CC BY
82
УДК 550.8.052:551.86
Методика цифрового геологического моделирования залежей углеводородов в аллювиальных отложениях на примере пластов танопчинской свиты северных районов Ямальской нефтегазоносной области
Н.В. Санькова1*, А.В. Романов1, В.В. Мазуркевич1
1 ООО «Газпром геологоразведка», Российская Федерация, 625000, г. Тюмень, ул. Герцена, д. 70 * E-mail: [email protected]
Тезисы. Необходимость вовлечения в поисково-разведочный процесс новых объектов, характеризующихся сложным геологическим строением, предполагает выработку стратегического подхода к проведению геологоразведочных работ. Эффективность поисков, разведки и подсчета запасов углеводородов (УВ) определяется достоверностью геологических моделей месторождений, которая во многом зависит от качества геометризации залежей. Затруднения возникают при геологическом моделировании сложно построенных объектов с высокой литолого-фациальной изменчивостью. К таким объектам относятся отложения континентального генезиса, в частности фации аллювиальной равнины.
Алгоритмы геометризации залежей, используемые в широко распространенных программных пакетах двухмерного геологического моделирования, не дают возможности создавать карты под-счетных параметров с учетом особенностей осадконакопления, характерных для русловых и пойменных фаций. Подобные ограничения априори уменьшают достоверность создаваемых геологических моделей и повышают риск вскрытия скважинами заглинизированной части разреза.
Проведенные авторами исследования показали, что для аллювиальных отложений использование при геометризации залежей УВ данных об условиях осадконакопления позволяет повысить достоверность прогноза эффективных нефте- и газонасыщенных толщин и фильтрационно-емкостных свойств коллекторов.
Авторами разработана методика цифрового геологического моделирования залежей УВ, приуроченных к отложениям аллювиального генезиса, с учетом положения палеорусел в отдельных пластах, выявление которых основано на автоматизированном анализе скважинной информации и базисной концептуальной модели. Отсутствие аналогов среди существующих алгоритмов картопо-строения позволяет говорить об уникальности разработанной методики геометризации залежей УВ.
Необходимость вовлечения в поисково-разведочный процесс новых объектов, характеризующихся сложным геологическим строением, предполагает выработку стратегического подхода к проведению геологоразведочных работ (ГРР). Эффективность поисков, разведки и подсчета запасов углеводородов (УВ) определяется достоверностью геологических моделей месторождений, которая во многом зависит от качества геометризации залежей.
Зачастую затруднения возникают при геологическом моделировании сложно построенных объектов с высокой литолого-фациальной изменчивостью. К таким объектам относятся отложения континентального генезиса, в частности фации аллювиальной равнины. Для них характерно неравномерное чередование не выдержанных по площади и разрезу песчано-алевритовых и глинистых прослоев с различными ли-тологическими переходами и фациальными вариациями. Использование информации об условиях осадконакопления при выполнении цифрового геологического моделирования залежей позволяет более обоснованно размещать точки заложения новых скважин, снижать риски вскрытия заглинизированной части разреза и, следовательно, повышать эффективность ГРР.
Известно, что фильтрационно-емкостные свойства (ФЕС) пород-коллекторов и эффективные толщины (Дф) пластов тесно связаны с фациальными условиями осадконакопления. Алгоритмы геометризации залежей, используемые в широко распространенных программных пакетах двухмерного геологического моделирования,
Ключевые слова:
геометризация
залежей,
цифровая
геологическая
модель,
аллювиальные
отложения,
концептуальная
модель,
русловые фации, подсчет запасов, Ямальская нефтегазоносная область.
не дают возможности создавать карты подсчет-ных параметров с учетом особенностей осадко-накопления, характерных для русловых и пойменных фаций. Подобные ограничения априори уменьшают достоверность создаваемых геологических моделей и повышают риск вскрытия скважинами заглинизированной части разреза. Проведенные авторами исследования показали, что для аллювиальных отложений использование при геометризации залежей УВ данных об условиях осадконакопления позволяет повысить достоверность прогноза эффективных нефте- и газонасыщенных толщин и ФЕС коллекторов.
