Диагностирование состояния и свойств грунтов основания надшахтного сооружения Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

© М.Б. Матушкин, А.Г. Черников, 2011

УДК 550.832

М.Б. Матушкин, А.Г. Черников

ПАКЕТНАЯ ОБРАБОТКА ГЕОЛОГО-ГЕОФИЗИЧЕСКИХ ДАННЫХ ДЛЯ СОЗДАНИЯ ГЕОЛОГОТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ

Рассмотрена работа с ПХГ, как объектами, для которых характерен, длительный срок их функционирования, а также значительный фонд скважин различного технологического назначения. Авторы предлагают эффективный подход к работе с такими объектами — пакетную обработку. На основе принципов системного анализа разработан алгоритм пакетной обработки и интерпретации. Приведены процедуры нормализации, увязки «ГИС-Керн», построения петрофизической модели пласта-коллектора. Показаны примеры реализации этих алгоритмов.

Ключевые слова: геология, геофизика, каротаж, моделирование, автоматизация, пакетная обработка, ГИС, ФЕС, LAS-файлы, обработка, нормализация, методика, прогноз, пористость, проницаемость, ПХГ.

У^ешение проблем совершенство-ЛГ вания системы геологогеофизического и газодинамического контроля многолетней эксплуатации объекта газового комплекса, во многом определяется адекватностью создаваемых трехмерных геолого-техно-логических моделей, включающих и модели фильтрационно-емкостных

свойств (ФЕС). В свою очередь, для получения достоверной оценки ФЕС газонасыщенного коллектора немаловажной является задача совершенствования методик определения коллекторских свойств по данным ГИС. В статье рассматривается работа с объектами, для которых характерен, длительный срок их функционирования, а также значительный фонд скважин различного технологического назначения. Как следствие — растянутые во времени этапы строительства скважин и их исследований, а это, в свою очередь, определяет смену поколений исследователей, комплексов ГИС и аппаратуры, методик обработки и интерпретации данных ГИС.

К этому можно добавить неравноценное качество кривых и их эталонировки, неполный охват интервалов исследований, погрешности в увязке разновременных записей и массу других осложняющих обстоятельств. Совокупность упомянутых факторов приводит к тому, что при разработке моделей ФЕС практически для каждой скважины необходим индивидуальный подход к формированию интерпретационного комплекса. Однако, нетехнологичность подобного решения очевидна.

Одним из эффективных подходов к работе с такими объектами является пакетная обработка. Она заключается в том, что в обработку и интерпретацию, единовременно, включается весь объем специально подготовленной (стандартизированной) исходной геологогеофизической информации. Пакетная обработка включает следующие операции:

■ Формирование базы знаний по объекту и его аналогам (отчеты, геологогеофизические классификации, петро-

физические связи, имеющиеся интерпретационные модели и прочая формализованная и неформализованная информация);

■ Формализация исходных данных и формирование базы фактических данных моделируемого объекта, содержащей каротажные кривые (LAS-файлы), картографические материалы, геодезические привязки, стратиграфические разбивки, результаты кернового опробования и др.;

■ Статистическая оценка геологогеофизических данных, установление критериев их пригодности для дальнейшей обработки, отбраковка недостоверных и избыточных материалов, определение совокупности необходимых данных подлежащих восстановлению или корректировке;

■ Выбор реперного стратиграфического интервала и нормирование (по отбивкам его границ) каротажных глубин по исследованным скважинам;

■ Выбор оптимального, подлежащего интерпретации комплекса (из множества зарегистрированных на объекте методов ГИС), нормирование всех каротажных кривых этого комплекса по статистическим характеристикам (обладающим минимальным смещением), вычисленным в исследуемом стратиграфическом интервале;

■ Восстановление изоморфно, т.е. с сохранением всех статистических характеристик, отсутствующих и забракованных интервалов геофизических кривых;

■ Формирование пакета стандартизированных ГИС данных;

■ Установление петрофизических связей типа керн - керн и ГИС - керн, как по репрезентативным, так и по нерепрезентативным выборкам, обеспечение робастности (достоверности на краях) установленных зависимостей;

я Прогноз петрофизических характеристик в исследуемом интервале всех скважин расположенных на объекте и в его окрестностях;

я Прогноз петрофизических характеристик в межскважинном пространстве;

я Сопоставление прогнозных и имеющихся фактических и экспертных данных, оценка точности и достоверности прогноза;

яКорректировка полученного прогноза и подготовка модели объекта для ввода в систему геологического и гидродинамического моделирования.

