CC BY
23
ГЕОЛОГИЯ
DOI: 10.24412/2076-6785-2022-2-45-50
УДК 551 I Научная статья
Опыт моделирования конусов выноса на примере низкопроницаемого участка Приобского месторождения
Петрук А.А.1, Родионова И.И.1, Мухаметов А.Р.1, Галеев Э.Р.1, Искевич И.Г.1, Фазылов Д.С.1, Мумбер П.С.2
•ООО «РН-БашНИПИнефть», Уфа, Россия, 2ООО «РН-Юганскнефтегаз», Нефтеюганск, Россия [email protected]
Аннотация
В статье представлен подход к моделированию низкопроницаемых, низкосвязанных зон глубоководной фации конусов выноса на примере одного из лицензионных участков Приобского месторождения, основанный на значительном снижении корреляционных радиусов. На рассматриваемом участке бурение большого количества горизонтальных скважин (ГС) позволило провести измерение среднего размера песчаных тел. Для более достоверного результата горизонтальные скважины взяты на достаточно большом расстоянии друг от друга и из разных участков месторождения. Траектория горизонтального участка скважин проходит параллельно структурным поверхностям. В ходе проведенного исследования установлено, что средний размер тел составляет 220 м.
Материалы и методы
По данным гамма-каротажа большого количества близкорасположенных горизонтальных скважин проведена работа по измерению среднего размера длин песчаных тел. Основываясь на полученных значениях, исследовано поле вероятностей при вариограммном анализе на более короткой дистанции. Учитывая новые корреляционные радиусы и характер распределения ФЕС
в дистальной части турбидитного комплекса, построена модель, приближенная к реальной геологии.
Ключевые слова
горизонтальные скважины, вариограммный анализ, адаптация, продуктивность скважин, низкопроницаемый коллектор, трудноизвлекаемые запасы
Для цитирования
Петрук А.А., Родионова И.И., Мухаметов А.Р., Галеев Э.Р., Искевич И.Г., Фазылов Д.С., Мумбер П.С. Опыт моделирования конусов выноса на примере низкопроницаемого участка Приобского месторождения // Экспозиция Нефть Газ. 2022. № 2. С. 45-50. DOI: 10.24412/2076-6785-2022-2-45-50
Поступила в редакцию: 04.04.2022
GEOLOGY UDC 551 I Original Paper
Modeling experience of low-permeability reservoirs the case of license block of the Priobskoe field
Petruk A.A.1, Rodionova I.I.1, Mukhametov A.R.1, Galeev E.R.1, Iskevich I.G.1, Fazylov D.S.1, Mummer P.S.2
"'RN-BashNIPIneft" LLC, Ufa, Russia, 2"RN-Yuganskneftegaz" LLC, Nefteyugansk , Russia [email protected]
Abstract
The article presents an approach to modeling low-permeability, low-dissected zones of deep-water fan facies on the example of one of the licensed areas of the Priobskoye field, based on a significant reduction in correlation radii. Drilling of many horizontal wells (HWs) in the area under consideration made it possible to measure the average size of sand bodies. For a more reliable result, horizontal wells (HWs) were taken at an enormous distance from each other and from different parts of the field. The trajectory of the horizontal part of the wells penetrates parallel to the structural surfaces. In the study's course, it is deemed that the average size of the bodies is 220 m.
Materials and methods
Based on the results gamma ray from many densely spaced horizontal wells, work has been done to measure the average size of sand body lengths. Based on the goat values, the probability field was by investigated in variogram analysis at a shorter distance. Considering the new correlation radii and the nature of the distribution of reservoir
properties in the distal part of the turbidite complex, a model is constructed.
