CC BY
130
ОПЫТ ПРИМЕНЕНИЯ КОМПЛЕКСНОГО ГЕОЛОГО-МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПЛАСТОВЫХ СИСТЕМ НА ПРИМЕРЕ АЧИМОВСКИХ ЗАЛЕЖЕЙ УРЕНГОЙСКОГО МЕСТОРОЖДЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ РЕЗУЛЬТАТОВ СЕЙСМИКИ И ГЕОФИЗИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ СКВАЖИН
С.А. Каплан (ВНИИГеоинформсистем),
А.Е. Рыжов, Е.В. Шеберстов (ООО «Газпром ВНИИГАЗ»)
В последнее время принято, что наибольшая полнота учета всей накопленной к началу проектирования информации об объекте достигается в рамках интегрированного подхода, при котором все этапы моделирования (от обработки результатов сейсморазведки, интерпретации геофизических исследований скважин (ГИС), керновых, литофациальных и промысловых исследований до расчета вариантов разработки) рассматриваются как части единой методологии [1]. Ключевым моментом в рамках обсуждаемого подхода является создание трехмерного компьютерного образа залежи, объединяющего информацию различной степени определенности и детальности. В мировой практике для учета неточности и неполноты информации (о фильтрационно-емкостных свойствах, геометрии объекта и т.п.) принято привлекать методы стохастического моделирования, позволяющие генерировать «равновероятные» варианты геологической модели, не противоречащие имеющимся данным. Основные этапы построения модели в этом случае можно сформулировать следующим образом:
1) анализ и специальные преобразования данных сейсмики, ГИС, исследований на керне, геологических особенностей и т.п. для выявления и формулировки детерминированных и корреля-
ционных соотношений, подлежащих учету в математической модели, тип которой зависит от особенностей пластовой системы (флюиды и коллектор), а также от типа флюидальной системы и коллектора;
2) выбор стохастических моделей для воспроизведения деталей геологической модели, остающихся неопределенными на данной стадии изученности месторождения;
3) выполнение прогнозных расчетов на многослойных геологоматематических моделях и анализ разброса значений технологических показателей;
4) использование получаемых в процессе разработки залежей данных для сужения множества возможных геологических моделей, например количества генерируемых слоев, и снижения неопределенности модели.
В настоящей работе акцент сделан на решении п. 1, 2, результатами которых явились расчеты (п. 3). Цель работы - подготовка к реализации п. 4 в связи с началом эксплуатационного освоения участка.
Необходимым условием для решения задач стохастического моделирования является наличие информации о статистических характеристиках (средние, дисперсия и др.) отложений, содержащих коллектор, и особенностях их пространственного распределения.
Обычно информацию о свойствах залежей можно подразделить на два уровня:
1) локальная информация, получаемая по отдельным и немногочисленным скважинным исследованиям;
2) интегральная (по данным сейсморазведки), отличающаяся большей латеральной обзорностью, но существенно меньшим потенциалом разрешения при оценке характеристик объекта по вертикали, который ограничен возможностями полевой геофизики.
Для обеспечения моделирования необходимы выявление, анализ и обобщение прямых признаков объекта, эталонировка (или обучение) результатов обработки данных ГИС (возможно и других исследований скважин), а по совокупности получаемых при этом решений - обоснование степени информативности данных сейсморазведки. Последнее обеспечит адаптированное к условиям изу-
чаемого объекта и особенностям решаемых задач построение процесса обработки - интерпретации данных сейсморазведки, и получение в результате пространственного структурно-тектонического каркаса объекта и распределений интегральных емкостных и лито-фациальных характеристик в его пределах.
Накопленный авторами опыт решения подобных задач свидетельствует об эффективности использования сейсмостратиграфи-ческого подхода [2, 3]. Опираясь на результаты детальных скважинных исследований (геофизических, керновых, гидродинамических) и на особенности рисунка осей синфазности отраженных волн и их динамических характеристик, в рамках такого подхода удается выделить и оконтурить песчано-алевролитовые тела, ранжировать их по толщинам.
Методикой интегрированного системного анализа (ИСА) [4, 5] предусматривается выявление и обоснование количественных взаимосвязей между петрофизическими и акустическими характеристиками пород, с одной стороны, и параметрами отраженных волн, с другой. Естественно, что при этом учитываются различия в разрешающей способности методов. Основным элементом ИСА является установление доступного для прогноза параметра и соответствующего функционального преобразования имеющейся информации для его оценки.