Цифровое геологическое моделирование залежей УВ осуществляется в три этапа:
1) создание концептуальной седиментаци-онной модели и определение основных направлений палеорусел по группе пластов;
2) построение детальных моделей положений палеорусел в отдельных пластах, базирующихся на скважинной информации, с учетом принятой принципиальной модели;
3) построение цифровых моделей распределения карт общих и эффективных толщин, а также карт ФЕС, учитывающих особенности распространения русловых и пойменных фаций.
Этап 1. Разработанная авторами методика построения цифровых моделей залежей в отложениях аллювиального генезиса предполагает вначале прогнозирование местоположения меандрирующего русла в отдельных пластах с использованием материалов сейсморазведки и геофизических исследований скважин (ГИС), а затем интерполяцию скважинных данных на узлы регулярной сети с учетом его прогнозного положения. Дополнительно выполняется анализ карт суммарных значений Дф групп пластов, заключенных между маркирующими горизонтами (МГ). Это позволяет выявить распространение комплексов преимущественно русловых и преимущественно пойменных фаций по площади, определить направление стока рек.
Для создания концептуальной модели сначала выполняется корреляция разрезов скважин по данным керна и ГИС и выделяются геоэлектрические и георадиоактивные реперы, которым соответствуют МГ. Затем анализируются карты общих толщин между МГ. Это позволяет получить общую информацию об условиях осадконакопления рассматриваемых интервалов разреза, определить направление сноса
обломочного материала и т.п. Наряду с этим для исключения возможности возникновения существенных противоречий созданной принципиальной модели и региональной модели осад-конакопления анализируется информация, содержащаяся в литературе, посвященной геологическому строению и палеогеографии района работ. Если такие различия выявляются, то достоверность принятой модели обосновывается с использованием фактического материала.
Одним из важнейших этапов создания концептуальной модели является диагностика фаций в скважинах по данным керна и ГИС. Для этого в скважинах, пробуренных с отбором керна, по его описанию выделяются фации. Фактографической основой для определения литотипов и фаций служит детальное исследование керна. Детальные палеогеографические реконструкции требуют проведения комплексных литологических исследований, для которых необходимым условием является наличие значительного количества кернового материала, поскольку при ограниченном количестве керна эти методы теряют свои возможности и оказываются малоэффективными.
После определения фаций по керну обосновываются информативные методы ГИС для диагностики фаций в интервале конкретных отложений. Для пластов танопчинской свиты на месторождениях Ямальской нефтегазоносной области авторами использовались методы потенциалов собственной поляризации (ПС) и гамма-каротаж (ГК). В дальнейшем выявленные особенности поведения кривых ГИС используются для диагностики фаций по каротажным диаграммам других скважин с помощью методик, подобных электрометрическим моделям В.С. Муромцева [1]. Следует отметить, что в отложениях танопчинской свиты диагностируются фации русловых отмелей спрямленных и ограниченно меандрирующих рек (русловые фации), а также фации внешней и внутренней частей пойм. Русловые фации и фации внешней части поймы представлены в основном песчаными и алевролитовы-ми разностями, а фации внутренней части поймы - глинистыми. Кроме того, для рассматриваемых отложений характерно обилие углей. На рис. 1 приведен пример диагностики фаций по керну и ГИС для пластов ТП5-ТП6 (скв. 1У Малыгинского месторождения).
