Прогноз фациальной зональности бобриковских отложений в межскважинном пространстве на месторождениях нефти Пермского края тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.12, кандидат наук Ладейщиков Сергей Викторович

• Ладейщиков Сергей Викторович
• кандидат наук
• 2021

Оглавление диссертации кандидат наук Ладейщиков Сергей Викторович

ВВЕДЕНИЕ

1. ОБЗОР ТЕХНОЛОГИЙ ПРОГНОЗА ФАЦИАЛЬНОЙ ЗОНАЛЬНОСТИ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ СЕЙСМОРАЗВЕДКИ 3D

1.1. Сейсмофациальный анализ

1.2. Атрибутный анализ

1.3. Спектральная декомпозиция

1.4. Инверсионные преобразования

2. ГЕОЛОГО-ПЕТРОФИЗИЧЕСКИЕ ПАРАМЕТРЫ ФАЦИАЛЬНЫХ КОМПЛЕКСОВ БОБРИКОВСКИХ ОТЛОЖЕНИЙ И ИХ ВЛИЯНИЕ НА ДЕБИТЫ НЕФТИ В ПРЕДЕЛАХ ПЕРМСКОГО КРАЯ

2.1. Литолого-фациальная характеристика отложений

2.2. Анализ фильтрационно-емкостных свойств разнофациальных комплексов

2.3. Разработка и обоснование математических моделей на основе геолого-петрофизических параметров при прогнозе фаций для повышения эффективности размещения эксплуатационного фонда

2.4. Обоснование влияния фациальных комплексов на дебиты скважин

3. СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ ПРОГНОЗА ФАЦИАЛЬНЫХ КОМПЛЕКСОВ НЕФТЯНЫХ ЗАЛЕЖЕЙ

3.1. Моделирование влияния изменчивости фациальных комплексов на сейсмическое волновое поле

3.2. Многовариантный прогноз геолого-петрофизических параметров

3.3. Прогноз фациальной зональности на основе уравнения последовательной смены фаций

3.4. Прямой прогноз фаций

3.5. Оценка неопределенностей прогноза фаций

4. КОМПЛЕКСНОЕ ПРИМЕНЕНИЕ УСОВЕРШЕНСТВОВАННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ПРОГНОЗОВ ФАЦИЙ ДЛЯ УТОЧНЕНИЯ ГЕОЛОГИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ МЕСТОРОЖДЕНИЙ НЕФТИ НА РАЗЛИЧНЫХ СТАДИЯХ РАЗРАБОТКИ

4.1. Батырбайское месторождение

4.1. Ростовицкое месторождение

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ

ВВЕДЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Прогноз фациальной зональности бобриковских отложений в межскважинном пространстве на месторождениях нефти Пермского края»

Актуальность темы исследования

Вовлечение в разработку все более сложных и неоднородных по геологическому строению месторождений, а также максимально полное извлечение остаточных запасов на разрабатываемых месторождениях накладывает высокие требования к пониманию процессов движения флюида в пластовых условиях. На движения флюида в пласте, связанность коллекторов, фильтрационно-емкостные свойства, дебиты и приемистость скважин существенное влияние оказывают фациальные условия осадконакопления. Предлагаемые в работе усовершенствованные подходы прогноза фациальной зональности в точках скважин и в межскважинном пространстве позволяют уточнить геологическое строение залежей и использовать эти результаты для подсчета запасов, разведки и до разведки месторождений, при геолого-гидродинамическом моделировании, а также при планировании разработки и эксплуатации бобриковских отложений на территории Пермского края.

Степень разработанности темы исследования

Вопрос повышения точности геолого-гидродинамических моделей с использованием прогнозов фациальной зональности на основе данных сейсморазведки 3D освещен в российской и зарубежной литературе. Существующие способы прогноза фаций основаны на кластеризации сейсмической записи [Малярова Т. Н.], спектральной декомпозиции [Castagna, J, Henderson J., Purves S.J., Leppard C, Partyka, G., Gridley, J., Lopez, J], анализе интервальных и объемных сейсмических атрибутов [Ампилов Ю.П., Барков

A.Ю., Кондратьев И.К., Бондаренко М.Т., Каменев С.П.], различных способах инверсии (нейронная, акустическая, синхронная и др.) [Humpson D.P., Russel

B.H., Avseth P., Johansen A. Explorational. ], AVO-анализе [Абросимова О.О. Яневиц Е.А.] и др. Все они отличаются разрешающей способностью, информативностью, достоверностью и трудоемкостью, требуют постоянного участия геофизика-интерпретатора для принятия промежуточных решений.

Активно разрабатываются и внедряются технологии нейронных сетей и машинного обучения [Приезжев И.И.] для решения задач сейсмофациального анализа, прогнозов эффективных толщин, разломов, зон трещиноватости и инверсионных построений кубов упругих, эластических, фильтрационно-емкостных или литофациальных параметров. Разработаны комплексные технологи прогноза коллекторов на основе математического анализа сейсмических атрибутов [Путилов И.С.] В настоящей работе предлагается усовершенствовать технологии прогноза фациальной зональности в разрезе скважин и в межскважинном пространстве.

Целью работы является прогноз фациальной зональности бобриковских отложений в межскважинном пространстве на месторождениях нефти Пермского края.

В соответствии с целью работы сформированы следующие основные задачи исследования:

1. Анализ мировых практик в области прогноза фациальной зональности нефтяных залежей на основе данных сейсморазведки 3D.

2. Подготовка массива скважинных данных, включающих литолого-фациальный анализ керновых данных, интерпретацию данных ГИС, дебиты скважин для составления математических моделей последовательной смены фациальных зон нефтяных залежей.

3. Статистическое обоснование связи дебитов скважин с фациальными условиями осадконакопления бобриковских отложений.

4. Разработка обобщенных математических моделей для разделения фациальных зон на основе геолого-петрофизических параметров нефтяных залежей.

5. Совершенствование методических подходов прогноза фациальной зональности нефтяных залежей на основе результатов литолого-фациального анализа керна, данных ГИС и сейсморазведки 3D.

6. Использование результатов усовершенствованных технологий, прогноза фациальных зон в межскважинном пространстве по данным РИГИС

и сейсморазведки 3D для построения геолого-гидродинамических моделей месторождений нефти и оптимизации размещения эксплуатационного фонда скважин.

Объектом исследования являются бобриковские отложения месторождений нефти Пермского края.

Научная новизна и теоретическая значимость выполненной работы:

• Выполнено статистическое обоснование связи геолого-промысловых параметров с фациальными условиями осадконакопления бобриковских отложений.

• Разработаны математические модели для разделения фациальных комплексов бобриковских отложений в скважинах на основе геолого-петрофизических параметров.

• Предложен первый усовершенствованный подход к межскважинному прогнозу фациальных зон на основе математической модели последовательной смены фаций и данных сейсморазведки 3D.

• Предложен второй усовершенствованный подход к межскважинному прогнозу на основе прямого прогноза фациальных зон и данных сейсморазведки 3D.

• Предложен способ комплексирования усовершенствованных межскважинных прогнозов.

Практическую значимость имеют следующие результаты исследований:

1. Обоснование статистической связи геолого-промысловых параметров с фациальными условиями осадконакопления.

2. Разработанные математические модели для разделения фациальных комплексов на основе геолого-петрофизических параметров для дальнейшего выполнения межскважинных прогнозов и создания детальных геологических моделей.

3. Усовершенствованные технологии межскважинного прогноза фаций для комплексной интерпретации данных сейсморазведки 3D.

4. Весь комплекс результатов исследований повышает достоверность геолого-гидродинамического моделирования, подсчетов запасов, разведки месторождений нефти и может быть использован для планирования разработки и эксплуатации бобриковских отложений на территории Пермского края.

Методология и методы исследования

В работе применены: литолого-фациальный анализ каровых данных, комплексная интерпретация данных ГИС, атрибутный и динамический анализ сейсмических данных, многовариантный прогноз коллекторов, анализ статистических характеристик геолого-петрофизических параметров, пошаговый линейный дискриминантный анализ, множественная регрессия, детерминистические и стохастические алгоритмы геолого-гидродинамического моделирования.

Исходные данные

1. Периодические издания, книги, тематические работы и иные источники по направлению исследования.

2. Результаты исследований керна бобриковских отложений по 457 скважинам.

3. Материалы ГИС по 2766 скважинам.

4. Результаты обработки материалов сейсморазведки 3D на 15 месторождениях нефти Пермского края.

Положения, выносимые на защиту

1. Статистическое обоснование связи геолого-промысловых параметров с фациальными условиями осадконакопления бобриковских отложений.

2. Математические модели, позволяющие без отбора керна привязывать разрезы скважин к фациальным условиям осадконакопления.

