Сборник - Тезисы конференции Геомодель

Подождите немного. Документ загружается.

«Геомодель – 2011» - 13ая конференции по проблемам комплексной

интерпретации геолого-геофизических данных.

Россия, г. Геленджик, 11 – 15 сентября, 2011 г.

Поле вращений геологического пространства такая же физическая реальность и так же связано с

массами горных пород, как и другие геофизические поля. На основе числовых данных:

1. Международной службы неполярных приращений широт,

2. Глобальной системы спутниковой навигации GPS или ГЛОНАС,

3. Геофизических измерений плотностей горных пород;

можно вычислить в каждой точке пространства

величины, производные от скоростей и ускорений:

Е - кинетическую энергию, P - импульс и Q - объёмные напряжения, по формулам:

m = υρ; E=mv

/2; P=mv; Q=ma/υ;

где: υ - единичный объём элемента геологического пространства, ρ - плотность горных пород, m -

масса, v - мгновенная скорость суточного вращения, a - приращение скорости суточного вращения за

единицу времени (ускорение).

Расчётные формулы геодинамического поля позволяют визуализировать картину распределения

параметров тектонического движения в форме изолиний и векторных полей

. Распределения энергии,

импульса и напряжений отражают физические свойства исследуемой области геологического

пространства. Эти распределения удобно объединить и рассматривать совокупность скаляра Е и

векторов P и Q в каждой точке геологического пространства как компоненты единого

геодинамического поля.

Анализ распределения сейсмической активности в земной коре и геодинамического поля

позволяет сделать вполне определённые

выводы о распределении компонент этого поля в теле Земли.

В областях земной коры с плавными изменениями параметров геодинамического поля, на

платформах, мы увидим плавные изменения образов геодинамического поля. В районах высокой

дифференциации плотностей, в областях континентальных орогенов и океанических впадин, картина

иная. Здесь мы увидим аномалии геодинамического поля в виде резких

изгибов изолиний и

изменений величин, а так же направлений векторных полей. В областях резкого изменения

плотностей горных пород импульсная компонента возрастает и, кроме того, в процессе

тектонического движения накапливается потенциальная энергия сжатия, растяжения и кручения

блоков земной коры, отличающихся плотностью слагающих их масс. Контрастность плотностей

горных пород может быть обусловлена

не только их вещественным составом, но и резкими

изменениями рельефа поверхности Земли, рельефа нижезалегающих структурных поверхностей, а

также разломами со смещением слоёв разной плотности. Именно в таких местах регистрируются

сильные землетрясения. Эмпирически установлено, что сила землетрясений возрастает к экватору, а

полярные области северного и южного полушарий сейсмически не активны. В приполярных

областях планеты даже при наличии участков коры, характеризующихся повышенной

контрастностью плотностей и резкими перепадами высот, кинетической энергии суточного

вращения недостаточно для заметных тектонических подвижек с выделением избытка энергии в

форме сейсмических волн.

Параметры движения северного географического полюса определяют величины компонент

геодинамического поля. Возрастание амплитуды и скорости движения виртуального полюса,

согласно

расчётным формулам, приводит к увеличению приращений компонент геодинамического

поля и, следовательно, к возрастанию интенсивности тектонических движений. Моделируя

движение географических полюсов в прошлом и будущем, можно строить ретроспективные, а на их

основе и прогнозные геодинамические карты и разрезы Земной коры.

В локальной области земной коры энергия тектонического движения определяется разностью

энергии гравитационного

и геодинамического полей Земли. Часть этой энергии идёт на совершение

работы, затрачиваемой на перемещение участков земной коры друг относительно друга, часть - на

преодоление сил сцепления горных пород, а часть высвобождается в виде сейсмического импульса. В

балансе энергии участвует геомагнитное и геотермальное поле. Вклад этих полей в тектоническое

движение можно исследовать

средствами моделирования. Все геофизические поля энергетически

связаны, поэтому можно исследовать процессы преобразования энергии из одной формы

геофизического поля в другую. Эти исследования позволят построить комплексную геофизическую

модель Земли, необходимую в решениях множества актуальных задач геофизики, в том числе для

построения единой теории геофизических методов.

«Геомодель – 2011» - 13ая конференции по проблемам комплексной

интерпретации геолого-геофизических данных.

