슬라이프너 부지에서 이방성을 고려한 시간경과 탄성파탐사와 인공송신원 전자탐사 자료의 통합 해석 = Integrated Interpretation of Time-Lapse Seismic and Controlled-Source Electromagnetic Data with Anisotropy at the Sleipner Site

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This dissertation presents the first integrated geophysical interpretation that jointly analyzes time-lapse seismic and marine controlled-source electromagnetic (CSEM) data at the Sleipner CO2 storage site, the world’s first and longest-operating commercial-scale offshore CO2 storage project. The workflow combines seismic and CSEM inversion with an anisotropy assumption to more reliably interpret subsurface properties, including the evolution of the CO2 plume and anisotropy at the Sleipner site.
First, anisotropic time-lapse full-waveform inversion (FWI) based on the global correlation norm (GCN) is applied to both 2D and 3D seismic vintages, and the results are compared with those obtained from isotropic time-lapse FWI. Since 2D FWI affords greater computational efficiency than 3D FWI, a multi-scale frequency strategy using frequencies up to 60 Hz is employed, allowing an assessment of the benefits of incorporating higher-frequency components. In contrast, the 3D FWI is performed at up to 30 Hz, and the comparison confirms that 4D FWI monitoring results provide more accurate and reliable large-scale velocity updates than 2D time-lapse results. As a result, all anisotropic inversion results exhibit distinct P-wave velocity changes due to CO2 injection, compared to the isotropic case, thanks to the consideration of the anisotropy parameter ε. Moreover, synthetic data generated from the anisotropic results show improved alignment with the observed data, especially for reflections from the caprock and storage layer.
Next, an initial resistivity model is constructed for the CSEM inversion. A previous study employed a well-log-based background model; however, upper stratigraphic information is missing at Sleipner due to partial loss of available well logs. To address this limitation, the P-wave velocity model obtained from the 3D anisotropic FWI in 2008 is used, the same year as the 2D CSEM survey, and is converted to resistivity using rock-physics relationships. The Raymer–Hunt–Gardner (RHG) algorithm is first applied to transform the P-wave velocity into porosity, and Archie’s law is subsequently used to convert porosity into electrical resistivity. All physical parameters and constants required for these transformations are calibrated using well-log data from the Sleipner site.
Subsequently, the constructed initial resistivity model is used to perform a 2.5D anisotropic CSEM inversion on a single 2D marine CSEM dataset acquired in 2008. In this context, the 2.5D algorithm simulates 3D EM source behavior within a 2D subsurface geological model, thereby improving computational efficiency. For the inversion process, the “NGI25EM” software developed at the Norwegian Geotechnical Institute (NGI) is utilized, updating the vertical (ρv) and horizontal (ρh) resistivities, as well as the electrical anisotropy ratio (ρv/ρh). The inversion results show that the shale- and mudstone-dominated caprock exhibits higher electrical resistivity and stronger electrical anisotropy than the saline-filled sand formation beneath it. Compared with a well-log-based initial model, the FWI-based initial model improves structural continuity and reduces shallow artifacts in the inversion results. The boundary depths between the caprock and the storage formation are also better constrained, as verified through well-log quality control (QC).
Finally, through the integrated interpretation of the anisotropic FWI and CSEM inversion results with the well-log dataset from the injection and observation wells, a consistent geophysical understanding of the Sleipner site is achieved. The caprock interval identified from seismic velocity and gamma-ray logs corresponds to a high-resistivity, strongly anisotropic zone in the CSEM results. Both the seismic anisotropy (ε) and electrical anisotropy (ρv/ρh) exhibit higher values due to the shale-rich caprock's inherent properties. They gradually decrease downward into the storage formation, confirming that anisotropy is a dominant characteristic of the overburden sequence above the storage layer. Thus, this highlights the importance of accounting for anisotropy when interpreting subsurface properties at the Sleipner site.
Consequently, the integrated approach presented in this study provides more accurate inversion and monitoring results, addressing the limitations of previous Sleipner studies. This thesis establishes its originality by (i) being the first to perform both seismic and CSEM inversions directly on the field dataset and jointly interpret them at the Sleipner site, (ii) analyzing the seismic and electrical anisotropies of the sedimentary layers, and (iii) reconstructing P-wave velocity and resistivity models with more improved accuracy and geophysical consistency, compared with the existing studies. Furthermore, the proposed workflow provides a transferable framework for future research on deep-learning-based joint inversion and multi-physics monitoring at other commercial-scale sites, such as the Smeaheia project.

