CC BY
12
УДК 556.3 (550.832) http://doi.org/10.21440/2307-2091-2023-1-78-87
Анализ основных факторов, определяющих значение удельного дебита водозаборной скважины
Юлия Олеговна РУСАКОВА12* Андрей Гариевич ПЛАВНИК12** Маргарита Владимировна ВАШУРИНА12*** Анна Леонидовна ХРАМЦОВА12****
Западно-Сибирский филиал Института нефтегазовой геологии и геофизики им. А. А. Трофимука СО РАН, Тюмень, Россия 2Тюменский индустриальный университет, Тюмень, Россия
Аннотация
Цель исследования - численная характеристика основных факторов, влияющих на величину удельного дебита водозаборной скважины.
Актуальность исследования обусловлена возможностью применения полученных функциональных связей для прогноза величины удельного дебита водозаборной скважины.
Методы исследования: интерпретация кривых гамма-каротажа водозаборных скважин, корреляция ее результатов с данными исследования керна, интерполяция полученных значений по площади участка, обработка материалов гидродинамических испытаний скважин, сопоставление ее результатов с данными геофизических исследований, установление статистических связей между параметрами.
Результаты исследования и область их применения. Установлено, что величина двойного разностного параметра естественной радиоактивности водовмещающих пород значимо статистически связана с величиной глинистости образцов керна, исследованного лабораторным путем, а также с величиной водопроводимости пород, определенной по данным гидродинамических испытаний скважин, что позволяет использовать данный параметр для характеристики фильтрационных свойств пород водоносного горизонта по величине их глинистости. Значимая статистическая связь получена между удельным дебитом водозаборной скважины и водопроводимостью водовмещающих пород, параметром несовершенства скважины по характеру вскрытия пласта, а также параметром, численно равным отношению длины фильтра скважины к величине двойного разностного параметра естественной радиоактивности пород интервала его установки. Наличие статистической неопределенности связей обусловлено взаимным влиянием параметров. Полученные функциональные связи могут быть использованы при проектировании скважин.
Выводы. В ходе исследования подтверждено предположение, что водозаборные скважины с наибольшей длиной водоприемной части, оборудованной в наименее глинистом и, соответственно, более водопроводи-мом интервале водоносного горизонта, имеют наименьшую величину несовершенства по характеру вскрытия пласта и способны обеспечить наибольший удельный дебит. Такие скважины являются наиболее эффективными при эксплуатации.
Ключевые слова: водоносный горизонт, двойной разностный параметр естественной радиоактивности, удельный дебит, несовершенство скважины, статистическая связь, коэффициент корреляции.
Введение
Подземные воды в настоящее время, в условиях постоянно растущей нагрузки на окружающую среду, являются в ряде регионов практически безальтернативным источником водоснабжения населения и объектов промышленности. В связи с этим актуальной является задача организации их наиболее эффективного каптажа, обеспечивающего высокий дебит водозаборных скважин при наименьшем понижении уровня подземных вод. Основным параметром при оценке эффективности работы водозаборного сооружения является удельный дебит скважины [1], величина которого отражает сумму факторов, определенных, с одной стороны, техническими характеристиками водозаборных скважин, с другой - геологическими особенностями разреза.
Иjulшsakova@ramЫer.ru "[email protected] ***[email protected] ""[email protected]
Целью исследования является определение и численная характеристика основных факторов, влияющих на величину удельного дебита водозаборной скважины.
Актуальность исследования обусловлена возможностью применения полученных функциональных связей для прогноза величины удельного дебита водозаборных скважин на перспективных для разведки территориях.
Объектом исследования являются технологические и геологические факторы на опытном участке разведки Заво-доуковского месторождения, расположенного в юго-западной части Западно-Сибирского артезианского бассейна.