В основу разработанной методики положены принципы системного анализа, а конкретнее раздел «автоматизация системных задач». Для выполнения перечисленных операций помимо традиционных статистических методов обработки данных (регрессионный и кластерный анализ, метод Монте-Карло), используются система распознавания и экспертная система, базирующаяся на математическом аппарате нелинейной марковской статистики, система N-мерного моделирования на марковских процессах с нечеткими каналами, бутст-реп-метод и другие оригинальные методы обработки [2, З].

Алгоритм пакетной обработки и интерпретации представлен на следующей схеме (рис. 1):

Вначале выполняется полный анализ материалов ГИС. Целью анализа служит оптимизация комплекса ГИС на предмет его пригодности для пакетной обработки. В качестве данных могут использоваться файлы форматов LAS версий 1.2 и 2.0, подобранные по списку или все подряд из указанной папки (со всеми подпапками), дополненные затем отбивками реперного интервала (рис. 2).

После загрузки данных необходимо выполнить статистический анализ — для контроля качества.

Рис. 1. Блок-схема формирования и обработки пакетных петрофизических моделей

После этого могут быть выполнены следующие процедуры обработки:

■ очистка данных от технологических помех, вызванных, как правило, процедурами оцифровки (регистрации) геофизических диаграмм:

■ понижение степени влияния осложняющих геолого-геофизических факторов и подготовка к пакетному режиму обработки:

- расчет нормированных глубин;

- нормализация по всей каротажной диаграмме и по участку;

- нормализация с отсечением и по границам;

- нормализация по эталонам;

- сглаживание в скользящем окне (обычное), медианное и перечислимого типа;

- расчет регрессионной кривои и снятие тренда;

- инвертирование минимума и максимума диаграмм;

■ для последующей пакетной обработки данные могут быть сохранены в различных вариантах:

- одним DAT файлом;

- отдельные DAT файлы в папке;

- отдельные LAS файлы в папке;

- осредненных кривых;

Критериями выбора методов являются:

■ Наличие устойчивой корреляционной связи показаний методов с ФЕС исследуемого разреза;

■ Наличие зарегистрированных кривых в большинстве скважин на ПХГ;

■ ШІШИІИІ.ИІИВ

Ы. Г-Ц Н£г|*к.

Гіг. 4^1 Нрчш

і -л; JLx.j-.i--i г+т%« тДОп1 Чг*-• А К

л тголгімшшшчьпллпічпчі ііг-зл

■!7 "С Счс ДО*№<Ш ЧЬ* нЯН IГ-У М 7 У ГЗ Л

4Е ■ С 'Хч< А"'^ г л-і '-Н ь- ьОССС 11 ‘I* .4 £ її Г З Р:

".-ч ,С1А^^иГ4^/№гиНШБ!1‘^.а£*ЬГ31%

■'Л 41 -Л ■ ч -Гл р+ь і;а—.■.-.и'ь і і МтлЯГі и г 3 й

# -і: г+г%;« ' ■ лгг* ц г 5 ь

г і т ЧЬсДОМ МвЯПЬчиЦПП1 '-ЬіГ-Гі и г-з л

65 ^^ОосДО:*?іоФЧ^іОЧ«ІІ%УпЧЖУ|-3*

ъ тс1 £чс мм лк* '-н і- *:■:■:< 11 шив у г-з п

7ч 'і^г.'/л^г+іь-пі-ьОаСіІ‘.ьЛ7ьиГЗК

у.- ■ Ґ Лл'Іа *і даі'-іі —.-.-.'Й'ь 11 \ы-лк/ ыЗй

¥.1 і; >* НЯН* №ЙМ I '-^^.1 Ц.-;.Р:

3* Т'4?«Г-Г-->*Г*#“«^-Зта",-%¥-^ЦГ-ЗЛ

« т; '£>■:< !*/- >* ГЛнШЖ»- н.ТСС 11 'Лі -Л!. Ц| Г-3 Р,

■:■ ■■:'£■■*:ДО* п>±,'-Ні-ьОКС11‘М/Д м.- ЗГ;

■ «,

1.П

171

ІР-

І.И

Vа

■74

сг

Г...

