Исследование параметров геостатистической инверсии для прогноза коллекторских свойств по данным сейсморазведки тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.10, кандидат наук Задорина, Екатерина Алексеевна

• Задорина, Екатерина Алексеевна
• кандидат наук
• 2015

Оглавление диссертации кандидат наук Задорина, Екатерина Алексеевна

Введение

Глава 1. Методы построения детальных моделей резервуаров и оценка неопределенностей

Глава 2. Геолого-геофизическая характеристика объекта исследований и комплекса данных, доступных для его изучения

Глава 3. Анализ результатов технологии синхронной геостатистической инверсии и демонстрация преимуществ выбранного подхода

Глава 4. Изучение параметров геостатистической инверсии и их влияния на неопределённости различной природы, оценка достоверности результатов

Глава 5. Вероятностная оценка запасов изучаемого месторождения с использованием результатов геостатистической инверсии

Выводы

Заключение

Список сокращений

Список литературы

Список рисунков

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Исследование параметров геостатистической инверсии для прогноза коллекторских свойств по данным сейсморазведки»

Введение

С каждым годом в мире становится все меньше неразведанных участков и месторождений нефти и газа, и в таких условиях для увеличения добычи или ее поддержания нефтяные компании переходят к разработке объектов в сложных геологических условиях. К ним относятся и нетрадиционные коллекторы: сланцевые нефть и газ, нефтематери некие толщи, содержащие уже созревшие углеводороды (УВ), но еще не мигрировавшие, низкопроницаемые плотные породы. Эти залежи не контролируются структурными, стратиграфическими, литологическими и прочими традиционными факторами. [47] Кроме того, к сложным геологическим условиям, безусловно, относятся и тектонически экранированные ловушки, и залежи в глубоководных акваториях, и многие другие. В общем, в соответствие с приказом министерства природных ресурсов N 298 [46], к объектам сложного геологического строения относятся «...одно- и двухфазные залежи, характеризующиеся невыдержанностью толщин и коллекторских свойств продуктивных пластов по площади и разрезу или наличием литологических замещений коллекторов непроницаемыми породами либо тектонических нарушений...». С другой стороны, несмотря на очевидное усложнение задач, стоящих перед исследователями, имеющаяся база данных постоянно обновляется и дополняется, что позволяет применять более науко- и ресурсоемкие технологии для построения детальных и достоверных моделей залежей УВ.

В этих условиях актуален уже не просто переход к динамической интерпретации, но использование алгоритмов, предлагающих богатый выбор инструментов для комплексной интерпретации данных сейсморазведки и скважин, а также априорных геологических представлений. Каждый имеет свои преимущества и недостатки, ограничения и неопределённости. Одной из самых современных технологий для построения детальных и правдоподобных моделей является синхронная геостатистическая инверсия. Она является, по сути, решением прямой задачи моделирования, однако использует сейсмические данные в качестве основного ограничения алгоритма, что повышает надежность прогноза в межскважинном пространстве и латеральную разрешенность итоговых моделей.

Построение детальных моделей месторождения и оценка его фильтрационно-емкостных свойств (ФЕС) являются основной целью геолого-геофизических исследований залежей УВ. В условия работы со сложно-построенными коллекторами

не менее важной частью этой работы становится анализ стабильности полученного решения, а также исследование неопределенностей различной природы и их источников. Успешное решение таких задач обеспечивает расчет множественных реализаций синхронной геостатистической инверсии - различных равновероятных гипотез строения изучаемого объекта, которые удовлетворяют всем входным данным. Исследование стабильности решения относительно входных параметров, а также достоверности полученных результатов являются актуальными задачами в связи с тем, что повышая детальность итоговых моделей, мы одновременно повышаем их неоднозначность, потому что выходим за пределы разрешающей способности сейсморазведки. Очень часто уменьшить эти неоднозначности не представляется возможным, однако понимание степени их влияния на результат и выявление параметров, их привнесших, приводит к снижению геологических рисков при планировании разведочного и эксплуатационного бурения.

Целью представленной работы является не просто исследование возможностей алгоритма синхронной геостатистической инверсии, использующей концепцию Байесса и стохастическое моделирование на основе цепей Маркова - Монте-Карло (Markov Chain - Monte-Carlo, сокращенно МСМС) для прогноза коллекторских свойств пород в сложных геологических условиях. Выполнение оценки стабильности результатов относительно различных входных параметров, анализ неопределенностей и их источников — вот основная цель данного исследования. Для ее достижения были поставлены следующие задачи, которые решались комплексированием данных сейсморазведки и скважин.

1. Изучение условий осадконакопления шельфовых отложений неокома в пределах нефтяного месторождения юго-восточного склона Сургутского свода ЗападноСибирской ПГП. Понимание существующих на площади исследований геологических обстановок позволяет накладывать дополнительные ограничения на результаты синхронной геостатистической инверсии. Это позволяет отбраковывать некоторые из моделей строения изучаемых объектов на итоговом шаге в силу их противоречия известным условиям осадконакопления. Кроме того, выполнение интерпретации полученных результатов, очевидно, невозможно без знания геологических особенностей региона.

2. Структурная интерпретация данных сейсморазведки 3D с оценкой качества и их кондиционности для решения поставленных задач. По причине того факта, что данные сейсморазведки в алгоритме геостатистической инверсии используются в качестве

основного и самого сильного ограничения, требования к их качеству достаточно высоки.