Месторождение эксплуатирует приуроченный к отложениям олигоцена куртамышский водоносный горизонт,
представляющий собой толщу чередующихся между собой песчаных отложений с прослоями алевритов и глин. Литологические разности часто замещают друг друга, создавая значительную неоднородность разреза. В целом верхняя часть горизонта представлена более глинистыми слабопроницаемыми отложениями, средняя и нижняя части (эффективная мощность) представлены песками мелко- и среднезернистыми глинистыми с прослоями алевритов и глин (рис. 1). Глубина залегания кровли водоносного горизонта составляет 36-43 м, общая мощность - 62-80 м, эффективная - в среднем 39 м. Статический уровень отмечен на глубине 26-37 м. Верхним водоупором горизонту служат глины и алевриты туртасского горизонта, нижним - глины тавдинской свиты эоцена.
Исходными данными для исследования являются результаты гидродинамических испытаний 15 водозаборных скважин (8 опытных кустовых и 7 одиночных откачек), гамма-каротажа (ГК), проведенного в 8 водозаборных скважинах, а также данные лабораторного определения гранулометрического состава керна одной водозаборной скважины.
Рассматриваемые параметры разделены на две группы: А и Б. К группе А отнесены технические характеристики водозаборной скважины (длина фильтра и глубина его установки), определены в процессе бурения скважин. Параметры, характеризующие геологические особенности разреза (эффективная мощность водоносного горизонта, двойной разностный параметр естественной радиоактивности, водопроводимость и коэффициент фильтрации водовмещающих пород) отнесены к группе Б. Эти параметры определяются в настоящем исследовании по результатам геофизических работ, гидродинамических испытаний и лабораторного исследования керна. В эту же группу включен комплексный параметр (величина несовершенства скважины по характеру вскрытия), получаемый расчетным путем на основании значений параметров групп А и Б.
Методы исследования включают интерпретацию кривых ГК водозаборных скважин, корреляцию ее результатов с данными исследования керна, интерполяцию полученных значений по площади участка, обработку данных гидродинамических испытаний скважин, сопоставление ее результа-
Рисунок 1.Схематический геолого-гидрогеологическийразрез участка исследования: 1 - в од оносный неоген-четвертичный ком -плекс (пески, супеси, сугиинки.глигы, алы^итыЧ; 2ыВодоупорный, нчгнльно-слабоводоносныы "^ртассни4 гориыонт(чиины, алы^иты); 3 - ладочырный куртамыыескнй ки^лонт (исыки, глины, аучвритл|); 4- водоупорный тавоинскч|"" го ровонт (глины, ылнориты);н- лиоки; 6 - чырни глин учесы; 7 - учрестливыние п ее ков,гиел, ывло^тов; н - -лиоы плотнын; 9 - п-лигнине р°нин я пoдсаынчlо чо^ Figurel.Schematic geological and hydrogeological section ofthe study area: 1 - авuiferous Neo gene-Quaternaiy com plex (sands,sandy loams, lamme, claye, xilts); 0- ImpocmoeblxJacaSewaaNp ei/mtesOei^rWe SLirtse horizon (days, sllts); 3 - Kortom3sh aouiOer (oands, dayo^llts); Ы - imeermeable TavXasorisen 5 s dae-o; o /- claysy eaaos; 7 - ¡^^^ryt^i^dlao of oacds.slaas, sllteo e -dene- <зioy^| 9 - tdsposities
eU taegrou9 dwateMevel
Рисунок 2. Интерпретациякаратажной диаграммы водозаборной скважины 53Н1 Figure 2. Interpretation аО the well lag Ома waten well 53H1
тов с данными геофизических исследований, установление статистических связей между удельным дебитом и параметрами групп А и Б.
Для определения эффективной мощности водоносного горизонта и количественной оценки геофизической характеристики пород применяется метод естественной радиоактивности [2-9]. При интерпретации кривых ГК основным признаком глинистых отложений является положительная аномалия кривых, максимальная амплитуда в районе исследования приурочена к глинам тавдинской свиты. Для песков отмечается обратная зависимость - отрицательная аномалия кривых ГК, приуроченная к наиболее песчаным интервалам изучаемого разреза. Переходные значения на каротажных диаграммах интерпретируются как интервалы пе-
реслаивания песчано-алеврито-глинистых отложений (рис. 2).