3. Совершенствование технологии межскважинного прогноза фациальной зональности бобриковских отложений на основе данных

сейсморазведки 3D для повышения точности геолого-гидродинамических моделей.

Степень достоверности результатов исследования

Достоверность научных результатов подтверждается использованием статистических критериев и показателей для контроля качества полученных результатов, сопоставлением расчетных параметров с фактическими. Результаты привязки скважин к условиям осадконакопления на основе математических моделей последовательной смены фаций доказаны исключением информации о керновых исследованиях и последующей проверкой результата классификации данными литолого-фациального анализа. Прогнозы геолого-петрофизических параметров и фациальной зональности на основе усовершенствованных сейсмических технологий подтверждаются результатами бурения более чем на 15 месторождениях: Москудьинском, Чашкинском, Ножовском, Первомайском, Змеевском, Падунском месторождениях и карбонатных отложений на Первомайском, Змеевском, Опалихинском, Березовском и ряде других месторождениях Пермского края. По результатам бурения скважин для бобриковских отложений среднее отклонение эффективных толщин от прогнозов составило 1 метр, а стандартное отклонение - 1.2 метра.

Публикации

Основные результаты диссертационной работы опубликованы в 15 научных трудах, в том числе 6 статей в ведущих рецензируемых научных журналах, рекомендованных ВАК Министерства науки и высшего образования Российской Федерации, 1 публикация в издании, входящем в международную реферативную базу цитирования Scopus.

Апробация и реализация результатов исследования

Обобщенные математические модели используются в Филиале ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг» «ПермНИПИнефть» в г. Перми для привязки разрезов скважин в интервале бобриковских отложений к фациальным условиям осадконакопления. Предложенные усовершенствованные подходы к

прогнозу фациальных зон использованы при выполнении комплексной интерпретации сейсморазведки 3D на 15 месторождениях Пермского края. Математические модели смены фаций и детальные прогнозы фациальных зон используются при построении литолого-фациальных и гидродинамических моделей месторождений. На основе предложенных технологий построено 15 детальных литолого-фациальных моделей бобриковских отложений нефтяных месторождений Пермского края. На их основе выполнено 5 подсчётов запасов с защитой предложенных технологий в Федеральном бюджетном учреждении «Государственная комиссия по запасам полезных ископаемых». Использовано при фильтрационном моделирование 5 детальных литолого-фациальных моделей с последующем составлением 5 проектно-технологических документов.

С учетом неопределенности прогноза фаций построена 1 многовариантная геологическая и 1 многовариантная гидродинамическая модели.

На основе детализированных с использованием прогнозов фаций геолого-гидродинамических моделей выполнена оптимизация размещения более 35 эксплуатационных скважин.

Результаты научной деятельности доложены на следующих конференциях: конференции молодых ученых и специалистов ООО «ПермНИПИнефть с 2013-2019 гг (Пермь); VI Конкурс на лучшую научно-техническую разработку молодых ученных и специалистов ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг» за 2016 год (Тюмень, 2016); 18-я научно-практическая конференция по вопросам геологоразведки и разработки месторождений нефти и газа Всероссийский конкурс «Новая идея» на лучшую научно-техническую разработку среди молодежи предприятий и организаций ТЭК (Москва, 2016), Международная научная конференция «Новейшие методы исследования в геологии» (Пермь, 2017); I Международная научная конференция «Новые направления нефтегазовой геологии и геохимии. Развитие геологоразведочных работ» (Пермь, 2017); конференции ЕАГО

«КАРБОНАТНЫЕ РЕЗЕРВУАРЫ - 2017» (Москва, 2017); Техническая конференция SPE «Петрофизика XXI» (Санкт-Петербург, 2017); XII Международная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученных «Геология в развивающемся мире» (Пермь, 2019); Международная научно-практическая конференция «Интегрированное научное сопровождение нефтегазовых активов: опыт, инновации, перспективы» (Пермь, 2019).

Структура и объем работы

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка, включающего 167 наименований. Материал изложен на 168 страницах машинописного текста, содержит 69 рисунков и 16 таблиц.

Автор выражает глубокую благодарность своему научному руководителю д.т.н, профессору Путилову И.С. за идеи, научные наработки, постоянное внимание и поддержку при выполнении данной работы. Автор выражает признательность своим коллегам - сотрудникам Центра сейсмических исследований Жариковой Т.В., Чемисовой Е.Г., Греняк Е.В., Селеткову И.С. и Заключному И.С. за помощь в сборе сейсмической информации, сотрудникам Центра исследования керна и пластовых флюидов Винокуровой Е.Е., Пулиной А.А., Стуковой Т.В. за литологическую характеристику пород и результаты петрографических исследований.

1. ОБЗОР ТЕХНОЛОГИЙ ПРОГНОЗА ФАЦИАЛЬНОЙ ЗОНАЛЬНОСТИ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ СЕЙСМОРАЗВЕДКИ 3Б

Большинство межскважинных прогнозов фаций базируется на использование данных сейсморазведки 3D [1, 4, 8, 9, 148]. Существующие стандартные способы сейсмического прогноза фаций основаны на кластеризации сейсмической записи [73, 74, 156], спектральной декомпозиции [155, 157, 163, 164], анализе интервальных и объемных сейсмических атрибутов [140, 142, 154, 160, 161, 165, 167], различных способах инверсии (нейронная, акустическая, синхронная и др.) [144, 153, 158, 162, 10, 11, 75, 98, 99, 122-125, 159], AVO-анализе [58, 59, 61-64] и др. Все они отличаются разрешающей способностью, информативностью, достоверностью и трудоемкостью [54-56], требуют постоянного участия геофизика-интерпретатора для принятия промежуточных решений. В конкретном сейсмическом проекте может оказаться один или сразу несколько информативных атрибутов для прогноза фаций и геофизику интерпретатору приходится выбирать один из множества способов прогноза фациальной зональности. Рассмотрим более подробно стандартные сейсмические технологии прогноза фациальной зональности, их преимущества и недостатки.

1.1. Сейсмофациальный анализ

Для изучения геологического строения месторождений используется большое количество методологических подходов. Одним из них является сейсмофациальный анализ. Цель процедуры- выделение сейсмофаций на основе анализа изменения волновой картины. В настоящее время эта технология становится стандартной частью процесса интерпретации сейсмических данных. В последнее десятилетие заметно выросло качество карт и кубов сейсмических фаций и расширились области их применения.

Еще в 80-е годы советские геофизики занимались вопросами изучения изменчивости амплитуд, фаз, частоты и конфигурации отражений. Были

известны такие системы как «ЗАЛЕЖЬ», «ПРИПЯТЬ», «ПОИСК», «КОМПАС» и многие другие. В России в середине 90-х годов компания «ПАНГЕЯ» стала развивать подобные технологии и вести разработку одноименного программного обеспечения [73]. В то же время на западе компания CGG-Petrosystems стала активно внедрять на рынке новый пакет Stratimagic, предназначенный для геофизического и геологического анализа больших объемов 3D сейсмических данных. В этом программном решении во главу угла ставились стратиграфическая интерпретация и многоатрибутный анализ. Для получения карт сейсмофаций, которые являлись результатом автоматической классификации, использовалась технология нейронных сетей, запатентованная Elf Aquitaine [74]. Кроме Stratimagic, на сегодняшний день существует ряд программных пакетов и модулей, реализующих технологии автоматической классификации на основе нейронных сетей или других алгоритмов кластерного анализа. Часть из них работают как с 2D, так и с 3D данными, часть только с 3D или только с 2D. Среди них - пакет LithAnn компании Rock Solid Images, модуль Waveform Classifier, являющийся частью пакета PostStack/Pal компании Landmark, модуль SeisClass системы GeoFrame компании Schlumberger и др.

Далее рассмотрим современное содержание понятий «сейсмическая стратиграфия» и «сейсмофациальный анализ».

Сейсмическая стратиграфия фокусирует свое внимание на анализе волновой картины с целью выделения основных формаций и фаций, выяснения их внутренней структуры и особенностей формирования. Основные этапы такого анализа заключаются в следующем:

- выделение и корреляция сейсмических комплексов, определение их

возраста;

- определение и анализ сейсмофаций;

- анализ относительных изменений уровня моря.

Сейсмический комплекс - это осадочный комплекс, выделяемый на сейсмическом разрезе, представляющий собой «последовательность согласно

залегающих генетически связанных пластов, ограниченных сверху и снизу поверхностями несогласий» [166].

Сейсмическая фациальная единица (сейсмофация) объединяет группу отражений, характеризующихся схожим набором параметров, таких как конфигурация, непрерывность, амплитуда, частота и т.д. Каждый параметр несет определенную информацию о геологическом строении изучаемого интервала. Конфигурация отражений тесно связана с основными характеристиками напластования, непрерывность отражений - с непрерывностью пластов, амплитуда показывает соотношение плотности и скорости, частота зависит от мощности пластов и т.д. [73].