3. Определение петрофизических взаимосвязей упругих свойств пород и литологических классов пород, участвующих в моделировании (далее «литотипов») по скважинным данным. Любые инверсионные преобразования требуют наличия определенных взаимосвязей петрофизических свойств для корректного выполнения интерпретации. Более того, этот этап является определяющим при такой работе, так как факт отсутствия каких бы то ни было связей делает расчет инверсии бессмысленным. В случае использования технологии синхронной геостатистической инверсии МСМС, в итоге восстанавливаются как упругие свойства, так и «литотипы», что приводит к необходимости выявления соответствующих зависимостей при подготовке данных для работы.

4. Выполнение синхронной детерминистической инверсии для оценки формы импульса и допустимого уровня шума. В процессе проведения геостатистической инверсии МСМС тестирования параметров, оказывающих влияние на импульс, не производится, поэтому эти процедуры необходимо осуществить на этапе детерминистических расчетов. То же самое касается и оценки отношения сигнал/шум.

5. Тестирование параметров геостатистической инверсии путем расчета ее единичных реализаций. В первой главе подробно описана процедура подбора корректных параметров и разница между единичными и множественными реализациями.

6. Расчет множественных реализаций геостатистической инверсии, получение объемного распределения упругих и коллекторских свойств.

7. Верификация полученной модели строения исследуемого пласта.

8. Расчет дополнительных реализаций геостатистической инверсии для оценки неопределенностей, привносимых смещающими возмущениями во входных параметрах. Важная часть работы, посвященная исследованию стабильности итоговых моделей строения изучаемых объектов, а также выявлению тех компонент, которые оказывают критичное влияние на результат, а, следовательно, должны подвергаться тщательному контролю качества.

Несмотря на большое разнообразие различных методов динамической интерпретации сейсморазведочных данных, инверсионные преобразования занимают среди них особое место. Это касается как детерминистических методов, так и

геостатистических, и связано, по мнению автора, с использованием двух независимых источников данных в таких алгоритмах — сейсморазведки и скважин.

Защищаемые положения:

1. В условиях изучения объектов, характеризующихся малой толщиной песчаных пропластков при значительной латеральной изменчивости их ФЕС, использование технологии геостатистической инверсии позволяет существенно детализировать модель строения пласта.

2. При моделировании объектов, размеры которых значительно меньше разрешающей способности сейсморазведки, включение данных волнового поля в процесс построения модели изучаемых объектов существенно повышает достоверность конечных результатов.

3. Изучение неопределенностей разной природы, а также выявление и анализ их источников являются необходимой процедурой при выполнении количественных прогнозов ФЕС и построении детальных моделей изучаемых объектов.

4. Комплексное исследование объектов с помощью технологии синхронной геостатистической инверсии позволяет выполнять переоценку запасов с контролируемой достоверностью.

Научная новизна:

1. Выявлены и показаны преимущества алгоритма геостатистической инверсии для построения моделей резервуаров в условиях значительной латеральной изменчивости его ФЕС при малой толщине песчаных пропластков.

2. Обоснована необходимость исследования источников неопределенностей и оценка их влияния на результирующие цифровые модели нефтегазоносных объектов, в том числе на распределение прогнозных значений ФЕС в межскважинном пространстве.

3. Впервые выполнена количественная оценка неопределенностей типа «статистическое смещение» во входных параметрах алгоритма синхронной геостатистической инверсии.

4. Впервые оценки неопределенностей, полученные в рамках геостатистической инверсии, использованы для вероятностного подсчета запасов нефтяного месторождения.

5. Правомерность выполненных исследований доказана на примере группы нефтегазоносных пластов БСю, широко распространенных на территории Западной Сибири.

Практическая ценность работы заключается в повышении эффективности дальнейшей разработки и эксплуатации месторождения и снижении геологических рисков планирования бурения.

Использование сейсморазведочных данных в качестве основного ограничения в процессе моделирования исследуемого пласта в пределах участка работ позволило разделить его на три пропластка с разными уровнями ВНК. Было установлено, что он имеет характерное проградационное строение, пропластки, черепицеобразно перекрываясь, смещаются друг относительно друга в западном направлении. На основании уточненной модели была выполнена переоценка запасов для этого месторождения, а также анализ неопределенностей, привносимых различными источниками, как мера достоверности выполненных прогнозов. Сформулировано предположение о преждевременности принятого ранее решения об окончании разработки изучаемого объекта на основании обновленного подсчета запасов по усовершенствованной модели строения пласта.

Апробация работы и публикации. Основные научные положения, различные аспекты и практические результаты диссертационной работы докладывались на корпоративных семинарах и совещаниях компании «Филиал ООО «Фугро Геосайенс ГмбХ», на конференции специалистов компаний ТЭК «Новая идея», на конференции молодых специалистов ОАО «НК «Роснефть», VI Международной геолого-геофизической конференции и выставке «Санкт-Петербург-2014. Геонауки — инвестиции в будущее» и на научных семинарах геофизической секции научного совета РАН.

Результаты проведенных исследований по теме диссертации изложены в 6 печатных работах, три из которых опубликованы в журналах, входящих в перечень ВАК.

Фактический материал. Для настоящих исследований использовались материалы ОАО «НК «Роснефть». В основу диссертационной работы легли: сейсморазведочные данные в различных диапазонах удалений (пять частично-кратных кубов по 150 квадратных километров) и комплекс ГИС, необходимый для выполнения инверсионных преобразований, по четырем скважинам (отбивки, акустический и плотностной каротажи, результаты петрофизической интерпретации и моделирования). А также данные по 58 скважинам в виде отбивок, инклинометрии, результатов петрофизической интерпретации и имеющихся каротажных кривых.

