Разработка статистических моделей для прогноза фациальной зональности в фамен-турнейских и башкирских залежах нефти (на примере Соликамской депрессии)

14

Размещено на http://www.allbest.ru/

Разработка статистических моделей для прогноза фациальной зональности в фамен-турнейских и башкирских залежах нефти (на примере Соликамской депрессии)

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

геологический нефть запас статистический

Актуальность проблемы. На сегодняшний день более 60 % нефти в мире добывается из карбонатных отложений. На месторождениях Пермского края значительная часть запасов нефти также содержится в карбонатных отложениях.

Изучение нефтяных и газовых залежей карбонатных отложений в наше время основывается на использование всех имеющихся данных, чтобы получить максимально полное представление о геологическом строении и его влиянии на процесс разработки. Важное влияние на процесс разработки оказывает распределение запасов нефти в пределах различных фациальных зон. Практика показывает, что данных исследования керна в большинстве случаев недостаточно, поэтому для обоснованного выделения фациальных зон необходимо исследовать взаимосвязи характеристик керна с результатами интерпретации геофизических исследований скважин (ГИС) и сейсморазведки 3Д. В случае нахождения этих корреляций, представляются возможности более точно определить местоположение различных фациальных зон в пределах залежей нефти.

Цель работы:

Научное обоснование использования результатов интерпретации ГИС и сейсморазведки 3Д для построения статистических моделей прогноза фациальных зон фамен-турнейских и башкирских карбонатных отложений Соликамской депрессии.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие основные задачи:

1. Установление геолого-геофизических показателей, контролирующих фациальную зональность фамен-турнейских и башкирских отложений в пределах залежей нефти.

2. Обоснование построения статистических моделей прогноза местоположения фациальных зон по результатам интерпретации геофизических исследований скважин и сейсморазведки 3Д.

3. Построение схем фациальной зональности фамен-турнейских и башкирских карбонатных отложений по статистическим моделям.

4. Построение трехмерных геологических моделей с учетом фациальной зональности.

5. Проведение подсчета запасов нефти по фациальным зонам и анализ влияния этих зон на процесс разработки залежей нефти.

Научная новизна работы заключается в том, что на основе изучения данных интерпретации ГИС и сейсморазведки 3Д в различных фациальных зонах залежей нефти обоснован комплекс информативных критериев, контролирующих эти зоны, установлено влияние фациальных зон на распределение запасов нефти в пределах залежей. На месторождениях Соликамской депрессии оценено влияние фациальных зон на процесс разработки для фамен-турнейских и башкирских объектов разработки.

Показана эффективность использования разработанных статистических моделей для построения фациальных схем карбонатных отложений Озерного, Сибирского, Гежского, Маговского, Крутовского, Пихтового, Уньвинского, Архангельского, Юрчукского, Тарховского, Мысинского, Шершневского, Логовского, Чашкинского месторождений Соликамской депрессии.

В диссертационной работе защищаются следующие положения:

1. Комплекс информативных геолого-геофизических характеристик контролирующих фациальную зональность фамен-турнейских и башкирских карбонатных отложений на месторождениях нефти Соликамской депрессии.

2. Статистические модели прогноза фациальных зон фамен-турнейских и башкирских отложений.

3. Схемы прогноза фациальных зон по залежам в фамен-турнейских и башкирских карбонатных отложениях на месторождениях нефти Соликамской депрессии.

Реализация работы. Результаты исследований вошли в два научно-исследовательских отчета по промышленному подсчету запасов ООО «ПермНИПИнефть» и в технологическую схему на проект разработки ООО «ПермНИПИнефть». Результаты исследований учтены при построении трехмерных геолого-гидродинамических моделей фамен-турнейских и башкирских объектов разработки, а также при мониторинге за разработкой месторождений.

Практическая значимость положений и выводов, приводимых в диссертации заключается, в использовании построенных схем фациальной зональности при построении трехмерных геологических моделей и дифференцированном подсчете запасов нефти.

Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались на следующих научных конференциях: 2-й, 4-й и 5-й Уральских молодежных научных школах по геофизике (Екатеринбург, 2004; Пермь, 2001, 2003); XIII молодежная конференция, посвященная памяти К.О. Кратца «Геология и геоэкология, исследования молодых» (Апатиты, 2002); Геофизическая научная конференция в Пермском государственном университете (Пермь, 2003); Научно-практическая конференция по проблемам современной геофизики ОАО «Пермнефтегеофизика» (Пермь, 2004 ); Научная сессия Горного института Уро РАН по результатам НИР в 2003 году (Пермь, 2004); Практическая конференция по проблемам современной сейсморазведки, посвященная 55-летию ОАО «Пермнефтегеофизика» (Пермь,2005); IV, V конкурсах ООО «ПермНИПнефть» на лучшую научно-техническую разработку молодых ученых и специалистов (Пермь, 2005, 2007); Конкурс молодых работников ООО «ЛУКОЙЛ-ПЕРМЬ» на лучшую научно-техническую разработку (Пермь, 2006); Первая открытая научно-техническая конференция молодых ученых и специалистов ООО «ПермНИПИнефть» (Пермь, 2006); на заседании Ученого Совета ООО «ПермНИПИнефть» (Пермь, 2007 ).

Публикации. Автором опубликовано 15 научных работ, из них в изданиях, рекомендованных Высшей аттестационной комиссией 5.

Структура и объем работы:

Диссертационная работа состоит из введения, 5 глав, заключения, списка использованных источников (122 наименований). Текст изложен на 134 страницах машинописного текста, содержит 31 таблицу, 101 рисунок.

