ПРОГНОЗНАЯ ОЦЕНКА ФИЛЬТРАЦИОННОЙ СПОСОБНОСТИ ТОНКОСЛОИСТЫХ КОЛЛЕКТОРОВ ВИКУЛОВСКОЙ СВИТЫ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ИССЛЕДОВАНИЯ КЕРНА И ГИС Текст научной статьи по специальности «Науки о Земле и смежные экологические науки»

ОРИГИНАЛЬНАЯ СТАТЬЯ

DOI: https://doi.Org/10.18599/grs.2021.2.17 ' удк 622.276

Прогнозная оценка фильтрационной способности тонкослоистых коллекторов викуловской свиты по результатам исследования керна и ГИС

Т.Г. Исакова1*, Т.Ф. Дьяконова2, А.Д. Носикова2, Г.А. Калмыков2, А.В. Акиньшин3, В.М. Яценко4

'Фонд «Национальное интеллектуальное развитие», Москва, Россия 2Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Москва, Россия 3ООО «Тюменский нефтяной научный центр», Тюмень, Россия 4ПАО «НК «Роснефть», Москва, Россия

Целью работы является прогноз фильтрационной способности коллекторов по данным керна и ГИС на стадии петрофизического исследования пород до начала активной разработки объекта.

Все результаты получены по данным порометрических характеристик пород на примере викуловских отложений Красноленинского свода. На образцах керна установлены закономерности изменения размеров пор и их вклад в суммарную фильтрацию в зависимости от литофизического типа породы. Предложена классификация пород по радиусам пор, разработана методика оценки фильтрационной способности коллекторов по данным ГИС с расчетом долевого участия каждого прослоя в планируемом интервале перфорации.

Ключевые слова: викуловская свита, фильтрационная способность, радиус пор, литофизический тип, вытеснение флюида

Для цитирования: Исакова Т.Г., Дьяконова Т.Ф., Носикова А.Д., Калмыков Г.А., Акиньшин А.В., Яценко В.М. (2021). Прогнозная оценка фильтрационной способности тонкослоистых коллекторов викуловской свиты по результатам исследования керна и ГИС. Георесурсы, 23(2), с. 170-178. DOI: https://doi.Org/10.18599/grs.2021.2.17

Введение. Породы викуловской свиты нижнемелового возраста представлены алевро-песчаными, песчано-алевритовыми, глинисто-алевролитовыми разностями, неравномерно чередующимися и переслаивающимися по разрезу пластов викуловской свиты (ВК). Последними исследованиями установлено, что глинистая составляющая содержится в рассеянном виде в поровом пространстве и цементирующей части, а не в виде отдельных прослоев (Исакова и др., 2020). Принята модель коллектора - коллектор с микрослоистой текстурной неоднородностью и чередованием слойков алевролитов и песчаников с разной степенью зернистости. Отложения викуловской свиты формировались в мелководных прибрежно-морских, штормовых условиях (пласты ВК13), осложнены развитием врезанных речных долин (пласт ВК2 3врез) в разных частях Красноленинского месторождения (Исакова и др., 2020).

Значительная неоднородность пород по литологии, порометрическим характеристикам, наличие коллекторов с существенно разным по латерали и разрезу фильтрационным потенциалом приводит к неравномерной выработке запасов нефти викуловского объекта. Для наиболее полного вовлечения запасов в разработку предлагается на этапе петрофизических исследований керна производить выбор интервала перфорации, исходя из фильтрационной способности коллекторов с расчетом долевого участия каждого прослоя в общий приток по данным ГИС.

* Ответственный автор: Татьяна Геннадиевна Исакова E-mail: t.isakova@oilmsu.ru

© 2021 Коллектив авторов

Методика исследований, полученные результаты и их обсуждение. Обычно в практике подсчета запасов углеводородов (УВ) петрофизическая основа для обоснования алгоритмов интерпретации материалов ГИс создается по подсчетным объектам (продуктивным пластам) или группам подсчетных объектов без детализации конкретного объекта по литолого-петрофизическим характеристикам. Это связано с тем, что, во-первых, зачастую, не удается выявить значимые различия во взаимосвязях петрофизических параметров по керну дифференцированно по литотипам пород, фациальным зонам единого пласта или по каким-либо другим геологическим особенностям рассматриваемых отложений. Во-вторых, наиболее распространенный случай, при выявленных закономерностях изменения свойств пород по керну с дифференциацией по определенным признакам, не удается найти их отражение в показаниях методов ГИС. В связи с этим часть информации об объекте, полученная при исследованиях на керне (микроуровень), теряется и обобщается (усредняется), что не всегда оправдано. В работе по созданию петрофизической модели викулов-ской свиты выполнена дифференциация единого объекта по лито-петро-геофизическим характеристикам, и анализ керновой информации проведен с учетом принадлежности к выявленным группам. Комплексирование литологических и петрофизических особенностей пород по керну и геофизическим характеристикам в разрезах скважин показало, что наиболее контрастными по ГИС являются группы петротипов - литофизические типы.

