CC BY
37
ISSN 2224-9923. Вестник ПНИПУ. Геология. Нефтегазовое и горное дело. 2014. № 11
DOI: 10.15593/2224-9923/2014.11.2
УДК 553.98.061.32 © Шайхутдинов А.Н., 2014
РАЗРАБОТКА ВЕРОЯТНОСТНЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ПРОГНОЗА НЕФТЕГАЗОНОСНОСТИ ВЕРХНЕЮРСКИХ ОТЛОЖЕНИЙ (НА ПРИМЕРЕ ТЕРРИТОРИИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ТПП «КОГАЛЫМНЕФТЕГАЗ»)
А.Н. Шайхутдинов
ООО «ЛУКОЙЛ - Западная Сибирь», г. Когалым, Россия
На территории ТПП «Когалымнефтегаз» накоплен огромный фактический материал, на основе которого можно разработать методику прогноза нефтегазоносности с помощью построения вероятностно-статистических моделей по геологическим характеристикам зон. Особенностью данной методики является то, что в качестве рассматриваемых величин будут использованы те, которые всегда имеются в распоряжении производственников, при этом использоваться они будут комплексно, что является залогом высокой надежности построенных вероятностно-статистических моделей прогноза нефтегазоносности.
Данная методика прогноза нефтегазоносности может быть реализована в условиях определенной изученности территории, т.е. когда для анализа имеется некоторое количество зон, одни из которых содержат углеводороды, другие их в исследуемых отложениях не содержат. Все эти зоны могут быть охарактеризованы одними и теми же показателями, и эти показатели можно определить до постановки на них дальнейших исследований. Это позволяет строить вероятностно-статистические модели, которые практически можно будет использовать при оценке нефтегазоносности неразбуренных участков. С помощью данной методики можно планировать очередность исследований в пределах зон. Выделение наиболее перспективных зон в отношении нефтегазоносности предлагается производить с помощью построения геолого-математических моделей прогноза. Важно, что при построении моделей будут использоваться не сами показатели, которые имеют различные размерности, а вероятности, вычисленные по ним. Для этого будут построены уравнения регрессии, по которым будут вычислены вероятности. По значениям вероятностей с использованием пошаговых линейного дискриминантного и многомерного регрессионного анализа будет разработан комплексный вероятностный критерий. Данный критерий в дальнейшем будет использован для построения многомерной модели уже непосредственно по самим зонам, на основании которой возможно определить первоочередные зоны, рекомендуемые для дальнейших исследований.
Ключевые слова: углеводороды, нефтегазоносность, прогноз, уравнения регрессии, корреляционные связи, коэффициент корреляции, информативность показателей, линейный дискриминантный анализ, многомерный регрессионный анализ.
PROBABILISTIC MODELS CONSTRUCTION FOR PREDICTION OF OIL AND GAS POTENTIAL OF UPPER JURASSIC DEPOSITS (EXEMPLIFIED BY THE BU KOGALYMNEFTEGAZ ACTIVITY AREA)
A.N. Shaikhutdinov
LLC "LUKOIL - West Siberia", Kogalym, Russian Federation
BU Kogalymneftegaz offers strong factual evidence allowing developing a methodology to predict oil and gas potential BY constructing probabilistic and statistical models based on geological zones description. A special feature of this method is that only variables permanently available to producers are considered, in addition, they will be used integrally, providing high reliability of obtained probabilistic and statistical prediction models of oil and gas potential.
This method of oil and gas potential prediction can be performed with certain zone maturity, i.e. when a number of zones is used for analyses, some of which contain hydrocarbons in the sediment and some are hydrocarbon-free. All of these zones can be characterized by the same parameters, and these parameters can be determined before applying them for further research. This helps to build probabilistic and statistical models that can be practically used in assessing oil and gas potential of the undrilled areas. Such method allows planning the sequence of research within the areas. It is suggested that identification of the most promising oil and gas bearing zones should be made by constructing geological and mathematical prediction models. It is important that in constructing the models the probabilities calculated on the basis of parameters, but not the different dimensional parameters themselves will be used. To obtain the necessary probabilities regression equation will be constructed. Probability values used in incremental linear discriminant and multivariate regression analysis will permit to develop a complex probabilistic criterion. This criterion will be used in future to build a multidimensional model directly for the zones, on the basis of which it is possible to identify priority areas recommended for further research.
Keywords: hydrocarbons, oil and gas potential, prediction, regression equations, correlation relationships, correlation factor, parameter informativeness, linear discriminant analysis, multivariate regression analysis.
Введение
В условиях нарастающей освоенности территории ТПП «Когалымнефтегаз» всё большее экономическое значение приобретает создание более совершенных моделей и методов поиска нефтяных месторождений, учитывающих характеристики изучаемых участков. Эффективность этих моделей и методов во многом зависит от использования тех характеристик зон, которые контролируют их нефтега-зоносность.
В старых нефтедобывающих регионах накоплен огромный фактический материал по характеристикам зон и расположенных в их пределах локальных структур. Комплексное использование геолого-геофизической информации в связи с разработкой методики прогноза нефтегазоносности зон позволит наиболее оптимально выбирать площади для дальнейших исследований. Решение таких задач возможно только путем построения комплексных вероятностно-статистических моделей прогноза неф-тегазоносности зон, учитывающих особенности их геологического строения и нефтегазоносности. Для этого необходимо изучить влияние характеристик структур на нефтегазоносность. Методические вопросы построения статистических моделей прогноза нефтегазоносности приведены в работе [1]. Примеры использования вероятностно-статистических оценок для прогноза различных явлений при поисках, разведке и разработке месторождений нефти и газа достаточно детально описаны в работах [2-10]. Различные математические аппараты и возможности их использования для решения разных прогнозных задач приведены в работах [2-15]. По используемым в статье различным показателям, характеризующим особенности геологического строения и нефтегазоносности зон, были вычислены средние значения, среднеквадра-
тичные отклонения для нефтяных и «пустых» зон и с помощью критерия t выполнена оценка степени их влияния на нефтегазоносность. Будем считать, что чем больше по критерию t разделяются средние значения, тем более сильно они контролируют нефтегазоносность зон. По рассматриваемым показателям на первом этапе зонального прогноза были построены индивидуальные вероятностные модели. Пусть имеется выборка верхнеюрских зональных объектов, которая описана с помощью ряда характеристик. Относительно этих зон известно, что одни из них принадлежат к 1-му классу (нефтяные зоны), другие - ко 2-му классу («пустые» зоны). Построением моделей решается задача отнесения объектов к одному из классов по совокупности (набору) показателей, характеризующих эти зоны. На первом этапе построения индивидуальной вероятностной модели для 1-го и 2-го классов строятся гистограммы по показателям, например толщина васюганской свиты Твас, м, объем мигрирующих углеводородов, тыс. т/км2. Другие показатели также имеют различные размерности, поэтому для приведения используемых показателей в единую систему был использован вероятностный подход. Использование данного подхода для решения аналогичных задач приведено в работах [1, 4, 5, 7-10]. Для всех показателей определяются оптимальные величины интервалов ва-рьи- рования. Затем в каждом интервале определяются вероятности принадлежности к 1-му классу. Далее интервальные вероятности принадлежности к 1-му классу сопоставляются со средними интервальными значениями показателя. По этим данным высчитывается парный коэффициент корреляции г и строится уравнение регрессии. При построении моделей выполняется их корректировка из условия, что среднее значение для 1-го класса должно быть больше 0,5, а для 2-го - меньше 0,5.