Автор выражает глубокую благодарность научному руководителю заслуженному деятелю наук РФ, доктору геолого-минералогических наук, профессору В.И. Галкину.

Искреннюю признательность за консультации и поддержку в работе над диссертацией автор выражает А.П. Вилесову и Д.В. Потехину.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

В первой главе приводится аналитический обзор научно-технической литературы по существующим проблемам использования результатов фациального анализа, рассмотрены главные признаки фаций, освещены вопросы дифференциации запасов по зонам. Определена возможность применения вероятностно статистических методов для изучения фациальных зон.

Вторая глава диссертации посвящена разработке методики определения принадлежности к различным фациальным зонам башкирских карбонатных отложений Озерного месторождения нефти по данным интерпретации геофизических исследований скважин и сейсморазведки 3Д.

На Озерном месторождении А.П. Вилесовым (КамНИИКИГС) были проведены детальные литолого-фациальные исследования керна башкирского яруса, включающие весь комплекс методов (биостратиграфический, цикло-стратиграфический, лито-фациальный анализы). На основе данных по 15 скважинам были выделены три фациальные зоны: 1) приливно-отливных равнин (ПОР), 2) отмелей мелководного шельфа (ОМШ) и 3) открытого шельфа (ОШ). Схемы фациальной зональности построены для трех пластов башкирского яруса.

Выполненный статистический анализ ряда геолого-геофизических характеристик 15 скважин, расположенных в разных фациальных зонах, показал, что имеются различия в их средних значениях для разных зон. В анализе использовались следующие геолого-геофизические характеристики: Ro-сопротивление пласта, К_р - коэффициент расчлененности, К_пес - коэффициент песчанистости, К_п - коэффициент открытой пористости, К_н - коэффициент нефтенасыщенности, К_пр - коэффициент проницаемости, Н_проп - средняя толщина пропластка, Н_эф - эффективная толщина, Н_о - общая толщина, Н_эф.н - эффективная нефтенасыщенная толщина, H_x - энтропия пропластков в пласте, S_п - среднеквадратическое отклонение пористости в пропластках, W_п - вариация пористости в пропластках, S_проп - среднеквадратическое отклонение толщины пропластка, W_проп - вариация толщины пропластка в пласте, D - средняя относительная глубина пропластков в пласте, S_D - стандарт отклонения относительной глубины пропластков в пласте, W_D - вариация относительной глубины пропластков в пласте. Кроме этого использована послойная неоднородность в области скважины определенная по следующей формуле:

,

где n - расчлененность пласта, x_i - толщина пропластка.

Для разработки методики прогноза фациальных зон по геолого-геофизическим показателям был применен пошаговый линейный дискриминантный анализ (ПЛДА). Прогноз производился только по тем зонам, где Н_эф.н>0. Данному условию удовлетворяют зоны ОМШ и ПОР. Для построений линейно дискриминантных функций (ЛДФ) использовали геолого-геофизические показатели 15 скважин с установленной фациальной зональностью по данным анализа керна. Построены ЛДФ для пластов Бш1, Бш2, Бш3, которые имеют следующий вид:

Z_бш1=0.3Н_эф.н -10.83К_пес -2.43S_проп-6.37V+0.71D-1.89, R=0.86; F_p/F_t=49.6; p<0.00001;

Z_бш2=-1.51Ro-4.3Н_проп-0.06D +2.79 W_D -0.34S_п +3.96, R=0.83; F_p/F_t=32.9; p<0.00001;

Z_бш3= -0.88Ro+ 14.82Н_проп -2.8К_р-3.05S_D -49К_пес+76.81, R=0.81; F_p/F_t=8; p<0.00001.

Далее к анализу были привлечены геолого-геофизические данные еще 63 скважин (экзаменационная выборка). Правильное распознавание фациальных зон во всех пластах составило не менее 94%.

С целью анализа полученных ЛДФ исследованы корреляционные связи между показателями используемыми для их построения. Например корреляционные поля между Н_эф.н и К_пес, для рассматриваемых зон расположены в разных частях корреляционного поля (рис. 1), но характеризуется близкими статистически значимыми корреляциями. Для фациальной зоны отмелей мелководного шельфа значения К_пес находятся в пределах от 0.41 до 0.6, а Н_эф.н- от 2.7 до 5. В зоне приливно-отливных равнин значения К_пес распределены от 0.12 до 0.42, а по показателю Н_эф.н -от 0.7 до 4.

Проведен линейно дискриминантный анализ (ЛДА) по Н_эф.н с К_пес. Получена ЛДФ, которая делит выборку скважин с правильностью распознавания для зоны ОМШ равной 87 % и для зоны ПОР - 86 %.



Рис. 1. Корреляционные поля между К_пес и Н_эф.н для пласта Бш1

Аналогичный анализ выполнен для корреляционных полей между Н_проп и W_D (рис. 2), а также по другим геолого-геофизическим характеристикам для трех пластов башкирского яруса. Анализ показал, что наиболее информативные корреляционные поля для пласта Бш1 между Н_эф.н и К_пес , D, V , S_проп, для пласта Бш2 между Н_проп и D, S_п, W_D, а для пласта Бш3 между К_пес и Н_проп, S_D, К_р. Эти корреляционные поля могут быть использованы для прогноза фациальной зональности. Верное распознавание по построенным для них ЛДФ в среднем составляет 84%, и это ниже чем по результатам ПЛДА.

На основе полученных ЛДФ по 63 скважинам была рассчитана вероятность появления фациальной зоны отмели мелководного шельфа. Выполненный анализ позволяет определить местоположение фациальных зон более дифференцированно с учетом всех 78 скважин для каждого пласта.