Нормирование значений ГК выполняется с использованием безразмерной величины двойного разностного параметра естественной радиоактивности DJ, усл. ед., широко используемого в практике геофизических работ: ы = JJ ,
J „ - J min
где J - показания ГК по кривой в целевом интервале; J . - минимальные показания ГК; J - максимальные по-
min max
казания ГК.
На основе полученной функции изменения двойного разностного параметра по разрезу скважины DJ(h) опре-
Таблица 1. Характеристика параметров группы А, величины дебита и удельного дебита водозаборных скважин Table 1. Characteristics of the parameters of group A, the value of the flow rate and the specific flow rate of water wells
Характеристика
Параметры группы А
Глубина установки фильтра hф, м
Длина фильтра
скважины L, м
ф
Дебит скважин Q, м3/сут
Удельный дебит q, м3/(сут • м)
Минимальное значение 59,00 4,00 225,00 12,17
Максимальное значение 102,00 19,00 864,00 54,98
Среднее значение 79,00 13,00 530,00 29,90
Среднее квадратическое отклонение 12,00 5,00 186,00 13,17
Коэффициент вариации 0,16 0,37 0,35 0,44
Таблица 2. Характеристика параметров группы Б Table 2. Characteristics of group B parameters
Характеристика
Эффективная
мощность водоносного горизонта
Водопроводи-мость пород km, м2/сут
Коэффициент фильтрации кф, м/сут
Двойной разностный параметр
По эффективной мощности DJ , усл. ед.
По мощности эксплуатируемого интервала ДЛф, усл. ед.
Величина несовершенства скважины Dh , м
с'
Минимальное значение Максимальное значение Среднее значение Среднее квадратическое отклонение
Коэффициент вариации
33,00 50,00 39,00
6,00 0,16
73,00 200,00 119,00
43,00 0,36
1,00 6,00 3,00
1,00 0,43
0,39 0,71 0,57
0,12 0,20
0,33 0,69 0,53
0,11 0,21
3,00 6,00 5,00
1,00 0,24
m, м
п'
деляются осредненные параметры для интервала эффективной мощности пласта:
|М(й)dh
А/ =
m
и интервала расположения фильтра скважины
А/ф =
jА/(h)
dh
Ah c = 0,01я
I QS kF'
где интегрирование осуществляется в пределах эффективной мощности и интервала установки фильтра соответственно.
Верхняя граница эффективной мощности определяется по кровле наиболее выдержанного по мощности пласта пород с наименьшими значениями Д/ и характерным отклонением влево кривых ГК, нижняя граница - по резкому отклонению вправо кривых ГК и соответственному возрастанию значений Д/ (рис. 2).
Фактически полученные при интерпретации кривых ГК водозаборных скважин значения эффективной мощности водоносного горизонта и Д/ водовмещающих пород интерполируются на неизученную геофизическим каротажем площадь [10].
Значение водопроводимости определяется графоаналитическими методами обработки данных гидродинамических испытаний способами временного прослеживания и подбора [11] при помощи программного комплекса Отс^ [12].
Величина несовершенства водозаборной скважины по характеру вскрытия пласта Дй определяется по зависимости С. К. Абрамова [13]:
где а - коэффициент, учитывающий конструкцию водоприемной части скважины (для скважин, оборудованных гравийными фильтрами, а ~ 20); Q - дебит скважины, м3/сут; 5 - понижение уровня при откачке, м, кф - коэффициент фильтрации пород, м/сут; ¥ - рабочая площадь фильтра, м2, вычисляемая по формуле:
¥ = рйЛ,,
фф
где 4ф - диаметр фильтра, м; 1ф - длина его рабочей части, м.
Коэффициент фильтрации пород определяется путем деления значений водопроводимости на величину эффективной мощности.