Общая схема конкретной реализации методики интегрирования включает следующие элементы:
• построение детальных геологических и петрофизических моделей разрезов скважин по данным ГИС и лабораторного изучения керна:
- литологическое расчленение вскрытого разреза;
- количественную оценку свойств пород;
• дополнительную обработку сейсмических временных разрезов с целью повышения качества прослеживания отражений и разрешенности сигналов в выделенном целевом интервале времен, соответствующем изучаемым отложениям;
• взаимную идентификацию данных скважинных исследований и сейсморазведки, установление информативности последней на основе анализа последовательности: керн - промысловогеофизические характеристики - акустические характеристики -
эффективные сейсмические модели (ЭСМ) - характеристики отраженных волн, синтез в условиях конкретного объекта, доступного для прогноза одного и более параметров, описывающих коллекторские свойства пород;
• оценку значений прогнозируемых параметров на основе сейсмических данных.
Рассмотрим реализацию отдельных элементов методики применительно к изучению ачимовских отложений Уренгойского месторождения.
1. Обработка и интерпретация данных ГИС и керна для расчленения продуктивного разреза
1.1. Литологическое расчленение разреза
Все разнообразие пород, слагающих ачимовские отложения, отраженное керном из 18 разведочных скважин, может быть представлено ограниченным числом основных литотипов: песчаниками, алевролитами, глинами и аргиллитами. Породы-коллекторы - песчаники чистые, полимиктовые, глинистые (алевролиты). Породы-неколлекторы - плотные карбонатизированные песчаники, глины, аргиллиты.
При интерпретации материалов ГИС использованы данные по 26 скважинам, из которых в 17 отобран керн, а в 14 проведены испытания пласта. Критерии подразделения разрезов по данным ГИС основаны на известной совокупности качественных и количественных геофизических признаков, характерной для терригенно-го разреза. Для выделения коллекторов использованы следующие качественные и количественные критерии:
• наличие глинистой корки;
• радиального градиента сопротивления, устанавливаемого путем сравнения показаний разноглубинных зондов методом сопротивлений;
• превышение показаний микропотенциал-зонда над показаниями микроградиент-зонда;
• отрицательные аномалии на кривой метода потенциалов собственной поляризации (СП).
Количественные критерии выделения литотипов формируются преимущественно на основе относительной амплитуды СП (ага), в частности: ага > 0,8 - чистые коллекторы; 0,28 < аР5 < 0,8 - глинистые коллекторы; аР5 < 0,28 - глины, аргиллиты.
При попытке определения граничных значений, разделяющих глины, глинистые и чистые коллекторы путем сопоставления с дебитами четкого граничного значения, отделяющего коллектор от глинистых пород, получить не удалось. Поэтому в дополнение использованы данные электрического, акустического и радиоактивного каротажей. Так, для аргиллитов в сравнении с глинами характерно, помимо повышения удельного сопротивления, увеличение показаний ГК, а для карбонатизированных песчаников - уменьшение AtAK.
Таким образом, при литологическом расчленении продуктивного разреза ачимовских отложений Уренгойского НГКМ использован комплекс относительной амплитуды ПС, электрического, акустического и радиоактивного каротажей.
1.2. Оценка петрофизических характеристик
Для оценки качества коллекторов в ачимовских отложениях минимально необходимый перечень характеристик включает коэффициенты пористости и глинистости (Кп и К^).
Получение первого из них основано на сопоставлении данных ГИС с результатами анализа керна. Для оценки пористости пород ачимовских отложений предложена эмпирическая зависимость (Я.Н. Басин, В.А. Новгородов), позволяющая учитывать влияние глинистости:
Кп =7(А? - Л)^ - 0,05/ В. (1)
В зависимости используются относительная амплитуда СП (аР5) и интервальное время AtAK, А и В - константы, аналогичные соответственно интервальному времени скелета (А^) и разности интервального времени во флюиде и скелете, используемым в уравнении среднего времени.
В выполненных исследованиях на основе аппроксимации Кп (Кп керна) формулой (1) получены значения констант:
А = 197 мкс/м и В = 0,187 мкс/м. Качество аппроксимации характеризуется величиной коэффициента корреляции ~ 0,8 и остаточной погрешностью < 2,5 % (рис.1).