Рис. 2. Корреляционные поля между W_D и Н_проп для пласта Бш2

В диссертации на основе вероятностного распределения фаций по данным интерпретации ГИС по 78 скважинам был выполнен анализ атрибутов волнового поля по всей площади залежи. Анализ атрибутов проводился по площади залежи в ячейках 200x200 метров. На этом этапе учитывались все фациальные зоны, включая зону открытого мелководного шельфа. Расчет атрибутов (А_ср - средняя амплитуда в окне; А_сум - суммарная амплитуда в окне; A_sd - среднеквадратическое отклонение амплитуды в окне; A_w - вариация амплитуды в окне; Е - энергия в окне; В - декремент эффективного затухания; dT - время прохождения волны через пласт; Ip - абсолютные значения поверхности отражающего горизонта; T_o - значения времени соответствующие отражающему горизонту; C - кривизна поверхности отражающего горизонта; Da - азимут угла наклона поверхности Ip) проводился между кровлей и подошвой башкирского яруса в программном комплексе IRAP RMS компании Roxar.

Анализ характеристик сейсмических атрибутов показал, что они отличаются для разных фациальных зон. Разделения фациальных зон по атрибутам волнового поля можно выполнить по следующим ЛДФ:

Z₁^с= -25.01dT-0.01Ip+0.17C-0.07T_o+0.02А_сум -0.88В +64.79 ;

R=0.90; ч²=2070; p<0.001;

Z₂^с=10.31dT -0.06Ip+0.45C+0.02T_o-0.06А_сум -2.07В +60.09;

R=0.47; ч²=264.4; p<0.001.

Правильность распознавания по ЛДФ для зоны ОМШ равна 90 %, для зоны ПОР - 91 % и для зоны ОШ - 94 %.

Для подтверждения того, что фациальные зоны по волновому полю выделены не случайно, рассмотрим соотношения между сейсмическими атрибутами использованными при построениях ЛДФ. Выполненный анализ соотношений атрибутов показал, что фациальную зональность можно оценить по комплексу как динамических (А_сум, А_ср, A_w, Е, В) так и статических сейсмических атрибутов (Ip, dT, C, Da, T_o).

Рис. 3. Вероятностный график отнесения к разным фациальным зонам, построенный по 1056 определениям

Условные обозначения: 1 - изовероятности для зоны ОШ построены по 675 определениям; 2 - изовероятности для зоны ПОР построенные по 138 определениям; 3 - изовероятности для зоны ОМШ построены по 243 определениям.

В качестве подтверждения различия характеристик атрибутов можно привести соотношение dT и Ip вероятности принадлежности к разным фациальным зонам (рис. 3). Отсюда видно, что изовероятности со значениями больше 0.5 у разных зон между собой не пересекаются. Перекрытие изовероятностей показывает, что использование для прогноза фациальных зон только dT и Ip не позволяет однозначно прогнозировать местоположение фациальных зон.

Корреляционные поля между B и А_сум для разных фациальных зон приведены на рис. 4. Отсюда видно, что корреляционные поля между B и А_сум для рассматриваемых зон различны при практически равных коэффициентах корреляции. Корреляционное поле между B и А_сум для зоны открытого шельфа расположено значительно ниже других полей. Выше этой зоны расположено основное поле корреляции между B и А_сум, принадлежащее зоне отмелей мелководного шельфа. Поле корреляции, принадлежащие зоне приливно-отливных равнин, занимает промежуточное положение.

Рис. 4. Корреляционные поля между декрементом затухания (B) и суммарной амплитудой (А_сум)

Аналогичные поля корреляции исследованы для фациальных зон фамен-турнейских отложений Озерного и Сибирского месторождений.

По результатам выполненных исследований построена сейсмофациальная схема фациальных зон (рис. 5). Привлечение к анализу данных волнового поля позволило изучить зоны между скважинами и, что особенно важно, те части залежи, где скважины еще не пробурены. Анализ данной схемы показывает, что граница фациальной зоны отмелей мелководного шельфа сместилась на восток залежи по сравнению со схемой полученной только по данным керна.

Далее в диссертации приведены результаты построения 3Д модели. Построение трехмерной геологической модели Озерного месторождения осуществлено в интегрированном программном комплексе IRAP RMS. Модель состоит из пластов Бш1, Бш2, Бш3. На этапе структурного моделирования проведен анализ толщин, что позволило значительно детализировать имеющуюся схему фациальной зональности.

Рис. 5. Сейсмофациальная схема башкирских карбонатных отложений Озерного месторождения

Условные обозначения: 1 - зона ОШ; 2 - зона ОМШ; 3 - зона ПОР; 4 - скважина; 5 - границы фациальных зон пласта Бш2 (по Вилесову, 2005), 6 - скважины с выполненным литолого-фациальным анализом керна.

Используя структурные модели были построены карты общих толщин пластов Бш1, Бш2, Бш3. Анализ карт общих толщин пластов Бш2 и Бш3 позволил установить наличие дополнительных фациальных зон: отмелей мелководного шельфа, приливно-отливных равнин, приливно-отливных каналов, отмельных каналов и зон открытого мелководного шельфа. Полученная фациальная зональность учитывалась на этапах трехмерного геологического моделирования путем задания для каждой фациальной зоны своих настроек интерполяции. Это позволило построить трехмерные кубы слоистости и пористости с учетом фациальной зональности. Построенная трехмерная модель и запасы нефти, установленные на ее основе, защищены в Государственной комиссии по запасам (ГКЗ).