Личный вклад автора. Большинство результатов работы автором получено самостоятельно, в том числе:

• оценка качества доступных сейсмических данных и их кондиционность для применения выбранной методики геостатистической инверсии МСМС;

• анализ и обобщение доступной информации по геологической и скважинной интерпретации, возможность использовать эту информацию с помощью выбранной методики для достижения поставленных целей;

• выполнение структурной интерпретации, сейсмостратиграфической привязки скважин;

• расчет детерминистической инверсии частично-кратных сумм и тестирование параметров синхронной геостатистической инверсии;

• интерпретация результатов расчета множественных реализаций с оценкой неопределенностей различной природы и пересчет запасов.

Благодарности. В первую очередь, хочется выразить глубокую признательность своему научному руководителю Юрию Петровичу Ампилову, без которого, вероятнее всего, эта работа бы не состоялась. Его многочисленные советы и наставления, внимательное отношение и профессиональная помощь оказались решающим фактором при подготовке диссертации.

Огромная благодарность кафедре сейсмометрии и геоакустики, преподаватели которой привили настоящий интерес к геофизической науке, подарили необыкновенно дружную и теплую атмосферу, создав все условия, необходимые для желания совершенствоваться и самостоятельно развиваться на этом поприще.

Автор выражает признательность Сергею Леонидовичу Федотову, Ксении Евгеньевне Филипповой и Марине Валерьевне Крыловой за всестороннюю и неоценимую помощь и консультации в процессе выполнения и самой работы, и анализа полученных результатов.

Особая благодарность Илье Валериевичу Григоренко за терпение и вклад, который он привнес в данный труд, взяв на себя большинство рутинной работы, без которой, к сожалению, итоговый анализ результатов невозможен. Спасибо всем членам моей семьи за моральную поддержку и уверенность в моих способностях!

Глава 1. Методы построения детальных моделей резервуаров и оценка неопределенностей.

В настоящее время для решения большинства задач, стоящих перед геологами, результатов традиционной кинематической интерпретации сейсморазведочных данных с построением структурных карт опорных горизонтов уже не достаточно. Все более востребованной становится информация о вещественном составе и свойствах разреза, для получения которой используются динамические характеристики волнового поля. Использование наряду с материалами бурения данных сейсморазведки на отраженных волнах позволяет получить более полное представление о геологическом строении межскважинного пространства, особенно при сильной латеральной изменчивости геологического разреза. [2] Полученные результаты используются как на поисково-разведочных этапах работ, так и на стадии разработки месторождений. В зависимости от степени изученности месторождения, от качества и полноты имеющихся геолого-геофизических данных и от поставленных перед исследователями задач выбирается та или иная методика динамической интерпретации сейсморазведочных данных: от традиционного AVO-анализа до геостатистических методов решения. В случае, когда на лицензионном участке еще нет скважин, проведены сейсмические работы и имеются априорные геологические сведения, используют стандартный AVO-анализ или другие виды качественного изучения динамики сейсмической записи для выявления "прямых" признаков углеводородов.

1.1. Качественный анализ и прогноз

Метод AVO-анализа (Amplitude Variation with Offset) заключается в исследовании зависимости амплитуд отражений от расстояния источник-приемник. Впервые он был предложен в 1982 году Остандером на 52й ежегодной международной конференции общества SEG [70] и опубликован в его работе в 1984 году [71]. Он пришел на смену метода «яркого пятна», который использовался с 1960 гг., и позволил значительно сократить риски разведочного и эксплуатационного бурения. Преимуществом AVO-анализа является работа с сейсмограммами, а не анализ исключительно суммарного разреза на предмет наличия усиленных амплитуд. В его основу легли два положения:

1. Одни и те же породы, в зависимости от типа флюида — газ или вода — характеризуются различным отношением скоростей распространения продольных и поперечных волн - Vp/Vs.

2. Коэффициент отражения плоской гармонической во времени продольной волны в случае плоской границы раздела двух упругих однородных и изотропных сред является функцией четырех относительных величин. p2/pl, Vp2/Vpl, Vp2/Vs2, Vpl/Vsl, где pi, р2 - плотность среды, из которой падает плоская волна, и среды, на которую падает волна, Vpl и Vp2 — скорости продольных волн, Vsl и Vs2 — скорости поперечных волн [56].

Соотношение между удалением и углом падения волны на границу можно определить, если известна скорость распространения волны в среде и глубина границы, поэтому данную задачу можно свести к изучению амплитуд в зависимости от угла падения волны на границу, то есть AVA-анализ (Amplitude Variation with Angle). [9, 10]. Теория AVO-анализа, основанная на аппроксимациях Шуе [78] или Аки-Ричардса [3, 62], используется преимущественно в молодых терригенных породах, для которых и была разработана - при изучении коллекторов достаточно мощных, чтобы они отражались на сейсмическом разрезе.

AVO-анализ обязательно дополняется расчетами различных объемных атрибутов сейсмической записи. Кроме того, выполняются процедуры, позволяющие качественно использовать динамические характеристики волнового поля с целью выявления перспективных с точки зрения присутствия УВ участков. Спектральная декомпозиция позволяет анализировать частотный состав сейсмического куба, выделять участки пониженных частот, которые часто соответствуют коллекторам, насыщенным УВ [1]. Существуют и другие методы анализа спектральных характеристик волнового поля, позволяющие прогнозировать зоны улучшенных ФЕС [27]. Визуальный анализ волнового поля и расчет атрибутов сейсмической записи в двумерном пространстве служат для выявления "прямых" признаков углеводородов — характерных для конкретного региона типов сейсмической записи, которые по аналогам связывают с залежами искомого флюида (яркие, бледные пятна) или контакта (плоские пятна). Исследования обстановок осадконакопления с помощью построения карт толщин и сейсмофациального анализа, прямое сейсмическое моделирование дают в целом понимание возможности образования ловушек, их качества и УВ потенциала в пределах изучаемого участка.

