Научная статья на тему 'Оценка эффективности локального прогноза нефтегазоносности на территории Пермской области'

Оценка эффективности локального прогноза нефтегазоносности на территории Пермской области Текст научной статьи по специальности «Науки о Земле и смежные экологические науки»

CC BY
82
17
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по наукам о Земле и смежным экологическим наукам , автор научной работы — Галкин В. И., Шурубор О. А., Растегаев А. В., Галкин С. В.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Оценка эффективности локального прогноза нефтегазоносности на территории Пермской области»

5. Галкин В.И., Левинзон И.Л., Маршаев O.A. О роли разломов в нефтегазоносное™ юрского нефтегазоносного комплекса Надым-Пурской НТО// Геология месторождений полезных ископаемых: Межвузовский сборник научных трудов/ Перм. гос. техн.ун-т. 1997. С. 49-52.

6. Галкин В.И., Лядова H.A., Галкин C.B. Прогноз нефтегазоносности нижне- и среднекаменноугольных отложений на локальных структурах северовосточной части Волго-Урала. Пермь, 1996.

Получено 13.01.2000

УДК 550.834

В.И.Галкин, О.А.Шурубор, А.В.Растегаев, С.В.Галкин Пермский государственный технический университет, ПермНИПИнефтъ

ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ЛОКАЛЬНОГО ПРОГНОЗА НЕФТЕГАЗОНОСНОСТИ НА ТЕРРИТОРИИ ПЕРМСКОЙ ОБЛАСТИ

Установлены критерии, контролирующие нефтегазоносность локальных структур. Разработаны геолого-математические модели прогноза. Прогноз выполнен по 60 структурам, эффективность его составила более 90%.

В 1990 году В.И.Галкиным была выполнена оценка эффективности локального прогноза на территории северо-востока Волго-Уральской НГП по результатам разбуривания более чем 80 структур. По этим данным «коэффициент удачи» составляет свыше 80%. В настоящей статье рассматриваются результаты локального прогноза за последующие годы.

Одной из основных задач в общей системе локального прогноза является выбор комплекса геологических показателей. К показателям локального прогноза предъявляются следующие требования:

- все диагностические показатели должны вписываться в обоснованную модель формирования залежей нефти и газа;

- показатели должны быть информативными;

- показатели должны иметь количественное выражение;

- вся исходная база должна быть получена до ввода структур в г лубокое бурение.

Для решения задач локального прогноза используются четыре группы показателей (тектонические, геохимические, гидрогеологические и литоло-гические), которые влияют на процессы, обусловливающие размещение залежей нефти и газа как по площади, так и в разрезе осадочного чехла.

В качестве обучающей выборки использовались 60 объектов, на которых в разные годы было проведено глубокое поисковое бурение и получены определенные результаты в отношении нефтегазоносности, из которых 30 являются нефтегазоносными и 30 - "пустыми". По каждому показателю и нефтегазоносные и пустые объекты разделены на группы, согласно разновидностям конкретного показателя. Далее произведен расчет частости

появления объектов г-й разновидности Хгго показателя, представляющего собой отношение количества объектов, попавших в определенную разновидность, к общему числу объектов. Расчет сделан отдельно по нефтегазоносным и пустым структурам.

Критерий считается информативным, если /'Р> '/{, ^ > г1,. Значения и г; определяются в зависимости от количества объектов обучения и уровня значимости (а - 0,05).

Выполнен детальный статистический анализ всех изучаемых показателей, характеризующих нефтегазоносные и пустые структуры. Статистические характеристики некоторых из них приведены в табл. 1. Сравнение двух выборок производилось по средним значениям, среднеквадратичным отклонениям, коэффициентам вариации. Кроме этого, оценка информативности определялась по трем независимым методам.

Первый метод заключался в том, что для каждого интервала варьирования по всем показателям вычислялась интервальная вероятность, а затем она сопоставлялась со средним интервальным значением показателей, далее по этим данным рассчитывался коэффициент линейной корреляции г. По полученным зависимостям вычислялись значения вероятности Р для всей обучающей выборки, далее определялся процент правильного распознавания. Для нефтегазоносных структур правильное распознавание считается в том случае, когда Р > 0,5, для пустых наоборот - Р < 0,5.