Целью сейсмофациального анализа является восстановление обстановки осадконакопления и прогноз литофаций по данным сейсморазведки.

Прямой корреляции между определенным типом рисунка волновой картины и литологическим составом пород не существует. Так, например, низкоамплитудные отражения могут соответствовать как очень тонким пластам, так и зонам развития пород одного литологического типа: песчаникам (при высокоэнергетической обстановке осадконакопления) или глинам (при низкоэнергетической обстановке) [74]. Однако, анализ изменяющихся характеристик отражений в комплексе со всеми имеющимися данными, в первую очередь данными ГИС, керна, опробований, а в случае отсутствия скважин - априорной геологической информации о районе работ, позволяют сделать предположения об условиях осадконакопления и получить приемлемые оценки литологии [156].

За последние десятилетия основополагающие принципы и положения сейсмостратиграфии и сейсмофациального анализа не претерпели принципиальных изменений. Однако со становлением доминирующей роли трехмерной сейсморазведки, значительным улучшением качества регистрируемых данных, а главное - в связи с последними достижениями в области обработки и интерпретации, удалось заметно сместить понятие «сейсмофация» в область, более близкую понятию «литофация», и добиваться

более детального расчленения разреза. Если раньше под «сейсмофацией» понимали пакет отражений, то сейчас сейсмическая фация может быть идентифицирована по форме записи одиночного отражения и связана не только с внутренней структурой, но и с тонкими особенностями осадконакопления и вариациями литологии.

Если провести группирование по признаку входных и выходных данных, можно выделить три основных группы процедур сейсмофациального анализа:

- классификация участков трасс по их форме;

- классификация набора карт, погоризонтных и пропорциональных

срезов;

- объемная классификация.

В программном комплексе Stratimagic+SeisFacies реализованы все три группы процедур. В каждой их этих групп могут быть применены различные математические подходы - такие, как нейронные сети (самоорганизующиеся карты Кохонена - Self-organizing maps (SOM) и другие алгоритмы кластерного анализа: иерархическая классификация и гибридная кластеризация. Изучаемый интервал может быть представлен как слоем постоянной мощности, приуроченным к заданному отражающему горизонту (от отражающего горизонта математически рассчитывается вторая граница), так и слоем переменной мощности (ограниченным двумя отражающими горизонтами). Анализ можно проводить, изучая только куб амплитуд, но, безусловно, более интересные результаты могут быть получены при использовании также кубов импеданса, AVO- атрибутов и т.д. Комбинируя различные группы классификации по входным данным и различные математические подходы, можно перебрать множество вариантов интерпретации и выбрать наиболее оптимальный для определенной геологической ситуации, изучаемого резервуара и качества данных.

Рассмотрим теперь основные группы классификации данных.

Классификация участков трасс

Наиболее эффективной считается классификация участков трасс по их форме с использованием технологии нейронных сетей (SISMAGE™ Neural Network Technology - NNT).

Последняя позволяет определять, анализировать и интерполировать детальные характеристики коллекторов, не выявляемые другими способами. В основе NNT лежит применение самоорганизующейся нейронной сети для распознавания и оценки изменения формы сейсмического сигнала в изучаемом интервале. Способность NNT выявлять устойчивые зависимости в условиях встречающихся помех и отражать все тонкости сейсмического волнового поля позволяет повысить точность результата при оценке коллекторов и геометризации их границ.

Результатом работы являются сейсмофациальные карты. Они создаются в 3 этапа.

На 1 этапе реальные трассы в интересующем интервале систематизируются по форме.

Форма определяется как функция скорости изменения трассы от одного её отсчета к другому, т.е. наклонами отрезков трассы между соседними отсчетами. В связи с этим абсолютные значения амплитуды трассы менее значимы, чем её форма.

На 2 этапе определяются формы модельных трасс. Их количество фиксируется пользователем и рассматривается как число различных классов трасс. Используя метод проб и ошибок, система изменяет модельные трассы при каждой итерации для подбора окончательных форм, которые бы наиболее полно описывали весь диапазон изменения волновой картины по площади.

На 3 этапе модельные трассы последовательно сравниваются с реальными сейсмическими данными (трасса за трассой). Каждой реальной трассе присваивается номер того модельного класса «сейсмофаций», к которому данная трасса наиболее близка по «критерию идентичности». Окончательный результат представляет собой карту сейсмофаций и набор

модельных трасс (Рисунок 1.1, а), которые совместно описывают разнообразие форм сигналов по всей площади в заданном интервале.

В процессе классификации учитывается расположение каждой трассы или атрибута относительно соседней (-его) трассы (атрибута). Поэтому сейсмофации, опознанные в результате классификации, распределены по площади в порядке, имеющем логический смысл (т.е., данные, классифицированные как фации 1, должны быть расположены возле данных, классифицированных как фации 2, и т.д.). Количество классов не является критическим параметром, в отличие от других методов кластеризации (группирования), поскольку модельные трассы образуют последовательность, в которой каждая данная модельная трасса имеет наибольшее сходство со своими непосредственными «соседками».

Рисунок 1.1. Карта сейсмофаций изучаемого интервала с набором модельных трасс (а) и корреляционная кривая (б)

Удобным способом контроля за процессом автоматической классификации и своеобразной подсказкой для интерпретации полученных результатов является расчет и анализ ряда специальных карт, графиков и

кроссплотов. Примером может служить расчет корреляционной кривой (Рисунок 1.1. б), представляющей собой последовательность коэффициентов корреляции i-й и j-й модельных трасс как функции разности | i —номеров этих трасс. В идеале это должна быть прямая линия, отображающая уменьшение коэффициента корреляции пары трасс по мере роста разности - Л

Интерпретация данной линии обусловливается выбранным количеством классов фаций. Если корреляционные линии кривые, то этому может быть несколько объяснений: недостаточное число итераций при выборе последовательности модельных трасс (этап 2), слишком мало моделей трасс, в выбранном интервале разреза трассы имеют ограниченное количество N основных форм с несколькими промежуточными формами или совсем без оных. В таком случае корреляционная кривая может быть использована как индикатор наличия N (двух или более) различных геологических сред.

На рисунке 1.1 (а) корреляционную кривую можно подразделить на три участка с разным наклоном, что позволяет нам выделить отдельные зоны на карте сейсмофаций.

В качестве результата мы также получаем карту корреляции рисунке 1. 1 (б). В процессе классификации каждая сейсмическая трасса сравнивается с модельными трассами, и ей присваивается цвет и номер модельной трассы с наилучшей корреляцией. Однако, значение коэффициента корреляции может быть низким. Карта качества корреляции показывает пространственное распределение этого коэффициента. Синим цветом отображается высокая корреляция модельных и реальных трасс, красным цветом, соответственно, низкая корреляция.

Кроме вышеописанных карт, для интерпретации результатов рассчитываются карты корреляции всех трасс для каждой модели отдельно. Количество таких карт соответствует количеству классов или моделей фаций. Их анализ также помогает выделить зоны с подобными и резко отличающимися условиями осадконакопления.

Таким образом, рассматриваемый подход позволяет не только рассчитывать сейсмофациальные карты, но и предоставляет достаточно большой набор средств для корректного анализа и интерпретации полученных результатов, а также оценки их достоверности.

Следует подчеркнуть, что интерпретация результатов классификации зависит в первую очередь от количества и качества скважинной информации на площади работ. Однако даже при отсутствии скважин, опираясь лишь на карты и кубы сейсмофаций, используя накопленные знания по другим (соседним), схожим по строению площадям, можно сделать выводы о границах распространения наиболее перспективных зон - песчаных пластов или карбонатных построек - с целью выдачи рекомендаций под бурение.

В случае, когда скважин достаточно много, и они расположены в различных фациальных зонах, всегда можно сопоставить сейсмические фации с каротажными диаграммами ПС или других методов ГИС. А, учитывая характер распространения фаций, определяемых по электрометрическим моделям, например, по методике Муромцева В.С., можно сделать выводы о том, в каких условиях осадконакопления формировался продуктивный интервал, и далее спрогнозировать формы и размеры песчаных тел или эффективную мощность изучаемого пласта. В некоторых случаях можно давать прогнозы по пористости или линейной емкости пласта.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Ладейщиков Сергей Викторович, 2021 год

/ -

У / -

2.5

7.5

10

12.5 15

Кп, %

17.5

20

22.5

25

>25

Рисунок 2.6. Распределение пористости в песчано-алевритовых породах фациального комплекса осевой части дельтовых проток

У песчано-алевритовых пород дельтовых проток 2-ой группы (краевая часть протоки) максимальное значение Кп (коэффициента пористости) -24.6 %. Распределение частоты встречаемости коллекторов различных классов в песчаниках и алевролитах этого фациального комплекса имеет ярко

40

25

" 20

5

0

5

выраженное смещение в сторону высокопористых коллекторов (Рисунок 2.7): на высокопористые образцы с Кп более 15 % приходится 82.2 % выборки. Среди них преобладают коллекторы с пористостью от 15 до 20 % (67.9 %). Среднепористые коллекторы (Кп 10-15 %) составляют 17.3 % выборки.