Построение моделей
формирования нефтегазоносности верхнеюрских отложений по геохимическим данным
При построении модели формирования нефтеносных зон рассматриваются характеристики нефтей Ю1 северных частей Сургутского и Нижневартовского сводов и Ярсомовского прогиба и критерии миграции углеводородов.
Изучение плотностей нефтей горизонта Ю1 по разрезу показало, что плотность нефти изменяется с глубиной Н по следующей зависимости:
р40 = 214,76 - 0,219Н + 7,498 ■ 10-5Н2 -- 8,539 ■ 10-9Н3.
Анализ данной зависимости показывает, что от глубин 2760 м до глубин 2860 м наблюдается снижение плотности с 0,89 до 0,85 г/см3, далее, при увеличении глубин, плотности нефти остаются практически постоянными. Таким образом, на более высоких гипсометрических отметках находятся более тяжелые нефти, чем в пониженных частях пласта Ю1.
Изменение свойств нефтей с глубиной наиболее контрастно прослеживается по содержанию парафинов - П, значение г между П и Н равно 0,60; ^ > 4 Соотношение между П и Н наилучшим образом описывается полиномом третьей степени: П = 7294,34 - 7,379Н + 0,002Н2 -- 2,797 ■ 10-3 Н3 при Я = 0,77. Анализ данной связи показывает, что в интервале глубин от 2770 до 2920 м наблюдается снижение парафина от 3,2 до 1,7 %, затем, при повышении глубин, значения П не изменяются. Кроме этого, Н коррелирует с выходом фракции н.к. (начало кипения) - 200 °С (г = -0,75) с содержанием (г = 0,28), смол (г = 0,41), асфальте-нов (г = 0,41), выходом фракции н.к. -125 °С (г = 0,45). Выполненный анализ распределения р по площади показал, что прослеживается слабая тенденция увеличения плотности нефтей с юга на
север. Средняя плотность нефтей изменяется в диапазоне от 0,851 до 0,865 г/см3. Наиболее легкие нефти (р = 0,854 г/см3) обнаружены на Нижневартовском своде, наиболее тяжелые - на Сургутском своде (р = 0,865 г/см3). Максимальное среднее содержание серы приурочено к нефтям Ярсомовского прогиба, содержание парафинов максимально на Сургутском своде, минимально - на Нижневартовском своде.
Среднее значение фракции (н.к. -125 °С и н.к. - 200 °С) выше на территориях Сургутского свода и Ярсомовского прогиба, чем на территории Нижневартовского свода. Среднее содержание смол и асфальтенов для тектонических элементов отличается незначительно.
С целью получения комплексного различия по свойствам нефтей по Сургутскому и Нижневартовскому сводам и Ярсомовскому прогибу они были подвергнуты более детальному статистическому анализу с помощью пошагового линейного дискриминантного анализа (ЛДА). Использование данного метода для решения аналогичных задач описано в работах [2, 4, 9]. Были получены следующие дискриминантные функции:
^ = -4,037П + 5,69945 - 46,1065р + + 0,2349СМ + 42,6939,
= -0,4578П - 2,42055 + 19,292р + + 0,4622СМ - 0,4578.
Для первой функции Я = 0,902; X2 = 26,37; р = 0,000 908;
Для второй функции Я = 0,357; X2 = 1,98; р = 0,575 465.
Доля верного распознавания нефтей по принадлежности к своим тектоническим элементам по их физико-химическим свойствам для Сургутского свода составила 100 %, для Нижневартовского - 82,2 % и для Ярсомовского прогиба - 56,1 %, т.е. однозначно распознаются только нефти Сургутского свода. Нефти Ярсомовского прогиба и Нижневартовского свода по своим
свойствам разделяются хуже. Выполнен корреляционный анализ свойств нефтей Сургутского свода и совместно Ярсомов-ского прогиба и Нижневартовского свода. Было установлено, что значения г между некоторыми изучаемыми показателями отличаются для Сургутского свода и совместно для территорий Нижневартовского свода и Ярсомовского прогиба.
Выполненный анализ свойств нефтей, особенно уменьшение плотностей неф-тей в гипсометрически пониженных участках, вероятно, свидетельствует о том, что в результате миграции УВ по пласту из нефтегазосборной территории в ловушки происходит перераспределение нефтей по плотности. Легкие нефти, как более мигрантоспособные, заполнили первые встреченные на своем пути ловушки, поэтому нефти большей плотности накапливались в наиболее гипсометрически повышенных ловушках. Данное обстоятельство будет использовано при разработке критериев нефтеносности, связанных с гипсометрией пластов.
Кроме того, состав нефтей несет в себе информацию о типе органического вещества. Нефти на Нижневартовском своде в сравнении с нефтями Сургутского свода менее парафинистые, малосернистые, с более низким содержанием бензинов. Это полностью соответствует условиям накопления васюганской свиты, которая формировалась на Нижневартовском своде в районах, наиболее приближенных к источникам сноса. Следовательно, гумусового материала здесь поступало больше, чем на Сургутском своде.
В целом состав нефтей доказывает, что основным источником углеводородов, сформировавших залежи на северных склонах Сургутского и Нижневартовского сводов, было органическое вещество аквагенного типа.
Отметим, что по своим физико-химическим характеристикам нефти пласта Ю1 близки к нефтям ниже- и выше-
лежащих отложений, о чем свидетельствуют результаты сопоставления нефтей юрских и нижнемеловых отложений Южно-Конилорского, Тевлинско-Русскин-ского, Северо-Кочевского, Когалымско-го, Равенского, Ватьеганского месторождений, выявленных на территории деятельности «Когалымнефтегаза». Всё это свидетельствует о том, что источником УВ являются в основном баженовские породы.
