VIP Studio ИНФО Оценка запасов нефти с использованием инновационной сейсмической технологии
levitra bitcoin

+7(495) 725-8986  г. Москва

Журналы

  • Серия
  • Серия
  • Серия
  • Серия
  • Журнал
  • Журнал
  • Журнал
  • Журнал
  • Серия


    Серия "Гуманитарные
    науки"

  • Серия


    Серия
    "Экономика
    и Право"

  • Серия


    Серия
    "Естественные и
    Технические науки"

  • Серия


    Серия
    "Познание"

  • Журнал


    Журнал
    "Минеральные
    ресурсы России"

  • Журнал


    Журнал
    "Геология
    Нефти и Газа"

  • Журнал


    Журнал
    "Маркшейдерия и
    Недропользование"

  • Журнал


    Журнал
    "Земля Сибирь"

Е.А. Копилевич, Е.А. Давыдова, М.Л.Афанасьев, Ж.О. Афанасьева, О.В. Лисунова,  (ОАО "НК "Роснефть")

Журнал «Геология Нефти и Газа» # 2006-6
 
 

 

Oценка запасов нефти в настоящее время проводится в основном по данным бурения с интерполяцией и экстраполяцией фильтрационно-емкостных свойств (ФЕС) коллекторов в межскважинном пространстве [4].

Применение современных математических способов (кригинг, стохастический, многоточечной статистики и др.) (Ставинский П.В., Бирун Е.М., Давыдова Е.А. и др., 2006) не избавляет от ошибок определения в межскважинном пространстве, поскольку распределение ФЕС продуктивных отложений часто очень сложное и отличается от возможностей используемых математических допущений. В связи с этим по-прежнему актуально определение ФЕС коллекторов в межскважинном пространстве по данным сейсморазведки МОГТ.

Использование в отрасли динамических параметров сейсмических записей (амплитудных, энергетических, мгновенных и др.) давно уже стало рутиной, далеко не всегда обеспечивающей надежные и практически значимые результаты [1]. Для повышения эффективности прогнозирования часто увеличивают число динамических атрибутов до нескольких десятков. Однако это, как правило, заметно не повышает надежности прогноза.

Анализ неудач традиционного атрибутного прогнозирования по динамическим параметрам позволяет сформулировать следующие их основные причины:

  • обратная динамическая задача (интерпретации) в сейсморазведке по определению является некорректной, т.е. неоднозначной;
  • динамические параметры подвержены воздействию множества помех, снижающих достоверность результатов их стандартной интерпретации;
  • главным средством повышения эффективности решения обратных динамических задач является максимально полное использование априорной сейсмогеологической информации, которая должна формироваться на основе данных бурения, ГИС и специальных видов обработки сейсмических данных.

Технология комплексного спектрально-скоростного прогнозирования (КССП) является одним из видов такой специальной обработки и интерпретации.

КССП базируется на спектральной декомпозиции, обеспечивающей двухмерную (2D) развертку сейсмических трасс и кривых ГИС по частоте (СВАН, вейвлет-анализ и др. [2, 3, 5, 6]). В отличие от исходных сейсмических трасс, СВАН-колонка, например, позволяет получить следующую дополнительную геологическую информацию об исследуемом разрезе:

  • детально расчленить разрез на сейсмоформационные тела – комплексы, формации, субформации;
  • выявить перерывы седиментации, являющиеся, как правило, границами выявленных комплексов;
  • изучить внутреннюю структуру выявленных тел, типы их слоистости и цикличности;
  • получить псевдоакустические ха­рактеристики выявленных тел на основе совместного анализа СВАН-колонок и результатов псевдоскоростного преобразования (типа Velog) и др.

Эту дополнительную информацию можно уже значительно надежнее связать с искомыми характеристиками ФЕС коллекторов в разрезе, а также с подсчетными параметрами выявляемых залежей УВ.