Для песчаников и алевролитов комплекса береговых валов максимальное значение коэффициента пористости - 24.6%. Распределение частоты встречаемости коллекторов разных классов имеет выраженное смещение в сторону высокопористых коллекторов (Рисунок 2.8). На высокопористые песчаники и алевролиты (Кп более 15 %) приходится 57.4 % образцов от всей выборки. Среди образцов преобладают коллекторы с пористостью от 15 до 17.5 % (33.3 %). Среднепористые (Кп 10-15 %) составляют 34,3 % от всей выборки, низкопористые (Кп 5-10 %) - 5.4 %.

Кп, %

Рисунок 2.7. Распределение пористости в песчано-алевритовых породах фациального комплекса краевой части дельтовых проток

40

25

10

/ / -

/ ■ -

/

/ ■ -

у -

1

2.5

7.5

10

12.5

15 Кп, %

17.5

20

22.5

25

>25

Рисунок 2.8. Распределение пористости в песчано-алевритовых породах фациального комплекса береговых валов

У песчано-алевритовых пород внешней поймы (пески разливов) (1-ой группы) максимальное значение коэффициента пористости - 20.3 %. Распределение частоты встречаемости коллекторов различных классов в песчаниках и алевролитах этого фациального комплекса не имеет резко выраженных максимумов (Рисунок 2.9). На среднепористые образцы с Кп от 10 до 15 % приходится 41.3 % выборки, на высокопористые (Кп выше 15 %) -36.4 %. Среди образцов преобладают коллекторы с пористостью от 12.5 до 15 % (22.4 %). Низкопористые песчаники и алевролиты (Кп 5-10 %) составляют 18.9 % выборки.

Для песчаников и алевролитов внутренней части поймы (2-ой группы) максимальное значение коэффициента пористости составляет 21.4 %. Распределение частоты встречаемости коллекторов разных классов имеет выраженное смещение в сторону среднепористых коллекторов (Рисунок 2.10). На среднепористый коллектор (Кп 10-15 %) приходится 54.2 % образцов от всей выборки. Высокопористые (Кп более 15 %) составляют 26.4 % от всей выборки, низкопористые (Кп 5-10 %) - 16.8 %.

35

30

Ц 20

5

5

0

5

40

25

10

/ / -

/ -

/ / /

/

я 7 -

щ -

л J

2.5 5

7.5

10

12.5 15 17.5 20 22.5 25

Кп, %

>25

Рисунок 2.9. Распределение пористости в песчано-алевритовых породах фациального комплекса внешней поймы

40

25

20

-

/1 -

/

/

/ / -

у -

12.5 15 17.5

Кп, %

Рисунок 2.10. Распределение пористости в песчано-алевритовых породах фациального комплекса внутренней части поймы

Для песчаников и алевролитов пород дельтовых проток 1-ой группы (осевая часть протоки) наиболее распространенными являются коллектора со средней проницаемостью (Кпрг от 100 до 500 мД), их доля в выборке составляет

35

30

а 20

5

5

0

35

30

5

0

5

0

5

10

20

25

48.3 % (Рисунок 2.11). Кроме этого, около 27.6 % коллекторов характеризуются высокой проницаемостью (более 500 мД). Максимальное зафиксированное значение Кпрг для песчаников осевой части дельтовых проток составляет 3129.4 мД. Слабопроницаемые и весьма слабопроницаемые породы составляют 24 % выборки.

0.01 0.1 1 10 100 500 1000 2000 >2000

Кпр, мД

Рисунок 2.11. Распределение проницаемости в песчано-алевритовых породах фациального комплекса осевой части дельтовых проток

Для песчаников и алевролитов дельтовых проток 2-ой группы (краевая часть протоки) наиболее распространенными являются коллекторы со средней проницаемостью (Кпрг от 100 до 500 мД), их доля в выборке составляет 58.3 % (Рисунок 2.12). Кроме этого, около 9.4 % коллекторов характеризуются высокой проницаемостью (более 500 мД). Максимальное зафиксированное значение Кпрг для песчаников краевой части дельтовых проток составляет 2663 мД. Слабопроницаемые породы составляют 31 % выборки.

Для песчаников и алевролитов комплекса береговых валов распределение по классам проницаемости смещено в сторону слабо- и

среднепроницаемых пород (36.1 % и 40.8 % выборки соответственно) (Рисунок 2.13).

50

20

10 100 500

Кпр, мД

>2000

Рисунок 2.12. Распределение проницаемости в песчано-алевритовых породах фациального комплекса краевой части дельтовых проток

60

50

г 100

30

20

>2000

Кпр, мД

Рисунок 2.13. Распределение проницаемости в песчано-алевритовых породах береговых валов

60

40

" 30

0

0

40

0

0

Максимальное зафиксированное значение Кпрг для береговых песчаников 2969 мД. Доля весьма слабопроницаемых пород в анализируемой выборке составляет 15.5 %. Высокопроницаемые породы (Кпрг 100-500 мД) составляют 4.5 % от всей выборки.

Для песчано-алевритовых пород внешней поймы (пески разливов) (1-ой группы) максимальное значение коэффициента газопроницаемости - 404 мД. Распределение частоты встречаемости коллекторов разных классов по проницаемости имеет выраженное смещение в сторону весьма слабопроницаемых коллекторов (Кпрг 0.1-10 мД), их доля в выборке составляет 58.9 % (Рисунок 2.14). На слабопроницаемые коллектора (Кпрг 10-100 мД) приходится 19.4 % образцов от всей выборки. Среднепроницаемые породы (Кпрг более 500 мД) составляют 18.5 % от всей выборки. Высокопроницаемые породы (Кпрг 100-500 мД) отсутствуют.

0.01 0.1 1 10 100 500 1000 2000 >2000

Кпр, мД

Рисунок 2.14. Распределение проницаемости в песчано-алевритовых породах фациального комплекса внешней поймы

Для песчаников и алевролитов внутренней (глинистой) части поймы 2-ой группы распределение по классам проницаемости смещено в сторону

весьма слабо- и слабопроницаемых пород (56.6 % и 39.4 % выборки соответственно) (Рисунок 2.15). На среднепрониаемые коллектора (Кпрг 100500 мД) приходится 1.5 % образцов от всей выборки. Максимальное зафиксированное значение Кпрг для песчаников внутренней части поймы составляет 199.5 мД.

Кпр, мД

Рисунок 2.15. Распределение проницаемости в песчано-алевритовых породах фациального комплекса внутренней поймы

Таким образом, можно сделать вывод, что фациальные комплексы, выявленные в бобриковских терригенных отложениях, различны по фильтрационно-емкостным свойствам слагающих их пород-коллекторов.

1. Песчано-алевритовые породы комплекса дельтовых проток имеют различные фильтрационно-емкостные свойства и поэтому подразделяются на 2 группы.

1-ая группа - осевые части проток:

- являются, преимущественно (86.1 % выборки), высокопористыми коллекторами с Кп > 15 %;

60

50

80

70

40

" 30

50

40

20

30

10

0

0

- характеризуются, в основном, средними (Кпрг от 100 до 500 мД у 48.3 % выборки) и высокими (Кпрг более 500 мД у 27.6 % выборки) фильтрационными свойствами;

2-ая группа - краевые части дельтовых проток:

- являются, преимущественно (82.2 % выборки), высокопористыми коллекторами с Кп > 15 %;

- характеризуются, в основном, средними (58.3 % выборки с Кпрг от 100 до 500 мД) и слабыми (31 % образцов от выборки с Кпрг от 10 до 100 мД) фильтрационными свойствами.

2. Песчано-алевритовые породы комплекса береговых валов:

- имеют, большей частью, высокоемкие (Кп >15 %) и среднеемкие (Кп от 10 до 15 %) характеристики (57.4 % и 34.3 % образцов от выборки, соответственно);

- являются слабопроницаемыми (36.1 % образцов с Кпрг 10-100 мД) и среднепроницаемыми (40.8 % выборки с Кпрг от 100 до 500 мД) коллекторами.