На следующей стадии создания концептуальной модели разрезы скважин анализируются
с точки зрения содержания в них различных фаций. По результатам анализа строятся карты распределения содержания различных фаций в определенном интервале разреза, и по замыкающим изогипсам выделяются комплексы преимущественного распространения фаций
того или иного типа. При этом в каждой скважине, по данным ГИС, выделяются интервалы разреза, представленные различными фациями (например, фациями русловых отмелей спрямленных и ограниченно меандрирующих рек, внешней и внутренней пойм), и вычисляются
Рис. 1. Малыгинское месторождение, скв. 1У. Сопоставление типовых моделей фаций, диагностируемых по ГИС, с фациями, выделенными при исследовании керна
Рис. 2. Примеры проявления палеорусел в волновом поле МОГТ 3Б
их суммарные толщины, по которым оценивается доля каждой фации в разрезе (как отношение соответствующей суммарной толщины к общей толщине рассматриваемой части свиты). По значениям этого параметра в скважинах создаются карты распространения фаций по латерали.
Далее выполняется анализ карт суммарных значений Дэф рассматриваемых групп пластов. Это позволяет выявить распространение комплексов преимущественно русловых и преимущественно пойменных фаций по площади, определить направление стока рек. Для определения направлений палеорусел также анализируются сейсмические данные. В частности, строятся карты классификаций сейсмо-фаций, на них и на седиментационных срезах куба когерентности можно проследить направления возможных палеорусел, положения которых изменяются от пласта к пласту. На рис. 2
приведены примеры проявления палеорусел в волновом поле МОГТ1 3Б. Следует отметить, что контуры палеорусел на атрибутивных картах временного куба в аптском комплексе просматриваются далеко не для всех пластов, поэтому сейсмические данные могут использоваться лишь на уровне построения концептуальной модели простирания русловых фаций (направление и возможная ширина русел) без привязки к конкретному пласту.
На заключительной стадии создания концептуальной модели выполняется корреляция разрезов скважин с учетом фациальных особенностей отложений. По результатам исследований авторами выявлено, что при корреляции отложений аллювиального генезиса принцип равных толщин пластов не позволяет создать достоверную геологическую модель.
МОГТ - метод общей глубинной точки.
Это связано с тем, что особенности распределения общих и эффективных толщин пласта зависят от принадлежности его отложений к русловым или пойменным фациям. Наибольшие толщины песчаных тел отмечаются в осевой части русла. По обе стороны от нее значения Нэф снижаются. Песчаное тело расщепляется на несколько песчаных прослоев, которые, сокращаясь в толщине и замещаясь глинистыми разностями, образуют своеобразную рассе-ченность песчаного тела в его краевых частях. Таким образом, корреляцию рассматриваемых отложений необходимо выполнять с учетом их фациальных характеристик, при этом особого внимания требуют зоны перехода от русловых отложений к пойменным.
Этап 2. После создания концептуальной модели строения толщи, содержащей группу пластов, начинается этап геометризации залежей УВ для отдельных пластов. На этом этапе в первую очередь создаются модели положения палеорусел в отдельных пластах, а именно: исходя из значений доли русловых фаций в разрезе пласта по скважинам строится цифровая модель этого параметра традиционными методами интерполяции (т.е. без учета руслового
характера отложений), а затем методами теории графов определяется наиболее вероятное положение палеорусла в период формирования пласта. Для этого цифровая сетка карты рассматривается как взвешенный граф, в котором вершинами являются узлы сетки, а отрезки, соединяющие смежные узлы, - дугами. Вес дуги определяется как среднее значение доли русловых фаций в соединяемых ею узлах. По этому графу с использованием алгоритма Дейкстры [2] строятся кратчайшие пути между всеми парами скважин, вскрывших русловые отложения. Наиболее вероятное положение русла (или русел, если они ветвятся) определяется как последовательность узлов, которые чаще всего встречались в кратчайших путях между парами скважин.
На рис. 3 представлен набор таких путей для пласта ТП10 Малыгинского месторождения. Здесь оттенками синего цвета показана удельная частота встречаемости узлов в указанных кратчайших путях, которая представляет собой произведение частоты встречаемости узла в этих путях и доли русловых фаций в нем. При отыскании определяющих направлений палеорусел следует придерживаться
• 35
• 26 скважина.номер —— наиболее вероятное положение палеорусла
Рис. 3. Малыгинское месторождение. Выбор наиболее вероятного положения палеорусла
в период формирования пласта ТП10
3
принципиальной модели, которая построена на основе сейсмических атрибутов и карт суммарных эффективных толщин всей изучаемой площади.
