Seismische Attributanalysen der Norddeutschen Trias für die ... - LIAG

Beitrag “Der Geothermiekongress 2010” Karlsruhe, 17.-19. November 2010
Seismische Attributanalysen der Norddeutschen Trias für die
hydrothermale Nutzung
Thies Beilecke, Hermann Buness, Hartwig von Hartmann, Rüdiger Schulz
Leibniz-Institut für Angewandte Geophysik, Hannover
Keywords: Exploration, seismische Attribute, Amplituden, Varianz, Fazies, Störungen
Zusammenfassung
Im Norddeutschen Becken stellen Aquifere ein Potenzial für die hydrothermale Nutzung dar. In
Bereichen des Beckens, die durch komplizierte Störzonen geprägt sind, ist es notwendig, 3D-
Seismik zur Identifizierung der Strukturen einzusetzen. Solche Störzonen sorgen im hier
untersuchten Datensatz dafür, dass fazielle Analysen anhand der Signalamplituden stark degradiert
werden. Im Unteren Buntsandstein kommt hinzu, dass das Signal/Rauschverhältnis gering ist, was
eine Amplitudenanalyse zusätzlich erschwert.
1. Einleitung
Es wird davon ausgegangen, dass im Norddeutschen Becken bestimmte Schichten des
Muschelkalk bzw. Buntsandstein wegen ihrer Temperatur und Permeabilität als Aquifere
geothermisch genutzt werden können. Weil die Geometrien des Schichtaufbaus im Norddeutschen
Becken im Allgemeinen als relativ einfach angesehen werden und auch im Hinblick auf
Kostenreduktion, wird bei der Exploration immer wieder die Notwendigkeit des Einsatzes von 3D-
Seismik in Frage gestellt. Für eine beispielhafte Untersuchung dieser Frage steht uns ein
seismischer 3D-Datensatz aus dem Norddeutschen Becken zur Verfügung (Abbildung 1).
Abb. 1: Schnitt durch einen neu bearbeiteten seismischen 3D-Datensatz nördlich von Celle. Dargestellt ist eine 3D
Poststack FD-Migration.

Die Annahme einer söhligen Lagerung gilt in Norddeutschland allerdings nur für ungestörte
Bereiche. In vielen Bereichen des Norddeutschen Beckens existieren Störzonen (Abbildung 1), die
oftmals mit dem Auftreten von Salzstöcken einhergehen. Der hier untersuchte 3D-Datensatz
stammt aus einem Gebiet, in dem tief reichende Störzonen existieren. Es zeigt sich, dass das
Störzonensystem so kompliziert ist, dass es ohne 3D-Seismik nicht abbildbar wäre, da die
Störzonenentwicklung in den unterschiedlichen Teufen entsprechend der Paläospannungen
unterschiedliche Richtungen zeigt.
2. Varianzanalyse zur Störzonendetektion
Für die Beschreibung des Störzonensystems hat sich dabei die Signalvarianzanalyse (z.B. Chopra
& Marfurt, 2007) mit kurzem Zeitfenster und geringer lateraler Erstreckung als hervorragendes
Hilfsmittel erwiesen. Das gilt insbesondere für Zeitscheibendarstellungen der ermittelten Varianz.
Die Varianz ist ein Maß für die räumliche Ähnlichkeit von seismischen Spuren innerhalb des
Datenvolumens. Eine Fensterfunktion von 50 ms Zweiweglaufzeit (TWT) und 75 m lateraler
Ausdehnung hat sich in den meisten Bereichen des Datensatzes als sehr gut geeignet
herausgestellt. Exemplarisch wird in Abbildung 2 eine Zeitscheibe knapp oberhalb der Basis
Muschelkalk gezeigt. Die blauen Pfeile markieren beispielhaft deutlich erkennbare Abschnitte eines
größeren Störzonensystems.
Abb. 2: Zeitscheibe aus dem Muschelkalk: Varianzberechnung mit 50 ms und horizontal 75 m in 8 Azimuten. Helle
Bereiche kennzeichnen geringe Varianz. Hohe Varianz ist bei den gewählten Einstellungen ein Indikator für steil stehende
Störungen, die sich teilweise als Lineamente abheben (Pfeile beispielhaft).
Im Buntsandstein ist eine solche Analyse nicht ganz so erfolgreich. Zwar ergibt sich im oberen
Buntsandstein aus der Varianzberechnung ein ähnliches Bild wie Abbildung 2, es zeigt sich aber bei