о*

гг*:

ТОХ

ГК х

гах

Лііїі

N0.1

ПС X «с г ти Ї* ;сж

їх: X ОТХ

тех

•;ч4 ж

«;•*• І.ІПІ ПТі ж ту. т.

Г ■ ■ ■ Йі’па ІІХЧІ ІВІІ1

ИРЛ 1**П ПИЮ шх

1123» ІКІ

іьні ■:■:■ низ іі;-г.їі і і:і і .ч-:. ні ■■№ ігая чет ИЯЧЇ чтя 1В2£"? имя пая шк

ІІІ-Г.ЇІ іііГіі ■ ■II ВД ■ ■** ІІЯЧ им ІЦГ-Ч ІН-77

і24і ■:■:■ шз? І и?» І1ЛІІ іЕЛйй ііЛі І РІЧІ ІіЗД

ІИ.РП ■ ■*■;

• К-ЗИ ям

же

:-.іі

■Л-1

ют

стя

чи

дя

Жй

:-йі

:«!■

ГТЯ

ГТИ

іхза

17)1

ІЦКД Іп-Тг.4 .51 иь.

Рис. 2. Примеры параметрами

списка скважин с для загрузки

LAS-файлов (внизу) и пакетного файла, подготовленного для обработки (вверху)

Как правило, оптимизированный комплекс для открытого ствола скважины включает диаграммы: естественной гамма активности (ГК), собственных потенциалов (СП), нейтронный гамма-метод (НГК), метод кажущихся сопротивлений с потенциал-зоном (КСпз) и кавернометрию

(ДС).

Для приведения кривых, зарегистрированных в различных скважинах, к единым условиям регистрации выполняются их амплитудная и глубинная нормализация.

Амплитудная нормализация кривых осуществляется по следующему алгоритму:

Первоначально, устанавливается интервал исследований, подлежащий нормированию. Как правило, интервал нормирования совпадает с каким-либо фациальным подразделением с достаточно четко выделяемыми границами. В том случае, когда одна из границ (чаще это относится к подошве интервала) в каких либо скважинах не установлена, ее положение определяется по результатам площадной грид-интерполяции.

По глубине, масштаб интервала преобразуется в сопоставимые для всех скважин значения, выраженные в условных единицах. Для этого реальные значения относительных глубин пересчи-

V щ lift1

УЛ'Ш Jl'^Nv™rvm г

ШШ-4М491ф1 ЧНЧ 14г 171 171 1-1

Ш1?е 1Е8Й>Й1»'»1«41Й1«1»1№1ЙЙ1№«1(11441№1«1К1ИЙ» 1Й 1й «НШШШШКИ'МНИП

Рис. 3. Пример нормировки. Исходные (вверху) и нормированные (внизу) кривые ПС по пласту-коллектору. На Х - координате проставлены номера скважин

тываются в соответствии с известном формулой приведения:

X - X

ДХ = Л1 Лтт

X - X

^тах У1тт

где Д Х1 - нормированное значение глубины, Х1 - текущее значение глубины; Хтт и Хтах - соответственно глубины подошвы интервала и его кровли. Преобразованные таким образом глубины, позволяют проводить детальное сопоставление диаграмм ГИС зарегистрированных в различных скважинах в интервалах пластов с общей синонимикой, но различных по мощности, а также проводить с ними различные математические преобразования.

По амплитуде диаграммы в интервале нормируются в соответствии с выражением:

norm

где Рпогт - нормированное значение параметра, Р1 - текущее значение параметра, Ратег - среднее значение параметра, С - стандартное отклонение от среднего значения.