На основе построенной трехмерной модели был выполнен дифференцированный подсчет запасов по выделенным фациальным зонам для каждого пласта.

Выполненный детальный анализ показал, что наблюдается непропорциональное площади залежей распределение запасов в них. Например, для пласта Бш1 зона ПОР занимает 62 % от площади залежи, а доля запасов составляет только 44 %. Площадь зоны ОМШ составляет 38%, а запасов - 56%. Аналогичная непропорциональность сохраняется для пластов Бш2 и Бш3. В пласте Бш3 несоответствие площадей и запасов нефти проявляется в меньшей степени. Анализ плотностей запасов показал, что в зоне отмелей мелководного шельфа плотность запасов выше, чем в зоне приливно-отливных равнин, что связано с лучшими фильтрационно-емкостными свойствами коллекторов зоны ОМШ.

В диссертации исследовано распределение дебитов нефти для фациальных зон отмелей мелководного шельфа и приливно-отливных равнин. Выявлено увеличение частоты высоких среднесуточных дебитов для фациальной зоны отмелей мелководного шельфа и отсутствие изменений частоты высоких среднесуточных дебитов для фациальной зоны приливно-отливных равнин. Наблюдается значимая корреляционная связь (0.57) между среднесуточными дебитами жидкости и вероятностью появления для фациальной зоны отмелей мелководного шельфа. Построен интегральный график за время работы скважин по обеим фациальным зонам. Исследовано влияние фациальной зональности на процесс разработки. Анализ всех результатов показывает, что зоны отмелей мелководного шельфа являются наиболее благоприятными для разработки залежей нефти.

В целом можно констатировать, что фациальная зональность оказывает влияние на процесс разработки башкирского объекта и должна учитываться при подсчете запасов, составлении проектных документов и проведении геолого-технологических мероприятий.

Третья глава посвящена разработке методики прогноза фациальных зон фамен-турнейского карбонатного комплекса Озерного месторождения. На данном месторождении литолого-фациальные исследования керна фамен-турнейских отложений позволили выделить следующие фациальные зоны: 1) склон рифа (СК); 2) биогермное ядро рифа (БЯ); 3) верхний тыловой шлейф рифа (ВШ); 4) нижний тыловой шлейф рифа (НШ).

По данным анализа керна скважин с помощью ПЛДА по геолого-геофизическим характеристикам (аналогичным использованным при анализе башкирских отложений) получены следующие ЛДФ:

Z₁= 6.61Н_проп -2.99W_проп - 0.44S_п + 0.06Н_эф + 2.23St - 9.19;

R=0.99; ч²=44; p<0.0001;

Z₂= -0.96Н_проп +5.35W_проп - 0.19S_п - 0.104Н_эф - 0.049St + 1.29;

R=0.81; ч²=11; p<0.195;

Z₃= -1.34Н_проп +3.96W_проп + 0.65S_п - 0.015Н_эф + 0.19St - 3.09;

R=0.68; ч²=4; p<0.261,

где St - количество пропластков деленное на количество стратиграфических пластов.

Для контроля устойчивости полученных ЛДФ были использованы данные интерпретации ГИС еще по 52 скважинам. Верное распознавание зон по ЛДФ составляет для фациальной зоны склона 89 %, для зоны биогермного ядра - 88 %, для зоны верхнего тылового шлейфа - 90 % и для зоны нижнего тылового шлейфа - 94 %.

Таблица 1 Характеристики фациальных зон

Геолого-геофизич. показатели	Фациальные зоны по месторождениям
	Озерное	Сибирское
	Склон	Биогермное ядро	Шлейф*	Склон	Биогермное ядро	Шлейф
Но, м	171.8±67.5 112.4-274.8	127.3±34.607 60.3-200.7	113.5±15.07 49.8-143.7	43.4 ± 23.1 14.8 - 91.0	36.6 ± 16.1 10.0 - 68.0	19.0 ± 6.3 7.5 - 29.7
Нэф, м	22.9±11.543 10.7-43.9	26.3±9.963 8.3-45.6	20.2±7.0259 5.8-33.8	4.7 ± 3.4 0.7 - 13.0	7.1 ± 4.9 1.8 - 16.8	2.1 ± 1.1 0.6 - 5.2
Нэф.н, м	15.21±13.52 0.00-39.90	23.51±10.48 8.30-44.40	17.1±6.65 2.80-31.25	3.3 ± 2.9 0.7 - 6.5	4.4 ± 2.2 2.6 - 8.1	2.1 ± 1.1 0.6 - 5.2
Кр	18±8 10-33	25±9 8-35	24±6 7-35	5 ± 2 2 - 8	11 ± 5 3 - 23	6 ± 3 2 - 14
Кпес	0.20±0.18 0.05-0.55	0.21±0.09 0.08-0.36	0.17±0.06 0.05-0.32	0.1 ± 0.06 0.02 - 0.23	0.19 ± 0.08 0.06 - 0.30	0.11 ± 0.05 0.04 - 0.21
Кп, %	7.58±1.60 6.08-11.56	6.41±1.35 5.02-9.72	5.84±1.88 2.78-9.66	9.08 ± 1.55 7.15 - 11.45	7.78 ± 2.07 4.26 - 10.72	9.31 ± 1.94 5.03 - 12.83
Кпр, мкм2	9.13±12.31 2.84-45.74	7.23±8.01 2.13-30.31	10.33±11.95 0.28-39.55	30.71±23.12 1.00 - 66.90	10.58±10.95 0.33 - 34.43	23.68±18.40 0.70 - 79.13
Нпроп, м	1.39±0.44 1.06-2.46	1.03±0.15 0.84-1.34	0.79±0.14 0.43-1.06	0.97±0.26 0.7-1.5	0.95±0.24 0.6-1.24	0.92±0.07 0.83-0.99

Шлейф^* - объединенные значения зон верхнего тылового шлейфа и нижнего тыловой шлейфа.