Россия, г. Геленджик, 11 – 15 сентября, 2011 г.

Одним из основополагающих вопросов геологической науки является вопрос об источниках

энергии движения земной коры. Не стоит искать гипотетические источники движения в недоступных

недрах нашей планеты, когда вокруг нас бушует океан неучтённой энергии движения Земли как

планеты. Мы не замечаем геологических бурь в силу очень малой продолжительности человеческой

жизни, однако мы можем

реконструировать лик Земли в прошлые геологические эпохи и

количественно оценить величину энергии, выделившуюся в результате движения географических

полюсов. Эта энергия куда-то потрачена и, естественно, следует поискать её следы в материалах

геологических наблюдений. И действительно, на географических картах мы видим множество

признаков движения участков земной коры, но не можем количественно

оценить затраченную на

тектоническое движение работу из-за отсутствия математической модели движения земной коры.

Решение обратной задачи метода построения геодинамических карт и палеогеографических

реконструкций земной коры позволит количественно оценить энергию геологического движения.

Интегральные геодинамические карты представляют собой отображение величин ΣE, ΣP, ΣQ как

суммы энергии, импульса и напряжений блоков

земной коры, слагающих литосферные плиты,

накопленные в течение интервалов геологического времени большой длительности. Таким образом,

мы можем обработать материал геологических наблюдений, чтобы привести его в форму, пригодную

для математического анализа, компьютерного моделирования и интерпретации геолого-

геофизических данных.

Общая картина геодинамического поля визуально близка к графическому образу тектонической

карты, однако существуют и

различия, обусловленные знаковой системой документации

наблюдений. Геодинамические карты и разрезы земной коры представляют собой визуализацию

числовых множеств, имеющих алгебраическую форму, единицы измерения и ясный физический

смысл, а тектонические карты невозможно оцифровать и представить их в виде распределения

физических величин. К объектам геодинамического поля, в отличие от объектов тектоники, можно

применить

численные методы обработки информации, использовать математический аппарат

векторного и тензорного анализа на основе законов сохранения и превращения энергии.

Выводы.

1. Геодинамические поля в форме распределения скалярно - векторных распределений в

теле Земли позволяют решать задачи сейсмо-тектонического районирования.

2. Информативность геодинамических карт и разрезов земной коры выше

информативности совокупности исходных данных, поскольку

на них можно применить

методы векторного и тензорного анализа, использовать законы сохранения и превращения

энергии.

3. Геодинамические карты не содержат априорной информации о внутреннем строении

Земли и недоступных наблюдениям механизмах тектонических процессов. Расчётные

формулы содержат только данные инструментальных измерений, а интерпретация основана

на физических законах сохранения и превращения энергии. Поле

скоростей вращений Земли

впервые представлено как объект геофизических наблюдений, связанный с массами горных

пород и отражающий новую геологическую информацию.

Литература

http://gost.ru/wps/portal/pages/main/topnews/?WCM_GLOBAL_CONTEXT=/gost/gostr

uactive/banner/bannerlenta/razyasnen+rosstandarta

2. Семашев А. Т., 2006, Комплекс астрономических и геофизических наблюдений для

прогноза землетрясений: Геофизика, 3, 60  63.

3. http://hpiers.obspm.fr/

«Геомодель – 2011» - 13ая конференции по проблемам комплексной

интерпретации геолого-геофизических данных.

Россия, г. Геленджик, 11 – 15 сентября, 2011 г.

СПОСОБ ПОВЫШЕНИЯ ИНТЕРПРЕТАЦИИ ДАННЫХ КАРОТАЖНОГО ЗОНДИРОВАНИЯ

Миронцов Н.Л. Институт геофизики им. С.И. Субботина НАН Украины (Киев, Украина)

Задача восстановления геоэлектрических параметров (пространственное положение и свойства

электрической проводимости различных объектов) околоскважинного пространства – важная

составляющая геофизического исследования скважин, поскольку их определение позволяет

рассчитывать необходимые для практики параметры продуктивных пластов (тип

флюидонасыщения,

тип проникновения, коэффициент флюидонасыщения и т.д.) [1,2]. Рассмотрим широко применяемую

модель пласта-коллектора, пересеченного вертикальной скважиной [3-5]. Модель такого пласта

определяется следующими параметрами: границы пласта; удельное электрическое сопротивление

(УЭС) зоны проникновения; УЭС нетронутой части пласта; диаметр зоны проникновения.