1.2. Детерминистические методы построения моделей резервуаров

1.2.1. Детерминистические инверсии полнократных сумм В ситуации, когда месторождение открыто, пробурены скважины, выполнен комплекс геофизических исследований скважин (ГИС), имеются данные сейсморазведки и необходимо построение детальной геологической модели месторождения, без технологий инверсионных преобразований не обойтись. Вообще инверсия является некорректно поставленной задачей, ее неоднозначность заключается в том, что одной и той же сейсмической трассе могут соответствовать различные геологические модели. Обратная динамическая задача некорректна в классическом смысле, но для нее выполняются условия обобщенной корректности по А. Н. Тихонову, другими словами, она является условно корректной при наложении определенных ограничений на модель среды и на тип получаемого решения. [6]. Наиболее полное исследование всех аспектов постановки и решения обратных динамических задач сейсмики выполнено А. С. Алексеевым еще в 1967 году. [4, 6].

К настоящему моменту опубликовано уже немало статей, посвященных различным алгоритмам инверсионных преобразований, их преимуществам и недостаткам. [7, 18, 31, 40, 55, 58, 61, 79] В основном это касается детерминистических методов — они не предъявляют повышенных требований к исходным данным и реализованы практически во всех специализированных программных комплексах.

Разнообразие существующих видов детерминистических инверсий значительно. Принципиально разделим их на инверсии, использующие трендовую модель как начальную (так называемую model-based inversion); инверсию с ограничениями типа редкого импульса (CSSI); алгоритмы, работающие со спектром записи (colored inversion, spectral shaping), с нейронными сетями (генетическая инверсия) и другие. [7]

Инверсии, основанные на построенной по скважинным данным трендовой модели, используют ее в качестве начальной. Полученная в процессе итеративного обновления итоговая модель, согласуется с данными сейсморазведки, за счет минимизации невязок между синтетическим полем и наблюденным. [68, 73]. При этом для интерполяции значений упругих параметров используются алгоритмы кригинга.

Ее преимуществом является относительная простота реализации, стабильность полученного результата и его корреляция с исходными данными в точке скважин и околоскважинном пространстве.

Детерминистические инверсии с ограничениями типа редкого импульса не опираются на скважинные данные, используя в своем решении данные сейсморазведки. Метод основан на сверточной модели волнового поля и на предположении о том, что изучаемая среда состоит из ограниченного числа пластов. В процессе инверсии каждая трасса волнового поля трансформируется в импульсную трассу, свертка которой с оцененным сигналом дает на выходе трассу синтетического волнового поля.

Процесс осуществляется за счет оптимизации целевой функции, которая, упрощенно, содержит три члена.

F (P-Imp) — FSparse + Fscismic Fgcology

Первый отвечает за редкость решения, второй — за его соответствие наблюденным сейсмическим данным и третий - за «геологичность» решения. При этом важно, что первый и второй члены работают в противофазе — большая согласованность итогового решения с наблюденными данными сейсмики ведет к его детализации, и соответственно, к снижению редкости решения. В свою очередь, чем более редким получается решение, тем сильнее оно расходится с входными данными, тем больше значения невязок. Таким образом, задача оптимизации целевой функции означает необходимость поиска баланса, при котором результат инверсии будет максимально редким и при этом достаточно детальным, чтобы удовлетворять сейсмическим данным. [33]. Контролируется этот процесс путем тестирования параметров инверсии, которые представляют собой нормализованное среднее или среднеквадратичное соответствующих переменных.

В конце процесса полученный результат в относительных значениях объединяется с низкочастотным трендом, построенным по скважинным данным, для получения абсолютных значений АИ, и применяется пространственное сглаживание. Так реализовано ограничение решения со стороны третьей компоненты целевой функции - геологической.

Fgeology — Ftrcnd Fspatial

Преимуществом такой технологии перед инверсиями model-based является тот факт, что решение с применением алгоритма CSSI получается значительно более стабильным в межскважинном пространстве. [80]. Результат инверсии с ограничением типа редкого импульса получается независимым относительно данных ГИС, и, следовательно, любая из скважин может быть использована в качестве контрольной.

1.2.2. Синхронные детерминистические инверсии

Реалии современного мира таковы, что достаточно встречаются геологические структуры, обладающие сходными значениями акустического импеданса, но большинство из них характеризуются хорошим уровнем разделения в поле двух параметров (например, акустического и сдвигового импеданса), [33] следовательно, совместное использование этих параметров позволит добиться лучшей интерпретируемости. В таких условиях применяют методы синхронной инверсии, использующие частично-кратные угловые или офсетные суммы и соответствующие импульсы в качестве входных данных. [33] Алгоритмы синхронных инверсий также различны: они могут быть как основанными на стартовой модели, так и выполняться по алгоритму СЯ81. Принципиально технология не изменяется, появляются лишь дополнительные компоненты, связанные с угловыми суммами. Результатом синхронной инверсии являются кубы значений АН и сдвигового импеданса или отношения скоростей упругих волн и плотности что, безусловно, помогает улучшить разделение литологии, пористости и эффектов флюида. [66]. На рисунке 1.1 показан кроссплот и гистограммы, на которых видно, что в поле одного только импеданса разделения литологических классов не наблюдается, а вот при добавлении второго параметра - отношения скоростей упругих волн - коллектор и неколлектор хорошо отделяются друг относительно друга.

Рис 1.1. Кроссплот, построенный в поле двух упругих параметров: АИ и плотность.