Преимущество операции нормирования на стандарт и среднее заключается в том, что эти статистические характеристики обладают минимальным смещением и рассчитанные с их помощью значения изоморфны исходным.

На рис. 3 приводятся, в качестве примера, диаграммы ПС из пакета, зарегистрированные на пласте- коллекторе в скважинах 143 - 171 до обработки (верхнее окно) и пронормированные по амплитуде и глубине (нижнее окно).

Как видно на верхнем рисунке, собранные в пакет исходные диаграммы ПС существенно различаются по величине зарегистрированного сигнала. Пронормированные диаграммы, обладают близкими статистическими характери-

Рис. 4. Нормальная кривая ПС в интервале залегания коллектора, полученная путем интегрирования диаграмм ПС, зарегистрированных в различных скважинах

■і * ^ г,и а п о в_і_11 < 1 п

Рис. 5. Гистограмма распределения мест отбора проб в районе пласта коллектора из 20 скважин, выраженного в виде значений глубины, нормированных на отметки кровли-подошвы пласта

стиками и могут быть подвергнуты обработке и интерпретации в пакетном режиме.

Осуществив суммирование и филь-трацию всех пронормированных по глубине и амплитуде кривых ПС, зарегистрированных в скважинах на ПХГ, мы получаем нормальную кривую (обобщенный образ) пласта-коллектора (рис. 4).

Рассчитанная нормальная кривая ПС используется в качестве основы для увязки кривых ГИС и керновых данных, а так же для построения интерпретационных петрофизических моделей.

Благодаря этим процедурам методика позволяет сравнивать разрезы скважин наклонных, вертикальных, горизонтальных, с разным углом встречи с пластом, что актуально при кустовом способе бурения.

Типичная ситуация возникающая при разработке петрофизических моделей: в обработку включено 114 образцов керна, отобранных в 20 разведочных скважинах. Таким образом, средний объем выборки, приходящейся на одну скважину составил менее 6 образцов. Неравномерность отбора образцов и низкая представительность параметров, обуславливают значительный разброс данных в поле корреляции, что в свою очередь не позволяет использовать традиционные способы нахождения уравнений регрессии.

На рис. 5 приведена суммарная гистограмма распределения образцов, све-

-С-2

0.2 С.4 О.Ъ О.? 1

Гпупчнй нлрнирпряимдд

12 1А ив

Рис. 6. Предварительная привязка мест отбора образцов керна к нормальной кривой ПС

35

30

Ч 25

20

о 15

10

А —щ ПСнчрм

п

А Ш 1 'и. л

„ • Г\А

15

1

0.5

С

-0 5 ?

-1

-1,5

-2

-2,5

-0.2

0.2 04 0.6 0.8 1

Глубине нормированная

1.2

14

1.6

Рис. 7. Использование способа ранжированной регрессии для установления нормальной пет-рофизической модели пласта при слабо коррелируемых параметрах

денных на шкале нормированной глубины упомянутых 20 скважин.

Выполненный анализ статистик и гистограмм показал, что места отбора образцов смещены к подошве пласта коллектора и характеризуются существенной неравномерностью (избирательностью) отбора, а распределения свойств - удовлетворительной представительностью (рис. 6) .

В связи с этим, для установления связей типа «ГИС-керн» был применен способ ранжированной регрессии. Суть примененного способа заключается в том, что оцениваются не попарные значения, привязанные к образцу или к глубине, а значения параметров, привязанные к точкам с равными величинами накопленной вероятности в ранжированных последовательностях. При ранжировании обязательно учитывается ха-

Рис. 8. Сетчатая номограмма для расчета открытой пористости горизонта по диаграммам ПС

Рис. 9. Сопоставление гистограмм значений распределения свойств, построенными по данным кернового опробования скважины и нормальной модели

рактер связи между анализируемыми параметрами - прямая или обратная (рис. 7).