КПаС=-0.083822+1.023605*КРКи; К03ЯР<РИЦИЄНТ КОРЄҐІҐІЯЦИИ = 0.798672 КПас
у ✓
Ф у, _ / х7
• т Г
• #д щ
» • • ГО за
• ш ♦« •• •
• > У' %:
* ф <9
• /| •і/ • / •/
7 л м»—
Коллектор ЧИСТЫЙ I Аргиллиты Коллектор глинистый I Глины Плотные породы Песчаник полимиктовый
10.00 15.00
20.00 25.00
КРКи
Рис. 1. Сопоставление оценок коэффициента пористости, определенных по данным ГИС (КПас = Кп) и керна (КРКи = Кп)
Критерием обоснованности значений пористости, определенных по данным ГИС, служит сопоставление гистограмм распределения пористости по результатам исследований керна и пористости, определенной по ГИС. Распределения, представленные на рис. 2, построены по результатам изучения продуктивных разрезов шести скважин, расположенных на рассматриваемом участке.
Распределение пористости по ГИС характеризуется большим диапазоном изменения величин, и следовательно, при значениях Кп > 18—20 % оценка пористости может быть завышена на 2—3 %.
В отдельных скважинах при отсутствии исследований АК интервальное время рассчитано по эмпирической зависимости между Дt и данными нейтронного каротажа (ННКт):
А = 394,217 - 14,678 (пкі).
(2)
Рис. 2. Сопоставление гистограмм значений коэффициента пористости по данным ГИС (КПас = Кп) и керна (КРКУ = Кп)
Качество связи А = А(пШ) достаточно высокое - значение коэффициента взаимной корреляции ~ 0,88.
Оценка глинистости терригенных отложений проводится на основе предлагаемых в работах [6, 7] эмпирических зависимостей. В большинстве из них оценка глинистости строится на основе двойного разностного параметра (dgk), дополняемого в отдельных случаях учетом пористости. Для ачимовской толщи УГКМ в работе [6] для определения коэффициента объемной глинистости Кш предлагается формула
1пКт = (3,448^ - 3,39)1п2,71 + 1п(1 - Кпср), (3)
где dgk - относительные единицы, а Кпср - средний коэффициент пористости.
В данной работе оценка глинистости проведена на основе двойного разностного параметра (dgk):
Кж = 0,083-(23^ - 1). (4 )
Представленное на рис. 3 сопоставление для изучаемых отложений результатов расчета объемной глинистости по зависимо-
стям (3) и (4) характеризуются высоким коэффициентом корреляции ~ 0,99. В связи с этим в дальнейшем предпочтительнее использовать для расчетов выражение (4) как не зависящее от пористости.
КЄІ_=-0.01 Ч892+0.9Ч0352*КГЛ; К03ТТИЦИЄНТ КОрелляции = 0.995238 К&1
1.0000
0.8000
0.6000
о.чооо
0.2000
0.0000
0.0000 0.2000 0.4000 0.6000 0.8000 1.0000
Рис. 3. Сопоставление оценок объемной глинистости, рассчитанных по формулам
(3) - К и (4) - Кгл
Проведенный анализ оценки пористости и глинистости (см. рис. 2 и 3) показывает, что задача оценки этих петрофизиче-ских характеристик ачимовских отложений по данным ГИС успешно решена, что позволяет использовать эти параметры при построении геолого-математических моделей.
2. Обоснование возможностей прогноза интегральных емкостных свойств по данным сейсморазведки
2.1. Общие положения
Основу решения рассматриваемой задачи составляют построение и анализ эффективных геофизических моделей (ЭГМ), ведущая роль среди которых отводится сейсмическим (ЭСМ). Эффективные модели получают путем укрупнения результатов интерпретации данных ГИС (тонкослоистых ГИС-моделей) до толщин слоев, сопоставимых с разрешающей способностью сейсморазведки и составляющих первые десятки метров. В пределах слоев ЭСМ рассчитываются суммарные или средние значения геофизических характеристик.
Формально для построения эффективных геофизических моделей (ЭГМ) выполняются два условия: степень укрупнения толщин слоев, например задаваемая средняя толщина слоя, и фиксирование положения отдельных реперных границ. Для сейсмических эффективных моделей имеет место более сильное ограничение - неизменность или ограниченные отклонения синтетических сейсмограмм, соответствующих разным вариантам укрупнения исходной тонкослоистой АК-модели. И в том, и в другом случае возможно получение нескольких конкурирующих вариантов модели. Кроме того, при построении ЭСМ могут варьироваться полоса частот сейсмических сигналов и/или их форма, что также приводит к неоднозначности укрупненной модели. По серии вариантов ЭСМ, рассчитанной для всех имеющихся скважин, осуществляются:
• анализ и выделение границ слоев, стабильных по своему положению, глубине (времени), их последующее обобщение по ЭСМ ряда скважин позволяет сделать выводы о наличии и приуроченности потенциально реперных отражающих границ;
• выделение среди слоев ЭСМ тех, что содержат коллекторы, и оценка их характеристик, преимущественно средней пористости, суммарных эффективной толщины и линейной емкости, удельной линейной емкости (относительно толщины эффективного слоя);
• оценка взаимосвязи параметров эффективных слоев (ДТ, Уинт, а при наличии данных - и затухания) с емкостными характеристиками, вычисленными по ГИС-моделям;
• идентификация и прежде всего стратиграфическая привязка отражающих горизонтов к ЭСМ, в процессе которой может быть выбран один из вариантов модели, отличающийся наилучшей согласованностью с реальными сейсмическими трассами (ЭКО- или сигнальными);
• после выбора подходящего варианта ЭСМ в пределах ее отдельных слоев рассчитываются все необходимые интегральные характеристики (промыслово-геофизические и петрофизи-ческие) и строятся зависимости между ними и характеристиками ГИС-моделей. Последние позволяют установить потенциальную информативность сейсморазведки для прогноза коллекторских свойств и литофациальной обстановки.