3. Песчано-алевролитовые породы комплекса пойм также представлены 2 группами пород:

1-ая группа - внешняя часть поймы (пески разливов):

- являются среднепористыми (41.3 % образцов от выборки с Кп 10-15 %) и высокопористыми коллекторами (36.4 % образцов выборки с Кп >15 %);

- характеризуются весьма слабыми (58.9 % образцов от выборки с Кпрг от 0.1 до 10 мД) и слабыми (19.4 % образцов с Кпрг от 10 до 100 мД) фильтрационными свойствами;

2-ая группа - внутренняя (глинистая) часть поймы:

- являются среднепористыми (54.2 % выборки с Кп 10-15 %) и высокопористыми коллекторами (26.4 % образцов от выборки Кп> 15 %);

- характеризуются весьма слабыми (56.6 % образцов от выборки с Кпрг от 0.1 до 10 мД) и слабыми (39.4 % выборки с Кпрг от 10 до 100 мД) фильтрационными свойствами.

Таким образом, на основе детального анализа и рассмотрения скважин Енапаевского лицензионного участка доказана прямая связь фильтрационно-емкостных свойств бобриковских отложений с условиями осадконакопления.

Далее будет выполнено обобщение ФЕС разнофациальных отложений по скважинам более 9 месторождений и обоснованы математические модели для выделения фаций.

2.3. Разработка и обоснование математических моделей на основе геолого-петрофизических параметров при прогнозе фаций для повышения эффективности размещения эксплуатационного фонда

Наличие связи фациальных комплексов бобриковских отложений с фильтрационно-емкостными свойствами показывает актуальность задачи выделения фаций. Прямой метод привязки к фациям - литолого-фациальный анализ кернового материала. Однако большая часть пробуренных скважин не изучены керновым материалом. Необходимо использовать определения косвенных геофизических методов для привязки продуктивных интервалов скважин к фациальным условиям осадконакопления.

Рассмотрим предложенные в данной работе подходы привязки к фациям на основе связи геолого-петрофизических параметров с условиями осадконакопления.

Первый пример - Альняшское месторождение [65-67]. Альняшское месторождение в административном отношении расположено на территории Куединского района Пермского края, в тектоническом отношении по отложениям палеозойского комплекса площадь находится в западной части Куединского вала Башкирского свода. Начальные запасы месторождения, в основном, сосредоточены в бобриковском и девонских терригенных пластах, которые в сумме составляют порядка 70% от общих запасов месторождения.

На месторождении и по близости с ним пробурено 274 скважины, из них 195 вскрыли бобриковские отложения, а 13 пройдены с отбором керна. В результате литолого-фациального анализа кернового материала по 13

скважинам, а также характерному поведению кривых ГИС, в интервале бобриковских отложений были выделены следующие фациальные комплексы:

- осевая часть дельтовых проток;

- краевая часть дельтовых проток;

- отложения береговых валов;

- отложения внешней части поймы - пески разливов;

- отложения внутренней глинистой части поймы.

В отложениях дельтовых проток и береговых валов преобладают песчаники, пойменные фации представлены, в основном, алевро-глинистыми породами. На основе петрофизических исследований керна и данных ГИС [18, 25, 30] для каждого фациального комплекса были определены пределы изменений основных геолого-петрофизических параметров (Таблица 2): эффективной толщины (Нэф), коэффициентов расчлененности (Красч), песчанистости (Кпесч), толщина пласта (Нпл), пористости (Кп), проницаемости (Кпр).

Анализ геолого-петрофизических параметров показывает, что при переходе от фации осевых частей дельтовых проток к пойменной фации происходит постепенное уменьшение эффективной толщины, коэффициентов песчанистости, расчлененности и пористости. Изменение данных параметров оказывает влияние на дебиты скважин. Среднесуточная добыча жидкости из скважин, вскрывших отложения дельтовых проток и береговых валов, выше, чем из скважин, вскрывших пойменные отложения. На сегодняшний день разработка бобриковских отложений осложнена наличием высокообводненного фонда скважин в зонах повышенной плотности остаточных запасов. Анализ работы скважин, расположенных в схожих условиях осадконакопления, показал, что быстрому обводнению подвергаются скважины, вскрывшие отложения дельтовых проток. Связь дебитов и обводненности скважин с условиями осадконакопления указывает на актуальность задачи фациального районирования для разрабатываемых месторождений.

Таблица 2

Характеристики фациальных зон бобриковских отложений Альняшского месторождения

Параметры Осевая часть протоки Краевая часть протоки Береговые валы Пески разливов Внутренняя часть поймы

Альняшское месторождение

Нэф, м 12.50±6.17 8.20-24.10 6.00±1.26 3.70-8.00 3.40±0.52 2.20-4 1.22±0.51 0.60-2 -

Кп, % 23.20±2.87 14.10-26.40 20.65±2.69 12.60-25.40 18.46±2.80 12.80-22.10 17.13±2.66 13.10-20.60 -

Кпесч, д.ед. 0.59±0.11 0.44-0.82 0.45±0.11 0.27-0.69 0.30±0.07 0.18-0.49 0.13±0.05 0.07-0.26 -

Красч, д.ед. 4.45±2.90 1-17 3.66±1.92 1-12 3.18±2.14 1-9 1.55±0. 96 1-3 1±0 1-1

Нпл, м 21.85±11.01 11.90-40.20 13.77±2.83 7.50-20.80 11.77±2.94 7.40-20.70 9.18±1.96 6.50-12.00 9.03±1.32 7.40-12.70

Кпр, ГИС, мД, 592±472 37-1258 518±501 25-1235 530±525 13-1122 311±384 2.9-1012 -

Дебит жидкости, т/сут 18.26±25.25 2-74.1 9.2±6.51 1.2-12.9 8.7±3.67 3.1-11.6 3.3±2.35 1.2-6.3 -

Примечание. В числителе - среднее значение и стандартное отклонение, в знаменателе -минимальное и максимальное значения показателя

На основе полученных результатов исследования керна по 13 скважинам и данным ГИС в этих скважинах, используя пошаговую нелинейную множественную регрессию, получена математическая модель последовательной смены фаций [2, 3, 5, 6, 19, 20, 22, 23]:

G = 3.72-Кпесч2-6.0312-Кпесч - 0.00ЬКп3 + 0.0059-Нпл2 - 0.1994-Нпл + + 0.005-Нэф2 - 0.1409-Нэф + 6.2868, (1)

R = 0.96, Fp/Ft=7.186, р<0.1-6 где Fр/Ft - отношение расчетного и теоретического критерия Фишера; р -уровень статистической значимости; R - коэффициент множественной корреляции.

Анализ параметров функции G показал, что наиболее информативными являются Нэф и Кпесч. Для практического применения по значениям параметра G посчитаны распределения частот различных фаций. В точках равных частот распределений определены пределы дискретизации фаций (Рисунок 2.16). Для фации осевой части протоки (1) он составил по G 0-1.2, для фации краевой части протоки (2) предел по G 1.2-2.1, для фации береговых валов (3) предел по G 2.1-3.1, для фации песков разливов (4) предел по G 3.1-4 и для фации внутренней части поймы (5) предел G > 4.

ж Частость, д.ед.

□ 2

-3

СИ СИ

Параметр С, д.ед.

О 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5

Рисунок 2.16. Распределение параметра G по фациальным комплексам бобриковских отложений Альняшского месторождения: 1 - осевая часть протоки; 2 - краевая часть протоки; 3 - береговые валы; 4 - пески разливов; 5 - внутренняя часть поймы

Для всех скважин, пройденных без отбора керна (182 скважины), на основе полученного уравнения и пределов дискретизации были спрогнозированы фации. Результаты определения фаций контролировались визуально по специфическим формам кривых ГИС. Классификация фаций по всем скважинам показана в координатах Кпесч и Нэф на рисунке 2.17. С увеличением значений Кпесч и Нэф происходит смена фациальных

комплексов и увеличение дисперсии в корреляционных полях. Наибольшая область перекрытия соответствует фациям краевой части протоки с фациями осевой части протоки и береговых валов. Для всех остальных фаций существуют участки корреляционного поля с однозначным выделением по соотношению параметров Кпесч и Нэф.

Киссч. д.ед.

1 ■

■ ■ ■1 . -

__1 я

в

Ш. у'

из ▲

9 о

0 5 1 0 I 5 20 25

Рисунок 2.17. Корреляционные поля между Кпесч и Нэф для разных фациальных комплексов:

1 - осевая часть протоки; 2 - краевая часть протоки; 3 - береговые валы; 4 - пески разливов; 5 - внутренняя часть поймы

Таким образом, получена математическая модель последовательной смены фаций на пошаговой линейной множественной регрессии позволяет с высокой точностью выполнять привязку к фациям разрезы скважин бобриковских отложений в пределах Альняшского месторождения.

Второй пример использования разработанного подхода привязки разрезов скважин бобриковсих отложений к фациальным условиям осадконакопления - Батырбайское месторождение [65-67].