Keywords
horizontal wells, variogram analysis, convergence, well productivity, low-permeability reservoir, hard-to-recover reserves
For citation
Petruk A.A., Rodionova I.I., Mukhametov A.R., Galeev E.R., Iskevich I.G., Fazylov D.S., Mummer P.S. Modeling experience of low-permeability reservoirs the case of license block of the Priobskoe field. Exposition Oil Gas, 2022, issue 2, P. 45-50. (In Russ). DOI: 10.24412/2076-6785-2022-2-45-50
Received: 04.04.2022
Отложения участка представляют собой фондоформенную часть клиноформенного комплекса отложений, осложненных системой конусов выноса и оползневых тел. Отложения конусов выноса представляют собой аккумулятивное тело линзовидной формы, с одной стороны, с другой — утоняющееся в сторону открытого моря [1]. В строении конусов выноса выделяют проксимальную, среднюю и дистальную части. Накопление и сброс материала в виде турбидитных потоков является цикличным в данной фа-циальной обстановке, поэтому с течением времени сбрасываемые порции материала накладываются друг на друга, образуя систему «лопастей». Данная фация характеризи-руется сверхнизкой проницаемостью, высокой расчлененностью, низкой латеральной связностью. Зернистость уменьшается вниз по направлению сноса. Так, рассматриваемая залежь А представляет собой слияние лопастей в целостную систему конусов выноса [2].
Коллектор в основном сложен переслаиванием песчаников от мелкозернистых до алевритистых. Коллектор порового типа, низкопроницаемый за счет малого размера поровых каналов и высокой рассеянной глинистости.
По состоянию изученности на 2021 г. рассматриваемый участок характеризуется следующими параметрами: средний коэффициент пористости 0,16 д. ед., средняя абсолютная проницаемость 0,52 мД, эффективная проницаемость 0,22 мД, коэффициент нефтенасыщенности 0,52 д. ед, коэффициент расчлененности 9. Доля коллектора 35 %. На основании лабораторных исследований керна прогнозируется ухудшение фильтраци-онно-емкостных свойств (ФЕС) при удалении от источника сноса (рис. 1).
Особенности обоснования корреляционных радиусов
В рамках создания постоянно действующей геологической модели (ПДГМ) проведена работа по определению среднего размера песчаных тел с привлечением дополнительной промысловой информации по горизонтальным скважинам (ГС), что дало основание для уменьшения корреляционных радиусов.
Разработка участка ведется рядной системой ГС с расстоянием между рядами 200 м, длина горизонтального участка 1 200 м. Всего пробурено более 450 скважин, 80 % из которых с горизонтальным окончанием. Азимут расположения ГС преимущественно
Рис. 1. Карта распространения средней эффективной проницаемости для залежи пласта А Fig. 1. Distribution map of average effective permeability for Reservoir A
327 градусов, при таком расположении траектория ГС проходит перпендикулярно распространению тел. Единичные ГС с азимутом ствола 235 градусов проходят вдоль сноса материала.
Бурение большого количества близкорасположенных скважин позволило провести измерение длины песчаных тел по каротажным диаграммам. Для оценки длины песчаных тел подобраны скважины, удовлетворяющие следующим критериям: • горизонтальные скважины. ГС способны проходить тело насквозь параллельно залеганию;
траектория. Проведение горизонтального участка должно быть параллельно структурной поверхности соответствующего пласта. Так выше вероятность пройти тело насквозь, не выходя за границы пропластка;
удаленность скважин. Выборка учитывает скважины из разных фациальных обста-новок. Удаленность скважин друг от друга обеспечивает возможность замерить длину тела поперек сноса независимо от длины тела вдоль сноса, также это исключает двойной учет одного и того же песчаного тела [3];
Табл. 1. Длина песчаных тел, выделенных по стволу горизонтальных скважин Tab. 1. The length of sand bodies identified along the horizontal wells
№ скв.
Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 Х6 Х7 Х8 Х9 Х10 Х11 Х12 Х13 Х14 Х15 Х16 Х17 Х18 Х19 Х20 Х21 Х22
238 131 385 684 202 283 283 567 143 197 209 733 208 81 377 340 63 135 155 346 115 277
77 95 323 - 263 263 744 136 604 91 480 62 225 88 498 656 407 131 386 568 20 368
131 95 210 - 240 240 188 31 614 24 113 36 9 170 97 226 19 283 25 176
S 82 730 326 42 127 15 62 57 82 19 180
с; ь 85 30 67 115 378 40 175
X _û 15 104 24 94 31
X то т 59 9 21
229 141 23
Рис. 2. Пример определения границ песчаных тел по скважинам Х1 и Х2 с азимутом 327 градусов
Fig. 2. An example of the boundaries determining of sand bodies in wells X1 and X2 with an azimuth of327 degrees
• исследования. Наличие полного комплекса геофизических исследований скважин (ГИС);
• качество исследований. Высокое качество записи кривой гамма-каротажа (ГК) на всем интервале исследования.