Обоснование прогноза интегральных коллекторских свойств по системе ЭСМ - ЭГМ выполняется с учетом того, что увеличение толщин слоев ЭСМ по сравнению с пластами исходной ГИС-модели приводит к объединению в одном слое нескольких пластов-коллекторов. В этом случае значения характеристик эффективного слоя (его временной толщины и интервальной скорости) будут изменяться в соответствии с долей коллекторов в толщине слоя, их качеством и видом флюидонасыщения, чем собственно и обусловлен интегральный характер емкостных свойств, проявляющихся в параметрах эффективного слоя.
Для прогноза часто используется уравнение «среднего времени». Оно справедливо при нормальном к напластованию распространении волн с малой относительной длиной (X << АН самого тонкого пласта). Эти условия удовлетворяются лучше при исследованиях АК и в меньшей степени при полевой сейсморазведке. Для эффективного слоя ЭСМ, содержащего коллектор, достаточно универсальной является трехкомпонентная модель среды, включающая породу-коллектор (скелет и заполняющий флюид) и породу-неколлектор. Уравнение среднего времени такой модели может быть записано в виде:
где Аtcл, А^, А?СК, А?НК - замедление пробега волны, отнесенное к
1 м толщины соответственно в эффективном слое, флюидозапол-нителе пор, скелете породы-коллектора и в породе-неколлекторе; АНСЛ, АНк/, Кш - соответственно толщины эффективного слоя, /-го пласта-коллектора и его коэффициент пористости.
При условии, что в рассматриваемом слое доля пород-некол-лекторов меняется незначительно, по крайней мере меньше, чем характеристики коллекторов, из формулы (5) следуют два вывода:
• замедление или обратная величина среднеинтервальной скорости слоя линейно связана с удельной линейной емкостью коллектора:
А1СЛ = (ЕАН* ■ КО/АН,,
и только в случае отсутствия пород-неколлекторов эта величина совпадает со значением средневзвешенной пористости;
• временная толщина эффективного слоя во временах отражения:
АТ с = 2А?слАНж
линейно связана с удвоенной суммарной линейной емкостью коллекторов или их суммарной эффективной толщиной:
б = 2ХАНК.
Решение уравнения (5) относительно указанных интегральных параметров и обеспечивает их оценку. При этом значения констант А^, А?СК определяются по результатам интерпретации ГИС, относительная доля пород-неколлекторов - в процессе построения и анализа ЭСМ, ЭГМ. Отметим, что после взаимной идентификации ЭСМ и сейсмической записи аналогами характеристик эффективного слоя будут значения разности отражений, ограничивающих слой и значение его псевдоакустической скорости или жесткости. В последнем случае уравнение (5) дополняется еще одним, учитывающим помимо замедлений (обратных значений скорости) еще и плотности (или жесткости) компонент.
В связи с большой устойчивостью оценок кинематических характеристик сейсмической записи можно ожидать, что прогноз интегральной линейной емкости коллектора на основе временной толщины слоя является более надежным и предпочтительным. Вместе с тем независимо от выбранного параметра прогноза для повышения точности и надежности оценок необходимо предварительное районирование изучаемого объекта по типам геологического разреза. Тем самым ослабляется условие малости изменений значений характеристик породы-неколлектора в (2). Предпосылки подобного районирования выявляются и реализуются в процессе совместного анализа данных ГИС, ЭСМ (ЭГМ) результатов сейс-мостратиграфической или структурно-формационной интерпретации временных разрезов.