Вторым методом явилось использование разработанной балльной оценки, по которому определялась информативность путем сравнения с общими средними значениями. И, наконец, третьим методом явилось использование линейного дискриминантного анализа по каждому изучаемому признаку (см. табл.1). Показатели проанализированы с точки зрения возможности их дальнейшего использования для решения прогнозных задач по трем используемым методам, а также произведен расчет коэффициентов / и/ для каждого показателя.

Оценка нефтегазоносности структур за анализируемое время проводилась с использованием двух независимых методов: экспертного и вероятностно-статистического. Экспертный метод проводился по системе баллов, с помощью-которых моделировались различные комбинации показателей для поиска оптимальных решений. Прогнозная оценка каждой локальной структуры производится по одинаковому количеству зонально-региональных и локальных показателей и выражается соответствующей суммой баллов (табл. 2).

По суммам баллов комплекса зонально-региональных и локальных показателей можно разделить оцениваемые объекты на три основные группы: высокоперспективные, перспективные и малоперспективные.

Разработка методических приемов оценки производилась по 60 эталонным структурам («обучающая выборка»), В результате анализа установлено:

- среди первой группы вероятность того, что оцениваемая структура окажется нефтегазоносной, превышает 75%;

- среди структур второй группы практически равновероятно, что оцениваемая структура может оказаться нефтегазоносной или пустой;

Таблица

Некоторые статистические характеристики нефтегазоносных и пустыгх структур

Показатели Средне значение., ергдиехвадрйтичное отклонено, коэф. вариации, % (о числителе), размая (а знаменателе) Зависимость вероятности нефтегазо- по::ноет;! струю: \ р (/-) от гюказате- ! Линейные диехдоиминантные лей, козф.корреллции (г) - верхняя функции строка; среднее значение Р и интервал варьирования - ■:-.::-::о:;: строка | Процент правильного распознавания, 1-я - цифра но линейной модели, 2-я - но балльной системе, 3-я - по ЛДФ

Нефтегазоносные структуры Пустые структуры

Местоположение относительно ККСП, кол -ККСП 1,36 ±0,71; 52,2 1-3 2,63 ± 1,42; 53,9 1 -5 /»=0,73-0,11 ККСП, г = 0,83 /,, > I, 0,40; 0,25 - 0,69 2, 1,072 ККСП - 1,425 " 2,065 К1<а 1-3,413 71,66; 71,66; 71,66

Суммарная амплитуда движений АО, >■< 162 ±29,-1: 18,1 120- 240 186 ± 47,6; 25,6 75 - 320 Р="0,94 - 0,0027 АД, г-~0,76 1„> !, 0,44; 0,25-0,71 '/., - 103 АД-9.081 2> - 0,119 АД - 11,804 61,66; 61,66; 60,00

Мощность терриг-енной толщи девона МД,, м 37,1 ± 19,3; 52,0 10-80 35,2 ±20,2; 57,4 10-80 7*0,39 + 0,002 МД,, г-0,34 < !, 0,47; 0,25-0.66 2, - 0,095 МД; - 2,4 б 1 2, = 0,095 МД-2,281 53,33; 48,33; 46,66

Мощность террш-синой : и.|!пн нижнего карбона МС,. м 66,5 ± 15,6; 23,4 20- 100 84,6 :1- 34,5; 40,7 20-150 /'-«0,58 -0,002 МСЬ ---0,34 г,, < (, 0,46; 0,25 - 0.58 ?., ' 0,092 МС; - 3,764 2., - 0,117 МС; -5,671 53,33; 65,00; 71,66

Региональный угол наклона к впадинам нижнего карбона аС- ! град. 0,56 ±0,47; 839 0,06- 1.6 0,48 г- 0,56, 116,6 0,06-2,18 Я=0,'16 + 0,109аС,, г-0,46; 1е < 1, 0,57; 0,40 - 0,80 '1, - 2,079 аС, - 1,241 ?., = 1,784 аС, - 1,126 58,33; 56,66; 58,33

Пористость РОЯ% 14,41-2,5; 17,36 6- 18 11,1 ±4,5; 40,5 0- 18 /'-0,03 + 0,038 РОЯ ; Г--0.78 1,, < I, 0,42; 0,25-0,75 1,076 РОИ - 8,42.9 2, = 0,830 РОК - 5,300 56,66; 56,66; 66,66