При сопоставлении с акустической, инверсия частичных сумм обладает рядом существенных преимуществ:

• Используется полное решение системы уравнений Цёпприца. [81]. Эти уравнения связывают амплитуды Р-волн и S-волн на границах раздела двух произвольных упругих сред в зависимости от угла падения. Для анализа толщи, через которую они прошли, используется разница времен пробега этих волн.

• Одновременно происходит инверсия трех параметров в одном процессе.

• За счет использования большего количества информации повышается достоверность прогноза

• Используется многопараметрическое описание залежей УВ. (литология оказывает влияние на поперечные волны, флюид - на продольные, таким образом, интересующие объекты - УВ-насыщенные песчаники - выделяют синхронно в поле двух параметров).

Например, наличие даже малого количества свободного газа в порах породы приводит к резкому (до 30%) уменьшению скорости продольных волн, при этом на скорости поперечных волн, реагирующих только на свойства скелета породы, наличие газа не отразится. [66]. Таким образом, в силу того, что синхронная AVA-инверсия возвращает значения не одного, а нескольких упругих свойств среды (P-Impedance, Density, Vp/Vs, S-Impedance), появляется возможность в дальнейшем анализировать отложения в поле двух и более параметров. Совместный анализ сейсмических разрезов, полученных на продольных и поперечных волнах, позволит точнее прогнозировать петрофизические характеристики разреза. [12].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Задорина, Екатерина Алексеевна, 2015 год

Список литературы:

1. Абросимова О.О., Кулагин С.И. Прогнозирование коллекторов в верхней части доюрского комплекса по сейсмологическим данным на территории восточного склона Красноленинского свода. Известия Томского политехнического университета. № 5. Том 309, 2006 г.

2. Авербух А.Г. Методика интерпретации данных сейсморазведки при интегрированном изучении нефтегазовых резервуаров. Геофизика, №1, ЕАГО, М., 1998, с.13-19.

3. Аки К., Ричарде П. Количественная сейсмология: теория и методы. Т.1. -М.: Мир, 1983.-520 с.

4. Алексеев А. С. Обратные динамические задачи сейсмики. 1967, в кн. «Некоторые методы и алгоритмы интерпретации геофизических данных», М., Наука, с. 9—84

5. Алексеев А.Д. Природные резервуары нефти в отложениях баженовской свиты на западе Широтного Приобья : дис. ... канд. геол.-мин. наук : 25.00.12 / Алексеев Алексей Дмитриевич - М., 2009. - 185 с.

6. Ампилов Ю. П. От сейсмической интерпретации к моделированию и оценке месторождений нефти и газа. 2008, М., Геоинформмарк, 384 с.

7. Ампилов Ю. П., Барков А. 10., Яковлев И. В., Филиппова К. Е., Приезжев И. И. Почти все о сейсмической инверсии. Часть 1 // Технологии сейсморазведки. 2009. №4. С. 3-16.

8. Армстронг М. Основы линейной гостатистики // Материалы курса повышения квалификации, г. Фонтенбло, 1998г., 149 с. (перевод с английского)

9. Воскресенский Ю.Н. Изучение изменений амплитуд сейсмических отражений для поисков и разведки залежей углеводородов. Учебное пособие для вузов. М.: РГУ нефти и газа, 2001, 68 с.

10. Воскресенский Ю.Н. Состояние и перспективы развития методов анализа амплитуд сейсмических отражений для прогнозирования залежей углеводородов. М., 2002, 77с.

11. Геология и полезные ископаемые России. Том 2. Западная Сибирь. / Ред. А.Э.Конторович, В.С.Сурков. - С-Пб.: Издательство ВСЕГЕИ. 2000. 477 с.

12. Гогоненков Г.Н. Прогнозирование геологического разреза по сейсмическим данным. Геология нефти и газа, N1, М., Недра, 1981, с.20-25

13. ГОСТ Р 54500.3-2011 Неопределенность измерения. Часть 3. Руководство по выражению неопределенности измерения - М. : Стандартинформ, 2011. — 100 с.

14. Дворкин В.И., Болдырев И.В. Понятие неопределённости и его использование в лабораторной практике. Учебное пособие. М., из-во МИТХТ им. М.В. Ломоносова. 2008, 18 с.

15. Демин В.И., Конторович А.Э. Применение математических методов и ЭВМ при подсчете запасов нефти и газа промышленных категорий // Геология и геофизика. - 1973. -№ 10.

16. Демьянов В., Савельева Е. «Геостатистика: теория и практика» Наука, 2010 год

17. Дюбрул О. Использование геостатистики для включения в геологическую модель сейсмических данных, EAGE, 2002 (перевод с фр.)

18. Евдокимова М.Л. отчет по теме: «Прогноз распространения нефтегазонасыщенных коллекторов в пределах К-В участка по результатам детерминистической инверсии угловых сумм Rock Trace по кубу 3D сейсмических данных», Москва, 2010г.

19. Задорина Е.А., Маркелова Л.С., Григоренко И.В., Крылова М.В., Разработка модели строения терригенного резервуара и оценка неопределенностей с использованием геостатистической инверсии. Технологии сейсморазведки. 2014. №2. С. 84-91.

20. Задорина Е.А., Федотов С.Л., Григоренко И.В. Оценка неопределенностей как один из результатов геостатистической инверсии. Территория НЕФТЕГАЗ. 2014. №12. С.

21. Закревский К.Е. Геологическое 3D моделирование. М., 2009 г., 376 с.

22. Интерпретация результатов геофизических исследований скважин: Справочник // Под ред. В.М. Добрынина - М.: Недра, 1988. 475 с.

