Abstracto

Delimitación del medio de disparo adecuado para el estudio de reflexión sísmica en el Gran Cinturón de Ughelli, Delta del Níger

Alaminiokuma GI y Emudianughe JE

El medio de disparo adecuado para el estudio de reflexión sísmica se delineó en un prospecto dentro del Gran Cinturón de Ughelli del Delta del Níger utilizando una densidad de muestra de 37 estudios de pozos. Este prospecto se caracteriza por afluentes fluviales con grandes y extensas columnas de barras de arena que bordean toda la longitud de las riberas, arroyos, bosques tropicales y llanuras inundadas que plantean desafíos difíciles para colocar disparos en el medio adecuado. Se calculó el espesor y la velocidad de estos materiales de la capa meteorizada no consolidada. El análisis gráfico utilizando el software UDISYS para trazar los tiempos de primera ruptura corregidos de la superficie, Ts (ms) contra los desplazamientos de hidrófonos (m) mostró un modelo dominante de 1 capa meteorizada. Los resultados revelan que la velocidad de la capa meteorizada varía entre 209 y 593 m/s, mientras que la velocidad dentro de la capa consolidada varía entre 1131 y 1987 m/s. El espesor de la capa meteorizada varía de 3,2 a 6,8 m con un promedio del prospecto de 4,7 m. Estos resultados sugieren que, siempre que sea posible, los tipos de disparos de patrón deberían ubicarse a profundidades de aproximadamente 7,0 m en la parte noreste, 5,5 m en la parte sureste y 3,5 m en las partes occidental y este-central. Estas profundidades están por debajo de la capa meteorizada donde las señales viajan a velocidades sin demoras de tiempo durante los estudios sísmicos 3D/4D en esta área. Esto tiene la ventaja de cancelar el movimiento del suelo (ruido de superficie) durante la adquisición, enfocando así toda la energía sísmica en la dirección vertical y evitando así los efectos espurios de la capa meteorizada de baja velocidad durante la adquisición y el procesamiento inicial de los datos de campo.

Descargo de responsabilidad: este resumen se tradujo utilizando herramientas de inteligencia artificial y aún no ha sido revisado ni verificado