Статистические связи параметров оцениваются методом парной линейной корреляции. Значимость связи с учетом ее физического смысла контролируется значением коэффициента корреляции [14-16].
Использование метода естественной радиоактивности для характеристики фильтрационных свойств во-довмещающих пород, исходя из их глинистости и установления статистической связи значений Д/ и удельного дебита, успешно апробировано при исследовании курта-мышского водоносного горизонта на участке Советского месторождения пресных подземных вод, находящегося в аналогичных геолого-гидрогеологических условиях [17].
Результаты исследования и область их применения
На участке исследования при гидродинамических испытаниях дебит водозаборных скважин изменялся в 3,8 раза (от 225 до 864 м3/сут), удельный дебит скважин
l
2 ® 3 • 4 /50
<35 35-40 40-45 >45
Рисунок 3. Карта эффективной мощностиводоносногогоризонта: 7- участок исследования^ - скважина, исследованная геофизическим каротажем; 3 - скваждна водизабодная; с - изолиния значиний эффезтивной мощносси, ив; 5-область заачений лффективно-мощносни, с
Figure З.Мар of the effective tNclkeess of Ше acjmfer:q - s^tudу игs^;^? — v^f^ll investigated sy c^eio^ysicallogc^ir^c^; 3 - water оиII; 4-isoline of offoctioe poweovaludo, m; ^effective реweorongd, oi
66°35' 66"36'
2 ® 3 • 4
<0.4 0.4-0.5 0.5-0.6 0.6-0.7
Рисунок 4. Карта значений AJn по эффективной мощности: У - участок исследования; П - скважина, исследованная геофизическим каротажем; 0 - скважина водозаборная; а - изолиния значения, усл. ед.; 5 - область значения, усл. ед.
Figure 4. Map qf AJn values fqu effective power: у - study evoe; П - woii iedosticetod by coopgysinei iocciec; 0 - wetov wall; 4 - deluo isoiieoi st. units; 5 - evoe of deiuo, st. units
Af, усл.ед
0.75
0.70 0.65 0.60
0.55 О 0.50 0 45 0.40
20 40 60 00 100
Рисунок 5. Зависимость параметров СПГЧ и DJ Figure 5. Dependence of PLNG parameters and DJ
при этом составил 12,17-54,97 м3/(сут х м). Вариативность параметров группы А достаточно высокая: скважины оборудованы фильтрами длиной от 4 до 19 м, глубина установки в пределах водоносного изменяется от 59 до 102 м (табл. 1).
Значения параметров группы Б (табл. 2) также варьируют в широком диапазоне: эффективная мощность водоносного горизонта изменяется по площади от 33 до 50
м при наибольших значениях в юго-западной части (рис. 3); водопроводимость в зависимости от дебита скважины при испытании составляет от 73 до 200 м2/сут; коэффициент фильтрации - от 1 до 6 м/сут. Среднее значение Д/ эффективной мощности находится в пределах 0,39-0,71, интервала эксплуатации - в пределах 0,33-0,69. Наименьшие значения Д/ пород водоносного горизонта приурочены к площади с наибольшей эффективной мощностью -юго-западной части участка (рис. 4). Величина несовершенства скважин по характеру вскрытия пласта оценивается значениями от 3 до 6 м и составляет от 17 до 43 % от общего понижения уровня при откачке.
Возможность применения Д/ для характеристики глинистости водовмещающих пород подтверждается прямой тесной зависимостью (коэффициент корреляции 0,92) Д/ пород керна скважины 53Н1 и параметра СПГЧ, определенного лабораторным путем (рис. 5).
Высокими значениями коэффициента корреляции характеризуются статистические связи: величины двойного разностного параметра пород эксплуатируемого интервала Д/ф и водопроводимости km (коэффициент корреляции 0,73), рис. 6, а; удельного дебита водозаборных скважин q и km (коэффициент корреляции 0,76),
ктг мЧсут
20
R-0.73
'■"■"--■О..,..