На основе ЛДФ каждая скважина по данным интерпретации ГИС была отнесена к одной из четырех зон. Анализ средних значений геолого-геофизических характеристик приведенных в табл. 1 показал различие фильтрационно-емкостных свойств для фациальных зон. По показателям Н_проп, W_проп, S_п, Н_эф включенным в ЛДФ были построены карты, анализ которых показал, что эти характеристики изменяются в зависимости от принадлежности к фациальным зонам.

В качестве подтверждения того, что фациальные зоны по геолого-геофизическим показателям выделены не случайно, проанализировали корреляционные поля между показателями, используемыми для построения ЛДФ. Особенно ярко принадлежность к определенным зонам проявляется в полях корреляции между S_п и Н_проп. Анализ показывает, что корреляционные поля между S_п и Н_проп для каждой фациальной зоны различны. Наиболее сильное различие имеется между полем корреляции зоны склона рифа и полями всех остальных зон.

Аналогичный корреляционный анализ был выполнен при изучении взаимосвязей (Н_эф с S_п, W_проп, Н_проп; W_проп с S_п, Н_проп). Результат анализа показал, что каждая фациальная зона характеризуется своими видами уравнений регрессии, значениями коэффициентов корреляции. Все это подтверждает, что эти характеристики можно использовать для прогнозирования местоположений этих зон.

На основе полученной классификации 64 скважин по фациальным зонам был проведен анализ сейсмических атрибутов. Расчет атрибутов проводился по аналогии с башкирским ярусом. Анализ средних значений сейсмических атрибутов показал различие их для разных фациальных зон.

В результате выполненного ПЛДА получены следующие ЛДФ:

Z₁^с= 0.027А_ср+ 0.0089II_k + 0.15dT+0.025Da - 0.003Е -22.51;

R=0.89; ч²=124.6; p<0.00001;

Z₂^с= -0.012А_ср+ 0.0194II_k - 0.052dT-0.0024Da - 0.0119Е -28.81;

R=0.61; ч²=36.1; p<0.00001;

Z₃^с= 0.0084А_ср+ 0.0338II_k - 0.115dT+0.0017Da - 0.001Е -49.87;

R=0.39; ч²=9.9; p<0.01,

где II_k - абсолютные отметки отражающего горизонта.

Правильность распознавания зон по ЛДФ для СК составляет 94 %, для БЯ - 83 %, для НШ - 73 % и для ВШ - 98 %.

Как и ранее исследована связь характеристик волнового поля с фациальными зонами. Установлено, что корреляционные поля между А_ср и Е , dT и II_k имеют различия для изучаемых фациальных зон.

На основе выполненных исследований построена сейсмофациальная схема фациальных зон для фамен-турнейских отложений. Схема отображает особенности местоположения фациальных зон в пределах рифового массива.

Применение вышеизложенной методики позволило более точно определить положение фациальных зон по 64 скважинам и доизучить распределение этих зон между скважинами по сейсморазведке 3Д для фамен-турнейского карбонатного комплекса Озерного месторождения.

Построение трехмерной геологической модели Озерного месторождения осуществлено в интегрированном программном комплексе IRAP RMS. Учет фациальных зон при построении трехмерной модели осуществлялся заданием своих настроек моделирования для каждой зоны. Трехмерная геологическая модель и запасы нефти, подсчитанные на ее основе, защищены в ГКЗ. Отметим, что построенная трехмерная модель позволила более дифференцированно подсчитать запасы с учетом выделенных фациальных зон.

Распределение запасов нефти в залежи неравномерно и в значительной степени обусловлено фациальной неоднородностью резервуара. Наибольшая доля запасов сосредоточенна в фациальной зоне верхнего тылового шлейфа рифа 36 % (доля площади залежи 22 %). Для зоны нижнего тылового шлейфа рифа площадь залежи равна 36 %, а запасы только 25 %. Наибольшая доля запасов в зоне ВШ обусловлена высокими значениями эффективных нефтенасыщенных толщин. Фациальная зона биогермного ядра рифа имеет площадь залежи только 17 %, но содержит 21 % запасов. Зона рифового склона имеет 25 % площади залежи и только 18 % запасов. Выявленную тенденцию в распределении количества запасов в зависимости от фациальных зон необходимо учитывать при составлении проектов разработки.

В результате анализа полученной сейсмофациальной схемы с картой текущих дебитов нефти установлено, что наиболее высокие дебиты нефти наблюдаются в скважинах расположенных в зоне ВШ. Выявлена связь среднесуточного дебита жидкости с фациальными зонами (рис. 6). Наиболее высокими среднесуточными дебитами жидкости характеризуются скважины расположенные в зонах СК и ВШ. Полученные данные показывают, что фациальная неоднородность оказывает влияние на процесс разработки фамен-турнейского объекта. Для более рациональной разработки залежи необходимо учитывать фациальные зоны при проектировании системы размещения скважин и проведении геолого-технических мероприятий.

Рис. 6. Связь среднесуточного дебита жидкости с прогнозными фациальными зонами фамен-турнейского объекта разработки Озерного месторождения

В четвертой главе разрабатывается методика прогноза фациальных зон для фамен-турнейского карбонатного комплекса Сибирского месторождения.