2.2. Анализ данных АК для обоснования прогноза интегральной линейной емкости коллекторов ачимовских отложений Уренгоя
Как указывалось выше, для нижненеокомских отложений в целом и для ачимовских в частности существенное влияние на коллекторские свойства оказывает глинистость. С ней же связано и изменение характеристики А^. Причем увеличение глинистости и улучшение коллекторских свойств приводит в А1Ж к одному и тому же эффекту - увеличению замедления. Ограничиваясь по-прежнему трехкомпонентной моделью в уравнении среднего времени (4), будем считать, что компонента неколлектора представля-
ХАН
ет собой глинистость: соответственно А?„ К = А1, и (1-------—) = К .
Н.К. £11 \ . -ж--.- / 2Л
СП
Последний параметр представляет собой относительное содержание по толщине глинистых пластов в слое ЭСМ. При этих предположениях формула (5) преобразуется к виду (6):
— 1 I А? А? — А? ]
2=АТслТ7---------^ ]1—^—Кл “ ск [, (6)
2 (л —А?ск И А?сл А?сл }
где {2 - линейная емкость коллекторов, оцениваемая по слою ЭСМ. В соответствии с (4) и по суммарным значениям емкостей коллекторов (2ГЖ>), определенных по ГИС-моделям, строится зависимость б(дгж:). Для отложений Ач35 она характеризуется (рис. 4)
высоким уровнем корреляционной связи (Я = 0,939) и незначительной остаточной погрешностью относительно аппроксимирующей прямой (не более 0,17 м). Таким образом, процедура прогноза емкостных свойств в рассматриваемых условиях должна обеспечивать:
• оценку констант замедления Д^, Д?ск, Д^ по данным ГИС;
• синтез критериев оценки Кт по сейсмическим данным; учитывая, что множитель при К!т меньше 1, требования по точности к оценке параметра могут быть ослаблены, вплоть до качественного районирования площади объекта;
• оценку по сейсмическим данным ДТСЛ и Д1С11 = 1/Ушт, последний параметр требует либо выполнения ПАК-преобразования разрезов, либо вычисления адекватных динамических характеристик сейсмической записи.
Осейси, М
у =0,6624х +0,0371 Я2 = 0,8779 с>
/ ^
уУ у = 0,4559х + 0,6854 ■ уУ л Я® = 0,7598
*
у и
1 2 3 4 5 6 7 6
• прогноз по сейсмическим данным ■ прогноз по ЭСМ ^ контрольная скважина линейный (прогноз по сейсмическим данным) линейный (прогноз по ЭСМ)
Рис. 4. Сопоставление прогнозных (0) и реальных (0ГИС) значений суммарной линейной емкости, вычисленных в пределах сейсмических слоев
3. Прогнозирование распределения интегральных емкостных свойств ачимовских продуктивных отложений по данным сейсморазведки
Реализация выявленной выше для конкретных геологических условий принципиальной возможности прогноза величины суммарной линейной емкости коллекторов связана с дополнительной обработкой результатов сейсморазведки: временных разрезов и горизонтальных спектров скоростей. Одной из наиболее эффективных процедур для решения рассматриваемых задач является ЭКО-преобразование разрезов [8]. Прослеживание по ЭКО-разрезам времен регистрации отражений обеспечивает: их идентификацию с данными ГИС на основе ЭСМ, построение глубинно-скоростной модели с использованием ¥инт (результат анализа и преобразования горизонтальных спектров скоростей). В свою очередь наличие глубинно-скоростной модели создает необходимые предпосылки для псевдоакустического преобразования ЭКО-разрезов, обеспечивая тем самым для каждого ЭКО-слоя оценку интервальной скорости (¥пак). Пример ЭКО-разреза с прослеженными отражениями в пределах интервала времен, соответствующего отложениям Ач3_5, и ЭСМ приведен на рис. 5.
Т, с
Рис. 5. Пример ЭКО-разреза по широтному сейсмическому профилю
Эти отложения представлены на ЭКО-разрезах четырьмя слоями с характерными для клиноформных отложений условиями залегания. По данным анализа ГИС и ЭСМ, каждый из слоев включает пласты-коллекторы, причем коллекторы Ач3_4 составляют небольшую часть мощности соответствующего (верхнего) ЭКО-слоя.