Анализ с привязкой керна к разрезу тестовых скважин показал, что в пачках ВК13 и ВК2 3врез викуловской свиты по данным ГИС могут быть выделены 6 литофизических типов (табл. 1).

№

ВК,,

ВК2-3врез

Признак коллектора

песчано-алевролитовая порода алевролит глинисто-алевролитовая порода алевро-глинистая

порода терригенно-карбонатная порода

алевро-песчаная порода песчано-алевролитовая порода

глинисто-алевролитовая порода алевро-глинистая

порода терригенно-карбонатная порода

коллектор

коллектор

коллектор

коллектор /неколлектор

неколлектор неколлектор

Табл. 1. Основные литофизические типы пород в пластах викуловской свит

Анализ петрофизических параметров по литофизическим типам показал и подтвердил закономерное общеизвестное ухудшение филь-трационно-емкостных свойств (ФЕС) по мере уменьшения зернистости пород при переходе от песчано-алевритовых и алевро-песчаных разностей к алевролитам глинистым (рис. 1).

Снижение фильтрационных свойств (Кпр) при близкой пористости в мелкозернистых породах по сравнению с более крупнозернистыми связано с уменьшением радиусов пор и поровых каналов, что вытекает из анализа капилляриметрических исследованиий керна. На рисунке 2 представлены примеры распределений радиусов пор и их вклада в фильтрацию для одного представительного образца керна каждого упомянутого литофизического типа.

Результаты анализа размеров пор по данным капилляриметрических исследований показали закономерное изменение радиусов пор по литофизическим типам, что предполагает их разную вовлекаемость в разработку. Процесс фильтрации (вытеснения) флюида в породе при создании перепада давления начинается с пор самого большого размера. Фильтрующая способность породы зависит от соотношения пор разного размера, и чем больше диапазон их изменения, тем позднее подключаются (или не подключаются) к фильтрации поры малого размера, содержащие нефть.

Обобщенные распределения пор по размерам и долевое участие их в фильтрации по литофизическим типам и пластам представлены на рисунке 3. В породах ВК13 интенсивная (нарастающая) фильтрация происходит по порам, начиная с самого большого размера 10-20 мкм до 1,25-2,5 мкм, которых содержится (рис. 3 а): в песчано-алевролитовых породах - 26,2%, в алевролитах - 36,6%, в глинистых алевролитах - 29,6%. Именно эти поры обеспечивают основной вклад в фильтрацию (рис. 3б) - 68,1%, 73,1%, 72,8% по соответствующим литофизическим типам. Поры меньшего размера (менее 1,25 мкм) составляют основную часть в поровом пространстве

Рис. 1. Распределения петрофизических параметров по литофизическим типам пород пластов ВК13 (а) и ВК2 3врез (б)

пород ВК1-3 - 73,8%, 63,4%, 70,4% по литотипам, но для вовлечения их в фильтрацию необходимо прилагать значительные перепады давления. Эксперименты на керне показали, что в фильтрацию вовлекаются поры размером не менее 0,3-0,6 мкм (в основном более 0,6-1,25 мкм).

В пласте ВК2-3врез в алевро-песчаных и песчано-алевролитовых породах интенсивная и нарастающая фильтрация жидкости происходит по порам (рис. 3 а) от самого большого размера до 5-10 мкм, которых в объеме породы содержится всего 23-25%, а их долевое участие в фильтрации (рис. 3б) составляет 59,8-64,4%. С уменьшением размера пор (менее 5 мкм) происходит резкое снижение интенсивности фильтрации. Основной объем фильтрации - 85-90% обеспечивают поры размером более 2,5 мкм, поры менее 2,5 мкм остаются практически не вовлеченными в фильтрацию (рис. 3б), несмотря на их значительную долю в объеме породы - 60% (рис. 3а).

НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ

2

3

4

5

6

Рис. 2. Примеры распределений пор по размерам и долевое участие пор в фильтрации по образцам керна разных литофизических типов пластов ВК1 и ВК2 3врез

Объем пор

а)

Долевое участве вор в фильтрации

1 h г

б)

О.07 0.07-0.1; 0.15-0.3 0.3-0.6 0 6-125 1.25-2.5 радиус пор, мкм

<0.07 0.07-0.15 0.15-0.3 03-06 0.6-125 1.25-2.5 радиус пор, мкм

Рис. 3. Сводные распределения объема пор (а) и долевого участия пор в фильтрации (б) по литофизическим типам пород по результатам порометрических исследований керна

Таким образом, порометрические исследования керна свидетельствуют о существенной неоднородности пород викуловской свиты по размерам радиусов пор, что, как можно предположить, будет создавать неравномерную выработку запасов нефти: при наличии в породах пор большого размера фильтрация жидкости происходит именно по ним, более мелкие поры, как правило, не вовлекаются в фильтрацию, несмотря на их значительно больший объем, и запасы УВ в коллекторах с малыми радиусами пор содержатся практически в начальном состоянии. Для начала их работы нужны более высокие капиллярные давления, а для скважинных условий - более высокие депрессии, которые быстро приводят к выработке и обводнению коллекторов с лучшими ФЕС.