.................
° .......ó
0.30 0.35 {МО 0.45 0.50 0.55 0.60 ¿j усл
Ф'1
6
km, м2/сут ~
FH0J6
%
.....................о °........
50 0
40 50 М?/(сут м)
АЛ-Л»
а
кф, м/сут"
<Р
О
R=0.72
О
О О
кф, м/сут е
О
5 А
2 О
q, м3/(сут м) 1
50 60
R»0+5в
R-0.5S
q, M J/(cym м)
..................о
0.30 0.35 040 0.45 0.50 0,55 0.60 уСЛ.ед.
Рисунок 6. Зависимость параметров:
а - Д J^ и km; б - q и km; в - q и Д hc; г - Д J^ и кф; д - q и кф Figure 6. Dependence of parameters: а - Д Jc^ и km; б - q и km;
в - q и Д h^ г - Д Jc^ и кф; д - q и кф
а
в
г
Таблица 3. Коэффициенты корреляции удельного дебита скважин и рассматриваемых параметров Table 3. Correlation coefficients of the specific well flow rate and the considered parameters
Параметры Удельный дебит q, м3/(сут ■ м)
Длина фильтра /ф, м 0,64
Глубина фильтра hф 0,20
Эффективная мощность тп м 0,16
Коэффициент водопроводимости кт, м2/сут 0,76
Коэффициент фильтрации кф, м/сут 0,59
Двойной разностный параметр пород эффективной мощности AJ, усл. ед. -0,58
Двойной разностный параметр пород интервала эксплуатации AJ^ усл. ед. -0,67
Несовершенство скважины по характеру вскр ытия пласта ДЛс, м -0,72
Комплексный параметр /ф/ДЛф, м/усл. ед. 0,85
Рисунок 7. Зависимость параметров q и IJDJ^. 1 - фактические значения; 2 - интерполированные значения Figure 7. Dependence of q и !ф^ф parameters: 1 - actual values; 2 - interpolated valueq
рис. 6, б; q и параметра несовершенства скважины Дh (коэффициент корреляции 0,72), рис. 6, в. Более низкие значения коэффициента корреляции отмечаются для статистических связей: значений Д/ф и коэффициента фильтрации кф (коэффициент корреляции 0,58), рис. 6, г; q и кф (коэффициент корреляции 0,59), рис. 6, д, что может быть связано с субъективной интерпретацией данных при графоаналитическом методе получения значений водопроводимости и, соответственно, коэффициента фильтрации.
Результаты парной линейной корреляции значений удельного дебита и рассматриваемых параметров групп А и Б приведены в табл. 3.
На основании анализа результатов парной линейной корреляции отмечается, что максимальный коэффициент корреляции (0,85) достигается при оценке статистической связи удельного дебита и комплексной величины параметров групп А и Б, численно равной отношению длины фильтра к величине двойного разностного параметра естественной радиоактивности пород интервала эксплуатации /ф/Д/ф (рис. 7).
Таким образом, установлено, что величина двойного разностного параметра естественной радиоактивности водовмещающих пород значимо статистически связана, с одной стороны, с величиной глинистости образцов керна,
исследованного лабораторным путем, с другой - с величиной водопроводимости пород, определенной по данным гидродинамических испытаний скважин, что позволяет использовать данный параметр для характеристики фильтрационных свойств пород водоносного горизонта по величине их глинистости, что является особенно актуальным для водоносных горизонтов, заключенных в толще песчано-алеврито-глинистых отложений Западно-Сибирского артезианского бассейна. Значимая статистическая связь получена между удельным дебитом и водопроводимостью водовмещающих пород, удельным дебитом и параметром несовершенства скважины по характеру вскрытия пласта, удельным дебитом и комплексным параметром, численно равным отношению длины фильтра скважины к величине двойного разностного параметра естественной радиоактивности пород интервала егоустановки.
Результаты исследования могут быть использованы для прогноза величины удельного дебита на перспективных для разведки территориях.