По фамен-турнейскому объекту по 14 скважинам выполнен литолого-фациальный анализ керна и составлена схема литофаций Сибирского поднятия Сибирского месторождения (Сташкова Э.К., Беляева Н.В. и др., 1999 г.). Согласно этим исследованиям по фамен-турнейскому объекту разработки Сибирского месторождения выделяются фациальные зоны: 1) рифовый склон (СК); 2) биогермное ядро рифа (БЯ); 3) внутренний шлейф рифа (Ш). Для определения более точного местоположения фациальных зон использованы данные результатов интерпретации геофизических исследований по 37 скважинам, а также данные сейсморазведки 3Д.

В результате пошагового линейного дискриминантного анализа по данным керна 14 скважин построены дискриминантные функции:

Z₁ = -0.275·Н_о+ 0.042·Н_эф -0.458·К_р +7.471·К_пес +0.506·V-1.177;

R=0.78; ч²=1106.5; p<0.00001;

Z₂ = 0.337·Н_о -0.115·Н_эф +0.118·К_р -16.291·К_пес -0.070·V+3.836;

R=0.70; ч²=46.8; p<0.00001.

Для проверки «работоспособности» данных функций были выполнены расчеты еще по 23 скважинам, не вошедшим в обучающую выборку. Правильное распознавание для зоны СК составило 83 %, для зоны Ш - 100 % и зоны БЯ - 87 %. Анализ геолого-геофизических характеристик используемых при построении ЛДФ показал их различие для этих фациальных зон (табл. 1). Анализ корреляционных полей (Н_о с Н_эф, К_р, К_пес,V; Н_эф с К_р, К_пес,V; К_р с К_пес,V; К_пес с V) позволил установить различие в их соотношениях, а также силах связи для разных фациальных зон. Все это еще раз подтверждает, что эти характеристики можно использовать для уточнения местоположения фациальных зон.

Был проведен расчет атрибутов глубинного сейсмического куба по площади поднятия в ячейках 200х200 метров в программном комплексе IRAP RMS между кровлей и подошвой фамен-турнейского объекта разработки. В пределах 37 скважин по площади поднятия в ячейках было выполнено сопоставление геолого-геофизических показателей с сейсмическими атрибутами путем вычисления значений корреляции. Наиболее тесная корреляция наблюдается между средней амплитудой в окне с Н_эф.н , r=0.51. При этом в зоне СК эта связь наиболее тесная (r=0.63), в зонах БЯ и Ш наблюдается ее ослабление (r=0.49; 0.28). Также имеются различия для этих зон в уравнениях регрессии между A_ср и Н_эф.н. Средние значения сейсмических атрибутов в пределах скважин также указывают на имеющиеся различия волнового поля для разных фациальных зон.

Наблюдается проявление фациальной зональности в соотношениях сейсмических атрибутов (В с Е, A_сум, A_w; A_w с Е).

По данным сейсмических атрибутов были построены следующие ЛДФ:

Z₁^с = -0.0003·II_k -0.2555·С-0.0488·Da+0.0001·A_w +103.1448;

R=0.83; ч²=48.3; p<0.00001;

Z₂^с = 0.0101·II_k -0.04202·С+0.0026·Da -0.0002· A_w +0.1793;

R=0.51; ч²=10; p<0.018.

Правильность распознавания зоны БЯ составляет 73 %, зоны Ш-97 % и зоны СК-96 %.

По результатам исследований построена сейсмофациальная схема (рис. 7), которая была использована для создания трехмерной геологической модели месторождения. Схема получена с помощью разработанной методики, что позволило учесть при уточнении положения фациальных зон данные 37 скважин и 3Д сейсморазведки. Отметим, что юго-восточная часть Сибирского месторождения мало изучена бурением, и фациальная зональность обоснована за счет использования 3Д сейсморазведки по разработанной методике.

В программном комплексе IRAP RMS компании Roxar была построена трехмерная геологическая модель. Учет фациальных зон проводился путем задания своих настроек моделирования для каждой зоны. В IRAP RMS на основе трехмерной геологической модели было подсчитано и проанализировано распределение запасов по фациальным зонам. Наибольшее количество запасов находится в зоне Ш. Оценка плотности запасов показывает, что в фациальной зоне биогермного ядра плотность запасов выше, чем в зоне тылового шлейфа. Максимальная плотность запасов в зоне БЯ объясняется высокими значениями эффективных нефтенасыщенных толщин, характерными для этой фациальной зоны.

Рис. 7. Сейсмофациальная схема фамен-турнейских карбонатных отложений Сибирского месторождения

Условные обозначения: 1 -зона СК; 2 - зона БЯ; 3 - зона Ш; 4 - скважины; 5 - скважины с выполненным литолого-фациальным анализом керна; 6 - границы внешнего контура нефтеносности фамен-турнейской залежи.

Средние значения проницаемости в скважинах фациальной зоны Ш больше, чем в соседней зоне БЯ (табл. 1). В результате проведенного анализа определено, что дебиты нефти в скважинах расположенных в разных фациальных зонах различны. Самыми высокими являются дебиты нефти в скважинах расположенных в зоне БЯ. Средний дебит нефти скважин расположенных в зоне БЯ (15.5 т/сут) больше, чем в зоне ВШ (4.4 т/сут). Обводнение скважин в зоне БЯ также происходит более активно. Средний дебит воды в зоне БЯ (6 т/сут) больше, чем в зоне ВШ (1 т/сут).

Таким образом, использование статистических методов для анализа результатов интерпретации геофизических исследований скважин и 3Д сейсморазведки позволило построить более дифференцированную схему фациальной изменчивости фамен-турнейского объекта разработки на Сибирском поднятии Сибирского месторождения.