Проницаемость л', -КРЯ 39?. ±238; 60,7 50 - 700 2,38 ± 237; 99,5 0-700 М,30 + 0,0005 КРЯ; г-0,61 < г, 0,48; 0,26-0,62 г, = 0,007 КРЯ - 2,053 2, - 0,004 КРЯ - 1,194 56,66; 56,66; 58,33

Амплитуда А. м 36,2 ±32,1; 88,6 10- 140 11,2 ±7,8; 69,6 3-40 /»0,41 +0,0046 А; '"=0,81 0,«; 0,41-0,75 '¿1 - 0,066 А - 1,893 2, = 0,021 А-0,808 73.33; 73,33; 71,66

Степень структурного контроля СК, кол 2,1 ±0,6; 28,6 1 -3 1,6 ±0,6; 37,5 1-3 Р=-0,02 + 0,264 СК ,• г-0,82 1р > 1, 0,50; 0,23-0,77 2/= 5,621 СК - 6,595' '¿2 ~ 4,972 СК - 4,263 - 63,33; 63,33; 65,00

Морфологический тин структуры МТС, код 12,6 ±7,8; 61,9 12— 14 13,1 ±4.1; 31,3 12- 14 7^=2,48-0,155 МТС ; г"0,79 г,, > 0,47; 0,33 - 0,64 2; - 16,491 МТС- 104,859 7-!' 17,141 МТС - 113,267 63,33; 63,33; 63,33

Таблица 2

Оценка нефтегазоносное™ прогнозных локальных структур

Нефте- Вероятность Заключение о Нефте- Вероятность Заключение о

№ Наименование газо- отнесения к нефте газо- А'» Наименование газо- отнесения к нефтегазо-

л/п Структур нос- нефтегаз. носности п/п структур нос- ■нефтегаз. носное™

ноеть С1р;/!-.г структур ноеть структ. структур

1 Чернаковская + _ 0,98 Высокоперсп. 31 NII) пи Мокни ш 0,71 Пдзспекг.

2 Южно-Батырбайская + 0.98 3 Ьуткановская + 0,75

3 Саргульская 0,98 з (..еверо-Мазунинская - 0,59 -«-

4 Калашниковская 0,08 34 Юговскаг - 0.60

5 Занадно-Гондьщевекая - 0,47 Малоперсп. 1 0111 11 )111 п -1- - 0,64

6 Пич\'йская 0,98 Высокоперсп. 36 Митрохинекая т- 0,61

7 "" Верховская + 0,96 '<- 3 / I \|_) и ШСл 1Я 4 - 0,61 Перспект.

8 Ашатпинская -1- 0.97 34 1 Т П НО 1 ти 1СК1Я 1 0,56

Г~ 9 Павильская 0,59 Перепеки. 39 3 н! 1 нп В 1е 1 п евская . 0,54 -«-

К) Северо-Баклановская 0,71 40 Кукуизкинская + - : 0,42 Маяоперсп.

11 Сафоновская 0,25 Непеоепект. 4 1 уриновская - 0,32

12 Северо-Елкинская -1 0,74 1 крене кг. 4 К п 1^111 о лкая - 0,14 Неперс гщкт.

13 Зотинекая 0.39 М 1 кшереп. 4 Засекипекая - 0,09 -<с-

м Траеелыннская 0.39 Мадоперсн. 44 \ес Ме и<1 некая г - 0,09

15 Северо-Курашимская 1- О 57 Перспект. 5 Саранинская •!■ - 0,036

16 Юновская - 0.20 Ненерспект. 16 Ьоеычно-'П нч 1 екая -! - - 6,032 -ч<~

17 Маслаевская 0,17 17 СевероЛ'арховская - 0,23

18 Батунская 0,16 18 Юрманская 0,87 Высокоперсп.

19 Тауга^ская 0,36 Малоперсп. 19 С еве|)0-К"0ндаеская - 0.36 Малоперсп.

20 Кинделннская + - 0,03 Ненерспект. 50 5 штцпо-Ильичевская 0,47

21 Марпогинская 0.79 Высокоперсп. 51 левпнекая - 0 58 -«-

22 Пухирсвская ■г 0,46 Малоперсп. 52 Южно-Лешакозекая + 0,52 11ерснект.