Выводы
В ходе исследования на опытном участке Заводоу-ковского месторождения подземных вод рассмотрен комплекс основных технологических и геологических факторов, определяющих значения удельного дебита водозаборных скважин. Установлены значимые статистические связи между удельным дебитом и показателями данных факторов (длиной фильтра скважины, водопроводимо-стью и глинистостью водовмещающих пород, величиной несовершенства скважины по характеру вскрытия пласта). Наличие некоторой статистической неопределенности связей между рассматриваемыми параметрами обусловлено их взаимным влиянием.
В результате исследования подтверждено предположение, что водозаборные скважины с наибольшей длиной водоприемной части, оборудованной в наименее глинистом и, соответственно, более водопроводимом интервале водоносного горизонта, имеют наименьшую величину несовершенства по характеру вскрытия пласта и способны обеспечить наибольший удельный дебит. Такие скважины являются наиболее эффективными при эксплуатации, что следует учитывать при проектировании водозаборных скважин и на перспективных территориях.
ЛИТЕРАТУРА
1. Биндеман Н. Н., Язвин Л. С. Оценка эксплуатационных запасов подземных вод. М.: Недра, 1970. 216 с.
2. Дулова Д. Ю., Жуков В. С., Моторыгин В. В., Нурматов Ш. Ш., Плешков И. В., Толстиков А. В. Оценка влияния глинистости на фильтра-ционно-емкостные свойства коллектора // Газовая промышленность. 2015. № 4(721). С. 29-32.
3. Сербаева Д. Р., Вахитова Г. Р. Выделение петроклассов по данным ГИС // Булатовские чтения. 2017. Т. 1. С. 150-153.
4. Кокарев П. Н., Диких И. Д. Разделение коллекторов парфеновского горизонта Ковыктинского месторождения на литотипы с использованием материалов геофизических исследований скважин // Науки о Земле и недропользование. 2020. Т. 43. № 2(71). С. 220-229. http:// doi.org/10.21285/2686-9993-2020-43-2-220-229
5. Сеидов В. М., Длибекова Е. Т. Методика оценки некоторых характеристик коллекторов по геофизическим данным в известняково-мер-гельных толщах // Известия УГГУ. 2017. № 4(48). С. 77-83. http://doi.org/10.21440/2307-2091-2017-4-77-83
6. Rider M. The geological interpretation of well logs. 2nd edition. Scotland: Rider-French Consulting Ltd., 2006. 281 p.
7. Гуров П. Н., Гусаров Д. В., Карус Е. В., Пятахин В. И., Довгополюк И. М., Иванов В. М., Нефедова И. И. Оценка глинистости коллекторов методом гамма-спектрометрии естественной радиоактивности // Геология нефти и газа. 1979. № 4. С. 53-59.
8. Роженас С. М., Мамяшев В. Г., Никанорова Т. Ф. Петрофизическое обоснование литологического расчленения отложений тюменской свиты Сургутского свода по данным гамма-метода // Исследование эффективности разработки нефтяных месторождений Западной Сибири: труды СибНИИНП. Тюмень, 1984. С. 34-40.
9. Сребродольский Д. М., Матчинова Г. П. Связь естественной радиоактивности с глинистостью горных пород // Нефтегазовая геология и геофизика. 1977. № 9. С. 32-35.
10. Геокартирование на основе сплайн-аппроксимационного подхода / Д. Г. Плавник [и др.]. Тюмень: ТИУ, 2021. 189 с.
11. Боревский Б. В., Самсонов Б. Г., Язвин Л. С. Методика определения параметров водоносных горизонтов по данным откачек. М.: Недра, 1979. 326 с.
12. Шутов М. С. Программа Ovod (Оптимальный водозабор): программа для ЭВМ зарегистрирована в Роспатенте 16.03.16 г. № 2016613075. М.: ФИПС, 2016.
13. Дбрамов С. К., Длексеев В. С. Забор воды из подземного источника. М.: Колос, 1980. 239 с.