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Beilecke et al.
den gleichen Varianzparametereinstellungen im Bereich der Basis Buntsandstein ein gänzlich
anderes Bild (Abbildung 3). Es lassen sich hier keine linearen Strukturen erkennen, die man einer
Störzone oder einem Störzonensystem zuordnen könnte. Stattdessen ist eher ein Fleckenmuster
erkennbar. Verantwortlich dafür könnte zum Einen das wegen geringerer Signalamplituden in dem
Teufenbereich schlechtere Signal/Rauschverhältnis sein. Es sind aber möglicherweise auch die
gewählten Analyseparameter der Methode nicht in der Lage, die lokale Tektonik auf diese Weise
zu identifizieren.
Abb. 3: Zeitscheibe aus dem unteren Buntsandstein. Varianzberechnung wie in Abbildung 2. Mit diesen Parametern ist
man nicht in der Lage, Störzonenlineamente deutlich abzubilden. Das wegen geringerer Signalamplituden in dem
Teufenbereich schlechtere Signal/Rauschverhältnis, aber auch Tektonik können Gründe dafür sein. Bei der
Unterscheidung der beiden Gründe hilft Abbildung 4.
Bei der Unterscheidung der beiden möglichen Gründe hilft Abbildung 4. Hier wurde die gleiche
Zeitscheibe aus dem unteren Buntsandstein wie in Abbildung 3 analysiert, die Varianzberechnung
aber mit 30 ms TWT und 175 m horizontal in 8 Azimuten durchgeführt. Diese Parameter heben
flachere Störzonen besser hervor. Das Resultat ist, dass Lineamentstrukturen deutlicher
hervortreten als in Abbildung 3. Auch in dieser Abbildung sind die Pfeile exemplarisch eingefügt.
Tektonisch induzierte, flachere Störzonen sind somit eine Ursache für das unscharfe Bild in
Abbildung 3. Dennoch ist davon auszugehen, dass das geringere Signal/Rauschverhältnis dafür
verantwortlich ist, dass die Strukturen in der Abbildung generell nicht so deutlich hervortreten wie in
Abbildung 2.

Abb. 4: Die gleiche Zeitscheibe aus dem unteren Buntsandstein wie in Abbildung 3, aber Varianzberechnung mit 30 ms
vertikal und 175 m horizontal in 8 Azimuten. Die Parameter heben flachere Störzonen besser hervor. Lineamente sind
deutlicher (Pfeile beispielhaft) als in Abbildung 3. Tektonisch induziert flachere Störzonen sind also auch für das unscharfe
Bild in Abbildung 3 verantwortlich.
3. Amplitudenanomalien in der Faziesanalyse
Im Norddeutschen Becken gelten mehrere Sandsteinhorizonte als für die geothermische Nutzung
brauchbar, wobei als Bewertungsgrundlage die Nettomächtigkeiten und die Palögeographie
herangezogen wurden (Schulz & Röhling, 2000). Die unterschiedlichen paläoökologischen
Bedingungen finden ihren Niederschlag in unterschiedlichen Faziesausprägungen.
Für den Mittleren Buntsandstein, der in dem hier vorliegenden Messgebiet wegen der vermuteten
Temperaturen im Zielteufenintervall liegt, sind in Schulz & Röhling (2000) u.a. die regionale
Verteilung der Hardegsen- und Solling-Folge, sowie Volpriehausen- und Detfurth-Folge untersucht
worden. Die Folgen sind oft sohlbankzyklisch aufgebaut, d.h. gekennzeichnet durch ein Auftreten
von gröberen Basissandsteinen, die nach oben hin zunehmend feinkörniger werden. In den höheren
Abschnitten dieser Zyklen treten dann zunehmend auch Schluff- und Tonsteine auf, was eine
Abdichtung nach oben bedeuten kann. Da die Hauptmasse des Buntsandstein im Norddeutschen
Becken aus südlicher Richtung geschüttet worden ist, stellt sich die Frage, ob Schüttungsstrukturen
oder allgemein fluviatile Strukturelemente, die die Sedimentationsstruktur gestört haben könnten, in
dem 3D-Datensatz gefunden werden können.
Um eine solche Einschätzung zu ermöglichen, wird typischerweise flächenhaft nach seismischen
Signalamplitudenanomalien exploriert, um Anomalien oder Muster zu erkennen. Eine solche