Как указывалось раньше, одним из условий прогноза является оценка коэффициента глинистости в пределах каждого ЭКО-слоя, требования к качеству которой невысоки. Получение такой оценки возможно на основе предположения, что с повышением К!т связано увеличение модуля ЭКО хотя бы на одной из границ эффективного слоя: в кровле - ЭКО < 0, в подошве - ЭКО > 0. Следовательно, алгебраическая сумма (ЭКО) в кровле и подошве (ДЭКО) может быть связана с величинами Кт, причем в зависимости от знака ДЭКО с относительно мягкими или относительно жесткими слоями. Из сопоставления сформулированного критерия и значений К!т в окрестности скважин следует, что прогноз глинистости может быть выполнен с погрешностью ~ 15 % (при большем числе скважин возможно получение и более надежных данных). Далее в соответствии с результатами обоснования прогноза по ЭКО- и ПАК-разрезам (либо только ПАК-, если они построены по ЭКО-разрезам) получены оценки Qп в окрестности скважин и сопоставлены с данными ГИС (см. рис. 4). Анализ представленных данных свидетельствует о достаточно высоком их подобии (коэффициент корреляции 0,864). Остаточная погрешность линейной аппроксимации составляет ±
0,28 м, а погрешность Qп на уровне 3а = 0,84 м (что в среднем соответствует относительной погрешности 10-25 %). Достоверность подобных оценок подтверждается данными по контрольной скважине (см. на рис. 4 - зеленые треугольники), отклонение прогнозных значений Qп от реальных Q не превосходит 0,5 м. Приведенные данные свидетельствуют о возможности и состоятельности прогноза суммарной линейной емкости по данным сейсморазведки. Для получения поверхности этого параметра, обеспечивающего решение задач моделирования резервуара, значения Qп приведены к скважинным данным путем построения поверхности схождения. Анализ его распространения по площади (рис. 6) показывает следующее:
• значения суммарной линейной емкости коллекторов ЭКО-слоя Ач5/2 изменяется от 0 до 6 м, существенно отличаясь от линейной интерполяции между скважинами;
• отложения с наилучшими емкостными свойствами приурочены к депрессионно-склоновой области клиноформы: интервал пикетов - 6000-8000 на ЭКО-разрезе и аналогичный - по оси абсцисс на карте Qп;
Рис. 6. Карта суммарной линейной емкости (0„) коллекторов в слое Ач5/2, построенная по данным сейсморазведки и ГИС (с приведением на скважины)
Наиболее существенными для моделирования резервуара являются следующие результаты интегрированного анализа данных сейсморазведки и ГИС, описывающие особенности строения эффективных слоев, содержащих коллекторы:
• геометрия поверхностей и толщин;
• распределение в пределах изучаемого объекта суммарной линейной емкости;
• прогноз суммарной средней пористости коллекторов по сумме ЭКО - аналогу относительной жесткости слоя.
При решении задач моделирования залежей для прогнозирования показателей разработки с применением стохастики необходима оценка общих закономерностей изменения свойств продуктивных отложений в пределах изучаемого объекта. Для анализа этих закономерностей помимо гипсометрии наиболее существенными являются определения характеристик и размеров зон относительно однородного строения продуктивных пластов. Их оценка проводится на основе применяемого в геостатистике метода вариограмм [9]. Исходными данными для обработки служат описанные выше результаты интерпретации данных сейсморазведки и ГИС.
Пример оценки латеральной изменчивости коллекторов для нижнего слоя пласта Ач5 по вариограммам суммарной средней пористости вдоль широтных и меридиональных сейсмопрофилей приведен на рис. 7.
Рис. 7. Вариограммы суммы коэффициентов отражения от границ нижнего слоя пласта Ач5 по профилям 79, 87, 90, 245, 247, 249
Согласно рис. 7 для рассматриваемого слоя в широтном направлении (профили 79, 87, 90) интервал потери корреляции составляет около 600 м, в меридиональном (профили 245, 247, 249) - 1000 м.
Данные характеристики использованы в качестве характерных масштабов пространственной корреляции при стохастическом воспроизведении полей фильтрационно-емкостных свойств моделируемого слоя. Построение полей пористости осуществлено на основе объемных распределений пористости, полученных по керну и ГИС. К статистической обработке привлечены все кер-новые определения пористости (2615) и проницаемости (2155) из 18 скважин рассматриваемого участка.
4. Анализ результатов лабораторных исследований керна
Экспериментальное изучение фильтрационно-емкостных параметров и структурно-литологических характеристик пород ачи-мовских отложений по керну показали, что коллекторы ачимов-ских отложений представлены песчано-алевритовыми разностями с относительно высокой пористостью и низкой проницаемостью. Образцы пород с проницаемостью менее 1 мД составили около 80 %, от 1 до 10 мД - 15 %, с проницаемостью более 10 мД - 5 %. Связь между пористостью и проницаемостью пород имеет неоднозначный характер, что объясняется особенностями строения по-рового пространства. По результатам изучения строения порового пространства методом ртутной порометрии и в шлифах коллекторы подразделены на три основных типа структуры, отличающихся размерами взаимосвязанных фильтрующих поровых каналов:
• среднепоровая структура коллекторов, диаметры фильтрующих каналов составляют от 5 до 20-25 мкм;
• средне-тонкопоровая структура, диаметры - от 2 до 8 мкм;
• тонкопоровая структура, диаметры - от 0,8 до 1-2 мкм.