В пятой главе с помощью статистических методов обобщены результаты фациального анализа на Озерном и Сибирском месторождениях. Выполненный анализ показал, что в пределах этих месторождений можно выделить три одинаковые фациальные зоны: 1) рифовый склон (СК); 2) биогермное ядро рифа (БЯ); 3) шлейф рифа (Ш). В результате проведенных исследований были установлены различия в геолого-геофизических характеристиках этих выделенных зон (табл. 1). Отсюда видно, что для обоих месторождений толщина пласта (Н_о) имеет максимальное среднее значение на склоне, минимальное - на шлейфе, при этом средние значения эффективной толщины (Н_эф) и эффективной нефтенасыщенной толщины (Н_эф.н) характеризуются максимальными значениями на биогермном ядре. Кроме этого, биогермное ядро имеет максимальные средние значения по коэффициенту расчлененности и песчанистости, и минимальные - по коэффициенту отрытой пористости (К_п) и проницаемости. Прослеживается общая тенденция уменьшения средней толщины пропластков (Н_проп) от максимальных значений, в зоне склона, к более низким, в зоне биогермного ядра и до минимальных в зоне шлейфа.

Полученные данные позволяют предположить наличие трех общих фациальных зон для всех фамен-турнейских залежей нефти на месторождениях Соликамской депрессии (СолД).

Корреляционные связи между К_п и Н_проп различны для разных фациальных зон. Для территории шлейфа наблюдается наиболее тесная связь (r=0.66), которая имеет следующий вид: К_п=-1.11+9.59·Н_проп, для зоны СК

и БЯ связи значительно слабее (r=0.22, 0.29). Отметим, что выполненный анализ уравнений регрессии показывает, что они по виду также различаются по фациальным зонам. Различия получили и по другим корреляционным связям, между геолого-геофизическими характеристиками Озерного и Сибирского месторождений. Проведенный ЛДА по данным 101 скважины Сибирского и Озерного месторождения позволил получить следующие ЛДФ:

Z₁ = - 1.521·Н_проп + 0.145·К_п - 0.084, R=0.73; ч²=668; p<0.00001;

Z₂ = 0.359·Н_проп - 0.605·К_п -0.039, R=0.26; ч²=55.4; p<0.001.

Для проверки «работоспособности» данных функций были выполнены расчеты еще для 12 месторождений СолД (Гежское, Маговское, Крутовское, Пихтовое, Уньвиньское, Архангельское, Юрчукское, Тарховское, Мысинское, Шершневское, Логовское, Чашкинское). По данным 701 скважины, не вошедших в обучающую выборку, правильность распознавания фациальных зон составила более 80 %.

Кроме этого, по данным 802 скважин этих месторождений было установлено, что имеются различия в корреляционных полях между Н_эф с К_р для разных фациальных зон, которые имеют следующие виды:

для зоны СК уравнение регрессии - Н_эф=0.04+1.18•К_р, при r=0.96 и n=134;

для зоны БЯ уравнение регрессии - Н_эф=-0.17+0.94•К_р, при r=0.97 и n=327; для зоны Ш уравнение регрессии - Н_эф=-0.46+0.79•К_р, при r=0.96 и n=341.

Отметим, что теснота корреляционных связей практически одинакова для всех зон, но есть отличия в угловых и свободных членах уравнений регрессии. Это свидетельствует о том, что фациальные зоны в фамен-турнейских отложениях можно достаточно уверенно прогнозировать по геолого-геофизическим показателям.

Анализ структурных поверхностей фамен-турнейских залежей показал, что региональный наклон проявляется на поверхностях локальных структур. Региональная составляющая изменяет структурную поверхность, что искажает дальнейший анализ на ее основе. По результатам тренд-анализа установлен региональный тренд наклона структурной поверхности фамен-турнейских отложений для СолД, и выделена локальная составляющая (L). Региональный тренд хорошо аппроксимируется полиномом второй степени.

Для учета структурных особенностей строения залежей и других геолого-геофизических характеристик выполнен пошаговый линейный дискриминантный анализ. Получены линейные дискриминантные функции:

Ї₁ = 1.276·L + 0.001·Н_о- 0.506·Н_проп - 0.145·S_п- 0.084, R=0.75; ч²=110.3; p<0.00001;

Ї₂ = 0.578·L + 0.802·Н_о+ 0.997·Н_проп - 0.605·S_п -0.039, R=0.47; ч²=26.1; p<0.00001.

Правильное распознавание для всех зон больше 90 %, что на 10 % превышает ранее полученный результат по ЛДФ, включающих только К_п и Н_проп.

Полученная статистическая модель учитывает основные геолого-геофизические особенности строения залежи, связанные с фациальной зональностью. По мнению автора данной работы структурные особенности различных фациальных зон учитываются в показателе L, различия в скорости седиментации учитываются в Н_о, изменения слоистости и пористости учитываются в показателях Н_проп и S_п.

Построенные статистические модели позволяют прогнозировать наличие различных фациальных зон в тех залежах, где не проводились специальные литолого-фациальные исследования керна. Практическим результатом работы являются прогнозные схемы фациальной зональности, построенные для 14 месторождений Соликамской депрессии. Эти схемы могут быть использованы при построении трехмерных геолого-гидродинамических моделей. Основываясь на этих схемах можно выполнить дифференцированный подсчет запасов по залежам нефти и более целенаправленно проводить геолого-технические мероприятия в скважинах.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. Разработаны методические подходы к использованию результатов литолого-фациального анализа керна для определения местоположения фациальных зон по геолого-геофизическим характеристикам в пределах скважин. Установлены связи геолого-геофизических характеристик с фациальной зональностью. Построены статистические модели прогноза фациальной зональности по геолого-геофизическим характеристикам скважин для фамен-турнейских и башкирских залежей нефти.

