Lát Cắt Ngang Tại Độ Sâu 3424M Từ Mô Hình Độ Rỗng Ann

khoan cho thấy ba thuộc tính cường độ phản xạ (Reflection Intensity), Gradient Magnitude và Sweetness có hệ số liên kết cao với kết quả minh giải độ rỗng từ tài liệu địa vật lý giếng khoan và có khả năng thể hiện tốt nhất các đặc điểm của các đới nứt nẻ trong móng như góc dốc, góc phương vị, độ rộng vị trí và mật độ của đới nứt nẻ so với các thuộc tính còn lại.

Trong khu vực mỏ Hải Sư Đen, các đới nứt nẻ mở phân bố chủ yếu theo phương Đông Bắc – Tây Nam và Đông – Tây. Nhìn chung trong khu vực nghiên cứu sự phân bố của thuộc tính địa chấn tương đối liên kết với độ rỗng xác định từ giếng khoan và cấu trúc địa chất.

Theo đó việc xây dựng mô hình độ rỗng theo ANN được tiến hành dựa trên việc kết hợp 3 thuộc tính địa chấn nói trên (Reflection Intensity, Gradient Magnitude và Sweetness) với kết quả minh giải độ rỗng từ tài liệu địa vật lý giếng khoan của 05 giếng khoan (HSD-1X, 2X, 3X, 4X và VD-1X).

Độ rỗng từ mô hình ANN sau khi xây dựng cho thấy có sự trùng khớp tương đối với kết quả độ rỗng thực tế từ giếng khoan. Mô hình độ rỗng này có khả năng thể hiện rõ sự hiện diện của các hệ thống đứt gãy và đới nứt nẻ. Từ một số mặt cắt ngang qua cấu tạo Hải Sư Đen (Hình 4.1 - 4.4) ta có thể nhận thấy, nứt nẻ trong khu vực chủ yếu phân bố dọc theo các đứt gãy có phương Đông - Tây, Đông Bắc - Tây Nam và một số ít phân bố theo phương Tây Bắc - Đông Nam. Các hệ thống đứt gãy và đới nứt nẻ chủ yếu tập trung nhiều tại phần khu vực gần nóc móng và giảm dần theo chiều sâu. Tuy nhiên ngay tại các vị trí dọc theo các giếng khoan thì giá trị độ rỗng đo được không hoàn toàn trùng khớp (Hình 4.5 - 4.9), nguyên nhân do mô hình độ rỗng theo ANN đã nội suy các giá trị độ rỗng tại vị trí các giếng khoan dựa trên các thuộc tính địa chấn có tần số thấp hơn rất nhiều tài liệu ĐVLGK. Ngoài ra do tỉ số tín hiệu/nhiễu trong móng nhỏ nên mặc dù đã ứng dụng những công nghệ thu nổ và xử lý hiện đại nhất cho tới thời điểm bắt đầu nghiên cứu, nhiễu vẫn còn tồn tại với cường độ đáng kể. Chính vì thế, các giá trị độ rỗng nội suy từ mô hình này ít nhiều có chênh lệch với giá trị thực theo tài liệu địa vật lý giếng khoan.

Nhằm giảm thiểu sai số, tăng độ chính xác và tin cậy của mô hình kết quả trên cơ sở tổ hợp thêm các thông tin như: FMI, Sonic Scaner, DST, PLT và các kết quả nghiên

cứu địa chất – kiến tạo trong vùng, phương pháp Co-Kriging được áp dụng ở bước tiếp theo để hoàn thiện mô hình độ rỗng nứt nẻ.

Hình 4.1. Lát cắt ngang tại độ sâu 3424m từ mô hình độ rỗng ANN

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 168 trang tài liệu này.

Hình 4.2. Lát cắt ngang tại độ sâu 3624m từ mô hình độ rỗng ANN.

Hình 4.3. Lát cắt ngang tại độ sâu 4124m từ mô hình độ rỗng ANN.

Hình 4.4. Phân bố độ rỗng dọc theo nóc móng từ mô hình ANN.

Hình 4.5. Mô hình độ rỗng từ phương pháp ANN.

Hình 4.6. Kiểm chứng kết quả giữa mô hình độ rỗng theo phương pháp ANN và độ rỗng từ giếng khoan HSD-1X.

Hình 4.7. Kiểm chứng kết quả giữa mô hình độ rỗng theo phương pháp ANN và độ rỗng từ giếng khoan HSD-4X.