В КНТЦ ОАО "НК "Роснефть" совместно с ФГУП "ВНИИГеофизика" разработана и внедрена инновационная технология КССП удельной емкости (произведение коэффициента пористости на эффективную толщину), гидропроводности (произведение коэффициента проницаемости на эффективную толщину) и коэффициента прогнозной нефтепродуктивности (отношение дебита нефти к перепаду давления в скважине) в межскважинном пространстве, в том числе и в трехмерном (Копилевич Е.А., Давыдова Е.А., Афанасьев М.Л. и др., 2005; Афанасьев М.Л., Копилевич Е.А., Давыдова Е.А. и др., 2005; Нестеров В.Н., Копилевич Е.А., Мушин И.А. и др., 2005).

Технология КССП отличается патентной чистотой, является интеллектуальной собственностью, защищенной 6-ю патентами на изобретение РФ.

Количественная параметризация энергетических спектров СВАН-колонок заключается в определении шести атрибутов – трех по оси частот и трех по оси времен. Атрибуты, для которых основой являются сейсмические трассы временного куба, названы объемными спектрально-временными сейсмическими атрибутами – ОССА. Спектрально-временные атрибуты (СВА) синтетических сейсмических трасс, являющиеся результатом сейсмического моделирования, а также кривых ГИС, названы соответственно модельными и скважинными СВА.

ОССА и СВА представляют собой отношение энергии высоких и низких частот, больших и малых времен (по оси времен) и произведение удельной спектральной плотности на средневзвешенные и максимальные частоту и время. Четыре спектрально-временных атрибута из шести являются физически разнородными и практически не коррелируются между собой (КВК < 0,3). Что касается псевдоакустической скорости, то это практически независимый от СВА и ОССА атрибут.

Результаты сейсмического прогноза имеют четкое модельное обоснование прогнозирования ФЕС коллекторов, которое в межскважинном пространстве представляет собой сертификацию предложенных СВА и псевдоакустических скоростей с использованием данных ГИС и испытания скважин. Разработанные методика и технология сертификации сейсмических атрибутов основаны на известном принципе ранжирования признаков при распознавании образов по их качеству и выборе наилучших признаков (Волчихин В.И., Иванов А.И., 2003).

Таким образом, физическая суть разработанной инновационной сейсмической технологии заключается в том, чтобы вместо множества признаков со сравнительно низким качеством, которые часто используются в современных системах интерпретационной обработки сейсморазведочных данных и для которых важно среднее качество признаков и их число (“чем больше, тем лучше”) [1], использовать несколько (не более 5) физически разнородных, в большей степени независимых атрибутов, практически полностью характеризующих изменение формы сейсмического импульса и скорость распространения продольных отраженных волн при непостоянстве литолого-фациальных характеристик нефтепродуктивных отложений и их ФЕС.

Критерием выбора параметров получения шести спектрально-временных атрибутов, а также отбора наиболее подходящих из них для кон­кретных сейсмогеологических ус­ловий являются максимальные КВК сейсмических ОССА с модельными, скважинными СВА, удельной емкостью и гидропроводностью коллекторов.

Атрибуты коррелируются с удельной емкостью и гидропроводностью коллекторов, а не с пористостью, эффективными толщинами, проницаемостью потому, что такая корреляция лучше и устойчивее для продуктивных толщ, состоящих из тонких (< 5-10 м) прослоев коллекторов и неколлекторов, что чаще всего и бывает в природе (Копилевич Е.А., 1988; Neff D.V., 1993).

В случаях, когда мощность коллекторов > 15-20 м, СВА, ОССА и Vпак также хорошо коррелируются с эффективными толщинами и пористостью. Приемлемыми для последующей комплексной интерпретации сертифицированных атрибутов с использованием искусственных нейронных сетей (ИНС) по программе многослойного сейсмического персептрона (МСП) и статистических, спектрально-корреляционных, алгоритмов являются КВК  0,6.