Многомерная модель формирования плотностей нефти для Сургутского свода имеет следующий вид:
р40 = 0,959 - 0,002 332Ф-200 -- 0,002 657Ф-125
при Я = 0,95; = 6,33; р < 0,0280.
Для территорий Ярсомовского прогиба и Нижневартовского свода имеем следующее уравнение регрессии:
р40 = 0,867 - 0,000 93Ф-200 + + 0,001 43 СМ
при Я = 0,73; = 2,75; р < 0,02146.
Анализ данных уравнений показывает, что формирование модельной плотности нефтей пласта Ю1 за счет различных компонентов нефти происходило по различным схемам для Сургутского свода и территории Ярсомовского прогиба и Нижневартовского свода, и, вероятно, это связано с особенностями процессов нефтегазообразования на данных территориях.
Таким образом, изучение физико-химических параметров нефтей горизонта Ю1 показало, что они характеризуются как низкой, так и высокой плотностью и составляют класс сернистых, смолистых, малопарафинистых нефтей, отвечающих нефтям главной зоны нефтеобразования. Согласно классификации нефтей, разработанной А.Э. Конторовичем и О.Ф. Стасовой, они являются нефтями типа С (Конторович, Стасова, 1978; Стасова и др., 1998) и отвечают, главным образом, нефтяным системам.
Считается, что формирование залежей в ловушках происходит в результате латеральной миграции УВ в проницаемой части горизонта Ю1 под относительно непроницаемой покрышкой - отложениями баженовской свиты, являющейся основным источником жидких УВ для горизонта Ю1. О.И. Востриковым установлено, что генерационный потенциал баженовской свиты значительно меняется по латерали. В соответствии с ним варьируются от 0,25 до 3,5 млн т/км2 и плотности жидких УВ, эмигрировавших из пород баженовской свиты.
Согласно «хроматографической» модели эмиграции битумоидов, обосновывающей отжатие битумоидов из центра глинистого пласта в равной мере как к кровле, так и к подошве, следует, что в песчаные пласты горизонта Ю1 нефтяные УВ поступали из нижней половины баженовской свиты, а также что источником некоторой доли ресурсов, локализованных в песчаных пластах васюган-ской свиты, были отложения нижневасю-ганской подсвиты и тюменской свиты, однако по расчетам О.И. Вострикова и А.С. Фомичева она была незначительна. Количество УВ, эмигрировавших из пород баженовской свиты, пропорционально массе содержащегося в них органического вещества (ОВ), доле сапропелевых компонентов в составе ОВ и степени его катагенетической превращенности. Величина этих показателей и, соответственно, интенсивность эмиграции жидких УВ имеет минимальные значения на по-
ложительных структурах второго порядка и монотонно увеличивается по мере погружения, достигая максимальных значений в наиболее глубоких частях. Полученные особенности эмиграции УВ в зависимости от тектонических условий и свойств коллекторов будут использованы при разработке критериев нефтега-зоносности.
Автором для вероятностных оценок был использован объем мигрирующих УВ Кмигр, тыс. т/км2. Уравнения регрессии для вычисления вероятностей принадлежности к нефтяным зонам по значениям Кмигр приведены в табл. 1.
По вышеприведенной формуле вычислены значения рл^ для 215 скважин
Сургутского свода и построена карта изовероятностей. Анализ данной карты показывает, что наиболее вероятный процесс массопереноса УВ происходил с территорий, сочлененных с Ярсомов-ским прогибом, на запад и северо-запад. Для Нижневартовского свода вычислены значения р^р для 151 скважины и построена карта изовероятностей. Анализ данной карты показывает, что наиболее вероятностное направление региональной миграции углеводородов - с северо-востока на юго-запад. Для Ярсомовского прогиба вычислены значения для
100 скважин и построена карта изоверо-ятностей. Анализ данной карты показывает, что наблюдается особенность в распределении Рмигр по площади, заклю-
Таблица 1
Статистические модели для определения вероятностей по Кмигр
Тектонические элементы Уравнение регресии Средние значения г
Нефтяные зоны Пустые зоны Р
Сургутский свод рСгр = 0,372 + 0,00009кмигр 0,505±0,053 0,495±0,047 1,506 0,133 127
Нижневартовский свод рНгр = 0,610 - 0,0001кМИГр 0,510±0,041 0,489±0,057 2,545 0,011 922
Ярсомовский прогиб рЯгр = 0,780 - 0,0003 кмигр 0,533±0,139 0,481±0,142 1,799 0,075 101
чающаяся в том, что на юго-западе и, особенно, на северо-востоке значения вероятностей пониженные и закономерно увеличиваются к центральной части Ярсомовского прогиба, где наблюдается максимальное количество залежей нефти в пласте Ю1. Здесь можно предположить направления латеральной миграции УВ из более погруженных южных и северных частей в центральную часть.
Средние значения для нефтяных зон во всех случаях больше 0,5, для пустых зон - меньше 0,5.
Значения , , РЯгр использованы для разработки комплексной модели прогноза нефтегазоносности верхнеюрских отложений.
Построение моделей по характеристикам васюганского нефтегазоносного комплекса
Выполнена оценка связи нефтегазо-носности верхнеюрских отложений с различными характеристиками васюган-ского нефтегазоносного комплекса. Ва-сюганская свита изучена автором работы по данным более 450 скважин, более 180 из которых содержат залежи нефти в изучаемых отложениях и более 280 не содержат углеводородов. Изученный характер распределения скважин по площади показал, что они располагаются достаточно равномерно. Именно данное обстоятельство позволяет со статистических позиций определять влияние характеристик данной свиты на зональную нефтеносность верхнеюрских отложений. Васюганская свита делится на нижнюю подсвиту, представленную преимущественно аргиллитами со средней мощностью 35,6±7,6 м. Верхняя подсви-та представлена переслаиванием песчаников, аргиллитов и алевролитов, средняя толщина составляет 33,1±12,1 м. Верхняя и нижняя границы васюганской свиты квазиизохронны, к ним, возможно, приурочены перерывы в осадконакопле-
нии. В целом васюганская свита является единым седиментационным комплексом. Толщины васюганской свиты Твас и верхневасюганской подсвиты Тв.вас хорошо коррелируют между собой. Уравнение регрессии, описывающее этот контроль, имеет следующий вид:
Твас 48,913 + Тв.вас
при г = 0,77; Ц > 4
Отметим, что корреляционной связи между мощностями нижневасюганской подсвиты (Тн.вас) и васюганской свиты Твас не наблюдается (г = -0,01).