23. Каневский М.Ф., Демьянов В.В., Савельева Е.А., Чернов С.Ю., Тимонин В.А. (1999) Элементарное введение в геостатистику, серия Проблемы окружающей среды и природных ресурсов, № 11, ВИНИТИ, Москва.

24. Ковалевский Е.В. учебный курс «Геологическое моделирование на основе геостатистики» Москва, 2011 год.

25. Коган Р.И. Интервальные оценки в геологических исследованиях. - М.: Недра, 1986.

26. Конторович А.Э., Нестеров И.И., Салманов Ф. К., Сурков B.C., Трофимук A.A., Эрвье Ю.Г. Геология нефти и газа Западной Сибири - Москва: Недра, 1975, 679 с.

27. Копилевич Е.А., Сурова Н.Д. Методика прогнозирования фильтрационных свойств коллекторов по данным сейсморазведки (на примере Ванкорского месторождения). Геофизика, 1, 2012 с.20-26

28. Крылов А.П. Проектирование разработки нефтяных месторождений. Принципы и методы. — М.: Гостоптехиздат.-1962.

29. Кузнецов, В. П. Сопоставительный анализ погрешности и неопределенности измерений / В. П. Кузнецов // Измерительная техника. - 2003. - N 8. -С. 21-27

30. Латышова М.Г., Мартынов В.Г., Соколова Т.Ф. Практическое руководство по интерпретации данных ГИС. М.: Недра, 2007. 327 с.

31. Логинов А.К. Исследование возможности учета нестационарного и квазипериодического характера вертикального распределения параметров среды в задаче сейсмической инверсии : автореф. дис. ... канд. физ.-мат. наук : 25.00.10 / Логинов Андрей Константинович, М., 2013, 25 с.

32. Матерон Ж. Основы прикладной геостатистики. Мир 1968г (перевод с французского)

33. Методические рекомендации «Разработка и адаптация к условиям заказчика комплексной методики интерпретации сейсмических данных для построения геологических моделей сложнопостроенных карбонатных месторождений» (Договор № 003908/1803Д от 12 мая 2008г). Отв. исполнитель С.Л. Федотов. Филиал ООО «Фугро Геосайенс ГмбХ», Москва, 2008-2009 гг.

34. Методические рекомендации по использованию данных сейсморазведки (2D, 3D) для подсчета запасов нефти и газа. / В.Б. Левянт, Ю.П. Ампилов, В.М. Глоговский и др.. Москва, 2006.

35. Методические рекомендации по комплексной оценке эффективности месторождений, направленных на ускорение проектно-технического прогресса, Постановление ГКНТ и Президиума АН СССР от 3.03.88 №60/52.

36. Методические рекомендации по подсчету геологических запасов нефти и газа объемным методом. / Ред. В.И. Петерсилье, В.И. Пороскуна, Г.Г. Яценко. -Москва-Тверь: ВНИГНИ, НПЦ "Тверьгеофизика", 2003.

37. Нежданов A.A. Сейсмогеологический анализ нефтегазоносных отложений западной Сибири для целей прогноза и картирования неантиклинальных

ловушек и залежей УВ: Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора геолого-минералогических наук. Тюмень, 2004.

38. Никитин A.A. Комплексирование геофизических методов - Учебник для вузов. - Тверь: ООО "Издательство ГЕРС", 2004. - 294 с.

39. Орлов А.И. Прикладная статистика [Электронный ресурс] // М.: Издательство «Экзамен», 2004, режим доступа: http://www.aup.ru/books/ml63/

40. Отчет о результатах работ «Проведение комплексной интерпретации сейсмических материалов ЗД сезонов 2007-2012, ТИС, ВСП, их обобщения в пределах Восточно-Сургутского и Южно-Сургутского лицензионных участков». Отв. исполнители: Кибальчич J1.M., Задорина Е.А., Маркелова JI.C. филиал ООО «Фугро Геосайенс ГмбХ», Москва, 2010 г.

41. Отчет о результатах работ «Сопровождение обработки сейсмических данных. Загрузка сейсмограмм и промежуточных кубов, профилей в рабочие станции и их анализ». Отв. исполнители: Ланцев В.В., Евдокимова М.Л. филиал ООО «Фугро Геосайенс ГмбХ», Москва, 2010 г.

42. Переоценка запасов нефти и газа по месторождениям, находящимся на балансе ПО «ЮГАНСКНЕФТЕГАЗ». Южно-Сургутское месторождение. ПО «ЮНАСНЕФТЕГАЗ», г. Нефтеюганск, 1988г.

43. Питер Р. Роуз «Анализ рисков и управление нефтегазопоисковыми проектами». Библиотека нефтяного инжиниринга. 2011г. 303с.

44. Подсчет запасов нефти и растворенного газа месторождения Сургутского района Тюменской области по состоянию на I.V. 1982 г. T1I, кн.1, Тюменская тематическая экспедиция Главного Тюменского ПГУ, г. Тюмень, 1982.

45. Подсчет запасов нефти и растворенного газа Южно-Сургутского месторождения Сургутского района Тюменской области по состоянию на 1 апреля 1975 года, ГТГ, Тюмень, 1975г.

46. Приказ Министерства природных ресурсов Российской Федерации 1 ноября 2005 г. N 298 "Об утверждении Классификации запасов и прогнозных ресурсов нефти и горючих газов".

47. Прищепа О. М., Аверьянова О.Ю. К обсуждению понятийной базы нетрадиционных источников нефти и газа - сланцевых толщ // Нефтегазовая геология. Теория и практика. 2013. №3. С. 1 -10.