Этап 3. Выявленные наиболее вероятные положения палеорусел используются для построения цифровых моделей общих и эффективных толщин, а также карт распределения ФЕС по методике, согласно которой интерполяция картируемых параметров осуществляется на основе разработанной авторами модификации кригинга. Суть модификации состоит в том, что в вычислениях используется не эвклидово расстояние между точками пластопе-ресечений скважин, а длина кратчайшего пути между ними, вычисляемого методами теории графов по узлам цифровой сетки модели. Для этого, как и в случае выявления наиболее вероятного положения палеорусла, сетка цифровой модели рассматривается как взвешенный граф, только вес дуги здесь определяется уже не значениями доли русловых фаций в пласте, а удаленностью дуги от предполагаемого палеорус-ла. При этом вес дуги тем больше, чем дальше она отстоит от палеорусла. Определение весов дуг - наименее формализованный момент предлагаемого метода. Авторами использован способ перебора значений этого параметра:
веса дуг, принадлежащих руслам, принимались равными единице, а для фаций внешней поймы полагались равными от 5 до 100 с шагом 5. Последующая оценка соответствия построенных карт исходным данным (с точки зрения распространения зон развития различных фаций) показала, что в диапазоне весов дуг от 10 до 20 результаты практически не изменяются. Этот факт и стал основанием для окончательного выбора значения указанного параметра.
Следует отметить еще одну особенность методики картирования, использованной авторами. Вместо традиционного определения положения границ зон отсутствия коллекторов путем проведения их (границ) посередине расстояния между скважинами, содержащими и не содержащими коллекторы, был использован другой, геологически более обоснованный, по мнению авторов, метод. Суть его состоит в том, что перед выполнением процедуры картирования в точках скважин, не вскрывших коллекторов, «насчитывались» значения Нэф, которые затем использовались со знаком минус для окончательного построения карты. В результате вокруг скважин, в которых коллекторы отсутствуют, получались области с отрицательными значениями, которые впоследствии и принимались в качестве зон глинизации
• 36 скважина, номер
Рис. 4. Малыгинское месторождение. Карта эффективных толщин пласта ТП13
(традиционный подход)
Рис. 5. Малыгинское месторождение. Карта эффективных толщин пласта ТП13 (с моделированием русловых каналов): см. экспликацию к рис. 3
пласта. Преимуществом такого подхода является то, что при картировании параметров аллювиальных отложений зоны отсутствия коллекторов хорошо согласуются с зонами развития пойменных фаций.
В качестве примера использования описанной методики рассмотрим модель пласта ТП13 Малыгинского месторождения. На рис. 4, 5 приведены карты Нэф этого пласта, построенные как с применением традиционного подхода (интерполяция без учета априорной информации о расположении палеорусел), так и при помощи предлагаемой методики картопо-строения. Видно, что конфигурации изолиний на картах, созданных с использованием различных методов, существенно отличаются. Так, на рис. 5 изолинии толщин протягиваются вдоль палеорусел, чего не наблюдается на рис. 4.
Применение методики на Малыгинском месторождении позволило уточнить оценку суммарных запасов сухого газа промышленных категорий пластов ТП3-ТП15. Подобные изменения эффективных толщин влияют не только на структуру запасов УВ, величина оценки которых в результате может варьировать в пределах 30 % (а в некоторых случаях и более), что необходимо учитывать при расстановке скважин для доразведки или, особенно, разработки месторождения. По мнению авторов,
бурение новых скважин необходимо осуществлять в границах зон преимущественного распространения русловых фаций, что снижает риск вскрытия заглинизированной части разреза и повышает эффективность ГРР.