Таким образом, чем больше песчаных тел содержит верхневасюганская подсви-та и чем они мощнее, тем больше толщина васюганской свиты в целом. Для построения геолого-математических моделей прогноза были использованы толщины, м: Твас; Тн.ва^ Тв.вас; песчано-алевролитовой части пластов васюганской свиты Тп-ал; песчаников пласта ЮВ]-1, при Опс > 0,25 - ТЮВ0,25, м; песчаников пласта ЮВ^ при а^ > 0,6 м -ТЮВ0,6; песчаников пласта ЮВ^ при а^ > 0,8 - ТЮВ0,8; песчаников продуктивного пласта ЮЯ^ при апс > 0,6 - ТЮЯ06; песчаников продуктивного пласта ЮЯц при ас > 0,8 - ТЮЯ08; песчаников васюганской свиты при Опс > 0,6 - Тпесч06. Использование величины Опс основано на корреляции, которую В.С. Муромцев установил между электрометрическими характеристиками разреза (а^) и лито-логическими свойствами пород. Это позволило автору сделать вывод о том, что песчаники с а^ > 0,6 являются коллекторами, что использовано при разработке уравнений регрессии определения вероятности нефтегазоносности верхнеюрских отложений РзНГК в зависимости от толщин выделяемых видов пластов по апс.
Также использовался коэффициент песчанистости васюганской свиты ^песч, отн. ед. Согласно принятой модели формирования нефтеносности верхнеюрских
Таблица 2
Зависимости вероятности нефтегазоносности юрских отложений для Ярсомовского прогиба
Характеристики васюганского НГК Уравнение регрессии Нефтяные зоны Пустые зоны г Р
Твас, м рТвас = 1,374 - 0,0119Твас 0,507±0,053 0,488±0,053 1,471 0,144 124
Тквас м рхнвас = 0,381 + 0,00407Тн.вас 0,503±0,028 0,488±0,053 1,116 0,266 326
Тцбю» м рхввас = 0,362 + 0,00321Тв.вас 0,500±0,022 0,498±0,022 0,202 0,840 423
Тпесч, м Рт = 0,091 + 0,0185Тпесч Тпесч песч 0,507±0,076 0,484±0,095 1,210 0,229 025
Тпесч0,6, м ртпес, 0,6 = 0,669 - 0,017Тпесч 0,6 0,510±0,081 0,491±0,074 1,183 0,239 123
кпесч, отн. ед. ркпесч = 0,222 + 0,93571кпесч 0,510±0,049 0,489±0,059 0,665 0,239 538
То-ив м ртп-ал = -0,441 + 0,067Тп-ал 0,500±0,097 0,490±0,146 0,360 0,719 026
м ртЮВ025 = 0,465 + 0,038ТюВ0,25 - 0,003ТюВ0,252 0,515±0,075 0,488±0,080 1,648 0,102 159
ТюВ0,6, м ртЮВ06 = 0,520 + 0,043ТюВ0,6 - 0,014ТюВ0,62 0,504±0,076 0,499±0,066 0,327 0,744 142
ТюЯ0,25, м ртЮЯ025 = 0,026 + 0,066Тюя 0,25 - 0,002Тюя0,252 0,527±0,058 0,477±0,098 2,872 0,005 153
ТюЯ0,6, м ртЮЯ06 = 0,484 + 0,013Тюя0,6 - 0,001Тюя0,62 0,500±0,042 0,496±0,053 0,353 0,724 127
отложений построим индивидуальные зависимости вероятностей по вышеприведенным показателям раздельно для Сургутского, Нижневартовского сводов и Ярсомовского прогиба. Уравнения регрессии зависимости Рт, от Т,- для Ярсо-мовского прогиба приведены в табл. 2
Анализ средних значений вероятностей показывает, что показатели обладают различной информативностью в отношении нефтегазоносности. Аналогичные уравнения регрессии построены для Сургутского и Нижневартовского сводов. По значениям вероятностей были построены карты изовероятностей. Анализ этих карт показал, что они обладают различной информативностью. Например, по ртнвас ркпесч Ртюв0,25 Ртюя0,25
Тпесчо,б наблюдается определенный контроль нефтегазоносности верхнеюрских отложений. По остальным вероятностям отображение нефтегазоносности значительно слабее. Анализ полученных дан-
ных показал, что ни по одной из используемых характеристик нельзя надежно прогнозировать нефтегазоносность изучаемых отложений. Значения вероятностей, вычисленные по этим моделям, были использованы для построения комплексных вероятностных моделей с помощью метода ЛДА. Для Сургутского свода ЛДФ имеет следующий вид:
2,СНГК = -11,3234РТ - 5,2973РК + 8,268
зНГ К > ' ^-песч '
при Я = 0,242; = 12,799; р = 0,011 2463.
Среднее значение 2з'НГК для нефтяных зон равно -0,322; для пустых -0,191.
Для Нижневартовского свода
^зНГК = -10,896РТвас+ 14,531РТн.вас +
+ 29,282РТ + 0,653РТ - 0,514РК -
в.вас песч песч
- 2,250Ртп-ал - 0,011РТЮВ025 +
+ 300,935рТюВ0,6 - 5,857РТЮЯ0,25 + + 9,981РТЮЯ0,6 - 5,069РТпесч0,6 - 163,809
при Я = 0,641; х2 = 75,566; р = 0,000 000.
Среднее значение для нефтя-
ных зон равно -0,942; для пустых - 0,732.
Для Ярсомовского прогиба ЛДФ имеет вид
2нгк = -12,5951РТвас + 16,7692Ркпесч +
+ 6,1618ртЮВ0,25 - 4,7037РТЮВ0,6 -+ 9,0529РТЮЯ0,25 + 8,305РТпесч0,6 - 11,4325
при Я = 0,465; х2 = 23,247; р = 0,00000.
Среднее значение 2з'НГК для нефтяных зон равно 1,201; для пустых зон - 0,732.
Анализ ЛДФ показывает, что во всех вариантах используется только один общий показатель - величина Рк . Для Сургутского свода функция состоит из двух показателей, для Нижневартовского - из 11, для Ярсомовского прогиба -из 6. Все это указывает на то, что зональная нефтегазоносность верхнеюрских отложений избирательно распределяется по территории исследований и может быть оценена только по определенному сочетанию различных критериев. По 2зНГК, 2НГК, 2зНГК вычислялись значения комплексных вероятностей нефтегазоносности верхнеюрских отложений Рзнгк.