2. Выявлены связи атрибутов волнового поля 3Д сейсморазведки с фациальной зональностью. Получены статистические модели прогноза фациальной зональности в межскважинном пространстве по атрибутам волнового поля. Составлены прогнозные схемы фациальной зональности для фамен-турнейских и башкирских залежей нефти Озерного и Сибирского месторождений.

3. С учетом фациальной зональности построены трехмерные геологические модели фамен-турнейских и башкирских залежей нефти Озерного и Сибирского месторождений.

4. На основе трехмерных геологических моделей проведен дифференцированный подсчет запасов нефти фамен-турнейских и башкирских залежей нефти. Установлена связь распределения запасов нефти с фациальной зональностью в карбонатных отложениях.

5. Показано влияние фациальной неоднородности на добычу нефти. Получена зависимость дебита жидкости от вероятности появления фациальной зоны отмелей мелководного шельфа.

6. Построены обобщенные статистические модели прогноза фациальной зональности фамен-турнейских отложений по геолого-геофизическим характеристикам для месторождений Соликамской депрессии. Составлены и проанализированы схемы фациальной зональности для четырнадцати месторождений Соликамской депрессии.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ ОТРАЖЕНО В СЛЕДУЮЩИХ РАБОТАХ

1. Путилов И.С. Комплексная интерпретация магнитных и псевдогравитационных аномалий // Вторая уральская молодежная научная школа по геофизике. - Пермь, 2001. - С. 147-148.

2. Путилов И.С. Создание программного обеспечения первичной обработки гравиметрических материалов // Геофизические исследования и мониторинг месторождений нефти, газа и калийных солей: сб. статей по материалам науч. конф./Перм. Ун-т. - Пермь, 2003. - С. 76-78.

3. Захаров Р.А., Паршина Т.Ю., Путилов И.С., Сопильняк К.Б. Влияние трещиноватости турнейско-фаменских карбонатных коллекторов на эффективность разработки нефтяных залежей (на примере Сибирского месторождения) // Пятая уральская молодежная научная школа по геофизике. - Екатеринбург, 2004. - С. 47-50.

4. Путилов И.С., Некрасов А.С. Авторское свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2005610068, НП-ГИС, 10 ноября 2004 г. Россия.

5. Путилов И.С., Потехин Д.В. Оценка кондиционности данных на этапе подготовки и загрузки в пакет трёхмерного геологического моделирования // Геология геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений.- М., 2005.- №5-6. - С. 48-50.

6. Потехин Д.В., Путилов И.С. Опыт корректировки распределения литологии при трехмерном геологическом моделировании на основе представлений о геологическом строении нефтяных залежей // Геология геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. - М., 2005. - №9-10. - С. 48-50 .

7. Галкин В.И., Потехин Д.В., Путилов И.С. Связь коэффициента нефтенасыщенности с другими геолого-технологическими характеристиками объектов, находящихся на завершающей стадии разработки // Наука-производству. - М., 2006. - №1. - С.9-14.

8. Путилов И.С., Подосёнов А.Е. Детализация фациальных зон пластов Бш2 и Бш3 башкирского яруса Озерного месторождения на этапе структурного моделирования // Проблемы геологии и разработки нефтяных залежей Пермского Прикамья: сб. науч. тр. I научно-техн. конф. молодых ученых и специалистов. - Пермь, 2006. - С. 86-90.

9. Путилов И.С., Потехин Д.В. Распределение петрофизических свойств в трехмерных геологических моделях нефтяных залежей // Геология и ископаемые Западного Урала: сб. статей по материалам регион. науч.-практ. конф./Перм. Ун-т. - Пермь, 2006. - С.122-123.

10. Барях В.А., Путилов И.С. Применение методов статистического анализа при оценке распределения параметра пористости в трехмерных геологических моделях (на примере модели продуктивного пласта Д0 Кустовского месторождения)// Проблемы геологии и разработки нефтяных залежей Пермского Прикамья: сб. науч. тр. I научно-техн. конф. молодых ученых и специалистов. - Пермь, 2006. - С. 3-9.

11. Путилов И.С., Потехин Д.В. Моделирование неоднородности петрофизических свойств пропластков при построении трёхмерной геологической модели // Проблемы геологии и разработки нефтяных залежей Пермского Прикамья: сб. науч. тр. I научно-техн. конф. молодых ученых и специалистов. - Пермь, 2006. - С. 91-95.

12. Путилов И.С. Изучение фациальной обстановки карбонатной толщи башкирского яруса Озерного месторождения нефти // Горные ведомости. - Тюмень, 2007 №2. - С. 26-31.

13. Путилов И.С. Комплексный фациальный анализ башкирского яруса Озерного месторождения // Геология геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. - М., 2007. - №9. - С.17-21.

14. Путилов И.С., Галкин В.И. Применение вероятностного статистического анализа для изучения фациальной зональности турне-фаменского карбонатного комплекса Сибирского месторождения // Нефтяное хозяйство. - М., 2007. - №9. - С. 12-14.

15. Путилов И.С. Применение вероятностно статистического анализа для изучения Фациальной зональности турне-фаменского карбонатного комплекса Соликамской депрессии // Геология геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. - М., 2007. - №10. - С.16-19.

Размещено на Allbest.ru

...