Из результатов обобщения экспериментов можно сделать предварительный теоретический вывод о том, что коллекторы ВК2 3 с преимущественным объемом пор малого размера и равномерным распределением в породе должны иметь более полное вытеснение флюида из порового пространства. Следовательно, в процесс разработки вовлекается максимальный объем породы, несмотря на пониженные значения проницаемости по сравнению с коллекторами ВК2 3врез.

Необходимо отметить, что установленные закономерности по результатам порометрических исследований керна присущи для однофазного типа фильтрации - начальный этап разработки залежей. При наличии двухфазного флюида (нефть+вода) процесс фильтрации значительно

усложняется, и в силу вступают законы изменения фазовых проницаемостей по нефти и воде в зависимости от порометрических характеристик породы, свойств пластовых флюидов, высоты залегания коллектора над уровнем зеркала чистой воды (Рк=0 МПа). В данной работе рассматривается способ оценки радиусов пор и вклада их в фильтрацию по методам ГИС на этапе петрофизических исследований керна до начала активной разработки, т.е. для случая однофазного состава флюида.

Для того, чтобы от керновых петрофизических и по-рометрических характеристик перейти к ГИс, было принято условие, что каждый интервал коллектора по ГИс со средними (интегральными) параметрами Кп, Кпр, Rпор тождественнен одному образцу керна, который характеризуется теми же интегральными параметрами.

Алгоритм предварительной обработки керновых исследований:

- рассчитан средневзвешенный по объему радиус фильтрующих пор (при Ялор>0,3-0,6 мкм) для каждого образца - Rпор,ср;

- рассчитан параметр индикатора гидравлической единицы потока (Flow zone indicator - FZI), который является уникальным для каждого гидравлического инервала и рассчитывается по измеренным значениям коэффициента пористости (Кп) и проницаемости (Кпр) (Amaefule et al., 1993):

FZI =

0,0314* №

\J Кп

y¡F-T-Svar К"

иу (1—Кп)

где т - гидравлическая извилистость, Svgr - удельная поверхность зерен скелета, F - коэффициент формы сечения поровых каналов.

Параметр FZI выведен из уравнения Козени-Кармана (Goda, Behrenbruch, 2011) и является соотношением между эффективным объемом порового пространства и его геометрией (Чувлиев, Шкирман, 2018): Кп^ ( 1 \

Важным является то, что образцы керна с близкими значениями FZI имеют близкие фильтрационные характеристики. Использование гидравлических единиц потока подразумевает, что каждый тип коллектора характеризуется индивидуальным средним значением FZI (Белозеров, 2011). Параметр FZI активно применяется для оценки проницаемости разных классов пород продуктивных отложений Западной Сибири (Кошовкин, Белозеров, 2007, Фролова, 2012, 2015). В данной работе этот параметр используется для нахождения корреляционной зависимости FZI и среднего радиуса фильтрующих пор Rпор,ср=f(FZI).

согласно классификации пород по литофизическим типам и FZI, получены индивидуальные зависимости Кпр=ДКп), с использованием которых оценена проницаемость по данным ГИС;

- по образцам керна получена зависимость среднего радиуса фильтрующих пор от параметра FZI -Rпор,ср=f(FZI) (рис. 4);

- выполнена нормировка радиусов пор ^пор,норм) для того, чтобы перейти от абсолютных значений радиусов пор в мкм с широким диапазоном к безразмерному параметру от 0 до 1, для классификации пород

и

Япор,норм:

Рис. 4. Зависимость среднего радиуса фильтрующих пор от FZI по результатам исследований керна

по размерам пор. Нормировка выполняется аналогично расчетам двойного разностного параметра по СП, ГК, НК - с использованием минимального (Япор,тш) и максимального (Япор,тах) значений радиусов пор: _ Йпор(-Япорт(п ЯпоРтож-ЯпоРтгап В качестве максимальной величины радиуса пор принято значение Япор,тах=20 мкм - наиболее устойчивый максимальный радиус пор по всей выборке образцов (рис. 2). В качестве минимального значения Кпор,тш=0,3 мкм - минимальная величина радиусов пор, участвующих в фильтрации;

- выделено шесть классов порового пространства по нормированным радиусам пор в соответствии с диапазонами измерения радиусов пор на образцах керна: от класса 1 - максимальные размеры пор, до класса 6 - минимальные размеры пор (рис. 5, табл. 2).