Для Сургутского свода соотношение
между Рзнгк
вид:
и 2 С
+ 0,023 (знгк )2- 0,01 (
Средние значения Р3
Я
зНГК )
РЬ
1 л
зНГК' * зНГК'
Р3ЯНГК для нефтяных и пустых зон приведены в табл. 3.
Таблица 3
Средние значения вероятностей Р3Нгк, Рн РЯ
1 зНГК' 1 зНГК
Вероятности Средние значения t
Нефтяные зоны Пустые зоны Р
рС зНГК 0,529±0,124 0,471±0,109 3,607 0,000 361
рН зНГК 0,696±0,228 0,248±0,252 11,263 0,000 000
рЯ 1 зНГК 0,640±0,135 0,290±0,149 11,827 0,000 000
имеет следующий
По вышеприведенным формулам были вычислены значения Р3нгк (215 скважин), РзнНГК (151 скважина), РзЯНГК (100 скважин) и построены прогнозные карты, анализ которых показал, что комплексные вероятности достаточно хорошо отображают зональную нефтеносность верхнеюрских отложений.
Построение моделей по гипсометрическим отметкам пласта
РзСНГК= 0,486 - 0,119 23СНГК +
+ 0,007 (2ЗСНГК )2 + 0,002 (НГК )3.
Для Нижневартовского свода
РзННГК= 0,402 - 0,381 2ЗННГК +
н )2- 0,05 (2„" )3
+ 0,037 (2.
-0,003 ( 2зннгк )4 - 0,003 (
н
зНГК )
Для Ярсомовского прогиба
РзЯНГК = 0,362 + 0,230 2ЗЯНГК +
При построении одномерных и многомерных моделей выполнен анализ абсолютных отметок кровель, м: доюрско-го комплекса - НФ; пласта Ю4 - НЮ4; пласта Ю3 - НЮ3; пласта Ю2 - НЮ2; пласта Ю2 - НЮ2; пласта Ю1 - НЮ[; а также
георгиевской Нг, баженовской Нбаж, урь-евской Нур, комсомольской Нкомс, сам-бурской Нсамб, савуйской Нсав, чеускин-ской Нчеус свитам и глинистой пачке Нгл. Выполненный анализ показал, что нефтяные зоны расположены гипсометрически выше пустых зон. Это является под-
тверждением правомочности обоснованной ранее гипотезы о формировании нефтеносности верхнеюрских отложений. Как и в предыдущем случае, по значениям Н были построены индивидуальные одномерные модели для определения вероятности нефтеносности верхнеюрских отложений - РН.
Затем по этим моделям были вычислены значения вероятностей и построены ЛДФ для Сургутского, Нижневартовского сводов, а также для Ярсомовского прогиба.
Для Сургутского свода ЛДФ имеет следующий вид:
Отметим, что во всех ЛДФ присутствуют
7С = -46 171 Р0
- 36,789 РН -
'2 НЮ
73Н= -10,5134Рнф- 3,5257 Р^ +
7 ЗН = -5,6969Рнф + 4,3174 Рн
Р1 и Рц
'Ю1
показатели, которые кон-
- 25,454 РН + 32,373РН - 291,097
> Нчеус г >
при Я = 0,350; X2 = 27,67; р = 0,000 042.
Среднее значение 7ЗН для нефтяных зон равно -0,461; для пустых - 0,301.
Для Нижневартовского свода получена следующая функция:
+ 40,4987 РН + 7,340
при Я = 0,730; х2 = 67,66; р = 0,000 00.
Среднее значение 7^ для нефтяных зон равно 0,680; для пустых - 0,301.
Для Ярсомовского прогиба получена следующая ЛДФ:
тролируют наличие антиклинальной структуры.
По данным моделям вычислены значения 7зН и соотношения для определения вероятностей по Сургутскому, Нижневартовскому сводам и Ярсомовскому прогибу.
Для Сургутского свода соотношение имеет следующий вид:
РзН = 0,471 - 0,17 7зН + 0,014 (Н ) +
+ 0,005 (7Сн )3- 0,001 (Н )4.
Для Нижневартовского свода
РзНН = 0,416 + 0,278 7зн + 0,026 (Н )2 -
- 0,016 7Н 43 - 0,003 7Н )4.
Для Ярсомовского прогиба
РзН = 0,352 + 0,29 7зН + 0,037 (7зН )2 -
- 0,024 7Н )3 - 0,002 (7ЯН )4 +
+ 0,001 (7ЯН )).
Р Н
Средние значения РзН, р зН, р зН для нефтяных и пустых зон приведены в табл. 4.
Таблица 4 Средние значения вероятностей
- 2,5310 РН + 2,5069 РН -
НЮ3 НЮ2
- 11,2989 Р0 + 4,3256 РН +
НЮ2 НЮ1
+ 1,6889РНй + 6,6766РН -
' ^баж ' ^комс
- 29,9219РН к + 156,6417РН -
' ^ самб 7 ^сав
- 8,8240РН - 17,6703РН -
' ^чеус ' ^гл
- 23,1911РН - 48,001
' •'•'кош '
при Я = 0,560; х2 = 35,08; р = 0,001 433.
Среднее значение 7зН для нефтяных зон равно 0,786; для пустых зон - 0,502.
Средние значения г
Вероятности Нефтяные зоны Пустые зоны Р
рС гзН 0,560±0,150 0,439±0,134 6,134 0,000 000
РН зН 0,597±0,196 0,337±0,210 7,837 0,000 000
рЯ зН 0,634±0,214 0,261±0,209 9,137 0,000 000
По вышеприведенным формулам были вычислены значения Р^Н, РзН, РзН
Ю
Ю
по скважинам и построены прогнозные карты, анализ которых показал, что комплексные вероятности достаточно хорошо отображают зональную нефтеносность верхнеюрских отложений.
Построение моделей по толщинам пластов
При построении одномерных и многомерных моделей выполнен анализ толщин между кровлями пластов, м: НФ
и Ню4 - «ф-ю4; Ню4 и Ню3 - Ою4-ю3; Ню3
и Ню2 - тю3-ю2; Ню2 и НЮ2 - т _ю0 ;
НЮ2 и НЮ! - тЮ0 ; НЮ! и Нг - тЮ!_г;
Яг и Нбаж тг-баж; Нбаж и Нур тбаж-ур; Нур и Якомс тур-комс; Нбаж и Якомс тбаж-комс; Якомс и Ясамб ткомс-самб; Ясамб
и Нсав тсамб-сав; Нсав и Ячеус тсав-чеус; Ячеус и Ягл тчеус-гл; Ягл и Нкош тгл-кош.