В отдельный четвертый тип выделены породы-неколлекторы, обладающие ультратонкопоровым строением, размеры поровых каналов не превышают 0,8 мкм.
Экспериментальное изучение проницаемости пород ачимов-ских отложений в условиях, моделирующих пластовые, показало,
что при возрастании эффективного напряжения от величины 27,5 МПа, соответствующей начальному пластовому давлению, до 75 МПа происходит заметное снижение проницаемости. Наименьшее снижение проницаемости происходит в коллекторах средне-порового строения (тип 1). Чем более тонкими порами представлено поровое пространство породы, тем существеннее снижается ее проницаемость в процессе разработки при снижении пластового давления. Количественная оценка снижения проницаемости при возрастании эффективного напряжения, обусловленного падением пластового давления при разработке залежи, систематизировано и аппроксимировано зависимостью:
— тек —-— = а
ту нам —
-рнач г)П
пп
V 1
где Кшпач - проницаемость пластовая начальная, мкм2; Кттек - проницаемость пластовая текущая, мкм2; Рпл - пластовое давление, МПа; а, Ь - безразмерные коэффициенты (таблица).
Значения коэффициентов а и Ь для различных структурных типов пород
Коэффициент Тип
1 2 3 4
а 1,26 1,59 2,24 6,88
Ь -0,07 -0,14 -0,24 -0,59
5. Построение геолого-фильтрационной стохастической модели
При наполнении модели свойствами в блоках, вскрытых скважинами, пористость определялась как среднее арифметическое пористости по ГИС. Пористости блоков, составляющих меж-скважинное пространство, определялись на основании случайного розыгрыша пористости с условием соблюдения объемных распределений пористости, соответствующих распределениям по керну и ГИС.
Влияние эффективного напряжения на ФЕС коллекторов определяется по экспериментальным корреляциям.
Для учета неоднозначности связи проницаемости и пористости при наполнении блоков модели значениями проницаемости применена следующая процедура:
• по группам пород с близкой пористостью (диапазон изменения пористости - 1 %) построены распределения проницаемости;
• для каждой величины пористости разыграны величины проницаемости в соответствии с полученными выше дифференцированными распределениями.
6. Прогноз технологических показателей разработки на основе стохастического моделирования ачимовских залежей Уренгойского месторождения
Для учета неопределенностей строения резервуара и распределения коллекторских свойств разработана математическая модель, объединившая геологический и фильтрационный блоки в единой математической постановке [2]. С использованием созданной модели выполнены расчеты технологических показателей вариантов разработки ачимовского разреза второго опытного участка Уренгойского месторождения для серии реализаций строения резервуаров.
Пример прогнозного расчета динамики текущей газоотдачи и средней депрессии для трех реализаций поля ФЕС и геометрии границ (с учетом пространственной корреляции) представлен на рис. 8. Рассмотрен вариант разработки пласта Ач5 в режиме истощения с годовым темпом отбора 3 % при равномерном размещении скважин по сетке 800 м.
Согласно рис. 8 для пласта Ач5 прогноз обоих показателей имеет устойчивый характер при незначительном разбросе между реализациями.
В то же время для пласта Ач3-4, имеющего незначительные эффективные толщины, подобная процедура интерпретации сейсмических данных из-за весьма значительного разброса показателей не позволяет получить реалистичный прогноз суммарной линейной емкости коллекторов.
Практическая реализация геостохастического метода для гидродинамического моделирования отработки второго опытно-
Время разработки, годы
Рис. 8. Прогноз изменения текущей газоотдачи и средней депрессии для трех реализаций строения пласта Ач5
го участка ачимовских отложений Уренгойского месторождения показала возможность прогноза показателей разработки сложного объекта, отражающего существующую геологическую неопределенность.
Неоднородности пластов в межскважинном пространстве, выявленные с помощью вышеописанной процедуры специальной интерпретации сейсмики и учтенные при построении гидродинамической модели объекта, находят яркое отражение в прогнозных показателях разработки. Так, расчетные поля давлений для каждого слоя пласта Ач5 показывают существенную неравномерность отработки залежи. Пример реалистичного прогноза распределения пластового давления в динамике (на 6-й и 20-й годы разработки) для одной из реализаций строения резервуара приведен на рис. 9, согласно которому значительные участки в каждом слое залежи остаются практически не охваченными процессом дренирования не только в начальный период разработки, но и после двадцатилетней работы пласта.