14. Дойч К. В. Геостатистическое моделирование коллекторов / пер. с англ.; под ред. Е. М. Бирун, Д. Н. Левина. М.; Ижевск: Ин-т компьютерных исследований, 2011. 400 с.
15. Большакова Л. В., Литвиненко Д. Н. Методика применения статистического пакета анализа для проведения корреляционно-регрессионного анализа в ходе экономических исследований // Вестник экономической безопасности. 2021. № 3. С. 259-265. http://doi. org/10.24412/2414-3995-2021-3-259-265
16. Баврина Д. П., Борисов И. Б. Современные правила применения корреляционного анализа // Медицинский альманах. 2021. № 3(68). С. 70-79.
17. Русакова Ю. О. Плавник Д. Г., Ковяткина Л. Д. Применение данных геофизических исследований для прогноза производительности водозаборных скважин в северной части Шаимского нефтегазодобывающего района // Известия высших учебных заведений. Нефть и газ. 2022. № 4. С. 41-56. http://doi.org/10.31660/0445-0108-2022-4-41-56
Статья поступила в редакцию 08 ноября 2022 года
UDK 556.3 (550.832) http://doi.org/10.21440/2307-2091-2023-1-78-87
Analysis of the main factors determining the value of the specific flow rate of a water well
Yuliya Olegovna RUSAKOVA12* Andrey Garievich PLAVNIK12** Margarita Vladimirovna VASHURINA12*** Anna Leonidovna KHRAMTSOVA12****
1West Siberian Division of Trofimuk Institute of Petroleum-Gas Geology and Geophysics of the Siberian Branch of RAS, Tyumen, Russia
industrial University of Tyumen, Tyumen, Russia Abstract
Purpose of research - numerical characterization of the main factors affecting the value of the specific flow rate of a water well.
The relevance of the study is due to the possibility of using the obtained functional relationships to predict the value of the specific flow rate of a water well.
Research methods: interpretation of gamma logging curves of water wells, correlation of its results with the core survey data, interpolation of the obtained values over the section area, processing of hydrodynamic well testing materials, comparison of its results with the data of geophysical research, establishment of statistical relationships between the parameters.
The results of the study and their application. It was found that the value of the double difference parameter of natural radioactivity of water-bearing rocks statistically significantly correlated with the value of the clay content of core samples, studied in the laboratory way, as well as with the value of water permeability of rocks determined by hydrodynamic tests wells, which allows using this parameter to characterize the filtration properties of rocks aquifer by the value of their clay content. Significant statistical relationship was obtained between the specific flow rate of the water intake well and water conductivity of water-bearing rocks, the parameter of imperfection of the well by the nature of the formation opening, as well as the parameter, numerically equal to the ratio of the well filter length to the value of the double difference parameter of natural radioactivity of rocks of its installation interval. The presence of statistical uncertainty in the relationships is due to the mutual influence of the parameters. The obtained functional relations can be used in the design of wells.
Conclusions. During the study the assumption was confirmed that water intake wells with the longest water intake part, equipped in the least clayey and, accordingly, more water-permeable interval of aquifer have the least value of imperfection by nature of formation opening and are able to provide the highest specific flow rate. Such wells are the most effective in operation.
Keywords: aquifer, double difference parameter of natural radioactivity, specific flow rate, well imperfection, statistical relationship, correlation coefficient.
REFERENCES
1. Bindeman N. N., Yazvin L. S. 1970, Ocenka ekspluatacionnyh zapasov podzemnyh vod. Mos^w, 216 p. (In Russ.).
2. Aulova D. Yu., Zhukov V. S., Motorygin V. V., Nurmatov Sh. Sh., Pleshkov I. V., Tolstikov A. V. 2015, Ocenka vliyaniya glinistosti na fil'tra-cionno-emkostnye svojstva kollektora. Gazovaya promyshlennost', no. 4(721), pp. 29-32. (In Russ.)