На практике параметры модели могут определяться независимо различными методами. Так,

УЭС

нетронутой части пласта может определяться независимо по боковому каротажному

зондированию (БКЗ), по боковому каротажу (БК) и по индукционному каротажу (ИК). Так же и УЭС

зоны проникновения геологические службы могут независимо определять по БКЗ, микробоковому

каротажу (МБК) и микрокаротажу (МК). В табл.1. приведен пример из таблицы (геологическое

заключение) данных попластовой интерпретации в

производственной скважине Днепровско-

Донецкой впадины. В приведенном примере заключения значение одного параметра (УЭС пласта)

представлено тремя различными цифрами. В табл.2. приведен пример из того же заключения, где

значение УЭС зоны проникновения также представлено тремя различными цифрами.

горизонт интервал диаметр

скважины,м

Диаметр

Зоны, м

УЭС

раствора,

ом*м

УЭС

зоны

ом*м

УЭС

пласта

по БКЗ

ом*м

УЭС

пласта

по БК

ом*м

УЭС

пласта

по ИК

ом*м

В-21в 4724-

4726

0,21 0,7 0,014 24,7 4,3 18,5 6,5

Таблица 1. Пример геологического заключения с различными значениями одного параметра (УЭС

пласта).

горизонт интервал диаметр

скважины,м

Диаметр

Зоны, м

УЭС

раствора,

ом*м

УЭС

пласта,

ом*м

УЭС

зоны

по БКЗ

ом*м

УЭС

зоны

по МБК

ом*м

УЭС

зоны

по МК

ом*м

В-21в 4757-

4758

0,21 0,5 0,014 9,0 13,1 14,1 21,9

Таблица 2. Пример геологического заключения с различными значениями одного параметра (УЭС

зоны проникновения).

Возникает вопрос: какая из этих трех цифр соответствует (или хотя бы максимально близка)

истинному значению (в условиях данной модели) и какое значение использовать для дальнейшей

интерпретации? Такого вопроса не возникает при одновременной интерпретации всех зондов

комплекса. Например,

в теоретически разработанных [6,7] и применяемых на практике методах [8,9]

такая проблема не возникает. Они основаны на методе нахождения параметров модели разреза,

наиболее соответствующим данным каротажа (аналог метода подбора). Формально задача ставится в

виде минимизации функционала:

()

,...,

∑

⎟

⎠

⎞

⎜

⎝

⎛

−

ρδ

ρρ

, (1)

«Геомодель – 2011» - 13ая конференции по проблемам комплексной

интерпретации геолого-геофизических данных.

Россия, г. Геленджик, 11 – 15 сентября, 2011 г.

где n – количество зондов аппаратуры,

– рассчитанные теоретически значения кажущегося

сопротивления (КС) для рассматриваемой модели,

– фактически полученные КС,

– величина

погрешности

-го зонда (в ряде работ, решение основано на предположении, что 1: ≡∀

[5,6,8]).

Соответственно, решением обратной задачи станут значения параметров модели, для которых

величины измерений соответствуют минимуму функционала (1). Заметим, что в случае, если данные

измерения заданы с погрешностью, решение обратной задачи также будет приближенным. Однако

решение обратной задачи, основанное на минимизации (1), позволяет найти значения УЭС, но не

определяет величину погрешности их определения. Такой

подход некорректен, потому что решением

обратной задачи, при наличии погрешности измерения, следует считать не саму найденную

величину, а доверительный интервал [10]. Однако и его не всегда применяют на практике, как это

следует из приведенных в табл.1,2 примеров геологического заключения. В данной работе

предлагается метод, учитывающий влияние величины погрешности измерения каждого зонда

на

погрешность решения обратной задачи.

Идея метода заключается в том, чтобы учитывать при минимизации функционала не

погрешность измерения зондом, а величину погрешности инверсии, к которой она приводит. Т.е., при

расчете функционала (1) мы будем нормировать разницу между теоретическим и экспериментальным

значениями не на погрешность измерения зонда, а на соответствующую этой

погрешности измерения

величину погрешности определения параметра инверсии.