23 Шатовская 0,68 Г1ерспект. 53 Кольшановская г 0,71 -«-

24 Черемшанская ■1 - 0,34 Малоперсп. 54 Орпамовская - 0,21 Ненерспект.

25 Цешшпская -1- - П 11 55 Всрх-Сабардипская 0.77 Высокоперсп.

26 К£асклы1Иковская Перспект. 56 Башиловская + - 0,06 Ненерспект.

27 Марьинская - 57 Южно^олдпнекая 0,66 Перспект.

28 Лемтшшская - Малоперсп. 58 Запольекая 0,60 -«-

29 Тнновская - 0..1 / 59 Северо-Талицкая - 0,22 Ненерспект.

30 Печинская г 0,51 Перспект. 60 Высокомысекая + 0,93 Высокоперсп.

месторождение ; - пустая структура; + - по результатам бурения не получено однозначных результатов.

- среди третьей группы вероятность того, что оцениваемая структура окажется пустой, превышает 75%.

Для проверки работоспособности разработанной прогнозной оценки неф-тегазоносности взяты 33 структуры, из которых 18 - нефтегазоносные и 15 -пустые, которые составили группу так называемых экзаменационных объектов. Ни один из них не входил в обучающую выборку.

В результате выполненных расчетов получены следующие результаты: в группе высокоперспективных - 10 объектов и все они нефтегазоносные; в группе перспективных из десяти объектов шесть являются нефтегазоносными и четыре пустыми. Группу малоперспективных составляют 13 объектов, среди которых одиннадцать являются пустыми и два - нефтегазоносными. С целью контроля полученной системы оценки нефтегазоносности был использован линейный дискриминантный анализ (ЛДА). В целом математическая модель разделения структур на нефтегазоносные и пустые, основанная на линейном дискри-минантном анализе, является мощным статистическим средством, отличается простой, хорошей интерпретируемостью. Она позволяет производить отбор информативных показателей, что дает возможность снизить размерность признакового пространства.

Исследования показали, что ни по одному из критериев с помощью ЛДА невозможно разделить локальные структуры на нефтегазоносные и пустые. Поэтому было проанализировано, как происходит разделение по обучающей выборке нефтегазоносных и пустых структур при использовании ЛДА в зависимости от различного количества (т) используемых признаков. Для анализа использовалось такое сочетание признаков, при котором происходит максимальное разделение структур на нефтегазоносные и пустые при равном значении т.

При использовании двух признаков (амплитуда А и степень структурного контроля ССК) эффективность распознавания составила 73,33%, причем лучше распознавались пустые, чем нефтегазоносные структуры. При т~3 распознавание 75%, лучше распознаются пустые структу-ры. В случае т~4 распознавание несколько увеличилось (78,33%), и произошло изменение, стали лучше распознаваться нефтегазоносные структуры, чем пустые. Распознавание структур значительно увеличилось при т-5 (88,33%), при этом праЯТй^СХй одинаково правильно были оценены как нефтегазоносные, так и пустые структуры. В случае, когда т изменялось от 6 до 15, распознавание находилось в интервале от 86,66 до 93,33%. Начиная с т-\6 и выше распознавание стало практически одинаковым.

Анализ статистических характеристик, полученных ЛДФ, показывает, что наиболее целесообразно для прогнозных решений использовать следующую ЛДФ:

2= -0,5859 ККСП - 0,6518 вР - 0,0160 МД3 - 0,0183 МС^ 2,3040 <хДз-- 1,7802 аС, + 0,9162 Р- 0,027 Ш4 + 2,8173 СУЬ + 18,4714 МЕТ + +0,4530 РОК - 0,0046 КРК - 0,0515 МДз + 0,0188 А + 0,9776 СК+ + 0,3345 СР + 0,0269 ЛЯ - 18,0065 при Д=0,82,

где СР - характер развития, код;

аДз - региональный угол наклона к впадинам терригенного девона, град.;

F - геохимический фактор, код;

NIL, - содержание ионов аммония в пластовых водах;

CYL - коэффициент сульфатности пластовых вод;

МЕТ - коэффициент метаморфизации пластовых вод;

CF - структурный фактор, код;

RR - расчлененность рельефа на участке объекта, м.