국문 초록 (Abstract)

본 논문은 시간경과 탄성파탐사 자료와 해양 인공송신원 전자탐사(controlled-source electromagnetic; CSEM) 자료를 함께 활용하여, 현재 가장 오래 운영되고 있는 세계 최초 상업 규모의 해양 CO2 지중저장 부지인 노르웨이 슬라이프너(Sleipner) 부지에 대한 통합 지구물리 해석을 최초로 수행한다. 제안된 워크플로우는 이방성을 고려한 탄성파 및 CSEM 역산을 적용하고, 슬라이프너 부지에서의 CO2 플룸 변화 양상과 이방성 특성을 포함한 지하 물성을 보다 정확히 해석함을 목표로 한다.
우선, global correlation norm (GCN)을 목적함수로 사용하는 이방성 시간경과 전파형역산(full-waveform inversion; FWI)을 2차원 및 3차원 탄성파 탐사자료에 적용하고, 그 결과를 등방성 역산과 비교한다. 2차원 FWI는 3차원에 비해 계산 용량이 여유로우므로, 최대주파수 60 Hz까지의 다중 스케일 주파수 전략을 적용하여 고주파수 성분 활용의 이점을 평가한다. 반면 3차원 FWI에서는 30 Hz까지 사용하며, 이를 통해 4차원 FWI 모니터링이 2차원 시간경과 결과보다 더 정확하고 신뢰도 높은 대규모 속도 변화를 제공함을 확인한다. 모든 이방성 FWI 결과에서는 이방성 변수 ε의 고려 덕분에 CO2 주입에 따른 P파 속도 감소 변화가 더욱 분명하게 나타난다. 또한, 이방성 결과로부터 생성된 합성자료는 현장자료와 더 잘 일치하며, 특히 덮개암 및 저장층으로부터 오는 반사파에서 더욱 개선된 정합을 보인다.
다음으로, CSEM 역산에 필요한 초기 전기비저항 모델을 구축한다. 기존 연구에서 사용된 웰로그 기반 배경모델은 상부 지층 정보가 일부 손실되어 한계가 있으므로, 본 연구에서는 2차원 CSEM 자료가 획득된 동일 연도(2008년)의 3차원 이방성 FWI 결과로부터 획득한 P파 속도를 암석물성 관계식을 통해 전기비저항으로 변환한다. 이때, Raymer–Hunt–Gardner (RHG) 알고리듬으로 P파 속도를 공극률로 변환하고, Archie 법칙을 적용하여 공극률로부터 전기비저항을 계산하며, 추가적으로 필요한 물성이나 상수들은 슬라이프너 부지의 웰로그 자료로 보정한다.
이렇게 구축한 초기모델을 기반으로, 2008년에 획득된 단일 2차원 해양 CSEM 자료에 대해 2.5차원 이방성 CSEM 역산을 수행한다. 여기서, 2.5차원 알고리듬은 2차원 지하지질 모델에서 3차원 송신원 거동을 모사하여 효율적으로 계산을 수행하는 방식이다. 역산은 노르웨이 지반공학연구소(Norwegian Geotechnical Institute; NGI)에서 자체 개발한 “NGI25EM” 소프트웨어를 활용하며, 수직(ρv) 및 수평(ρh) 전기비저항과 전기적 이방성비(ρv/ρh)를 추정한다. 역산 결과, 셰일 및 이암으로 구성된 덮개암은 염수로 포화된 사암층보다 상대적으로 높은 전기비저항과 강한 전기적 이방성을 보인다. 또한, 웰로그 기반 초기모델과 비교했을 때, FWI 기반 초기모델은 역산 결과에서 구조적 연속성을 향상시키고 천부 어노말리(anomaly)를 감소시킨다. 시추공 자료와 비교함으로써, 덮개암–저장층 경계 심도 정확도가 더욱 개선되는 것을 확인한다.
마지막으로, 탄성파 이방성 FWI 결과(P파 속도 및 ε), CSEM 역산 결과(ρv, ρh, 및 ρv/ρh), 그리고 주입정·탐사정 웰로그 자료를 통합적으로 해석하여, 슬라이프너 부지의 일관된 지구물리학적 구조를 도출할 수 있음을 확인한다. 탄성파 속도와 시추공 감마선 로그로 식별된 덮개암 구간은 CSEM 결과에서도 높은 전기비저항을 나타낸다. 탄성파 이방성 변수와 전기적 이방성비는 모두 덮개암에서 높은 값을 보이고 저장층 하부로 내려갈수록 점진적으로 감소하여, 이방성이 저장층 상부 지층에서 지배적인 특성임을 확인할 수 있다. 이러한 특성은 슬라이프너 부지에서 이방성 효과를 고려하는 것이 매우 중요함을 시사한다.
결과적으로, 본 연구에서 제시한 통합 접근법은 기존 슬라이프너 연구의 한계를 보완하며 더 정확한 역산 및 모니터링 결과를 제공한다. 본 논문은 (i) 슬라이프너 부지에서 탄성파 및 CSEM 현장 자료 모두에 대한 역산을 최초로 수행하여 통합적으로 해석하며, (ii) 탄성 및 전기적 이방성을 규명하고, (iii) 기존 연구 대비 더욱 향상된 정확도와 지구물리적 일관성을 갖춘 P파 속도 및 전기비저항 모델을 구축한다는 점에서 독창성을 갖는다. 더불어, 제안된 워크플로우는 향후 딥러닝 기반 복합역산 및 다중물리 모니터링 연구로 확장 가능한 기반을 제공하며, 다른 상업적 규모 부지(예: 스메아하이아(Smeaheia) 프로젝트)에도 적용될 수 있는 프레임워크를 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