На скважинах по данным ГК выделены границы песчаных тел. Гамма-каротаж показывает естественную радиоактивность (гамма-активность) пород, образуемую за счет радиоактивных изотопов глинистых минералов, в скважине. Глубина исследования метода ГК — до 40 см. Чувствительность падает с удалением пропорционально радиусу в кубе, таким образом, влияние глинистых пропласт-ков на показание ГИС будет незначительным.
Далее проводится измерение длин выделенных тел (рис. 2). Введено понятие «пропласток», так как в некоторых случаях песчаные тела могли быть результатом амальгамации (слияния) небольших конусов выноса, которые, вероятно, могут являться составляющими большого тела (например, по ГК скважины Х1 на рисунке 2 хорошо видно разделение, в то время как по скважине Х2 определить разные тела значительно сложнее).
При рассмотрении данных ГИС горизонтальных скважин в верхней части прослеживаются интервалы с большей глинизацией, в центральной части резкое изменение характера кривой, описывающей интервал песчаников, в нижней также глинизированные участки, отмечающие границы тел. При рассмотрении наклонно направленных скважин (ННС) песчаники располагаются в нижней части интервала. Согласно показаниям ГИС в ННС, можно предположить, что траектории ГС не выходят за пределы коллектора.
Средняя длина тел в целом составила 220 м. Размер тел меняется от самых мелких 9-20 м до крупных 600-800 м (табл. 1). Отмечено, что северо-восточная часть представлена самыми протяженными телами, а юго-западная часть — наибольшим количеством тел малого размера, также заметна зависимость уменьшения среднего размера тел по направлению ухудшения ФЕС [4]. Из скважин с азимутом 235 градусов ни одна не учитывалась при анализе, так как не удовлетворяет указанным критериям.
Поскольку 80 % скважин с горизонтальным окончанием расположены перпендикулярно сносу песчаного материала, нет возможности точно узнать форму песчаных тел вдоль сноса. Поэтому на текущий момент принято решение считать форму тел изометричной.
Статистические данные моделей, состоящих большей частью из наклонно направленных скважин, позволяют установить радиус корреляции только в пределах расстояния между скважинами (< 1 000 м).
Возможность установить радиусы корреляции ниже, приближаясь к размерам реальных тел, появляется при условии большого количества близкорасположенных скважин, в том числе и горизонтальных.
Ранее при построении моделей использовался стандартный подход моделирования, основанный на данных разведочных и наклонно направленных скважин, радиус корреляции по которым устанавливался на уровне 1 000-1 200 м по главному и второстепенному направлению [5].
По мере бурения новых горизонтальных скважин и пополнения статистических данных в модели уточнялось геологическое
строение, в результате чего появилась возможность исследовать поле вероятностей при вариограммном анализе на более короткой дистанции. Так, второй метод основан на данных большого количества близкорасположенных горизонтальных скважин, радиус корреляции устанавливается на уровне 200-300 м.
Для моделирования свойства литологии модели выбран метод SIS (Sequential Indicator Simulation, последовательное индикаторное моделирование), который предназначен для распределения дискретных значений. Далее проведен анализ скважинных данных для формирования закона распределения для каждой фации. Вариограммы, характеризующие степень изменчивости фаций вдоль трех декартовых осей, и набор вероятностей нахождения данной фации по каждому прослою для двух способов моделирования представлены в таблицах 2 и 3. В рамках проделанной работы корреляционные радиусы для стандартной модели определялись
на данных ННС, для модели малых тел на основе данных ГС и составили 1 000-1 200 м и 200-300 м, соответственно (табл. 4).