Таким образом, предлагаемая методика дает возможность использовать в геологическом моделировании априорную информацию об особенностях процесса осадконакопления, что позволяет повысить качество геологической модели для подсчета запасов. Кроме того, методика дает возможность размещать точки заложения разведочных и эксплуатационных скважин в зонах с предполагаемыми повышенными коллекторскими свойствами в границах зон преимущественного распространения русловых фаций, что в перспективе может дать наибольший прирост запасов промышленных категорий при ГРР и обеспечить высокую степень выработки запасов при разработке месторождения.
Использование предлагаемой методики поможет избежать бурения большого количества скважин в зонах отсутствия коллекторов благодаря повышению степени детализации геологических моделей. Кроме того, с применением описанной методики может быть повышена точность прогноза подсчетных параметров залежей.
* * *
Предлагаемая методика была примене- методика будет использована при создании
на при построении цифровых моделей за- геологических моделей залежей УВ-пластов
лежей пластов ТП2-ТП14 танопчинской сви- верхней части танопчинской свиты (ТП1-ТП14),
ты на Малыгинском месторождении и на трех приуроченных к отложениям континентально-
лицензионных участках Тамбейского ме- го генезиса на месторождениях п-ова Ямал, где
сторождения: Северо-Тамбейском, Западно- ООО «Газпром геологоразведка» в настоящее
Тамбейском и Тасийском. Впоследствии время проводит работы.
Список литературы
1. Муромцев В.С. Электрометрическая геология 2. Томас Х. Алгоритмы: построение и анализ = песчаных тел - литологических ловушек нефти Introduction to algorithms / Т.Х. Кормен,
и газа / В.С. Муромцев. - Л.: Недра, 1984. Ч.И. Лейзерсон, Р. Л. Ривест и др.; пер. с англ. -
М.: Вильямс, 2006. - 1296 с.
Methodology of digital geological modelling of hydrocarbon deposits in the alluvial sediments on example of Tanopcha series at northern areas of Yamal oil-and-gas field
N.V. Sankova1*, A.V. Romanov1, V.V. Mazurkevich1
1 GAZPROM Geologorazvedka LLC, Bld. 70, Gertsena street, Tyumen, 625000, Russian Federation * E-mail: [email protected]
Abstract. Necessity to supplement exploration process with new objects characterized by complicated geological structure entails the need for strategic approach to realization of exploration works. Efficiency of prospecting, exploration and estimation of hydrocarbon reserves is determined by reliability of deposit geological models, which largely depends on quality of deposit geometrization. Difficulties arise during geological modeling of complex objects with high variability of facies including deposits of continental origin, in particular, the facies of alluvial plains. They are known for irregular alternation of sandy-siltstone and clay layers being uneven by area and section and having different lithological facies transitions and variations.
Deposit geometrization algorithms commonly used in widely prevalent programs of 2D digital simulation do not allow creating maps of parameters for reserve estimation taking into account characteristics of spread channels and flood-lands facies. It reduces reliability of generated geological models and increases risks of section mudded parts opening. Author's researches showed that for alluvial deposits application of data about conditions of sedimentation in course of hydrocarbon deposits geometrization increases reliability of net thickness calculations in respect of oil- and gas-saturated formation.
Authors have developed a method for digital geological modeling of hydrocarbon deposits confined to deposits of alluvial genesis. The method supposes positioning detection ofpaleochannels in separate layers based on automated analysis of borehole information considering conceptual model. Absence of analogues among existing distributed algorithms of mapping allows noting uniqueness of the named method for geometrization of hydrocarbon deposits.
Keywords: geometrization of deposits, digital geological model, alluvial formation, conceptual model, channel facies, reserve estimation.
References
1. MUROMTSEV, V.S. Electrometric geology of sandbodies, namely lithological traps for oil and gas [Elektrometricheskaya geologiya peschanykh tel - litologicheskikh lovushek nefti i gaza]. Leningrad: Nedra, 1984. (Russ.).
2. CORMEN, Th.H., Ch.E. LEISERSON, R.L. RIVEST et al. Introduction to algorithms. Transl. from English. Moscow: Vilyams, 2006. (Russ.).