По данным характеристикам построены индивидуальные модели для определения вероятности нефтегазоносности юрских отложений Рт от т.
Далее, используя вычисленные индивидуальные вероятности, построили
ЛДФ.
Для Сургутского свода ЛДФ имеет следующий вид:
+ 11,571Рт к + 71,254Рт _ +
' "'комс-самб ' "'самб-сав
+ 3,615Рт + 34,333Рт +
сав-чеус чеус-гл
+ 7,569 Рт - 23,163
гл-кош
при Я = 0,61; х2 = 65,58; р = 0,000000.
Среднее значение для нефтяных зон равно 0,861, для пустых - 0,669.
Для Ярсомовского прогиба получена следующая формула:
2м = 18,621 Р + 0,428 Р
т ' тФ _Ю4 '
тЮ2 _Ю;
+ 4,587 Р - 44,98Рт . +
тЮ1_
тг-баж
2т = 7,25 Ро + 15,81 Ро -
т ' тЮ4 _Ю3 ' тЮ3 _Ю2
- 6,39 Р0 - 5,80 Р0 +
' тЮ2 _Ю2 ' тЮ2 _Ю!
+ 18,46 Р - 1558,24Рт + 764,92
тю!_г ' шчеус-гл '
при Я = 0,33; х2 = 24,71; р = 0,000 387.
Среднее значение 20 для нефтяных зон равно 0,435, для пустых - 0,284.
Для Нижневартовского свода уравнение имеет следующий вид:
2м = 12,286 25 Р + 2,364 Р +
т ' тФ_Ю4 ' тЮ4 _Ю3
+ 2,379 Рт + 3,071 Рт 0 -
' тю3 _ю2 ' тю2 _ю2
- 131,078 Р + 27,244 Р^ +
тЮ1_
+ 51,488Р^ - 49,814 Рт
-баж
+ 521,013Ртк - 230,328Рт к -
баж-комс комс-самб
- 283,713Рт к - 146,968Рт +
самб-сав сав-чеус
+ 16,066Рт + 81,266
чеус-гл
при Я = 0,59; х2 = 40,19; р = 0,000 007.
Среднее значение 20 для нефтяных зон равно 0,907, для пустых - 0,580.
Соотношения между 23т и вероятностью принадлежности к нефтяным зонам следующие:
для Сургутского свода
Рз0 = 0,480 + 0,166 230 + 0,008 ) -
- 0,04 (2С )3;
зт
для Нижневартовского свода Рз0 = 0,406 + 0,355 2зН0 + 0,031 )2 -
- 0,042 (но 33 - 0,003 (но )4 -
- 0,002 (2н )5;
зт
для Ярсомовского прогиба Рз0 = 0,341 + 0,311 2300 + 0,054 (2Я )2 -
зт зт зт
- 0,021 )3 - 0,005 (2Я )4.
Средние значения Р^, Р^, Р3Я, Рят для нефтяных и пустых зон приведены в табл. 5.
По вышеприведенным формулам были вычислены значения Рз0, Рз0, Рз0
по скважинам и построены прогнозные
+
+
-
-
Таблица 5 скважин в зависимости от Р.
Средние значения вероятностей Рзт
рН р Я р Я
зт' зЯ' зт
Вероятности Средние значения t Р
Нефтяные зоны Пустые зоны
рс зт 0,629±0,148 0,439±0,139 6,670 0,000 000
рн зт 0,656±0,186 0,268±0,190 9,944 0,000 000
ря зт 0,622±0,194 0,258±0,218 7,748 0,000 000
карты, анализ которых показал, что комплексные вероятности достаточно хорошо отображают зональную нефтеносность верхнеюрских отложений.
Построение комплексных моделей прогноза нефтегазоносности
Основные статистические характеристики вышеописанных критериев совместно по Сургутскому и Нижневартовскому сводам и Ярсомовскому прогибу приведены в табл. 6.
Отсюда видно, что по критерию t при очень высоких значениях доверительной вероятности средние значения по всем четырем показателям статистически различаются. Средние значения для нефтяных зон во всех случаях больше 0,5, для пустых зон - меньше 0,5. Распределения количества нефтяных пн и пустых пп
зНГК РзH, Р
Рмигр оценены с помощью критерия %2. Во
всех случаях расчетное значение хр > %2
при р = 0,95. Это свидетельствует о том, что распределения пн и пп в зависимости от вероятностей являются статистически различными. Для комплексного использования этих вероятностей использован метод комплексных условных вероятностей. Методика определения условных комплексных вероятностей Ркомп детально изложена в работе [1]. Среднее значение Ркомп для нефтяных зон составляет 0,706±0,258, для пустых - 0,242±0,252. Значение критерия t = 19,324; р = 0,000 000.
Для анализа связей между Ркомп и Рзнгк, Рзя, Рзт, Рмигр построены корреляционные поля, а для установления тесноты этих связей вычислены значения г раздельно для нефтяных и пустых зон. Пример корреляционного поля приведен на рисунке.
Из рисунка видно, что корреляционное поле между Ркомп и РзНГк состоит из трех подполей, в верхнем правом углу которых в основном находятся нефтяные скважины, в нижнем левом - в основном пустые скважины, а между ними располагаются как нефтяные, так и пустые скважины (смешанное подполе). Значения г между Ркомп
и Рзнгк как
для нефтяных (0,43), так и для пустых зон (0,68) являются статистически значимыми.
Таблица 6
Статистические характеристики вероятностей
Вероятности Средние значения t Х р
Нефтяные зоны Пустые зоны Р х2
РзНГК 0,612±0,185 0,364±0,201 13,421 152,353
0,053...0,989 0,006.0,977 0,000000 18,307
РзЯ 0,557±0,156 0,374±0,171 11,732 123,145
0,121.0,918 0,005.0,929 0,000 000 18,307
Р зт 0,601±0,211 0,354±0,210 12,377 134692
0,109.0,990 0,0002.0,929 0,000 000 18,307
Р 1 мигр 0,513±0,077 0,490±0,080 3,055 26,777
0,191.0,701 0,152.0,701 0,002380 18,307
0,9
^ 0,3
• ф
.....г*
-0,1 0,1 0,3 0,5 0,7 0,9 1,1
РзНГ
Рис. Корреляционное поле между ркомп и -рзнгк: • - нефтяные скважины; о - пустые скважины; + - прогнозные ловушки
Анализ корреляционных полей между Ркомп и Р3Н, Рзт показывает, что в пределах данных полей корреляции также наблюдается дифференциация распределения нефтяных и пустых скважин. Значительно меньшая дифференциация наблюдается при сопоставлении Ркомп с Р .