Диапазон радиусов пор Класс

Измеренный Нормированный порового

Кпор,мкм Кпор,норм пространства

10-20 0,49-1 1

5-10 0,24-0,49 2

2,5-5 0,11-0,24 3

1,25-2,5 0,05-0,11 4

0,6-1,25 0,02-0,05 5

0,3-0,6 0-0,02 6

Табл. 2. Классы порового пространства по нормированным радиусам пор

ITnp*iiipnRaHHMñ ра,'|нуг фп н.труннпнч пор, к. ni 1ЧП iiopoHUj (i ] L11" ii p :t н и j I) O.OI 0.02 0.05 0.05-ü.ll 0.11 0.24 0.24 1) 49 0.49 1 f

г 74

о.

о к 20 ■

к

a

* 15 ■

*

п 10 ■

■е-

Я

& s ■

о

б 5 4 3 2 1

44.7

0

I

0.3-0.6 0.6-1.25 1.25-2.5 2.5-5 5-10 10-20

рИДНуС фильтрующих пор, мкч

Рис. 5. Пример нормированных и реальных диапазонов радиусов фильтрующих пор и классов порового пространства

НЮЧНО-ТЕХНИЧЕСЩЙ ЖУРНАЛ

- получены зависимости долевого участия в фильтрации пор разного размера (Э^ от их объема ^п) в образце породы (рис. 6).

Из рисунка 6 видно, что фильтрующая способность образца породы определяется, помимо радиусов, объемом пор конкретного размера. Установлены индивидуальные зависимости для классов 1-3 и 4-6 порового пространства пластов ВК1-3 и для классов 1-2 и 3-6 пласта ВК2-3врез. Совершенно очевидно, что классы 1-3 для ВК13 и ВК1 для ВК2-3врез определяют преимущественную фильтрационную способность породы, даже при малом объеме пор данного размера. Поры классов 4-6 (ВК1-3) и 3-6 (ВК2-3врез) начинают играть существенную роль в фильтрации только при объеме их в коллекторе более 20%.

Таким образом, имея пористость, проницаемость, FZI, класс порового пространства, объем пор каждого класса, можно рассчитать долевое участие пор (интервалов разреза) в фильтрации.

Объем пор Уп, %

Рис. 6. Зависимости долевого участия пор в фильтрации Df от объема пор Уп по классам порового пространства

Алгоритм расчетов долевого участия пор в фильтрации по данным ГИС

В интервале разреза, включающего несколько прослоев коллекторов с разными свойствами (Нэф, Кп, Кпр), прогноз долевого участия каждого проницаемого слоя в суммарном притоке при заданном (планируемом) интервале перфорации производится по следующему алгоритму:

- расчет FZI по прослоям коллектора с известными величинами пористости и проницаемости;

- расчет среднего радиуса фильтрующих пор по прослоям с использованием зависимости «керн-керн» Rпор,ср=f(FZI): Rпор,ср= 4,69^1+0,3 (рис. 4);

- нормировка рассчитанных радиусов пор прослоев в заданном интервале разреза с определением минимального и максимального значений радиусов пор и расчет: Rпор,норм. Максимальный и минимальный радиусы фильтрующих пор Rпор_max и Rпор_min для нормировки не являются константами и будут меняться как от скважины к скважине (если брать полный разрез), так и в разрезе каждой скважины, если брать разные интервалы планируемой перфорации для получения доли коллекторов в суммарном притоке;

- присвоение класса порового пространства каждому прослою коллектора по величине нормированного радиуса фильтрующих пор (табл. 2);

- определение доли коллектора в суммарной эффективной толщине рассматриваемого интервала (Dh), что является аналогом объема пор определенного размера ^пор) при порометрических исследованиях на керне:

Dh = ^t-100%,

где H - толщина i-го прослоя коллектора в рассматриваемом интервале XHi;

- определение доли каждого коллектора в фильтрации (Df) по классу порового пространства и его объему (Dh) в интервале перфорации по следующим уравнениям (рис. 6, табл. 3);

Пласт Класс порового пространства Уравнение зависимостей Df=f {Dh), %

ВК1-3 1, 2, 3 4, 5, 6 Dfi = 1,54 ■ Dh + 27,65 Dfi = 0,1 ■ e0,21Dh

ВК2-3врез 1, 2 3, 4, 5,6 Dfi = 2,32 ■ Dh + 18 Dfi = 0,34 ■ e0,19Dh

Табл. 3. Уравнения расчета доли коллектора в фильтрации по классу порового пространства

- расчет вклада конкретного коллектора в фильтрацию в заданном интервале разреза производится путем деления каждой из полученных долей на сумму БГ в интервале перфорации: о/г

Df=

Ï.Dff

Анализ полученных результатов

Для опробования описанной выше методики были использованы несколько скважин исследуемой территории. В скважинах проведен полный комплекс ГИС, выполнены литологическое расчленение разреза и выделение коллекторов, определены коэффициенты пористости и проницаемости с дифференциацией по литофизическим типам. В данной статье описание методик интепретации ГИС не приводится, все полученные параметры считаются уже известными. Также, чтобы не перегружать иллюстрациями, на планшетах представлены только кривые СП, ИК, КВ.