Соответственно рассмотрим, вместо (1), функционал:

()

,...,

∑

⎟

⎠

⎞

⎜

⎝

⎛

−

ρλ

ρρ

, (2)

где

– величины, характеризирующие относительную меру “вклада” величины погрешности

–го

измерения в значение доверительного интервала решения обратной задачи и которые определяются

из условия:

()

λλ

δδ

,...,

inf

. (3)

Норму в (3) логично задать соответственно норме, выбранной для функционалов (1),(2). Такой

подход позволит существенно повысить точность инверсии. Для иллюстрации метода приведем

конкретный пример.

В табл.1. и табл.2. приведен фрагмент данных интерпретации геологической службы

соответствующей экспедиции в производственной скважине. Величина одного из основных

параметров модели, а именно УЭС нетронутой части пласта

и УЭС зоны, определена отдельно по

каждому из методов и не совпадает между собой. На рис.1 приведена диаграмма, показывающая, что

интервал погрешности измерения для каждого из трех методов (а именно такой подход широко

применим) не позволяет определить результат (данные величины погрешности выбраны согласно

инструкции проведения каротажа [11] и по данным стендовых испытаний

). На рис.3. приведена

аналогичная диаграмма для интервала погрешности определения УЭС зоны.

Воспользуемся предложенным методом. С помощью метода точного решения прямой и

обратной задач электрического и индукционного каротажа [9,12] определим для полученных данных

измерения величину погрешности определения УЭС нетронутой части пласта и УЭС зоны. На рис.2

приведена диаграмма, на которой отмечены УЭС

нетронутой части пласта с указанным

доверительным интервалом, который был определен предложенным методом, а на рис.4. приведена

диаграмма, на которой отмечены доверительные интервалы определения УЭС зоны, которые также

были определены предложенным методом. Очевидно, что такой результат интерпретации данных

каротажа аппаратурой БКЗ-БК-ИК и БКЗ-МБК-МК становится осмысленным и обоснованным.

Более

того, он повышает точность интерпретации. Аналогичная переинтерпретация данных БКЗ-БК-ИК

была проведена для 43 производственных скважин (217 продуктивных пластов). Для аппаратуры

БКЗ-МБК-МК такая переинтерпретация была проведена для 17 производственных скважин (84

продуктивных пластов). Полученные результаты согласуются с другими методами геофизического

исследования скважин (высокочастотное каротажное изопараметрическое зондирование [3],

«Геомодель – 2011» - 13ая конференции по проблемам комплексной

интерпретации геолого-геофизических данных.

Россия, г. Геленджик, 11 – 15 сентября, 2011 г.

многозондовый ИК [12], многозондовый электрический каротаж МЭК-М [9]), в более высокой

степени, чем данные интерпретации, используемые ранее.

Также автор считает необходимым отметить, что используемое название «характеристики

пространственного разрешения» [3,4,9] подразумевает не трехмерное материальное пространство, а

связь между векторами в пространстве параметров измерения и пространстве параметров модели.

Рисунок 1. Пример диаграммы соотношения

величины УЭС пласта, определенного различными

методами, с учетом величины погрешности

измерения.

Рисунок 2. Пример диаграммы соотношения

величины УЭС пласта, определенного

различными методами, с учетом величины

погрешности решения обратной задачи.

Рисунок 3. Пример диаграммы соотношения

величины УЭС зоны, определенного различными

методами, с учетом величины погрешности

измерения.

Рисунок 4. Пример диаграммы соотношения

величины УЭС зоны, определенного

различными методами, с учетом величины

погрешности измерения.

Действительно, рассмотрим пространство

P параметров

изучаемых объектов и

пространство

возможных значений

измерения зондирующей аппаратуры. Чтобы задача имела

решение, потребуем: количество независимых измерений должно быть больше или равно количеству

искомых параметров модели. Будем считать, что для идеальной математической модели существует

однозначное отображение:

GP →

(будем обозначать соответствующую функцию отображения

Рассмотрим особенности обратного отображения

PG →

(будем обозначать соответствующую

функцию

1−

), которое в случае отображения одного элемента также будем считать однозначным.