Hình 4.8. Kiểm chứng kết quả giữa mô hình độ rỗng theo phương pháp ANN và độ rỗng từ giếng khoan HSD-5XP.

4.2. Áp dụng phương pháp Co-Kriging để hoàn thiện mô hình độ rỗng nứt nẻ.

Dựa trên kết quả mô hình dự đoán độ rỗng nứt nẻ ban đầu từ phương pháp ANN, áp dụng thuật toán Co-Kriging để hoàn thiện mô hình trên cơ sở hiệu chỉnh xu hướng phân bố và phát triển của các khe nứt bằng các thông tin thu được từ giếng khoan, thông tin địa chất và các yếu tố kiến tạo của khu vực nghiên cứu. Trong quá trình này, mô hình dự đoán độ rỗng được sử dụng như một biến số thứ 2 trong khi đó giá trị độ rỗng từ giếng khoan là biến số chính quan trọng nhất.

Ở đây, sự phân bố của các khe nứt trong mô hình độ rỗng được khống chế bằng các yếu tố địa - kiến tạo như góc dốc, góc phương vị của hệ thống đứt gãy hay các đới nứt nẻ (xác định được từ tài liệu FMI). Theo kết quả minh giải độ rỗng từ tài liệu địa vật lý giếng khoan, đồ thị biểu diễn mối quan hệ giữa độ rỗng và độ sâu (Hình 4.9) cho thấy các giá trị độ rỗng giảm dần theo chiều sâu, và tiến đến rất nhỏ (nằm dưới giá trị ngưỡng) tại độ sâu 1270m tính từ mặt móng. Ngoài ra, theo kết quả thử vỉa và tài liệu khai thác PLT cùng với kết quả phân tích tài liệu địa chất – kiến tạo thu thập được trong khu vực nghiên cứu cho thấy, hệ thống nứt nẻ theo phương á vĩ tuyến cho dòng tốt. Dựa vào việc phân tích thuộc tính biên độ địa chấn dọc theo mặt móng kết hợp với kết quả phân tích tài liệu FMI trong móng tại mỏ Hải Sư Đen có thể dự đoán được độ rộng cực đại của các đới nứt nẻ dao động từ 80-100m.

Theo đó, các giá trị 1270m, 90m và á vĩ tuyến được chọn để sử dụng lần lượt là các giá trị tối đa (major), tối thiểu (minor) và giá trị thẳng đứng (vertical) là phương á vĩ tuyến (đã được chứng minh cho dòng tốt nhất theo kết quả PLT so với các phương khác) là thông số đầu vào của Co-Kriging (Hình 4.9, hình 4.10).

Hình 4.9. Đồ thị thể hiện mối quan hệ của độ rỗng theo độ sâu từ nóc móng

Hình 4.10. Bản đồ mặt móng biểu diễn thuộc tính biến đổi Variance giúp xác định giá trị khoảng tối thiểu.

Mô hình độ rỗng áp dụng thuật toán Co-Kriging đã khắc phục được những hạn chế của phương pháp ANN. Độ rỗng từ mô hình Co-Kriging được xây dựng không những phù hợp với tài liệu địa chấn mà còn phù hợp với kết quả minh giải tài liệu địa vật lý giếng khoan Đặc biệt, giá trị độ rỗng của mô hình hoàn toàn trùng khớp tại các vị trí có giếng khoan. Từ các mặt cắt ngang của mô hình các phương phân bố của nứt nẻ được thể hiện rõ nét. Qua các mặt cắt dọc, theo tuyến các giếng khoan và các mặt cắt ngang theo chiều sâu khác nhau, ta thấy trong khu vực hiện diện các đới nứt nẻ phân bố theo phương Đông-Tây và Đông Bắc-Tây Nam, một số ít theo phương Tây Bắc - Đông Nam

Nhìn chung, mô hình Co-Kriging đã cho một bức tranh rõ nét hơn về sự tồn tại của các hệ thống nứt nẻ trong móng với các đặc tính riêng biệt (vị trí, kích thước, góc dốc, góc phương vị, mật độ), đây chính là cơ sở quan trọng cho các công tác tìm kiếm thăm dò và thẩm lượng trong tương lai.

Hình 4.11. Mặt cắt dọc qua các giếng khoan HSD-4X, VD-1X, VD-2X, HSD-2X/ST và HSD-3X từ mô hình độ rỗng Co-Kriging.