В процессе освоения и реализации метода интегрированного подхода при прогнозе технологических показателей разработки ачимовского разреза второго опытного участка Уренгойского месторождения накоплен практический опыт, позволяющий сделать ряд заключений.
Карты эффективных толщин для трех слоев пласта Ач5
Слой 1 Слой 2 Слой 3
Х 'ХЖ :ЩЩт =Щ|Р -ИШ^< : ш;: - Нш* -I Г >К1:
Распределения давлений в слоях пласта на шестой год разработки
- кґжіЗ. -
6000 8000 10000 12000 14000 6000 8000 10000 12000 14000 6000 8000 10000 12000 14000 ■
Распределения давлений в слоях пласта на двадцатый год разработки П В 350
доосГ доогі^Г ^ щ
6000 8000 10000 12000 14000 6000 8000 10000 12000 14000 6000 8000 10000 12000 14000
Рис. 9. Пример прогноза распределения пластового давления на 6-й и 20-й годы разработки для одной из реализаций строения резервуара Ач5
Все без исключения этапы создания модели объекта должны выполняться последовательно и быть неразрывно взаимосвязаны. В этом смысле традиционное выделение двух отдельных этапов -построение геологической, а затем - гидродинамической моделей - нецелесообразно и вредно.
Новыми в практике проектирования с применением интегрального подхода, а потому и требующими особенного внимания и высокой квалификации привлекаемых научных коллективов, являются три составных элемента:
• специальная комплексная интерпретация сейсмических данных совместно с данными скважинной геофизики и результатами изучения керна;
• использование методов количественной оценки неопределенностей информации различных видов;
• создание стохастической цифровой модели объекта, объединяющей геологический и фильтрационный блоки в единой математической постановке.
Наиболее высокую эффективность обсуждаемого подхода можно ожидать от применения его на морских объектах, где число скважин ограничено, а сейсмика отличается более высоким качеством, чем на суше.
Список литературы
1. Браташ Б.В. Комплексное моделирование пластовых систем с применением стохастических методов для задания коллекторских свойств / Б.В. Браташ, А.Е. Рыжов, Н.В. Савченко и др. // Фундаментальные проблемы нефти и газа: материалы Всеросс. науч. конф. - М., 22-25 января 1996. - Т. 2. - С. 239-250.
2. Рыжов А.Е. Особенности разработки газоконденсатных залежей ачимовских отложений / А.Е. Рыжов, Н.В. Савченко, Е.В. Ше-берстов // Газовая промышленность. - 2005. -№ 1. - С. 32-36.
3. Каплан С.А. Возможности прогноза интегральных емкостных свойств по данным ГИС и сейсморазведки / С.А. Каплан, Е.В. Зотова, Е.Ю. Шелавина и др. // Геофизика. - М.: ЕАГО, 1997. -№ 5.
4. Гильберштейн П.Г. Адаптивный интегрированный анализ геоинформации / П.Г. Гильберштейн, С.А. Каплан, А.Я. Иксанов. -М.: Геоинформатика, 1996. - С. 90-94.
5. Каплан С.А. Методика интегрированного анализа данных ГИС и сейсморазведки при изучении месторождений нефти и газа [Текст]: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 04.00.12 / С.А. Каплан. -М., 1994. - 44 с.
6. Методические рекомендации по использованию материалов ГИС, данных анализа керна и результатов испытаний для подсчета запасов газа и нефти в продуктивных отложениях ачимовской толщи УГКМ. - М.: рГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, 1998.
7. Методические рекомендации по определению подсчет-ных параметров залежей нефти и газа по материалам геофизических исследований скважин с привлечением результатов анализа керна, опробований и испытаний продуктивных пластов / под ред. Б.Ю. Вендельштейна, В.Ф. Козяра и Г.Г. Яценко. - Калинин: Союзпромгеофизика, 1990.
8. Рудницкая Д.И. Методические рекомендации по обработке сейсмических записей при изучении акустических неоднородностей тонкослоистых сред с целью прогнозирования неантиклинальных ловушек нефти и газа / Д.И. Рудницкая, В.И. Берилко, Г.А. Горохова и др. - Новосибирск: СНИИГГимс, 1983. - 58 с.
9. Lucia F.J. Geologic / F.J. Lucia, G.E. Fogg // Stochastic Mapping of Heterogenetyin a Carbonate Reservoir. JPT. - 1990. - № 10. -P. 1298-1303.