В административном отношении Батрыбайское месторождение расположено на территории Бардымского района Пермского края. В тектоническом отношении по отложениям палеозойского комплекса

месторождение приурочено к Батырбайскому выступу Бабкинской седловины (БаС). На месторождение пробурено 988 скважин, из них 477 вскрыли бобриковские отложения, а 32 пройдены с отбором керна.

Подробное изучение кернового материала по 32 скважинам, включающее литолого-фациальный анализ, петрографические, минералогические и биостратиграфические исследования, позволило объединить все разнообразие литогенетических типов пород бобриковских терригенных отложений в следующие фациальные комплексы:

- отложения осевой части дельтовых проток;

- отложения краевой части дельтовых проток;

- отложения береговых валов;

- отложения внешней части поймы - пески разливов;

- отложения внутренней глинистой части поймы.

В отложениях дельтовых проток и береговых валов преобладают песчаники, пойменные фации представлены, в основном, алевро-глинистыми породами.

Керновые исследования являются основой для восстановления условий осадконакопления. Однако ограниченный отбор кернового материала не позволяет провести привязку к фациальным комплексам по всему фонду скважин. Для решения этой задачи по аналогии с предыдущим примером выполняется сопоставление керновых исследований с данными ГИС и результатами их интерпретации. Для каждого фациального комплекса определяются пределы изменений основных геолого-петрофизических параметров: толщин пластов (Нпл), эффективных толщин (Нэф), толщин монолитных песчаных пропластков (Нпропл), общих толщин визейской терригенной толщи (Нвтт) коэффициентов расчлененности (Красч), песчанистости (Кпесч), пористости (Кп), проницаемости (Кпр). На основе инструментов многомерного регрессионного (линейный/нелинейный), факторного, кластерного и дискриминантного анализов определяются связи между геолого-петрофизическими параметрами и фациями по керну. Для всех

скважин, пройденных без отбора керна, на основе полученных связей выполняется привязка к фациям. Методы фациального анализа с учетом исследований керна и косвенных методов ГИС позволяют охватить исследованиями весь набор пробуренных скважин.

Для бобриковских терригенных отложений Батырбайского месторождения на основе полученных результатов исследования керна по 32 скважинам и данных ГИС в этих скважинах, используя пошаговую нелинейную множественную регрессию, получена математическая модель последовательной смены фаций:

G = 2.71 •Кпесч2-5.62^Кдесч - 0.003-Нш3 + 0.01-Нпл2 - 0.23^Нпл + + 0.007-Нэф2 - 0.1409^Нэф + 2.2868, (2)

R = 0.92, Fp/Ft=8.12, р<0.2-6 где Fр/Ft - отношение расчетного и теоретического критерия Фишера; р -уровень статистической значимости; R - коэффициент множественной корреляции.

Для практического применения по значениям параметра G посчитаны распределения частот различных фаций. В точках равных частот распределений определены пределы дискретизации фаций. Для фации осевой части протоки предел по G составил 0-1.4, для фации краевой части протоки предел - 1.4-2.2, для фации береговых валов - 2.2-3.1, для фации песков разливов - 3.1-4.2 и для фации внутренней части поймы - более 4.2. Для всех скважин, пройденных без отбора керна (445 скважин), на основе полученного уравнения и пределов дискретизации были спрогнозированы фации.

Использования разработанных математических моделей последовательной смены фаций, рассмотренные на примере Альняшского и Батырбайского месторождений, показывают, что на локальном уровне задача привязки скважин к условиям осадконакопления бобриковских отложений решается уверенно.

Всего аналогичным образом обработано 15 месторождений Пермского карая - Москудьинское, Чашкинское, Падунское, Змеевское, Первомайское,

Ножовское, Альняшское, Таныпское, Батырбайское. [126-132]. Согласно схеме тектонического районирования по отложениям палеозойского комплекса месторождения приурочены к различным тектоническим элементам: Соликамской депрессии (Чашкинское), Верхнекамской впадине (Падунское, Змеевское, Первомайское, Ножовкое), Башкирскому своду (Москудьинское, Альняшское, Таныпское) и Бабкинской седловине (Батырбайское).

По результатам комплексных прогнозов сформирована база для обобщенного анализа фациальной неоднородности визейских отложений. Определен единый интервал для обобщенного анализа - бобриковские отложения визейского яруса. Общая выборка проанализированных уникальных скважин с привязкой к фациям составила 2766 штук, из них с отбором керна из целевого интервала бобриковских отложений - 154. Привязка к фациям была выполнена на основе данных литолого-фациального анализа керна и математических моделей последовательной смены фаций, определенных для каждого месторождения в отдельности.

Согласно общепринятой концептуальной модели [87, 88, 100, 109-111] на всех месторождениях в бобриковское время осадконакопление происходило в условиях надводной части дельтовой равнины. Формировались песчаные отложения комплекса фаций дельтовых проток и комплекса фаций поймы. Условия осадконакопления контролировались палеорельефом, существовавшим на тот момент. На всех месторождениях по скважинным данным выделены пять фациальных комплексов: осевая часть дельтовых проток; краевая часть дельтовых проток; отложения береговых валов; отложения внешней части поймы - пески разливов; отложения внутренней глинистой части поймы.

В Таблице 3 приведены основные геолого-петрофизические параметры, оцененные по всем рассмотренным месторождениям. Анализ параметров показал, что, независимо от принадлежности к тектоническому элемементу и месторождению, бобриковские отложения и, в целом, визейская терригенная

толща (ВТТ) имеют неоднородное строение. Отличаются пределы изменений геолого-петрофизических параметров, их средние значения и дисперсия. Накапливался различный объем осадочного материал: отличаются доля бобриковского пласта в ВТТ, толщины песчаников, расчлененность и песчанистость отложений.

Рассмотрим различия геолого-петрофизических параметров в разрезе фаций (Таблица 4). Анализ геолого-петрофизических параметров, сгруппированных по фациям, показывает, что при переходе от фации осевых частей дельтовых проток к пойменной фации происходит постепенное уменьшение эффективной толщины, коэффициентов песчанистости, расчлененности и пористости. Данная тенденция отчетливо просматривается в изменении средних значений всех параметров, кроме общей толщины ВТТ.

С целью количественной проверки гипотезы об отличии геолого-петрофизических параметров по фациальным комплексам в общей выборке по всем месторождениям был вычислен и-критерий Манна-Уитни (Таблица 5). Данный статистический критерий используется для оценки различий между двумя независимыми выборками по уровню какого-либо признака, причем сравниваются медианные значения выборок и алгебраическая разность этих значений. Отличительной особенностью критерия Манна-Уитни является то, что сравниваемые выборки могут быть распределены ненормально. При уровне статистической значимости р меньше 0.05 можно говорить о значимой разнице между медианными величинами.

Таблица 3

Изменения геолого-петрофизических параметров бобриковских отложений по месторождениям

Местор ожд ение Альняшское (БС) Москудьинское (БС) Таныпское (БС) Батырбайское (БаС) Падунское, Первомайское, Змеевское, Ножовское (ВКВ) Чашкинское (СолД)

Параметры

Нпл, м 15.96±8.59 6.50-81.10 12.93±3.68 5.50-34.00 28.61±5.04 16.20-44.80 17.42±3.14 7.70-30.70 25.10±7.21 0.00-45.90 16.47±4.89 0.00-25.60

Нэф, м 7.40±5.84 0.00-52.70 3.78±3.88 0.00-22.10 13.82±7.12 2.00-27.90 5.20±2.98 0.00-16.40 15.60±8.68 0.00-43.70 11.35±5.33 0.00-24.30

Кпесч, д.ед. 0.434±0.204 0.00-0.82 0.26±0.24 0.00-0.95 0.47±0.20 0.07-0.89 0.29±0.15 0.00-0.83 0.58±0.21 0.00-1.00 0.66±0.23 0.00-1.00

Красч, д.ед. 3.58±2.48 1.00-17.00 1.81±1.16 1.00-6.00 4.21±1.42 0.00-9.00 3. 18±1.42 0.00-8.00 5.52±2.96 1.00-19.00 6.79±3.24 1.00-22.00

Нпропл, м 2.46±2.20 0.00-13.00 2.18±2.76 0.00-15.90 3.69±2.72 0.67-21.10 1.75±1.20 0.00-10.00 3.44±3.08 0.00-40.90 1.74±0.72 0.00-4.00

Нвтт, м 51.78±9.65 38.44-124.28 42.34±5.13 32.95-86.69 58.84±17.85 47.60-220.80 70.14±6.78 54.00-91.90 42.68±4.98 30.29-67.21 41.15±4.06 33.25-53.85

