 3D, không 
phải chỉ dừng lại ở cấu trúc hình học của các thực thể địa 
chất trong môi trường nghiên cứu (Hình 11, 13, 14).
Đối với Việt Nam, công tác thăm dò khai thác dầu khí 
trong nước đang đối diện với các thách thức: Địa bàn ngày 
càng bị thu hẹp, gia tăng trữ lượng đạt mức thấp, yếu tố 
an ninh chi phối ngày càng lớn. Cho nên nhiệm vụ trọng 
tâm đặt ra hiện nay là tìm ra các mỏ mới, các đối tượng 
mới phục vụ kế hoạch trung hạn/dài hạn, đồng thời đánh 
giá lại các khu vực có tiềm năng dầu khí. 
Theo “Địa chất và Tài nguyên Dầu khí Việt Nam”, hơn 
70% số giếng khoan tìm kiếm thăm dò tại bể Sông Hồng 
đều gặp biểu hiện khí nhưng chỉ đưa vào khai thác được 
mỏ Tiền Hải (trữ lượng rất nhỏ). Vì vậy, đối với các bể trầm 
tích châu thổ ví dụ như Sông Hồng cần mở rộng các khái 
niệm kinh điển trong lý thuyết lẫn công nghệ địa chất dầu 
khí truyền thống, sang phi truyền thống, nghiên cứu lại 
theo kinh nghiệm của Argentina.
Tài liệu tham khảo
1. Carlos Torres-Verdin, Marcos Victoria, German 
Merlette, John Pendrel. Trace-based and geostatistical 
inversion of 3-D seismic data for thin-sand delineation: An 
application in San Jorge Basin, Argentina. The Leading 
Edge. 1999; 18(9): p. 1070 - 1077.
2. Trần Ngọc Toản. Thị trường Dầu khí. Tạp chí Dầu 
khí. 2019; 7: trang 75 - 78.
3. A.Haas, O.Dubrule. Geostatistical inversion - a 
sequential method of stochastic reservoir modelling 
contrained by seismic data. First Break. 1994; 12(11): p. 561 
- 569.
4. John V.Pendrel, Paul Van Riel. Estimating porosity 
from 3D seismic inversion and 3D geostatistics. 1997 SEG 
Annual Meeting, Dallas, Texas. 2 - 7 November, 1997.
Trần Ngọc Toản
Trung tâm Nghiên cứu và Phát triển Công nghệ cao 
Đại học Duy Tân, Đà Nẵng