3. Serbaeva A. R., Vahitova G. R. 2017, Vydelenie petroklassov po dannym GIS. Bulatovskie chteniya, vol. 1, pp.150-153. (In Russ.)
4. Kokarev P. N., Dikih I. A. 2020, Division of the Parfenovsky horizon reservoirs in the Kovykta field into lithotypes using the well survey data. Nauki o Zemle i nedropol'zovanie [Earth sciences and subsoil use], vol. 43, no. 2(71), pp. 220-229. (In Russ.) https://doi.org/10.21285/2686-9993-2020-43-2-220-229
5. Seidov V. M., Alibekova Е. Т. 2017, Методика оценки некоторых характеристик коллекторов по геофизическим данным в известняко-во-мергельных толщах. Izvestiya Ural'skogo gosudarstvennogo gornogo universiteta [News of the Ural State Mining University], no. 4(48), pp. 77-83. (In Russ.) http://doi.org/10.21440/2307-2091-2017-4-77-83
6. Rider M. 2006, The geological interpretation of well logs. 2nd edition. Scotland, Rider-French Consulting Ltd., 281 p.
7. Gurov P. N., Gusarov D. V, Karus E. V., Pyatakhin V. I., Dovgopolyuk I. M., Ivanov V. M., Nefedova I. I. 1979, Ocenka glinistosti kollektorov metodom gamma-spektrometrii estestvennoj radioaktivnosti. Geologiya nefti i gaza, no. 4, pp. 53-59. (In Russ.)
8. Rozhenas С. М, Mamyashev V. G, Nikanorova Т. F. 1984, Petrofizicheskoe obosnovanie litologicheskogo raschleneniya otlozhenij tyumenskoj svity Surgutskogo svoda po dannym gamma-metoda. Issledovanie effektivnosti razrabotki neftyanyh mestorozhdenij Zapadnoj Sibiri. TrSibNIINP. Tyumen, pp. 34-40. (In Russ.).
9. Srebrodol'skij D. М, Matchinova G. P. 1977, Svyaz' estestvennoj radioaktivnosti s glinistost'yu gornyh porod. Neftegazovaya geologiya i geofizika, no. 9, pp. 32-35. (In Russ.)
10. 2021, Geokartirovanie na osnove splayn-approksimatsionnogo podkhoda. A. G. Plavnik [et al.]. Tyumen, 189 p. (In Russ.).
11. Borevskij B. V., Samsonov B. G., Yazvin L. S. 1979, Metodika opredeleniya parametrov vodonosnyh gorizontov po dannym otkachek. Moscow, 326 p. (In Russ.).
12. Shutov M. S. Programma Ovod (Optimal'nyj vodozabor). (In Russ.)
13. Abramov S. K., Alekseev V. S. 1980, Water Intake from an Underground Source. Moscow, 239 p. (In Russ.)
14. Doich K. V. 2011, Geostatistical Reservoir Modeling. Moscow; Izhevsk, 400 p.
15. Bol'shakova L. V., Litvinenko A. N. 2021, Metodika primeneniya statisticheskogo paketa analiza dlya provedeniya korrelyacionno-re-gressionnogo analiza v hode ekonomicheskih issledovanij. Vestnik ekonomicheskoj bezopasnosti, no. 3, pp. 259-265. (In Russ.). http://doi. org/10.24412/2414-3995-2021-3-259-265
16. Bavrina A. P., Borisov I. B. 2021, Sovremennye pravila primeneniya korrelyacionnogo analiza. Medicinskij al'manah, no. 3(68), pp. 70-79 (In Russ.).
17. Rusakova Yu. O., Plavnik A. G., Kovyatkina L. A. 2022, Application of well testing data to forecast the productivity of water intake well in the northern part of the Shaimsky oil and gas producing area. Neft' i gaz [Oil and Gas Studies], no. 4, pp. 41-56. (In Russ.). http://doi. org/10.31660/0445-0108-2022-4-41-56
The article was received on November 08, 2022