На рисунке 7 и в таблице 4 показан пример определения вклада в фильтрацию прослоев коллекторов по одной из скважин при планировании различных интервалов перфорации.

Интервал перфорации 1 включает коллекторы двух пластов ВК1 и ВК2 3врез, существенно различающихся по ФЕС и порометрическим характеристикам: ВК1 - по прослоям коллекторов проницаемость меняется в диапазоне 7,1-18,8 мД, радиус пор - от 1,9 до 2,2 мкм с Rпор,ср=2 мкм; ВК2-3врез - диапазон Кпр=14,6-142 мД, радиус пор меняется от 2,9 мкм до 5,8 мкм с Rпор,ср=4 мкм. В соответствии с порометрической характеристикой коллекторы пласта ВК1 относятся преимущественно к шестому и пятому (худшим) классам порового пространства - 71% от суммарной толщины коллектора ВК1, коллекторы пласта ВК2 3врез - к 1 и 2 классам - 84% от толщины коллектора ВК23врез. Вполне закономерно, что основной вклад в приток будут обеспечивать коллекторы пласта ВК2-3врез (97%) - 60% от эффективной толщины перфорируемого объекта, а коллекторы ВК1 практически не вовлекаются в работу при совместной перфорации столь неоднородных

Рис. 7. Пример оценки фильтрационной способности коллекторов при различных интервалах планируемой перфорации

по поровой характеристике пластов (табл. 4).

Интервал перфорации 2 включает только коллекторы пласта ВК1 с равномерно низкими ФЕС и малыми радиусами пор - по прослоям коллекторов проницаемость меняется в диапазоне 7,1-18,8 мД, радиус пор - от 1,9 до 2,2 мкм. Для вызова притока из пласта с ухудшенными свойствами, согласно приведенным выше капиллярным исследованиям на керне (рис. 3), требуются более высокие депрессии. Приток в скважину будут обеспечивать большие по толщине прослои, но в работу будет вовлечено 77% от суммарной эффективной толщины перфорируемого объекта, т.е. выработка нефти будет более полная, чем в предыдущем случае (£0^1=60%).

Интервал перфорации 3 включает коллекторы пласта ВК2-3врез с высокими фильтрационными свойствами и радиусами пор: диапазон изменения проницаемости 14,6-142 мД, радиус пор меняется от 2,9 мкм до 5,8 мкм. В соответствии с классификацией по нормированным радиусам пор 60% толщины проперфорированных коллекторов относится к 1 классу и обеспечивают основной вклад в приток - 94%, остальные интервалы коллекторов слабо подключаются к фильтрации - 40% от проперфо-рированной толщины коллекторов.

Сопоставление расчетных и фактических результатов по промыслово-геофизическим исследованиям

Сравнение расчетных величин вклада в фильтрацию прослоев коллекторов по вышеизложенной методике с фактическими данными по работающим интервалам по промыслово-геофизическим исследованиям (ПГИ) в двух скважинах, показано на рисунке 8. Результаты ПГИ взяты авторами из заключений по работе скважин.

В скважине 2 (рис. 8(а)) произведена перфорация объекта ВК1 и после проведения ГРП получен приток

нефти с водой дебитами Qн=61,9 т/сут, Qв=34 т/сут. По результатам ПГИ отмечается работа всех вскрытых перфорацией коллекторов в следующем соотношении сверху вниз - 15%, 20%, 65%. Также установлена заколонная циркуляция жидкости (ЗКЦ) из нижележащих неперфо-рированных участков разреза, что объясняет получение воды в притоке.

Расчет фильтрационной спобности коллекторов по их порометрической характеристике показал близкие результаты: вклад в суммарный приток составляет сверху вниз по разрезу - 14,7%, 25%, 60% (рис. 8(а)). В рассмотренном случае 100% проперфорированной эффективной толщины подключаются к работе.