^ мигр*
Вышеизложенные данные показывают, что разработанные вероятностные модели для прогноза нефтегазоносности верхнеюрских отложений надежно отображают нефтегазоносность этих отложений.
Прогнозирование перспектив нефтегазоносности васюганского НГК произведено по 88 ловушкам. По этим ловушкам по разработанным моделям определены значения Р3н, Рзт, Рзнгк, Рмигр и вычислены величины Ркомп. Анализ построенной вероятностной карты показывает, что по территории ТПП «Когалым-нефтегаз» выделяется ряд перспективных зон. На западе территории в пределах Сургутского свода выделяются пять зон,
где значения вероятностей больше 0,5, при этом четыре самые северные зоны контролируются значениями вероятностей больше 0,4 и очень хорошо подтверждаются данными бурения. В пределах этих зон располагаются прогнозные ловушки 20; 22; 90, которые являются очень перспективными в отношении нефтегазоносности верхнеюрских отложений. В пределах юга перспективной в отношении нефтегазоносности является 82-я ловушка. На севере территории располагается достаточно большая территория, где имеются высокие значения вероятностей - больше 0,5. Данная территория подтверждена бурением только в южной части.
В пределах данной зоны располагаются ловушки 15; 14; 13; 17; 29; 16, которые являются перспективными в отношении нефтегазоносности верхнеюрских отложений. На юго-востоке и востоке территории исследований располагается зона, которая объединяется изовероятно-стью 0,4. В пределах данной зоны на юге
располагается еще достаточно большая территория, где вероятности нефтегазо-носности верхнеюрских отложений очень высоки. Здесь имеются перспективные ловушки 70; 71; 72; 74. На востоке данной зоны в пределах Нижневартовского свода также имеется участок с повышенными значениями вероятностей, в пределах которого перспективны ловушки 51; 53; 57; 58; 59; 64; 65
Заключение
В результате комплекса выполненных научных исследований были получены следующие результаты:
Обосновано, что надежного прогнозирования нефтегазоносности верхнеюрских отложений можно достигнуть только на основе комплексного вероятностно-статистического анализа показателей, характеризующих различные процессы формирования залежей углеводородов. Исследование показателей, характеризующих процессы миграции УВ, позволило обосновать в качестве критерия Рмигр.
Если, например, имеется информация по характеристикам гипсометрии пластов, то по ним можно определить влияние структурного фактора на нефтегазо-носность разреза и оценить перспективы нефтегазоносности по данному фактору, далее - использовать эти данные для оценки процессов аккумуляции углеводородов.
Выполненный в работе анализ характеристик васюганского НГК показал, что они достаточно хорошо в комплексе контролируют нефтегазоносность верхнеюрского разреза. Доказано, что комплексное использование данных характеристик при построении многомерной модели для определения РзНГК надежно кон-
тролирует нефтегазоносность верхнеюрских отложений.
Обосновано использование для построения статистических моделей струк-турно-мощностных характеристик, что позволило разработать многомерные модели для определения значений РзЯ и Рзт. Данные вероятностные показатели надежно контролируют нефтегазоносность верхнеюрских отложений.
На основе критериев Рмигр, Рзнгк, Рзя, Рзт разработан обобщенный критерий Ркомп. Среднее значение Ркомп для нефтяных зон составляет 0,706±0,258; для пустых зон - 0,242±0,252. По критериям t и X2 данный критерий является наиболее информативным для прогноза неф-тегазоносности верхнеюрских отложений.
По величине Ркомп построена карта изовероятностей по территории ТПП «Когалымнефтегаз», анализ которой показывает, что она надежно контролирует зональную нефтегазоносность верхнеюрских отложений и использована для прогнозных оценок нефтегазоносности верхнеюрских отложений по 88 ловушкам. Для 10 прогнозных ловушек значения Ркомпср > 0,75, эти ловушки являются наиболее перспективными в отношении нефтегазоносности. Для 19 ловушек Ркомпср находится в интервале от 0,5 до 0,75, эти ловушки являются перспективными. Для 21 ловушки Ркомпср варьируется от 0,25 до 0,5, эти прогнозные ловушки являются малоперспективными. Для 38 ловушек значения Ркомпср < 0,25, эти ловушки являются низкоперспективными. Первоочередными для изучения являются прогнозные ловушки при Ркомпср > 0,75. Остальные ловушки рекомендуется изучать после получения новых данных в пределах этих объектов.
Список литературы
1. Галкин В.И., Растегаев А.В., Галкин С.В. Вероятностно-статистическая оценка нефтегазоносности локальных структур. - Екатеринбург: Изд-во УрО РАН, 2001. - 277 с.
2. Геологическая информативность сейсморазведки 3D при изучении доюрского комплекса Западной Сибири (на примере площадей Когалымского региона) / И.Н. Керусов, П.Н. Страхов, Н.Р. Цыганова, А.А. Потрясов, К.Г. Скачек, А.Н. Шайхутдинов // Пути реализации нефтегазового
потенциала ХМАО: сб. докл. шестой науч.-практ. конф. - Ханты-Мансийск: ИздатНаукаСервис, 2003. - Т. II. - С. 26-32.
3. Применение фациального анализа при изучении сложнопостроенных залежей нефти пласта Ю1 на примере Кумали-Ягунского месторождения / К.Г. Скачек, А.Н. Шайхутдинов, И.И. Гари-фуллин, О.В. Скачек // Пути реализации нефтегазового потенциала ХМАО: сб. докл. шестой науч.-практ. конф. - Ханты-Мансийск: ИздатНаукаСервис, 2003. - Т. II. - С. 160-165.
4. Зональный прогноз нефтегазоносности юрских отложений в пределах территории деятельности ТПП «Когалымнефтегаз» / В.И. Галкин, В.В. Бродягин, А.А. Потрясов, К.Г. Скачек, А.Н. Шайхутдинов // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. - М., 2008. -№ 8. - С. 31-35.
5. Галкин В.И., Шайхутдинов А.Н. О возможности прогноза нефтегазоносности юрских отложений вероятностно-статистическими методами (на примере территории деятельности ТПП «Кога-лымнефтегаз» // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. - М., 2009. - № 6. - С. 11-14.
6. Шайхутдинов А.Н. Выделение сложнопостроенных ловушек пласта Ю-1 Южно-Ягунского месторождения по данным сейсмофациального анализа // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. - М., 2009. - № 8. - С. 29-37.
7. Галкин В.И., Шайхутдинов А.Н. Построение статистических моделей для прогноза дебитов нефти по верхнеюрским отложениям Когалымского региона // Нефтяное хозяйство. - 2010. - № 1. -С. 52-54.