48. Пронкин Н.С. Основы метрологии. Практикум по метрологии и измерениям. Изд. "Логос", М., 2007. 392 с.

49. Птецов С.Н. Прогнозирование свойств коллекторов между скважинами по сейсмическим данным : дисс. ... д-ра тех. наук : 25.00.10 /Птецов Сергей Николаевич - М., 2003 143 с.

50. Сапрыкина АЛО. Особенности строения и формирования нефтяных залежей в связи с дизъюнктивно-блоковым строением верхнеюрских и неокомских природных резервуаров широтного приобья : автореф. дис. ... канд. геол.-мин. наук : 25.00.12 / Сапрыкина Анна Юрьевна - М., 2002. - 14 с.

51. Соколова Т.Ф., Поправка A.A. Проблемы моделирования упругих свойств пород по данным геофизических исследований скважин для целей сейсмической инверсии. №4. 2012 год.

52. Степанов М.А. Методы цифрового трехмерного моделирования коллекторских свойств глубоководно-морских отложений на примере месторождений // Интервал. Передовые нефтегазовые технологии. 2005. № 9. С. 11-17.

53. Тектоническая карта центральной части Западно-Сибирской плиты / Ред. В.И. Шпильман. Тюмень: НАЦ РН, 1998

54. Урупов А.К. "Основы трехмерной сейсморазведки", Москва, издательство РГУ нефти и газа, 2004, с. 584.

55. Филиппова К.Е., Пономаренко П.Г., Коженков А.Ю., Шевчук O.A., Алабушин A.A. Построение объемных моделей карбонатных резервуаров с использованием различных алгоритмов инверсии волнового поля на примере месторождения Тимано-Печорской провинции // Технологии сейсморазведки. 2011. № 1.С. 34^16

56. Шалаева Н.В. AVO-анализ: физические основы и практические аспекты // Учебное пособие. Геленджик, 2004;

57. Шнеерсон М.Б., Жуков А.П., Белоусов A.B. Технология и методика пространственной сейсморазведки М.: Спектр, 2009. 112 с.

58. Шубин A.B. Методика изучения сложнопостроенных природных резервуаров на основе петроупругого моделирования и инверсии сейсмических данных: автореф. дис. ... канд. тех. наук : 25.00.10 / Шубин Алексей Владимирович, М., 2014, 25 с.

59. Электронный ресурс http://neftegaz.ru/en/science/view/465

60. Электронный ресурс http://vseonefti.ru/neft/zapasv-nefti-klassifikacii-podschet.html

61. Яковлев И.В., Ампилов Ю.П., Филиппова К.Е. Почти все о сейсмической инверсии. Часть 2 // Технологии сейсморазведки. 2011. № 1. С. 5-16.

62. Aki, К. and Richards, P. G., 1980, Quantitative seismology: Theory and methods, v.l : W.H. Freeman and Co.

63. Azevedo Leonardo and others Seismic Attributes for Constraining Geostatistical Seismic Inversion // Ninth International Geostatistics Congress, Oslo, Norway, June 11-15,2012

64. Derakhsan S.H., Deutsch C.V. Direct simulation of P10, P50 and P90 reservoir models // Canadian International Petroleum Conference / SPE Gas Technology Symposium Joint Conference. Calgary, Alberta, 2008. 8 p.

65. EUROCHEM/CITAC Guide "Quantifying Uncertainty in Analytical Measurements", Second Ed., 2000. 141р. Имеется русский перевод: Руководство ЕВРАХИМ/СИТАК "«Количественное описание неопределенности в аналитических измерениях», второе издание. Пер. с англ. Р.Л.Кадиса, Г.Р.Нежиховского, В.Б.Симина иод ред. Л.А.Конопелько. Санкт-Петербург, 2002 г. 141 с.

66. Gregory A.R. Fluid saturation effect on dynamic elastic properties of sedimentary rocks // Geophysics, v. 41, N 5, 1976, p. 895-921.

67. Haas, A and Dubrule, O. 1994 Geostatistical inversion - a sequential method of stochastic reservoir modelling constrained by seismic data. First break, 12(11), 561-569

68. Hampson D.P. Use of multiattribute transforms to predict log properties from seismic data // Geophysics 2001. V. 66 N1. P 220-236

69. McCrank Jason, Lawton Don, Mangat Cheran Geostatistical Inversion of Seismic Data from Thinly Bedded Ardley Coals // Frontiers + Innovation, Calgary, Canada, 2009

70. Ostrander W.J. Plane-wave reflection coefficients for gas sands at non-normal angles of incidence // 52nd Ann. Internat. Mtg. SEG, Expanded abstracts, 1982.-P. 216-218.

71. Ostrander, W.J., 1984, Plane-wave reflection coefficients for gas sands at nonnormal angles of incidence: Geophysics, 49, 1637-1648.

72. Pendrel John V. Integrating Geologic and Geophysical Data in Geostatistical Inversion // Geoscience Engineering Partnership, 6-12 May 2013, Calgary, AB, Canada

73. Russell B. Multiattribute seismic analisys // The leading Edge. Oct - 1997. P 1439-1443

74. Sams M. Geostatistical lithology modeling //ASEG 15th Geophysical Conference and Exhibition, August 2001, Brisbane

75. Sams M., Miller I., Satriawan W.,Saussus D. and Bhattacharyya S. Integration of geology and geophysics through geostatistical inversion: a case study // First break, 2011, # 29,p 1-10

76. Sams M., Saussus D. Building realistic facies models through geostatistical inversion, presented at 10th SEGJ International Symposium in Kyoto. Japan. November 2011

77. Sams M., Saussus D. Low frequency modelling and uncertainty inn geostatistical inversion // 72nd EAGE Conference & Exhibition incorporating SPE EUROPEC 2010, Barcelona, Spain, 14-17 June 2010. PI 14

78. Shuey R.T. A simplification of the Zoeppritz equations // Geophysics, v.50, №4, 1985.-P. 609-614.

79. Sykes Mark A., Hood Mark A. and Setterdalh Stephan I. Assessment Measures: Describing Uncertainty Accurately, Clearly and Unambiguously // Search and discovery article #41023 (posted September 17, 2012) 11 p.