В скважине 3 (рис. 8(б)) произведена совместная перфорация объектов ВК и ВК2-3врез. После проведения гидроразрыва пластов (ГРП) получен приток нефти с водой общим дебитом Qж=67 т/сут с обводненностью 27,2%. По результатам ПГИ отмечается работа всех вскрытых перфорацией коллекторов в следующем соотношении сверху вниз - 5%, 1%, 5%, 10%, 79%. Также установлена заколонная циркуляция жидкости из нижележащих не-перфорированных участков разреза, что объясняет получение воды в притоке.

Расчет фильтрационной спобности коллекторов по их порометрической характеристике показал достаточно близкие результаты: вклад в суммарный приток сверху вниз по разрезу составляет - 11,5%, 1,7%, 5%, 15,3%, 66,5% (рис. 8(б)).

Необходимо отметить, что испытания и ввод скважин в эксплуатацию на изучаемом месторождении производятся в подавляющем большинстве скважин после проведения ГРП. В связи с пластичностью пород викуловской свиты соотношение долей фильтрации прослоев с разными ФЕС

НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ

2 & ^

m ¡^

fit CQ ^

Q

K'-M

2SC0 CQ

4

Q

S'-M

•2SCQ CQ

К Рн

С

с

S H

Ф > s о s

S ч

О

со Nco

СЛ <N

чо con

О О CO

TT t t О

CO >OCO о N

чо ЧО TT ЧО

oooo о

(S (SN N

UO 00

oo c^

Tf ЧО^О О

t-^t-^r-oo r-oooo о

OO ^

чо^ 00

ooooo^^ тгтгтгтгтг

CQ CQ

VO ЧО

ЧО ЧО

00 00

CQ CQ

vo vo

VO VO

00 00

UO, in,

N ^

NC0^,C0^,Tfc0©

uo, со, CO, rf |> Tt

TT ТГО

C^ 00

C^ СП 1^5 ^ ^ ^ ^ ^

oooooooo

^ ^ C^ Tf, со, CO, 00 ^ ©' N' tt' oo' о' со

TfOOOO-H-H-H

N C^3 C^3 CO

^O^OcOTf^©—< ^^OOOO-H-H

<U<U<U<U<U<U<U fflfflfflfflfflfflfflffl

cocococococococo ^

CQCQCQCQCQCQCQCQ

'■•C'^C'^C'^C'^C'^C'^C '■•C 00 00 00 00 00 00 00 00

&

г &

с

г

а

а »

а &

a

so

г &

¡5 ^ о

a

P §

о ^

о ^

VO SO

о a

& 3

о

a о

к

a

» s

S

S § g &

§ ?

IS, . ''О

>3 ^

К С

практически не нарушается по сравнению с хрупкими карбонатными породами (Уолкотт, 2001). Сравнение расчетных фильтрационных характеристик работающих интервалов и фактических результатов ПГИ свидетельствует о работоспособности предложенной методики.

Выводы

Детальное изучение керна показало значительную неоднородность викуловского объекта Красноленинского месторождения по порометрическим характеристикам. Неучет неоднородности разреза является одной из причин низкой нефтеотдачи, опережающего обводнения по высокопроницаемым прослоям, неполной выработки нефти из низкопроницаемых коллекторов при совместной перфорации с высокопроницаемыми интервалами (Гиматудинов, 1971).

Разработана методика оценки фильтрационной активности коллекторов по данным ГИС с учетом структуры порового пространства и радиусов пор каждого прослоя коллектора на этапе петрофизических исследований керна до начала активной разработки.

Методика включает расчет по ГИС относительных параметров: нормированный радиус фильтрующих пор (Япор,норм), класс коллектора, доля коллектора в суммарной эффективной толщине (ЭК) и вклад коллектора в фильтрацию (Э^. Данные параметры нормируются в каждом планируемом интервале перфорации конкретной скважины для оценки вклада в приток и планирования выработки запасов по разрезу пласта. Сравнение нормированных показателей в разных скважинах возможно при аналогичной характеристике по свойствам и толщине коллектора в интервале перфорации.

Методика позволяет планировать интервалы перфорации с учетом вклада прослоя коллектора в приток и выбирать наиболее предпочтительные варианты для максимальной выработки нефти в каждом конкретном случае.

Методика может применяться для любых отложений с предварительной петрофизической настройкой на по-рометрические характеристики собственного керна.

Для оптимизации процесса разработки по данным керна и ГИС рекомендуется выполнять дифференцированный анализ фильтрационных характеристик коллекторов на раннем этапе изучения объекта.

Литература

Белозеров В.Б. (2011). Ловушки нефти и газа, моделирование залежей углеводородов. Томск: ТПУ, 143 с.

Гиматудинов Ш.К. (1971). Физика нефтяного и газового пласта. 2 изд. Москва: Недра, 312 с.