Если объект отображения не один элемент

, а область

, где

принимает всевозможные

значения в пределах допустимой погрешности – образом этого отображения также будет некая

область. Рассмотрим такое отображение:

)(

ggGpp

δδ

+=+

−

. Заметим, что т.к. обратная задача –

нелинейная, то величина

зависит и от самой модели, и от погрешности измерения:

()

gppp

. Погрешность измерения в общем случае также зависит от модели среды:

(

)

pgg

«Геомодель – 2011» - 13ая конференции по проблемам комплексной

интерпретации геолого-геофизических данных.

Россия, г. Геленджик, 11 – 15 сентября, 2011 г.

(в частности, это объясняется тем, что погрешность любого измерительного устройства неодинакова

на всем рабочем диапазоне). Такая сложная зависимость не позволяет ввести общей простой

характеристики пространственного разрешения конкретной аппаратуры не только для всего

диапазона параметров всех возможных актуальных моделей разрезов, но даже для совокупности

нескольких отдельных моделей, и необходимо требует изучения

количественной зависимости:

() ()

)(

pgpgGpp

rrrrrr

δδ

+=+

−

, отдельно для каждой модели (для различных

)()( pgpg

Соответственно, говорить о характеристиках пространственного разрешения конкретной аппаратуры

можно только для конкретной модели разреза: даже при незначительном изменении параметров

модели характеристики могут значительно измениться.

На основании изложенного метода, проведенных расчетов и приведенного примера можно

сделать следующие выводы:

- применяемые в настоящее время на практике методы интерпретации могут не дать

теоретически

обоснованного и качественно верного результата;

- при решении обратной задачи необходимо учитывать всю совокупность доверительных

интервалов величин измерения рассматриваемой аппаратурой, а не совокупность значений

измерений;

- предложенный метод позволяет повысить эффективность количественной интерпретации.

Автор выражает благодарность директору Института геофизики им. С. И. Субботина

Национальной академии наук Украины академику В.И. Старостенко

за обсуждение материалов

работы и высказанные ценные замечания, а также директору Института нефтегазовой геологии и

геофизики им. А.А. Трофимука СО РАН академику М.И. Эпову.

Список литературы

1. Пирсон С. Дж. Справочник по интерпретации данных каротажа. – М.: Недра, 1996. – 414 с.

2. Дебрант Р. Теория и интерпретация результатов геофизических методов исследования

скважин. –

М.: Недра, 1972. – 288 с.

3. Технология исследования нефтегазовых скважин на основе ВИКИЗ. Методическое руководство /

Под. ред. Эпов М.И., Антонов Ю.Н. Новосибирск: НИЦ ОИГГМ СО РАН, Издательство СО РАН,

2000. – 121 с.

4. Эпов М.И., Глинских В.Н., Ульянов В.Н. Оценка характеристик пространственного разрешения

систем индукционного и высокочастотного каротажа

в терригенных разрезах западной Сибири //

НТВ Каротажник. – 2001. – Вып. 81. – с. 19-57.

5. Красножон М.Д. Компьютеризированная технология интерпретации материалов электрического

каротажа // НТВ Каротажник – 2005. – №3-4 (130-131). – с. 27-52.

6. Anderson B.I. Modeling and inversion methods for the interpretation of resistivity lodding tool response. –

Schlumberge print. 2001. – p.p. 377.

7. Anderson B.I. Barber T.D. Induction Logging. – Sсhlumberger. 1996. – 45 р.

8. Миронцов Н.Л. Решение прямых и обратных задач электрического и индукционного каротажа

методом интегральных (полных) токов / автореферат дис. на соискание ученой

степени к.ф.-м.н. –

Киев. – 2008. – 22 с.

9. Миронцов Н.Л. Решение прямых и обратных задач электрического и индукционного каротажа

методом интегральных (полных) токов / в сб. Теоретичні та прикладні аспекти геоінформатики. –

Київ. – 2009. – 340-352 с.

10. Измерение // в сб. Физический энциклопедический словарь / Под. Ред. Прохорова А.М. М.:

«Советская энциклопедия», 1984. – 208 с.