В результате применения инновационной сейсмической технологии КССП получают кубы и карты удельной емкости, гидропроводности и коэффициента нефтепродуктивности коллекторов. Последний определяется как по сертифицированным атрибутам, так и на основе известной линейной зависимости от гидропроводности (формула Дюпюи или экспериментальные линейные связи). По возможности строятся кубы и карты пористости и эффективных толщин. Все эти материалы являются основой для оценки запасов нефти как для месторождения в целом, так и для зон отдельных разведочных скважин.

Известно, что извлекаемые запасы нефти (Q) прямо пропорциональны площади залежи (S), удельной емкости коллекторов, т.е. произведению коэффициента пористости на эффективную толщину (q = Кпhэф), коэффициенту нефтенасыщенности, объемному коэффициенту, плотности нефти и коэффициенту извлечения нефти. Помимо S и q, все остальные аргументы для месторождения в большинстве случаев – величины постоянные.

По результатам использования инновационной технологии КССП переменные площадь и удельная емкость q=Кпhэф определяются достаточно уверенно. Карта удельной емкости дает величину q = Кпhэф.

При необходимости учета гидропроводности, что бывает при слабой взаимной корреляции удельной емкости и гидропроводности, определяются зоны, где значение гидропроводности больше или равно значению, при котором гарантируется промышленная нефтепродуктивность, а затем по карте емкости в этих гидропроводных зонах определяются средние значения (Кпhэф)ср.

Таким же образом можно поступить с использованием карты коэффициента нефтепродуктивности, определив S по Кнпр ³ а, где а – желаемая обоснованная величина.

На основании описанной методики можно оценить запасы нефти разведочной скважины.

Проиллюстрируем изложенное на примере двух месторождений с карбонатным и терригенным разрезом в Тимано-Печорской и Западно-Сибирской НГП.

В Тимано-Печорской НГП на месторождении нефти в карбонатных нижнесилурийских коллекторах горизонта S1vk выявлены корреляционные связи между удельной емкостью, коэффициентом продуктивности и сертифицированным и сейсмическими атрибутами  (рис.1) и построены карты удельной емкости и коэффициента нефтепродуктивности (рис.2, 3). Эти карты являются результатом комплексной интерпретации трех спектрально-временных и скоростного сейсмических атрибутов с использованием данных соответственно по 25 и 19 скважинам в программе ИНС-МСП.

 
 
 

Сечение карты удельной емкости коллекторов горизонта S1vk равно 0,4-0,8 м, что составляет 1,3-2,6 s, которая определялась по разнице между прогнозными значениями емкости и скважинными данными в семи контрольных точках, т.е. построена карта по тем же атрибутам и 18 скважинам. Доверительная вероятность прогноза при таком сечении составляет 0,80-0,99, что обеспечивает высокое качество результата.

Характер изменения удельной емкости соответствует геологической характеристике нижнесилурийских водорослевых и биогермных карбонатов с большой вероятностью образования малоразмерных биогерм и биостром.

Карта коэффициента прогнозной нефтепродуктивности построена по четырем сейсмическим атрибутам и данным о Кнпр в 19 скважинах с использованием программы ИНС-МСП. По данным бурения Кнпр > 1 характеризует коллекторы только шести скважин.

Карты удельной емкости и Кнпр (см. рис.2, 3) однозначно свидетельствуют о перспективности северо-западной части площади, юго-западного и центрально-восточного участков.

Новая геологическая информация позволяет рекомендовать бурение трех разведочных скважин, расположенных в точках максимальных значений удельной емкости и нефтепродуктивности коллекторов S1vk (см. рис. 2, 3).

Для оценки прироста запасов нефти по каждой скважине выделены зоны, в которых Кнпр ³ 2,0, определена площадь этих зон и вычислена средняя удельная емкость в них. Нижний предел Кнпр ³  2,0 взят потому, что по имеющимся геологическим данным бурения 0,17 < Кнпр < 8,22, обоснованное сечение изолиний карты – 2,0, т.е. Кнпр ³  2,0 больше сечения и вполне приемлем для гарантированного получения промышленного дебита нефти.