Исакова Т.Г., Дьяконова Т.Ф., Носикова А.Д., Савченко Д.С., Коробова Н.И., Сауткин Р.С., Калмыков А.Г., Калмыков Г.А. (2020). Новые представления о модели коллектора викуловской свиты Красноленинского месторождения (Западная Сибирь). Вестник Московского университета, 3, с. 66-74. https://doi.org/10.33623/0579-9406-2020-3-66-74.

Кошовкин И.Н., Белозеров В.Б. (2007). Отображение неоднородно-стей терригенных коллекторов при построении геологических моделей нефтяных месторождений. Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов, 310(2), с. 26-32.

Уолкотт Д. (2001). Разработка и управление месторождениями при заводнении. Москва: Юкос, 144 с.

Фролова Е.В. (2012). Выделение гидравлических единиц потока -ключевое направление для классификации терригенных коллекторов (на примере одного из месторождений севера Западной Сибири). Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Геология, нефтегазовое и горное дело, 2, с. 25-31.

Скважина 2

25 85

-ик, нснум

50 250

-дсгн

. Кп,

<м>

м-

Доля слоя в фильтра iimiltf

вклад DT, %

Испытания

гпнн.алевролит Алевро-глинистые породы Глинистые породы [ti^tit-| песч-алевр г/п

тер-карб г/п тер-карб г/п алевролит

После ГРП: Qh=67 т/сут Ож-92 т/сут Обв.=27,2 %

апевро-песч г/п песч-алевр г/п глин.алевролит тер-карб г/л

| Апевро-глинистые породы Глинистые породы |: :] тер-карб г/п алевролит

Рис. 8. Сопоставление расчетных и фактических результатов по ПГИ по скважине 2 (а) и скважине 3 (б)

Фролова Е.В. (2015). Пример методики построения геологической модели нефтяного коллектора. Евразийский Союз Ученых, 7(16), с. 104-107.

Чувилев В.О., Шкирман Н.П. (2018). Альтернативный анализ фильтрационно-емкостных свойств продуктивных пачек чокракского возраста на примере месторождения песчаное. Булатовские чтения, Т. 1, с. 209-215.

Amaefule J.O. et al. (1993). Enhanced Reservoir description: using core and log data to identify hydraulic (flow) units and predict permeability in uncored intervals/wells. SPE Annual Technical Conference and Exhibition. SPE 26436. https://doi.org/10.2118/26436-MS

Goda H., Behrenbruch P. (2011). A Universal Formulation for the Prediction of Capillary Pressure. SPE Annual Technical Conference and Exhibition. https://doi.org/10.2118/147078-MS

Сведения об авторах

Татьяна Геннадиевна Исакова - эксперт Фонда «Национальное интеллектуальное развитие»

Россия, 119234, Москва, Ломоносовский пр., д. 27, к.1 e-mail: t.isakova@oilmsu.ru

Татьяна Фёдоровна Дьяконова - доктор геол.-мин. наук, чл. корр. РАЕН, ведушцй научный сотрудник кафедры геологии и геохимии горючих ископаемых, геологический факультет, Московский Государственный Университет имени М.В. Ломоносова

Россия, 119991, Москва, Ленинские горы, д. 1

НЮЧНО-ТЕХНИЧЕСЩЙ ЖУРНАЛ

Алена Дмитриевна Носикова - аспирант кафедры сейсмометрии и геоакустики, Московский Государственный Университет имени М.В. Ломоносова

Россия, 119991, Москва, Ленинские горы, д. 1

Георгий Александрович Калмыков - доктор геол.-мин. наук, профессор кафедры геологии и геохимии горючих ископаемых, Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Россия, 119234, Москва, Ленинские горы, д. 1

Александр Вадимович Акиньшин - кандидат геол.-мин. наук, эксперт по петрофизике, ООО "Тюменский нефтяной научный центр"

Россия, 625048, Тюмень, ул. Максима Горького, д. 42

Владислав Михайлович Яценко - заместитель начальника Управления геолого-гидродинамического моделирования и экспертизы, ПАО "НК "Роснефть"

Россия, 115035, Москва, Софийская наб., д. 26/1

Статья поступила в редакцию 18.02.2021;

Принята к публикации 05.05.2021; Опубликована 25.05.2021

ORIGINAL ARTICLE

Predictive assessment of the fluid loss properties of thin-layer reservoirs of Vikulovskaya series based on the results of core and well logs

T.G. Isakova1*, T.F. Dyakonova2, A.D. Nosikova2, G.A. Kalmykov2, A.V. Akinshin3, V.M. Yatsenko4

'National Intellectual Development Foundation, Moscow, Russian Federation 2Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russian Federation 3Tyumen Oil Research Center LLC, Tyumen, Russian Federation 4Rosneft PJSC, Moscow, Russian Federation

*Corresponding author: Tatyana G. Isakova, e-mail: t.isakova@oilmsu.ru

Abstract. The aim of the work is to predict the filtration capacity of reservoirs based on core and well logs data at the stage of petrophysical study of rocks before the start of active development of the object.