11. Техническая

инструкция по проведению геофизических исследований и работ приборами на

кабеле в нефтяных и газовых скважинах / под. ред. Хаматдинова Р.Т., . – Москва. Министерство

Энергетики: «ГЕРС », 2002. – 270 с.

12. Миронцов М.Л. Метод розв‘язання прямої та оберненої задачі індукційного каротажу//Доповіді

Національної академії наук України, – 2004. – №9. – 130-133 с.

«Геомодель – 2011» - 13ая конференции по проблемам комплексной

интерпретации геолого-геофизических данных.

Россия, г. Геленджик, 11 – 15 сентября, 2011 г.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГЕОСТАТИСТИЧЕСКОЙ ИНВЕРСИИ ЧАСТИЧНО-КРАТНЫХ СУММ

ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ОБЪЕМНОЙ МОДЕЛИ ПРОДУКТИВНЫХ РИФОГЕННЫХ

ОТЛОЖЕНИЙ ВЕРХНЕГО ДЕВОНА НА ПРИМЕРЕ ОДНОГО ИЗ МЕСТОРОЖДЕНИЙ

ТИМАНО-ПЕЧОРСКОЙ ПРОВИНЦИИ.

К.Е. Филиппова* (Fugro-Jason), З.И. Газарян (Fugro-Jason), А.А. Коженков (Fugro-Jason),

П.Г. Пономаренко (Fugro-Jason), А.А. Алабушин (ЛУКОЙЛ-Коми)

Введение

В настоящей работе рассматривается пример геологических условий Тимано-Печорской

провинции, когда рифогенные коллектора девонского возраста характеризуются сильной латеральной

изменчивостью свойств. Поэтому задача построения высокоразрешенной объемной модели

коллекторов особо актуальна. Для ее создания была использована геостатистическая инверсия

частично-кратных сумм. Точность методология была оценена на основе данных по пяти новым

пробуренным скважинам.

Геологическая обстановка и существующие задачи

Основным объектом разработки

на изучаемом месторождении являются отложения задонского

горизонта фаменского яруса верхнего девона (D

zd) (рис.1). Они сложены рифогенной пачкой

карбонатных пород, среди которых преобладают микробиальные, образованные любой комбинаций

бактерий, цианобактерий и водорослей, также оолитовые известняки, доломитизированные в той или

иной степени, вплоть до образования вторичных доломитов. Отложения девонского продуктивного

интервала характеризуются сильной фациальной изменчивостью коллекторских свойств по площади.

Глубина залегания продуктивных отложений от 3700 до 3900

м. Среднее значение пористости

составляет 6%. Дебиты в пробуренных скважинах варьируют от 4 до 700 м

/сут.

На достаточно небольшом участке, площадью 230 км

, представлены отложения барьерной

рифовой системы, внутреннего шельф с зарифовыми фациями, фациями внешнего (глубоководного)

шельфа, подводящими каналами и конусами выноса. Это многообразие фациальных обстановок

осадконакопления и влияние вторичных процессов обусловило сильную латеральную и

вертикальную изменчивость коллекторских свойств.

Основные геологические задачи на изучаемом месторождении - это построение объемной

модели распределения коллекторов и характеристика их ФЕС с целью детализации строения залежей

девонского продуктивного интервала (D

zd) и выявления зон улучшенных коллекторских свойств для

оптимизации сети эксплутационного бурения.

Рисунок 1. Объекты исследований в сейсмическом поле и на разрезе акустического импеданса.

«Геомодель – 2011» - 13ая конференции по проблемам комплексной

интерпретации геолого-геофизических данных.

Россия, г. Геленджик, 11 – 15 сентября, 2011 г.

Методология работ для построения объемной модели резервуара

Может на первый взгляд и кажется, что инверсия – это «сейсмическая процедура», но для

построения достоверной модели продуктивных интервалов необходима комплексная работа

специалистов по трем направлениям: сейсморазведка, петрофизика и геология.

Полнота и качество комплекса ГИС обеспечивают достоверный прогноз коллекторских свойств

резервуара по сейсмическим данным. Моделирование

упругих свойств пород по методике Rock

Physics - важный этап работ предшествующий проведению инверсии. При выполнении такого рода

работ важно наличие измерений скоростей продольных, поперечных волн и плотности: на изучаемой

площади, во всех шести скважинах, вскрывших отложения D

zd, есть замеры Vs, Vp и плотности.