Кп, % 21.49±2.99 13.90 27.10 11.20±9.88 0.00-27.00 15.91±9.46 0.00-31.10 13.68±8.18 0.00-30.50 20.28±2.66 0.00-27.00 15.48±3.45 0.00-21.30

Кпр, мД, ГИС 1000.86±687.01 31.60-2444.70 204.86±309.32 0.00-1966.50 970.24±1538.0 0.00-4827.80 408.37±932.41 0.00-7610.40 352.65±312.18 0.00-2546.70 514.26±417.74 0.00-1374.00

Примечание. В числителе - среднее значение и стандартное отклонение, в знаменателе - минимальное и максимальное значения показателя

Таблица 4

Изменения геолого-петрофизических параметров бобриковских отложений по фациальным комплексам на

месторождениях нефти Пермского края

Параметр Осевая часть протоки !расч>1теор Р Краевая часть протоки ¿расч>^теор Р Береговые валы 1расч>1теор Р Пески разливов ¿расч>^теор Р Внутрен. часть поймы

Hпл, м 24.41±9.68 5.60-81.10 8.4>1.9 10-5 18.76±6.72 5.50-35.10 7.9>1.9 10-5 15.48±6.60 5.00-38.90 10.9>1.9 10-5 12.29±5.35 3.20-32.70 8.7>1.9 10-5 10.16±5.49 3.00-34.00

Нэф, м 16.77±8.35 3.80-52.70 17.2>1.9 10-5 9.99±4.63 3.2-23.20 16.5>1.9 10-5 5.99±2.45 3.00-16.80 30.7>1.9 10-5 2.94±1.92 0.00-14.80 25.4>1.9 10-5 0.30±0.97 0.00-6.60

Кпесч, д.ед. 0.68±0.15 0.23-1.00 25.8>1.9 10-5 0.53±0.14 0.23-0.93 16.2>1.9 10-5 0.40±0.12 0.14-0.90 37.3>1.9 10-5 0.25±0.12 0.00-0.76 41.8>1.9 10-5 0.02±0.05 0.00-0.27

Красч, д.ед 4.27±2.93 1.00-18.00 3.1>1.9 10-3 3.44±2.25 1.00-18.00 5.3>1.9 10-5 2.61±1.88* 1.00-10.00 0.9< 1.9 0.351 2.53±1.36* 1.00-9.00 0.1< 1.9 0.871 0.73±0.96* 0.00-6.00

Hпропл, м 6.15±2.36 1.10-40.90 28.7>1.9 10-5 3.63±1.25 0.43-8.10 17.7>1.9 10-5 2.24±1.04 0.43-8.40 49.7>1.9 10-5 1.29±0.53 0.00-4.30 19.8>1.9 10-5 0.12±0.41 0.00-3.00

Кп, % 20.46±4.76 0.00-31.10 2.1>1.9 10-3 19.63±4.41 0.00-30.50 3.2>1.9 0.807 17.93±5.46 0.00-30.20 3.2>1.9 0.821 16.20±5.38 0.00-27.50 5.9>1.9 0.052 3.59±3.66 0.00-25.00

Кпр, мД, ГИС 870±1199 0.00-5665 14.2>1.9 10-5 560±809 0.0-7610.4 7.1>1.9 10-4 462.4±862 0.0-4827 6.1>1.9 10-4 293.7±651 0.00-7092 10.3>1.9 10-4 35±258 0.00-2795

Дебит жид-и, т/сут 38.56±15.54 1.2-69.90 7.2>1.9 10-5 34.80±14.48 0.40-67.50 14.2>1.9 10-5 10.07±8.5 1.10-25.60 12.6>1.9 10-5 3.95±2.74 0.60-7.30 Нет коллекторов

Примечание. В числителе - среднее значение и стандартное отклонение, в знаменателе - минимальное и максимальное значения геолого-петрофизических параметров, tрас - значение расчетного ^критерия Стьюдента; ^еор - теоретическое значение ^критерия Стьюдента; р - уровень статистической значимости. Для всех параметров соседних фаций, ^асч>теор при р<0.05 за исключением пары отмеченной *. Наиболее статистически значимые параметры для разделения фациальных комплексов выделены жирным шрифтом.

Анализируя результаты, можно сделать вывод, что фациальные комплексы по скважинам из общей выборки статистически значимо отличаются друг от друга по большинству геолого-петрофизических параметров.

Таблица 5

и-критерий Манна-Уитни для фациальных комплексов

И-критерий Манна-Уитни

Фация Осевая часть протоки Краевая часть протоки Береговые валы Пески разливов Внутренняя часть поймы

Параметр И^ Р И^ Р И^ Р И^ Р

Нпл, м 62904/9.12 <10"3 37588/5.55 <10-2 107834/7.74 <10-3 95739/6.87 <10-4

Нэф, м 48033/13.00 <10-4 24203/11.31 <10-5 44580/18.31 <10-5 15075/21.60 <10-5

Кпесч, д.ед. 44983/13.79 <10-8 22647/11.83 <10-8 47129/17.72 <10-8 7401/22.99 <10-8

Красч, д.ед. 90500/-1.93 0.06 36080/6.20 <10-4 111861/7.07 <10-3 35862/17.82 <10-4

Нпропл, м 39239/15.29 <10-8 41477/3.88 <10-8 57661/16.12 <10-8 10580/22.41 <10-8

Нвтт, м 47222/0.91 0.34 44571/0.39 0.69 42598/-1.75 <0.12 42263/0.42 <0.52

Кп, % 28569/2.98 <10-2 10988/3.58 <10-3 26146/4.53 <10-5 4722/18.34 <10-8

Кпр, мД, ГИС 28059/2.91 <10-3 10543/3.79 <10-3 27614/2.94 <10-2 4578/18.19 <10-8

и - критерий Манна-Уитни; Z - алгебраическая разность средних значений; р - уровень статистической значимости Выделены жирным шрифтом статистически незначимые параметры.

Наиболее информативными параметрами по критерию Манна-Уитни [31-35, 76] для разделения на фациальные комплексы являются толщины монолитных песчаных пропластков (Нпропл), коэффициенты песчанистости

(Кпесч) и эффективные толщины (Нэф) (параметры расположены по уменьшению статистической значимости). Однако общие толщины ВТТ, которые напрямую связаны с существовавшим палеорельефом и интенсивностью осадконакопления, при сравнении средних значений параметров не отличаются.

Для определения связи общей толщины ВТТ и интенсивности осадконакопления в бобриковское время для разных месторождений и фациальных комплексов на рисунке 2.18 приведены корреляционные поля между абсолютными параметрами Нвтт и Нэф.

ЧЬф. м

50 60 70

а б

Рисунок 2.18. Корреляционные поля между Нвтт и Нэф с цветовой индексацией по месторождениям (а) и фациальным комплексам (б): 1 - Чашкинское м-ние; 2 - Падунское, Первомайское, Змеевское, Ножовское м-ния; 3 -Москудьинское м-ние; 4 - Таныпское м-ние; 5 - Альняшское м-ние; 6 - Батырбайское м-ние (восточная часть); 7 - Батырбайское м-ние (западная часть); 8 - коэффициент корреляции; 9 - осевая часть протоки; 10 - краевая часть протоки; 11 - береговые валы; 12 - пески разливов; 13 - внутренняя часть поймы

Представленный на рисунке 2.18, а график показывает, что бобриковские отложения на месторождениях отличаются, но это отличие закономерное. Прослеживается линейная связь между эффективными толщинами и толщиной ВТТ. Для каждого месторождения характерен свой коэффициент корреляции. Линейные уравнения (X), описывающие эту связь, отличаются при переходе от одного месторождения к другому угловым

коэффициентом и свободным членом. Угол наклона линии тренда показывает долю бобриковских песчаников в общей толщине ВТТ. При его уменьшении доля песчаников уменьшается, что указывает на уменьшение интенсивности осадконакопления в бобриковское время.

Рассмотрим данный график с позиции выделенных и обоснованных по скважинным данным фаций (Рисунок 2.18, б). Анализ смены фаций в поле параметров Нвтт и Нэф показывает, что доля бобриковских отложений в ВТТ уменьшалась за счет снижения интенсивности осадконакопления фаций дельтовых проток. Доля пойменных отложений не изменялась. Смена фациальных комплексов также закономерна и имеет региональный характер.

Выявленная закономерность поддается математическому анализу. Используя линейно-дискриминантный анализ [86, 149], получены 4 линейные дискриминантные функции (ЛДФ) 2м, позволяющие разделять фациальные комплексы в поле геолого-петрофизических параметров «Нвтт/Нэфф»:

Fp/Ft=145.8, class=73.0%, R = 0.7, р<0.1-6,

Z3=-0.003-HBTT - 0.797-Нэфф + 2.633, (5)

Fp/Ft=711.8, class=90.3%, R = 0.7, р<0.1-6,

Z4=-0.042^HBTT - 0.244^Нэфф +3.028, (6)

Fp/Ft=43.6, class=77.8%, R = 0.7, р<0.1-6 где class - процент правильной классификации.