All the results were obtained from the data of porometric characteristics of rocks on the example of the vikulovskaya series's deposits of the Krasnoleninsky arch. The patterns of changes in pore sizes and their contribution to the total filtration depending on the lithophysical type of the rock were established on the core plug. A classification of rocks by pore radii is proposed, and a method for assessing the filtration capacity of reservoirs based on well logs data is developed, with the calculation of the share of each layer in the planned perforation interval

Key words: Vikulovskaya series, fluid loss properties, pore radius, lithotype, fluid expulsion

Recommended citation: Isakova T.G., Dyakonova T.F., Nosikova A.D., Kalmykov G.A., Akinshin A.V, Yatsenko V.M. (2021). Predictive assessment of the fluid loss properties of thin-layer reservoirs of Vikulovskaya series based on the results of core and well logs. Georesursy = Georesources, 23(2), pp. 170-178. DOI: https:// doi.org/10.18599/grs.2021.2.17

References

Amaefule J.O. et al. (1993). Enhanced Reservoir description: using core and log data to identify hydraulic (flow) units and predict permeability in uncored intervals/wells. SPE Annual Technical Conference and Exhibition. SPE 26436. https://doi.org/10.2118/26436-MS

Belozerov V.B. (2011). Oil and gas traps, hydrocarbon reservoir modeling. Tomsk: TPU, 143 p. (In Russ.)

Chuvilev V.O., Shkirman N.P. (2018). An alternative analysis of the reservoir properties of the productive units of the Chokrak age on the example of the sandy deposit. Bulatov readings, vol. 1, pp. 209-215. (In Russ.)

Frolova E.V. (2012). Definition of the hydraulic flow units -the leading purpose for the classification of terrigenous sedimentary reservoirs (according to the example of one oilfield, Western Siberia basin). Bulletin of the Perm National Research Polytechnic University. Geology, oil and gas and mining, 2, pp. 25-31. (In Russ.)

Frolova E.V. (2015). An example of a methodology for constructing a geological model of an oil reservoir. Eurasian Union of Scientists, 7(16), pp. 104-107. (In Russ.)

Gimatudinov Sh.K. (1971). Physics of oil and gas reservoir. II edition. Moscow: Nedra, 312 p. (In Russ.)

Goda H., Behrenbruch P. (2011). A Universal Formulation for the Prediction of Capillary Pressure. SPE Annual Technical Conference and

Exhibition. https://doi.org/10.2118/147078-MS

Isakova T.G., Diakonova T.F., Nosikova A.D., Savchenko D.S., Korobova N.I., Sautkin R.S., Kalmykov A.G., Kalmykov G.A. (2020). New notions of Vikulovskaya series reservoir model in the area of Krasnoleninskoye field (Western Siberia). Moscow University Bulletin. Series 4. Geology, 3, pp. 6674. (In Russ.) https://doi.org/10.33623/0579-9406-2020-3-66-74

Koshovkin I.N., Belozerov V.B. (2007). Display of heterogeneities of terrigenous reservoirs in the construction of geological models of oil fields. Bulletin of the Tomsk Polytechnic University. Engineering of georesources, 310(2), pp. 26-32. (In Russ.)

Wolcott D. (2001). Waterflooding: Design, Performance and Surveillance methods to optimize rate and reserves. Moscow: Yukos, 144 p. (In Russ.)

About the Authors

Tatyana G. Isakova - Expert, National Intellectual Development Foundation

27, build. 1, Lomonosovsky ave., Moscow, 119192, Russian Federation

E-mail: t.isakova@oilmsu.ru

Tatyana F. Diakonova - DSc (Geology and Mineralogy), Leading Researcher, Petroleum Geology Department, Lomonosov Moscow State University

1, Leninskie gory, Moscow, 119234, Russian Federation

Alena D. Nosikova - PhD student of the Department of Seismometry and Geoacoustics, Lomonosov Moscow State University

1, Leninskie gory, Moscow, 119234, Russian Federation

Georgy A. Kalmykov - DSc (Geology and Mineralogy), Professor, Petroleum Geology Department, Lomonosov Moscow State University

1, Leninskie gory, Moscow, 119234, Russian Federation

Alexander V. Akinshin - PhD (Geology and Mineralogy), Expert in Petrophysics, Tyumen Oil Research Center LLC

42, Maxim Gorky str., Tyumen, 625048, Russian Federation

Vladislav M. Yatsenko - Deputy Head of the Department of Geological and Hydrodynamic Modeling and Expertise, Rosneft PJSC

26/1, Sofiyskaya bank., Moscow, 115035, Russian Federation

Manuscript received 18 February 2021;

Accepted 5 May 2021;

Published 25 May 2021