На основе объемной модели, полученной по данным ГИС, и количественных критериев,

установленных при анализе керновых данных, было выделено оптимальное количество «литотипов»

для инверсии. При этом уверенное разделение между «литотипами» в пространстве упругих

параметров - важный критерий. В изучаемом интервале разреза коллектора представлены

известняками и доломитами, однако, разница

в их акустических свойствах незначительна, поэтому

для геостатистической инверсии было выделено и использовано два «литотипа»: коллектор и

неколлектор, которые четко отделяются друг от друга в пространстве Vp-Vs (рис.2).

Необходимость использования двух упругих параметров среды для решения существующих

геологических задач сразу предопределяет вид инверсии по типу используемых данных – синхронная

инверсия частично-кратных сумм

, а

небольшие толщины коллекторов в

изучаемом интервале указывают на то,

что нужно использовать

геостатистический алгоритм. Поэтому

после завершения обработки

сейсмических данных было

сформировано 6 частично-кратных сумм

в диапазоне удалений от 176 до 3851 м,

что в целевом интервале D

соответствует углам от 5 до 37 градусов.

Шаг дискретизации – 2 мс. Первые пять

сумм характеризуются частотным

диапазоном 7-45 Гц, последняя,

сформированная из дальних удалений

(3026-3851 м),–7-30 Гц, однако, как

показало тестирование, включение ее в

процесс инверсии улучшает

восстанавливаемость упругих

параметров среды.

Рисунок 2. Анализ возможности выделения коллекторов по

результатам синхронной инверсии частично-кратных сумм

(проведен по данным ГИС).

Идея, положенная в основу геостатистической инверсии [1,2], довольна проста: описав в виде

функций плотности вероятностей (PDF-Probability Density Functions) все источники информации о

резервуаре с использованием стохастического алгоритма цепи Маркова–Монте–Карло получить

множественные реализации моделей свойств (упругих и петрофизических). При этом стоит отметить,

что алгоритмы геостатистической инверсии работают на стратиграфической сетке и, расчет кубов

упругих (например, Vp, Vs и плотность) и петрофизических («литотипы», пористость) свойств

резервуара осуществляется одновременно.

Процесс подготовки данных для геостатистической инверсии частично-кратных сумм включает

такие этапы, как выбор размера ячейки и создание каркасной стратиграфической модели, описание

статистических моделей (PDF) моделируемых дискретных свойств («литотипов») в пространстве

непрерывных свойств (упругих параметров), определение вертикальных и горизонтальных

вариограмм

для дискретных и непрерывных свойств. В то же время «совмещение» частично-кратных

«Геомодель – 2011» - 13ая конференции по проблемам комплексной

интерпретации геолого-геофизических данных.

Россия, г. Геленджик, 11 – 15 сентября, 2011 г.

сумм, оценка амплитудно-фазовых характеристик импульса для каждой из сумм, стандартные

процедуры, выполняемые и для детерминистической инверсии, также необходимы.

Результат геостатистической инверсии - множественные равновероятностные

высокоразрешенные объемные распределения «литотипов», пористости и упругих свойств среды,

полностью согласованные с наблюденным волновым полем. Для дискретных свойств также были

рассчитаны кубы вероятностей наличия коллектора и неколлектора, позволяющие не просто

построить геологическую модель или карту эффективных толщин, а выполнить оценку

неопределенности, используя вероятностные квантили прогноза Р10, Р50, Р90.

Однако при сегодняшнем уровне развития технологий прогноза ФЕС резервуаров по данным

сейсморазведки специалисты пытаются извлечь всю возможную информацию о резервуаре, и задача

определения характера насыщения коллектора так же актуальна, как и задача построения модели

распространения коллекторов.

Для оценки возможности решения этой задачи с использованием инверсии волнового поля,

нужно начать с изучения петрофизических особенностей и проанализировать разделяются ли водо- и

нефтенасыщенные коллектора в пространстве упругих параметров. Как видно из рисунка 3 для

задонского интервала сделать это нельзя, т.к. коллектора с различным типом насыщения по

акустическим свойствам

практически не различаются.