Полученные ЛДФ, состоящие из абсолютных параметров Нвтт и Нэф, позволяют выполнить привязку к фациям с соответствующими коэффициентами множественной регрессии и уровнями статистической значимости, несмотря на неровное корреляционно поле, состоящее из скважин с разных месторождений. Однако при увеличении толщины ВТТ диапазон между ЛДФ уменьшается, что приводит к усложнению задачи разделения фаций. В целом, достоверность прогноза фациальных условий с

ZI=-0.035-HBTT - 0.157-Нэфф +0.414, Fp/Ft=200.1, class=74.8%, R = 0.7, р<0.1-6, Z2=-0.017-Hbtt - 0.317-Нэфф + 3.53,

(3)

(4)

использованием ЛДФ (2-5) будет сильно зависеть от величины и соотношений параметров Нвтт и Нэф. Увеличение Нвтт более 85 метров приводит к сокращению количества распознаваемых фациальных зон на основе ЛДФ.

Для получения более универсальных моделей прогноза целесообразно использовать не абсолютные геолого-петрофизические параметры, а нормированные, которые в меньшей степени изменяются при переходе от одного месторождения к другому. Данными параметрами являются толщины монолитных пропластков (Нпропл) и коэффициенты песчанистости (Кпесч). Коэффициент песчанистости учитывает в себе изменения как Нвтт, так и Нэф на разных месторождениях. По критерию Манна-Уитни указанные параметры являются наиболее информативными для разделения отложений на фациальные комплексы.

Классификация фаций по всем скважинам и месторождениям в координатах Нпропл и Кпесч показана на рисунке 2.19. С увеличением значений Нпропл и Кпесч происходит смена фациальных комплексов, а также некоторое увеличение дисперсии в корреляционных полях. Для всех фаций существуют участки корреляционного поля с однозначным выделением по соотношению параметров Нпропл и Кпесч.

Использование ЛДФ на основе универсальных нормированных параметров, на которые значимо не влияет смена интенсивности и объема осадконакопления на разных месторождениях, позволяет выполнять статистически значимую количественную привязку к фациям в скважинах, пройденных без отбора керна. Сравнение ЛДФ 2м и им между собой по критериям Фишера и процентам правильной классификации показывает преимущество использования универсальных нормированных геолого-петрофизических параметров для классификации фаций в точках скважин.

Рисунок 2.19. Корреляционные поля между Нпропл и Кпесч для разных фациальных комплексов:

1 - осевая часть протоки; 2 - краевая часть протоки; 3 - береговые валы; 4 - пески разливов; 5 - внутренняя часть поймы

Следующим шагом были получены ЛДФ им, позволяющие разделять фациальные комплексы в координатах нормированных параметров Нпропл и

Кпесч:

и1=-0.026-Кпесч - 0.466-Нпропл + 2.67, (7)

Бр/Р1:=417.4, с^=86.6%, R = 0.82, р<0.1-6,

и=0.01- Кпесч - 1.386-Ипропл + 4.06, (8)

Fp/F1=358.3, class=80.2%, R = 0.82, р<0.1-6,

из=-0.023^ Кпесч - 2.587-Нпропл + 3.323, (9)

Fp/F1=1258.4, class=95.7%, R = 0.86, р<0.1-6,

и4=0.002•Кпесч - 0.06^Нпропл + 1.175, (10)

Fp/F1=2286.6, с^=96.7%, R = 0.82, р<0.1-6

Таким образом, в результате анализа накопленного объема скважинного материала при выполнении комплексных фациальных прогнозов были выявлены характерные особенности осадконакопления бобриковских отложений на месторождениях в разных тектонических зонах. Впервые получены обобщенные ЛДФ для разделения фациальных комплексов в поле геолого-петрофизических параметров. Доказано, что математические модели на основе нормированных параметров являются для задач прогнозов фаций в

точках скважин наиболее информативными. Применение данных моделей позволяет выполнять привязку к фациям в исторических и новых скважинах, пройденных без отбора керна. Решение данной задачи является актуальным, так как с высоким уровнем статистической значимости доказана связь фациальных комплексов бобриковских отложений с изменениями ФЕС. Изменение ФЕС в свою очередь влияет на дебиты и приёмистость скважин. Информация о фациальном районирование значительно повысит эффективность эксплуатационного бурения и выработку запасов бобриковских отложений в пределах Пермского края.

2.4. Обоснование влияния фациальных комплексов на дебиты скважин

Накопленный статистический скважинный материал, увязанный с фациальными условиями осадконакопления в интервале бобриковских отложений, позволяет выполнить увязку текущего состояния разработки с фациальной зональности на локальном уровне (уровень месторождения) и затем выполнить обобщение для всех рассматриваемых месторождений.

Рассмотрим влияние фациальных условий осадконакопления на текущее состояние разработки на примере Москудьинского месторождения. Москудьинское месторождение нефти расположено на юго-западе Пермского края, в 230 км от краевого центра - г. Пермь. Открыто в 1956 г и введено в разработку в 1979 г. В тектоническом плане расположено на Москудьинском структурном выступе, в юго-восточной части Верхнекамской впадины. Москудьинское месторождение - многопластовое, крупное по запасам, сложное по геологическому строению. Промышленная нефтеносность установлена в каширских, верейских, башкирских, визейских, турнейских и девонских терригенных отложениях.

Москудьинское месторождение разрабатывается согласно действующему проектному документу «Дополнение к технологической схеме разработки Москудьинского месторождения нефти». Согласно документу

бобриковские нефтеносные пласты выделены в самостоятельные эксплуатационные объекты.

Разработка бобриковского объекта ведется с 1979 г. вводом разведочной скв. 133, начиная с 1987 г. - с применением очагово-избирательного заводнения. Бурение скважин по проектной сетке проводилось в 1983 - 1996 гг. Яснополянский (бобриковский) объект был разбурен по очагово-избирательной системе только в центральной части Москудьинского купола, краевые участки остались не охвачены разработкой.

Период разбуривания и освоения системы ППД характеризуется ростом добычи жидкости до 148.5 тыс.т, нефти до 64.2 тыс.т в 1993г. при увеличении обводненности до 56.8 % (Рисунок 2.20).

С 2006 г. на объекте отмечаются положительные тенденции в добыче нефти, что связано с проведением работ по оптимизации глубинно-насосного оборудования (смена УШГН на УЭЦН, изменение глубины подвески насоса). В 2008 г. в результате проведения мероприятий получен максимальный уровень добычи нефти - 78.8 тыс.т (5.0 % от НИЗ).

В целом по объекту Бб эксплуатационный фонд сформирован из пяти скважин, введенных из поисково-разведочного бурения (№№ 10, 133, 149, 211, 227), из 22 скважин, пробуренных в период 1985 - 1996 гг., а также трех скважин, переведенных с турнейского и девонского объектов, в период с 1987 по 1996 гг.

Добывающие скважины расположены в трех выделенных фациальных комплексах: песчаники дельтовых проток (26 скважин), береговых валов (10 скважин) и пойменных отложений (2 скважины) (Таблица 6, Рисунок 2.21).

т а гл V -да ш- к со т а -ы« гп * щ

№ ^ [Т^ ^ СП СТ1 {Г, 011Т,^<Т11Т,т<Т|СТ1<П<Т|

ГМ

п 1М N н N N

Фонд добывающих скважин ■Добыча жидкости, тыс.т.

Фонд нагнетательных скважин Закачка рабочих агентов, тыс.мЗ

■Добыча нефти, тыс.т. »Обводненность, %

л

I

450 440

430 -

420 Е

410 £

400 а

390 5.

380 ?

370 5

360 Щ

350 О 340

330 с

320 8

310 £

300 £

29 0 5

230 *

270 Л

260 *

250 -в-

240 «

230 ;

220 I

210 и>

200 %

190 5

130

170 в

160 о

150 ^

140 2

130 •

120 &

110 «

И" Л

X

ЗЕ *

«с

X О

е

ГОДЫ

■4 Среднегодовой дебит нефти, т/сут Среднегодовой дебит жидкости, т/сут

Рисунок 2.20. График разработки. Москудьинское месторождение. Объект Бб

Таблица 6

Распределение дебитов по фациальным зонам бобриковских отложений Москудьинского месторождения

Фациальный комплекс Количество скв., ед. Начальный qж, т/сут Текущий qж, т/сут Начальный qн, т/сут Текущий qн, т/сут

Область распространения пойменных отложений 2 1.0 9.3 1.0 1.9

Область распространения отложений береговых валов 10 2.0 20.2 1.9 5.3