Проведена серия распределений фаций с различным значением range (длины корреляции). Тип вариограммы был избран сферический, обладающий нейтральными характеристиками. Nugget использовался нулевой. С уменьшением длины лагов до 100 «плато» устанавливается на уровне 20 м.
При моделировании рассчитывалась единственная стохастическая реализация. В неразбуренных областях использовался тренд, а межскважинные области контролировались скважинными данными, благодаря принятым рангам вариограмм. Для контроля соотношения распределения литологии при разных способах моделирования задавался геолого-статистический разрез по параметру песчанистости пласта А по скважинам. Процент песчанистости не изменялся (35 %).
Куб пористости и проницаемости строился по данным ГИС. Для заполнения ячеек
Табл. 2. Параметры вариограмм для модели малых тел Tab. 2. Variogram's options (small body model)
Табл. 3. Параметры вариограмм для стандартной модели Tab. 3. Variogram's options (standard model)
Табл. 4. Сопоставление полученных параметров вариограмм Tab. 4. Comparison of variograms options
Зона
Модель малых тел
Главное
направление,
м
300
Стандартная 1 200 модель
Направление, перпендикулярное главному, м
200 1 000
Вертикальное направление, м
2
Длина лага
100
200
Тип
вариограммы Сферическая Сферическая
2
сетки использовалось последовательное моделирование Гаусса. Свойства для куба пористости распределялись с учетом тренда рассчитанного из куба литологии, куб проницаемости строился с учетом тренда, рассчитанного из куба пористости.
Расчет водонасыщенности был произведен путем совместного использования кривых водонасыщенности, рассчитанных по ГИС, и Ьфункции Леверетта, позволяющей определить водонасыщенность в каждой точке коллектора по следующим параметрам: пористости, проницаемости, разности плотностей воды и нефти, а также превышения данной точки над зеркалом свободной воды. Ьфункция была подобрана таким образом, чтобы результат моделирования соответствовал скважинным данным, полученным при интерпретации ГИС.
На основе полученных результатов измерения тел и вариограммного анализа перестроены геологические модели. В стандартной модели пласт един и гидродинамически стабилен. Низкая анизотропия
и высокая степень аппроксимации свойств, размер каждого отдельного тела начинается от 1 200 м. Этот подход не позволяет получить удовлетворительный прогноз в гидродинамической модели (рис. 3).
В то время как в модели малых тел встречаются как слитые вместе тела, так и единичные (гидродинамическая разобщенность между скважинами), анизотропия фильтрационных свойств совпадает с изменчивостью
коллектора (рис. 4). Протяженные тела разбиваются на более мелкие, приближаясь к реальной геологической обстановке накопления осадков, размеры и взаиморасположение тел позволяют не использовать мультипликаторы при адаптации (реальная геология).
Стоит обратить внимание на подход к определению длин песчаных тел по данным динамики работы скважин [6]. Данный
подход проведен для пластов группы А Приобского месторождения и основан на использовании стохастических геолого-гидродинамических моделей (ГГДМ). Использование стохастических моделей позволило воспроизвести фактическую динамику работы скважин с помощью параметров геологической неоднородности.
В работе [6] представлена подробная методика построения синтетических стохастических 3D ГГДМ, позволяющих определить влияние исходных данных модели на геометрические размеры песчаных тел и параметры геологической неоднородности, а также параметров геологической неоднородности на прогнозные показатели разработки [7].
Данная задача выполнялась при помощи использования различных вариаций значений рангов вариограмм по различным направлениям (радиуса вариограммы по оси z — Rz, радиуса вариограммы по оси x — R^, характеризующих геометрические размеры распределяемых в объеме модели
геологических тел при различных значениях песчанистости (NTG). Затем оценивались статистические значения геометрических размеров тел для сравнения с рангом. Так, средний латеральный размер песчаных тел исследуемого участка составил около 100 м. Формула расчета среднего значения латерального размера песчаного тела для Приобского месторождения представлена в [6] и имеет вид:
«(л.)