80. Yongzhong XU, Tongjun CHEN, Shizhong CHEN, Weichuan HUANG, Gang WU. Comparison between several seismic inversion methods and their application in mountainous coal fields of western China// Mining Science and Technology (China), 07/2010; 20(4):585-590.

81. Zoeppritz, K., 1919, Erdbebenwellen VIIIB, On the reflection and propagation of seismic waves: Gottinger Nachrichten, I, 66-84.

Список рисунков:

Рис 1.1. Кроссилот, построенный в поле двух упругих параметров: АИ и плотность. Рис. 1.2. Основные типы стационарных моделей вариограмм при а = 10, с = 1, со= 0. Рисунок взят из книги Демьянова. [15]

Рис. 1.3. Реализации случайной переменной в пространстве 2D. Средние и дисперсии во всех пяти случаях совпадают, различия обусловлены только различиями вариограмм. [24]

Рис. 1.4. Модель дискретных свойств.

Рис. 1.5. Распределение «литотипов» по результатам моделирования с применением данных сейсморазведки и без. Рисунок взят из статьи [75]

Рис. 1.6. Распределение погрешности результата измерений 8=(Х-ц) и величины (р-А).

Рисунок взят из монографии [29]

Рис. 2.1. Местоположение участка работ.

Рис. 2.2. Пример структурной интерпретации неокомского разреза. Рис. 2.3. Литологические колонки по скважинам. Рис. 2.4. Схема строения группы пластов БСю

Рис. 2.5. Сейсмофациальная схема формирования отложений изучаемого пласта. Рис. 2.6. Разрез акустического импеданса по результатам детерминистической инверсии.

Рис. 2.7. Демонстрация разницы в детальности решений при использовании различных

технологий для получения моделей строения объекта исследований.

Рис. 2.8. Взаимосвязь петрофизических и упругих свойств и модель дискретных

свойств.

Рис 2.9. Построение функций плотности вероятности

Рис. 2.10. Планшеты скважин с вынесенными литологическими колонками, передискретизированными в соответствии с разным размером ячейки моделирования. Рис. 2.11. Пример стратиграфической сетки, использованной в процессе геостатистической инверсии.

Рис. 2.12. Кубы удалений, использованные в алгоритме геостатистической инверсии. Рис. 2.13. Частотный состав офсетных сумм.

Рис 2.14. Импульсы, оцененные до и после процедуры совмещения частично-кратных сумм по времени

Рис. 2.15. Определение начального значения параметра сигнал / шум

Рис 2.16. Теоретическая и реальная вариограммы

Рис. 2.17. Вертикальный 2D тренд распределения «литотипов».

Рис. 2.18. Контроль качества восстановления данных сеймики

Рис. 2.19. Контроль качества результатов по скважинным данным

Рис. 2.20. Априорные и апострериорные функции плотности вероятности

Рис 3.1. Результаты синхронной геостатистической инверсии.

Рис. 3.2. Анализ единичных реализаций.

Рис. 3.3. Расчет куба частоты встречаемости

Рис 3.4. Разрез куба частоты встречаемости коллектора.

Рис. 3.5 а) Изучение пространственного взаиморасположения песчаных тел в нижнем пропластке

Рис. 3.5 б) Изучение пространственного взаиморасположения песчаных тел в нижнем пропластке

Рис. 3.5 в) Изучение пространственного взаиморасположения песчаных тел в нижнем пропластке

Рис. 3.6. Интерпретация результатов геостатистической инверсии.

Рис 3.7. Структурная интерпретация, на основании которой было выполнено

построение стратиграфического каркаса для геостатистического моделирования.

Рис. 3.8. Сопоставление результатов различных методов количественной

интерпретации.

Рис 4.1. Риск и неопределенность.

Рис. 4.2. Неопределенности разных типов.

Рис 4.3. Карты стандартных отклонений по каждому из пропластков.

Рис 4.4. Оценка неопределенностей типа bias, по оси абсцисс отложены запасы в

условных значениях.

Рис 4.5. Интерпретация горизонтов для модели 1 (верхняя панель) и модели 2 (нижняя панель). Сопоставление двух вариантов показано на средней панели (модель 1 -пунктиром).

Рис 4.6. Гистограммы распределения условных значений запасов для двух структурных моделей по трем прослоям пласта БСю.

Рис. 5.1. Карты нефтенасыщенных толщин по верхнему и нижнему пропластку и толщины коллектора по нижнему интервалу.

Рис. 5.2. Разрез куба «литотипов», полученного по результатам геостатистической инверсии, с вынесенным на него уровнем ВНК.

Рисунок 5.3. Распределение значений порового пространства выше уровня ВНК в некоторых условных единицах.

Рис. 5.4. Гистограмма распределения значений запасов нефти, полученных по результатам геостатистической инверсии МСМС.

Рис. 5.5. Гистограммы распределения запасов нефти, полученные по результатам геостатистической инверсии для модели 1 (слева) и модели 2 (справа). Рис. 5.6. Объект для подсчета запасов.

/

117 у