목차 (Table of Contents)

• Chapter 1. Introduction 1
• 1.1. Background 1
• 1.2. Motivation 8
• 1.3. Research objectives 13
• 1.4. Outline 15
• Chapter 2. Theory 16
• 2.1. 3D seismic modeling 16
• 2.1.1. Seismic anisotropy 16
• 2.1.2. 3D acoustic wave equation for isotropic media 21
• 2.1.3. 3D acoustic wave equation for anisotropic media 23
• 2.1.4. Parallel computation 25
• 2.2. 4D seismic inversion 29
• 2.2.1. 3D FWI with least-squares norm 29
• 2.2.2. 3D FWI with global correlation norm 31
• 2.2.3. Gradient preconditioning 33
• 2.3. 2.5D CSEM modeling 35
• 2.3.1. Electrical anisotropy 35
• 2.3.2. 2.5D EM wave equation 38
• 2.3.3. 2.5D FE formulation for CSEM modeling 51
• 2.4. 2.5D CSEM inversion 56
• 2.4.1. 2.5D CSEM inversion with LevenbergMarquardt method 56
• 2.4.2. In-house software: NGI25EM 58
• Chapter 3. Study Area: Sleipner CO2 Storage Site 63
• 3.1. Sleipner project 63
• 3.2. Geological setting 69
• 3.3. Geophysical datasets 74
• 3.3.1. 4D seismic survey 76
• 3.3.2. Well logging 79
• 3.3.3. 2D CSEM survey 83
• 3.4. Previous works 87
• 3.4.1. Seismic monitoring using isotropic FWI 87
• 3.4.2. CSEM inversion 92
• Chapter 4. Application of Seismic and CSEM Inversions 98
• 4.1. Workflow and preprocessing 98
• 4.1.1. Integrated interpretation workflow 98
• 4.1.2. Rock physics relationships 99
• 4.1.3. Seismic data preprocessing 102
• 4.1.4. CSEM data preprocessing 106
• 4.2. 4D seismic inversion 107
• 4.2.1. Initial velocity model 107
• 4.2.2. Results of anisotropic time-lapse FWI 113
• 4.2.3. Quality control 151
• 4.3. Seismic velocity to electrical resistivity 172
• 4.3.1. Calibration 172
• 4.3.2. Velocity to resistivity conversion 175
• 4.4. 2.5D CSEM inversion 181
• 4.4.1. Initial resistivity model 181
• 4.4.2. Results of anisotropic CSEM inversion 185
• 4.4.3. Quality control 191
• Chapter 5. Integrated Interpretation 199
• 5.1. Characterization of the Sleipner CO2 storage site 199
• 5.2. Discussion 208
• 5.2.1. Seismic inversion 208
• 5.2.2. CSEM inversion 214
• 5.3. Future work 217
• 5.3.1. Foundation for joint inversion 217
• 5.3.2. Expansion to other CCS projects 218
• Chapter 6. Conclusions 219
• References 223
• Acknowledgements 242
• 요 약 243