Для определения петрофизических характеристик коллектора и его ближайшего окружения, на основе нормальных разрезов были рассчитаны сетчатые модели (палетки), пример одной

из которых представлен в виде 3-х мерного графика, представленного на рис. 8. Плоскость, обозначенная линиями, проведенная параллельно оси нормированных глубин и секущая графики, соответствует граничным значениям ФЕС, разделяющим пласт на слои, относя-

Рис. 10. Выделение коллекторов и результаты прогноза их пористости по данным ГИС

щиеся к коллекторам и неколлекторам. Г раничные значения соответствуют: 15% для открытой пористости, 10 мДа для

проницаемости и 50 % остаточной водо-насыщенности.

Сопоставление гистограмм значений распределения свойств, построенными по данным кернового опробования скважины и нормальной модели (рис. 9) демонстрируют расхождения, вызванные некачественно проведенным керновым опробованием.

Переход от обобщенной петрофизи-ческой модели к каждому уникальному по строению подсечению пласта-коллектора, осуществляется в пакете следующим образом. Модельные значения прогнозируемого параметра с палеток (рис. 8) переносятся на нормирован-

ный интервал глубин каждой скважины. Потом производится операция взаимно независимого ранжирования замеренного геофизического параметра, со всеми его атрибутами (номер скважины, глубина относительная и нормированная, другие методы комплекса ГИС и т.п.), и прогнозируемого петрофизического показателя не связанного ни с какими другими показателями, кроме номера скважины. Затем, полученные, взаимно ско-реллированные последовательности ГИС и прогнозируемого показателя, перестраиваются в соответствии со шкалой глубин в порядке ее возрастания. Результатом выполненных операций является восстановленная изоморфно (т.е. с сохранением всех математических свойств) кривая ГИС, принятая в качестве ведущего параметра и, адекватная измен-

чивости ее значений, прогнозная кривая петрофизической характеристики соответствующей модели. Получаемый разброс значений прогнозных свойств по разрезу определяется изменчивостью внутреннего строения обрабатываемого пласта-коллектора в скважинах.

Результаты определения ФЕС пластов совместно с кривыми ГИС вносились в базу данных для трехмерного моделирования свойств коллекторов. Пример корреляционного планшета пластов-коллекторов приводится на рис. 10.

1. Справочник по математическим методам в геологии. /Д.А. Родионов, Р.И.Коган, В.А. Голубева и др. - М.: Недра, 1987.

2. Вистелиус А.Б. Основы математической геологии. - Л.: Наука, 1980.

Описанная методика имеет следующие преимущества:

позволяет организовать обработку в ограниченные сроки, но при этом возрастает требования по стандартизации исходных материалов,

позволяет включать в работу разновременные данные различных методов, относящиеся к областям одних и тех же задач, применяется для включения в интерпретацию дополнительных данных, тем самым, исключив потери информации.

-------------- СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

3. Харбух Дж.,Бонэм-Картер Г. Моделирование на ЭВМ в геологии. - М.: Мир, 1974.

4. Элланский М.М. Петрофизические связи и комплексная интерпретация данных промысловой геофизики. - М.: Недра, 1978. и;гл=1

КОРОТКО ОБ АВТОРАХ -------------------------------------------------

Матушкин Михаил Борисович - M_Matushkin@vniigaz.gazprom.ru,

Черников Александр Георгиевич - кандидат геолого-минералогических наук, gchernikov@mail.ru. Газпром ВНИИГАЗ.

----------------------------------- ДИССЕРТАЦИИ

ТЕКУЩАЯ ИНФОРМАЦИЯ О ЗАЩИТАХ ДИССЕРТАЦИЙ ПО ГОРНОМУ ДЕЛУ И СМЕЖНЫМ ВОПРОСАМ

Автор Название работы Специальность Ученая степень

ЦЕНТРАЛЬНЫЙ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ГЕОЛОГОРАЗВЕДОЧНЫЙ ИНСТИТУТ ЦВЕТНЫХ И БЛАГОРОДНЫХ МЕТАЛЛОВ

КОШЕЛЬ Екатерина Алексеевна Повышение извлечения золота из упорного сырья на основе применения магнитно-импульсной обработки 25.00.13 к.т.н.