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Beilecke et al.
Analyse des Muschelkalk (Abbildung 5) und Buntsandstein (Abbildung 6) wird aber im
Beispieldatensatz durch das komplizierte Störzonensystem und resultierende Signaldämpfung stark
degradiert. Sowohl die Horizontamplitude als auch die als robuster eingeschätzte RMS-Amplitude,
(Wurzel der mittleren Quadrate der Amplituden über einen gewissen Zeitbereich) an einem Horizont
(Brown, 2004), ist ähnlich von der Degradation betroffen. Das gilt insbesondere für den Unteren
Buntsandstein, wo vermutlich aus geologischen Gründen der Rauschpegel relativ zu den
Signalamplituden größer ist.
Abb. 5: RMS-Amplitude in einem Fenster ±50 ms um die Muschelkalkbasis. In den grauen Bereichen innerhalb der
Amplitudenkarte konnte kein Horizont automatisch identifiziert werden. Außerhalb der violetten Linie liegt der CMP-Fold
unter 7. Schwächere Amplituden korrelieren mit den Störzonenindikationen in Abbildung 2. Fazielle Variationen sind
deshalb nicht aus der Amplitudenkarte ableitbar.
4. Ergebnis
Im hier vorliegenden Datensatz aus dem Norddeutschen Becken zeigt sich ein kompliziertes
Störzonenmuster (Abbildung 1), das durch großräumige Tektonik hervorgerufen wurde. Es wäre
ohne 3D-Seismik nicht abbildbar. Die Varianzanalyse hat sich dabei als gutes Hilfsmittel für die
Störzonenanalyse gezeigt (Abbildungen 2 - 4). Dieses gilt vermutlich wegen des schlechteren
Signal/Rauschverhältnisses im unteren Buntsandstein aber nur mit Einschränkungen.
Die flächenhafte Amplitudenanalyse wird durch komplizierte Störzonensysteme und resultierende
Signaldämpfung stark degradiert. Selbst die als robust eingeschätzte RMS-Amplitude in einem
Zeitfenster kann solche Effekte in diesem Datensatz im Einflussbereich von Störzonen nicht
ausgleichen (Abbildungen 5 und 6).

Eine Möglichkeit für eine Verbesserung der Analysen könnte die CRS-Methode (Jäger et al., 2001)
sein, wie sie für geothermische Analysen im Oberrheingraben angewandt wurde (Buness et al.,
2010). Es werden derzeit aber auch Alternativen in Form von Frequenzattributen zur Untersuchung
von Amplituden studiert.
Abb. 6: Wie Abbildung 5 aber in einem Fenster von 100 ms oberhalb der Buntsandsteinbasis. Die Amplituden sind auch
hier eng an die Störzonenindikationen in Abbildungen 3 und 4 gebunden.
5. Danksagung
Wir danken der ExxonMobil Production Deutschland GmbH, der Wintershall Holding AG und RWE-
DEA für die Überlassung der Daten zu wissenschaftlichen Zwecken. Förderung wurde
dankenswerter Weise gewährt durch das Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz und
Reaktorsicherheit, Projektträger Jülich (PTJ-EEN), Förderkennzeichen 0327630.
Quellenangaben
BUNESS, H., VON HARTMANN, H., BEILECKE, T. & SCHULZ, R. 2010. Visualisierung von Störungen
mithilfe seismischer Attribute. Der Geothermiekongress, 17.-19.11.2010; Karlsruhe.
BROWN, A. 2004. Memoir 42: Interpretation of three dimensional data. 6 edn. AAPG.
CHOPRA, S. & MARFURT, K. J. 2007. Seismic Attributes for Prospect Identification and Reservoir
Characterization. SEG.
JÄGER, R., MANN, J., HÖCHT, G. & HUBRAL, P. 2001: Common-refelction-surface stack. - Image and
attributes. Geophysics, 66: 97-109.
SCHULZ, R. & RÖHLING, H.-G. 2000. Geothermische Ressourcen in Nordwestdeutschland. Z. Ang. Geol.,
46(3), 122 - 129.
Leibniz-Institut für Angewandte Geophysik (LIAG), Stilleweg 2, 30655 Hannover
thies.beilecke@liag-hannover.de