= 2,2075 x ехр(1,4465 х NTG) x ,jR,xR,. (1)
Средняя длина песчаного тела в большой степени влияет на коэффициент извлечения нефти (КИН). На основе данных исследований сделаны следующие выводы. 1. Увеличение NTG и до определенных граничных значений повышает КИН:
• при NTG > (0,6-0,8) изменение практически не влияет на КИН;
• при > 1 500 м изменение NTG практически не влияет на КИН.
2. При небольших значениях влияние NTG на КИН значительнее. Данный подход предлагается использовать для моделирования низкопроницаемых и сверхнизкопроницаемых коллекторов (аналогов ачимовских отложений).
Итоги
Бурение большого количества близкорасположенных скважин позволило провести измерение длины песчаных тел по каротажным диаграммам. Выделены критерии отбора скважин. Средняя длина тел в целом составила 220 м. Полученные выводы совпадают с выполненными исследованиями по экспериментальному определению длин песчаных тел по данным динамики работы скважин, описанными в работах [6, 7].
Выводы
На рассматриваемом участке выполнена оценка среднего размера длин геологических песчаных тел по данным гамма-каротажа
Глина Песок
Рис. 3. Пример корреляционных радиусов и длин моделируемых тел, стандартная модель Fig. 3. Example of correlation radii and lengths of simulated bodies, standard model
Рис. 4. Пример корреляционных радиусов и длин моделируемых тел, модель малых тел Fig. 4. Example of correlation radii and lengths of simulated bodies, model of small bodies
горизонтальных скважин. Основываясь на полученных значениях, исследовано поле вероятностей при вариограммном анализе на более короткой дистанции. Учитывая новые корреляционные радиусы и характер распределения ФЕС в дистальной части турбидитно-го комплекса, построена модель, приближенная к реальной геологии, средний размер песчаных тел составил 220 м.
Литература
1. Рыкус М.В., Рыкус Н.Г. Седиментология терригенных резервуаров углеводородов. Уфа: Мир печати, 2014. 158 с.
2. Закревский К.Е., Нассонов Н.В. Геологическое моделирование клиноформ неокома Западной Сибири. Тверь: ГЕРС, 2012. 80 с.
3. Алехина М.С., Черкас Е.О., Жуковская Е.А., Буторина М.А. Методика создания фациально-ориентированной концептуальной модели ачимовских отложений Салымской группы месторождений. Современные проблемы седиментологии в нефтегазовом инжиниринге. Томск: ЦППС НД, 2017.
С. 215-222.
4. Дмитриевский А.Н., Казаненков В.А., Рыльков С.А., Ершов С.В. Северное Приобье Западной Сибири. Геология и нефтегазоносность неокома. Новосибирск: СО РАН, 2000. 200 с.
5. Ковалевский Е.В. Геологическое моделирование на основе геостатистики. Студенческое лекционное турне Russia & CIS. 2011-2012. 122 с.
6. Федоров А.Э., Аминева А.А., Дильмухаметов И.Р., Краснов В.А., Сергейчев А.В. Анализ геологической неопределенности при стохастическом моделировании геологических тел // Нефтяное хозяйство, 2019. № 9. 24-28 с.
7. Федоров А.Э., Дильмухаметов И.Р., Поваляев А.А., Антонов М.С., Сергейчев А.В. Многовариантная оптимизация систем разработки низкопроницаемых коллекторов нефтяных месторождений Ачимовской свиты // Российская нефтегазовая техническая конференция SPE. Онлайн. 26-29 октября 2020. SPE-201811-RU, 2020.
ENGLISH
Results
Drilling of a large number of closely located wells made it possible to measure the length of sand bodies using logging diagrams. Well selection criteria are highlighted. The average body length as a whole was 220 m. The conclusions obtained coincide with the studies carried out on the experimental determination of the lengths of sand bodies based on the data of the dynamics of the wells described in [6, 7].
Conclusions
In the observed area an estimate of the average size of the lengths of geological sand bodies was made according to gamma-ray data horizontal wells. Based on the obtained values, the probability field was investigated in variogram analysis at a shorter distance. Considering the new correlation radii and the nature of the distribution of reservoir properties in the distal part of the turbidite complex, a model was built that is close to real geology, the average size of sand bodies was 220 m.