По карте удельной емкости (см. рис. 2) средняя удельная емкость зон с Кнпр ³  2,0 составляет 1,6 м, используя эту новую информацию извлекаемые запасы по категориям С1 + С2, С1 и С2 для трех рекомендуемых скважин можно оценить известными способами.

Сделанная оценка извлекаемых запасов нефти на этом месторождении для трех предлагаемых скважин по категориям С1 + С2, С1, С2 превышает ранее утвержденный прогноз на 4 млн т. Такой результат получен благодаря выявлению трех новых высокоперспективных зон в процессе внедрения инновационной технологии КССП.

В Западно-Сибирской НГП на месторождении нефти с терригенными юрскими коллекторами пластов  Ю1113 построены карты удельной емкости и гидропроводности (рис. 4, 5).

 
 

Эти карты являются результатом комплексной интерпретации четырех спектрально-скоростных атрибутов с обучением по удельной емкости и гидропроводности в 11 скважинах с использованием программы ИНС-МСП. Сечение карты удельной емкости коллекторов равно 0,25 м, что составляет 1,5s, которая определена как разница между прогнозными значениями емкости и скважинными данными в пяти контрольных точках, т.е. построена карта удельной емкости с использованием шести скважин и s определена в точках неиспользованных пяти скважин. Доверительная вероятность прогноза при таком сечении равна 0,86, что соответствует допустимому качеству результатов по данным сейсморазведки (см. рис. 4).

Карта гидропроводности построена по четырем сейсмическим атрибутам, данным гидропроводности Т = Кпрhэф в 11 скважинах с использованием программы ИНС-­МСП. По данным бурения гарантированная промышленная нефтепродуктивность на этой площади соответствует Т ³ 150 м3.

На снове новых карт удельной емкости и гидропроводности на площади рекомендовано бурение трех скважин.

Оценка извлекаемых запасов нефти по категориям С1 + С2, С1, С2 на этом месторождении также позволила получить ощутимый прирост запасов благодаря выявлению новых высокоперспективных зон.

Таким образом, выходные данные КССП можно напрямую использовать для оценки прироста запасов нефти от бурения каждой разведочной скважины или группы скважин на основе использования карт удельной емкости, гидропроводности и коэффициента нефтепродуктивности. Разумеется, что оценку запасов нефти можно сделать и в целом для месторождения в пределах водонефтяного контакта.
В связи с этим предлагается широкое внедрение инновационной технологии КССП с целью изучения распределения ФЕС коллекторов в межскважинном пространстве и на этой основе оценка запасов нефти, что позволит повысить эффективность геолого-разведочных работ.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Ампилов Ю.П. Сейсмическая интерпретация: опыт и проблемы. – М.: Изд-во "Геоинформмарк", 2004.
2. Левкович-Маслюк Л. Введение в вейвлет-анализ: 9-ая международная конференция по компьютерной графике и машинному зрению (Графикон’99) / Л.Левкович-Маслюк, А.Переберин. – М., 1999.
3. Масюков А.В. Семейство эффективно вычисляемых интегральных вейвлет-преобразований / А.В.Масюков, В.В.Масюков, С.И.Шленкин // Математические методы в геофизике: Тр. международной конференции. – Новосибирск, 2003.
4. Методические рекомендации по подсчету геологических запасов нефти и газа объемным методом / Под ред. В.И.Петерсилье, В.И.Пороскуна, Г.Г.Яценко. – М.: Недра, 2003.
5. Мушин И.А. Структурно-формационная интерпретация сейсмических данных / И.А.Мушин, Л.Ю.Бродов, Е.А.Козлов, Ф.И.Хатьянов. – М.: Недра, 1990.
6. Харкевич А.А. Спектры и анализ. – М.: Изд-во физ.-мат. литературы, 1962.


©  Е.А. Копилевич, Е.А. Давыдова, М.Л.Афанасьев, Ж.О. Афанасьева, О.В. Лисунова, Журнал "Геология Нефти и Газа" - 2006-6.
 

 

 

SCROLL TO TOP
viagra bitcoin buy

������ ����������� �������@Mail.ru