Остальные условные обозначения были приведены выше.

При использовании данной ЛДФ получены следующие средние значения вероятности отнесения к нефтегазоносным структурам: нефтегазоносные структуры - 0,90; пустые структуры - 0,18; среднее значение - 0,51. Распознавание экзаменационной выборки составило 87,50%.

В случае совместного использования балльной оценки и ЛДА получена следующая формула:

R = -6,76386 Z + 0,02384 Б 0,62769 при R=0,93.

При прогнозировании, выполненном с помощью данной формулы, принята следующая градация вероятности принадлежности к нефтегазоносным структурам: Р<0,25 - неперспективные, Р от 0,25 до 0,5 - малоперспективные, Р от 0,5 до 0,75 - перспективные и при Р>0,75 - высокоперспективные. Установлено, что по эталонным объектам только Быстровская структура (Р = 0,32, малоперспективная) определена неверно в свой класс, остальные структуры расклассифицированы верно, т.е. правильность отнесения структур к своем}' классу составляет 98,33%.

В дальнейшем обучение выполнялось с помощью эталона по 92 структурам. В результате пошагового дискриминантного анализа была получена ЛДФ; Z = - 0,5472 KKCII + 0,0366 А -г 24,1891 МЕТ + 0,3027 POR -- 0,0122 АД - 0,0041 KPR + 0,7962 СК + 0,0166 RR + + 0,4927 CF- 25,2206.

С учетом балльной оценки вероятность отнесения к нефтегазоносным структурам определялась с использованием еле,дующей формулы:

R = 0,0258 Б - 4,73254 Р + 6,91281.

К настоящему времени представляется возможность увеличить используемый эталон до 141 структуры. В данном случае использовалась методика «все в обучении и все на экзамене». Контрольная выборка состояла лишь из одного, но каждый раз нового объекта (месторождения или «пустой» структуры). Все остальные 140 объектов составляли материал обучения. В результате этого вся выборка побывала в обучении и на экзамене.

Проведенные расчеты позволили проанализировать коэффициенты, полученные с помощью ЛДФ. По этим данным были построены гистограммы распределения. Они характеризовались симметричным видом. Проверка на

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

соответствие нормальному закону выполнена по критерию с р = 0,05. Установлено, что во всех полученных уравнениях коэффициенты и свободные члены не противоречат гипотезе о нормальном распределении.

Для дальнейших расчетов по эталонной и прогнозной выборкам принимали среднее значение коэффициентов и свободных членов: с помощью полученной линейной дискриминантной функции определена вероятность принадлежности к нефтегазоносным структурам с помощью следующей формулы:

Р = 0,006093 А+0,158554 ССК+0,107315 POR - 0,0088 МС, + +0,000749 KPR + 0,282255 F+ 0,064489 МО - 0,010592 МДз --0,000119 V+ 0,004656 RR - 0,000339 АД - 0,432772 аС,+ +0,695357 аДз - 0,001398 NH4- 0,009125 S-0,008345 MET --0,538145 при /2=0,93, где МО - общая мощность пласта, м;

S - площадь структуры, км".

Используя оценку, выполненную по балльной шкале (Б) и вероятность наличия залежи УВ (Р), определенную по вышеприведенной ЛДФ, комплексная оценка нефтегазоносности проводилась по следующей зависимости:

R = 0,01112 Б - 5,16240 Р + 0,91834.

Результаты расчетов показали, что из эталонных структур неверно расклассифицирована только Быстровская структура, из экзаменационных - Безымянная и Маркетовская структуры.

При исследовании рассмотрены несколько вариантов геолого-математических моделей в зависимости от используемых эталонных объектов, дан анализ их эффективности. Результаты оценки нефтегазоносности по наиболее представительному последнему варианту приведены в табл. 2, в нем учтены все имеющиеся особенности прогнозирования на настоящее время. В настоящее время на 60 структурах, где был выполнен локальный прогноз, проведено глубокое бурение. Прогноз не подтвердился по 5 структурам: Павильской, Пу-хиревской, Марьинской, Северо-Мазунипской и Юговской. Таким образом, последняя уточненная геолого-математическая модель характеризуется успешностью своей реализации на 94,32%.

Получено 22.01.2000

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.