References
1. Rykus M.V., Rykus N.G. Sedimentology
of terrigenous reservoirs of hydrocarbons. Ufa: Mir pechati, 2014, 158 p. (In Russ).
2. Zakrevsky K.E., Nassonov N.V. Geological modeling of clinoforms of the Neocomian of Western Siberia. Tver: GERS, 2012,
80 p. (In Russ).
3. Alekhina M.S., Cherkas E.O., Zhukovskaya E.A., Butorina M.A. Methodology for creating a facies-oriented conceptual model of the Achimov deposits of the Salym group of deposits. Modern problems of sedimentology in oil and gas
engineering. Tomsk: TSPPS ND, 2019, P. 215-222. (In Russ).
4. Dmitrievsky A.N., Kazanenkov V.A., Rylkov S.A., Ershov S.V. Northern Ob region of Western Siberia. Geology and oil and gas potential of the Neocomian. Novosibirsk: SO RAN, 2000, 200 p. (In Russ).
5. Kovalevskiy E.V. Geological modelling on the base of geostatistics. Student Lecture Tour Russia & CIS, 2011-2012, 122 p. (In Russ).
6. Fedorov A.E., Amineva A.A., Dilmukhametov I.R., Krasnov V.A., Sergeichev A.V. Analysis of geological
heterogeneity in geological stochastic modeling. Oil industry, 2019, issue 9, P. 24-28. (In Russ).
7. Fedorov A.E., Dilmukhametov I.R., Povalyaev A.A., Antonov M.S., Sergeichev A.V. Multivariate optimization of the development systems for low-permeability reservoirs of oil fields of the Achimov formation. SPE Russian petroleum technology conference, Virtual, 26-29 Oct 2020, SPE-201811-RU, 2020. (In Russ).
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ I INFORMATION ABOUT THE AUTHORS
Родионова Инесса Игоревна, начальник отдела секторного моделирования (Приобское месторождение), ООО «РН-БашНИПИнефть», Уфа, Россия Для контактов: [email protected]
Петрук Анастасия Сергеевна, техник отдела секторного моделирования (Приобское месторождение), ООО «РН-БашНИПИнефть», Уфа, Россия
Мухаметов Альберт Рудольфович, главный специалист отдела секторного моделирования (Приобское месторождение), ООО «РН-БашНИПИнефть», Уфа, Россия
Галеев Эдгар Русланович, главный специалист отдела секторного моделирования (Приобское месторождение), ООО «РН-БашНИПИнефть», Уфа, Россия
Искевич Игорь Георгиевич, директор по разработке месторождений, ООО «РН-БашНИПИнефть», Уфа, Россия
Фазылов Денис Сафуанович, старший специалист отдела бурения и зарезки боковых стволов, ООО «РН-БашНИПИнефть», Уфа, Россия
Мумбер Полина Сергеевна, начальник отдела планирования эксплуатационного бурения, ООО «РН-Юганскнефтегаз», Нефтеюганск, Россия
Rodionova Inessa Igorevna, head of the sector modeling department (Priobskoye field), "RN-BashNIPIneft" LLC, Ufa, Russia
Corresponding author: [email protected]
Petruk Anastasia Sergeevna, technician of the sector modeling department (Priobskoye field), "RN-BashNIPIneft" LLC, Ufa, Russia
Mukhametov Albert Rudolfovich, chief specialist of the sector modeling department (Priobskoye field), "RN-BashNIPIneft" LLC, Ufa, Russia
Galeev Edgar Ruslanovich, chief specialist of the sector modeling department (Priobskoye field), "RN-BashNIPIneft" LLC, Ufa, Russia
Iskevich Igor Georgievich, director of field development, "RN-BashNIPIneft" LLC, Ufa, Russia
Fazylov Denis Safuanovich, senior specialist of drilling department, "RN-BashNIPIneft" LLC, Ufa, Russia
Mumber Polina Sergeevna, head of the operational drilling planning department, "RN-Yuganskneftegaz" LLC, Nefteyugansk, Russia