По результатам петрофизической интерпретации в

скважинах видно, что большинство коллекторов

(около 85%) характеризуются Кп 4÷10%, 10%

коллекторов – Кп 10÷14% и лишь 3-5% - Кп 14÷16%.

Несмотря на типичный для карбонатного разреза

высокий коэффицент нефтенасыщенности – 0.9 и

повышенное содержание газа в нефти (285 м

/т),

которое обусловило разницу в плотностях флюидов

порядка 40% (1.07 г/см

-пластовая вода, 0.64 г/см

нефть), из-за невысокого Кп нефтенасыщенные

коллектора акустически неконтрастны.

Рисунок 3. Анализ возможности выделения по инверсии

нефтенасыщенных коллекторов

Хотя выделение нефтенасыщенных коллекторов по упругим параметрам (Vp, Vs и т.п.) не

представляется возможным, полученная объемная модель распределения коллекторов позволяет

выполнить прогноз нефтенасыщенных толщин с использованием геологической информации о ВНК.

Для этого прогнозный куб «литотипов» с использованием скоростной модели (куб Vp) был переведен

в глубинный масштаб, и распределение нефтенасыщенных толщин на изучаемой

площади было

получено, как суммарная толщина коллекторов, располагающихся выше уровня ВНК (рис.4).

Рисунок 4. Оценка нефтенасыщенных толщин интервала D

zd по кубу распределения коллекторов.

«Геомодель – 2011» - 13ая конференции по проблемам комплексной

интерпретации геолого-геофизических данных.

Россия, г. Геленджик, 11 – 15 сентября, 2011 г.

Заключение

На изученном месторождении для продуктивного интервала D

zd был выполнен анализ

подтверждаемости построенной модели бурением пятью новыми скважинами.

Рисунок 5. Подтверждаемость прогнозного распределения коллекторов по результатам

геостатистической инверсии новой скважиной 1.

Совпадение прогнозного распределения коллекторов в точках скважин с результатами

петрофизической интерпретации иллюстрирует рисунок 5, на котором приведена одна из

множественных реализаций распределения «литотипов», разрез вероятности наличия коллектора и

разрез «литотипов» с вероятностью Р50.

Таблица 1. Подтверждаемость прогноза ФЕС по

геостатистической инверсии частично-кратных сумм

бурением

Скважина 1 Бурение

Геостат.

инверсия

Нэфф н/н, м 18.7 15

PHIH н/н, м 1.7 1.5

Скважина 2 Бурение

Геостат.

инверсия

Нэфф н/н, м 32 30

PHIH н/н, м 2.5 2

Скважина 3 Бурение

Геостат.

инверсия

Нэфф н/н, м 18.5 17

PHIH н/н, м 0.87 0.8

Скважина 4 Бурение

Геостат.

инверсия

Нэфф н/н, м 8.3 11

PHIH н/н, м 0.6 0.8

Скважина 5 Бурение

Геостат.

инверсия

Нэфф н/н, м 31.9 36.2

PHIH н/н, м 2.4 3

В таблице 1 приведены количественные

оценки достоверности прогноза. Для этого были

использованы следующие петрофизические

параметры резервуара: эффективная толщина

(Нэфф н/н) и линейная емкость (произведение

эффективной толщины на пористость) (PHIH

н/н) в нефтенасыщенной части коллектора, т.к.

бурение скважин на этот интервал было

проведено только до ВНК.

Также по всем этим

параметрам были

вычислены абсолютные и относительные

ошибки прогноза. Средняя достоверность

прогноза Нэфф н/н и линейной емкости в

нефтенасыщенной части пласта – 92 %.

Полученные результаты показывают, что

методика прогноза ФЕС коллекторов в

девонских рифогенных разрезах с

использованием геостатистической инверсии

частично-кратных сумм подтверждается

бурением и может успешно использоваться для

планирования сети размещения

эксплутационных

скважин.

Литература

1. Fransis A. [2006] Understanding stochastic inversion: part 1. First Break, vol. 24, No. 11, pp. 66-67

2. Sams M.S., Atkins D., Said N., Parwito E and van Riel P [1999] «Stochastic inversion for high

resolution reservoir characterization in the Central Sumatra Basin», SPE 57260

Сборник - Тезисы конференции Геомодель - 2011

Подождите немного. Документ загружается.