8. Определение перспективных направлений поисков месторождений нефти и газа в Пермском крае с помощью вероятностно-статистических методов / В.И. Галкин, А.В. Растегаев, С.В. Галкин, В.Л. Воеводкин // Наука производству. - М., 2006. - № 1. - С. 1-5.
9. Галкин В.И., Кривощеков С.Н. Обоснование направлений поисков месторождений нефти и газа в Пермском крае // Научные исследования и инновации. - 2009. - Т. 3, № 4. - С. 3-7.
10. Путилов И.С., Галкин В.И. Применение вероятностного статистического анализа для изучения фациальной зональности турне-фаменского карбонатного комплекса Сибирского месторождения // Нефтяное хозяйство. - 2007. - № 9. - С. 112-114.
11. Bartels C.P.A., Ketellapper R.H. Exploratory and explanatory statistical analysis data. - Boston: Martinus Nijhoff Publishing, 1979. - 284 p.
12. Davis C.J. Estimation of the probability of success in petroleum exploration // Mathematical Geology. - 1977. - Vol. 9, № 4. - Р. 409-427.
13. Kaufman M.G. Statistical Issues in the Assessment of Undiscovered Oil and Gas Resources. - MIT-CEEPR. - 1992. - 30 p.
14. Watson G.S. Statistic on spheres. - New York: John Wiley and Sons, Inc., 1983. - 238 p.
15. Unwin D. Introductory spatial analysis. - London: Methuen and Co., Ltd., 1981. - 212 p.
References
1. Galkin V.I., Rastegaev A.V., Galkin S.V. Verojatnostno-statisticheskaja ocenka neftegazonosnosti lokal'nyh struktur [Probabilistic and statistical assessment of oil-and-gas content in local structures]. Ekaterinburg: Ural'skoe otdelenie Rossijskoj akademii nauk, 2001. 277 p.
2. Kerusov I.N., Strahov P.N., Cyganova N.R., Potijasov A.A., Skachek K.G., Shajhutdinov A.N. Ge-ologicheskaja informativnost' sejsmorazvedki 3D pri izuchenii dojurskogo kompleksa Zapadnoj Sibiri (na primere ploshhadej Kogalymskogo regiona) [Geologic informativeness of 3D seismic survey in a study of the pre-Jurassic complex of Western Siberia (exemplified by Kogalym region)]. Sbornik dokladov shestoj nauchno-prakticheskoj konferencii "Puti realizacii neftegazovogo potenciala HMAO". Hanty-Mansijsk: IzdatNaukaServis, 2003, vol. II, pp. 26-32.
3. Skachek K.G., Shajhutdinov A.N., Garifullin I.I., Skachek O.V. Primenenie facial'nogo analiza pri izuchenii slozhnopostroennyh zalezhej nefti plasta Ju1 na primere Kumali-Jagunskogo mestorozhdenija [Facial analysis in a study of complex oil deposits of the reservoir Yu1 exemplified by Kumali-Yagunskoe deposit]. Sbornik dokladov shestoj nauchno-prakticheskoj konferencii "Puti realizacii neftegazovogo potenciala HMAO". Hanty-Mansijsk: IzdatNaukaServis, 2003, vol. II, pp. 160-165.
4. Galkin V.I., Brodjagin V.V., Potrjasov A.A., Skachek K.G., Shajhutdinov A.N. Zonal'nyj prognoz neftegazonosnosti jurskih otlozhenij v predelah territorii dejatel'nosti TPP "Kogalymneftegaz" [Zonal forecast of oil-and-gas content of Jurassic sediments within the activities area of TPP "Kogalymneftegaz"]. Geologija, geofizika i razrabotka neftjanyh i gazovyh mestorozhdenij. Moscow: Vserossijskij nauchno-issledovatel'skij institut organizacii, upravlenija i jekonomiki neftegazovoj promyshlennosti, 2008, no. 8, pp. 31-35.
5. Galkin V.I., Shajhutdinov A.N. O vozmozhnosti prognoza neftegazonosnosti jurskih otlozhenij verojatnostno-statisticheskimi metodami (na primere territorii dejatel'nosti TPP "Kogalymneftegaz" [Possibilities of forecasting oil-and-gas content of Jurassic sediments by probabilistic and statistical methods exemplified by the activities area of TPP "Kogalymneftegaz"]. Geologija, geofizika i razrabotka neftjanyh i gazovyh mestorozhdenij. Moscow: Vserossijskij nauchno-issledovatel'skij institut organizacii, upravlenija i jekonomiki neftegazovoj promyshlennosti, 2009, no. 6, pp. 11-14.
6. Shajhutdinov A.N. Vydelenie slozhnopostroennyh lovushek plasta Ju-1 Juzhno-Jagunskogo mestorozhdenija po dannym sejsmofacial'nogo analiza [Identification of traps of the reservoir Yu1 of Yu-jno-Yagunskoe deposit using seismic and facial analysis]. Geologija, geofizika i razrabotka neftjanyh i gazovyh mestorozhdenij. Moscow: Vserossijskij nauchno-issledovatel'skij institut organizacii, upravlenija i jekonomiki neftegazovoj promyshlennosti, 2009, no. 8, pp. 29-37.
7. Galkin V.I., Shajhutdinov A.N. Postroenie statisticheskih modelej dlja prognoza debitov nefti po verhnejurskim otlozhenijam Kogalymskogo regiona [Creating statistical models to forecast oil output using data on upper Jurassic sediments of Kogalym region]. Neftjanoe hozjajstvo, 2010, no. 1, pp. 52-54.
8. Galkin V.I., Rastegaev A.V., Galkin S.V., Voevodkin V.L. Opredelenie perspektivnyh napravlenij poiskov mestorozhdenij nefti i gaza v Permskom krae s pomoshh'ju verojatnostno-statisticheskih metodov [Identification of promising directions of oil and gas search in Perm kray using probabilistic and statistical methods]. Naukaproizvodstvu. Moscow: Virazh-centr, 2006, no. 1, pp. 1-5.
9. Galkin V.I., Krivoshhekov S.N. Obosnovanie napravlenij poiskov mestorozhdenij nefti i gaza v Permskom krae [Justification for direction of oil and gas search in Perm kray]. Nauchnye issledovanija i innovacii. Permskij gosudarstvennyj tehnicheskij universitet, 2009, vol. 3, no. 4, pp. 3-7.
10. Putilov I.S., Galkin V.I. Primenenie verojatnostnogo statisticheskogo analiza dlja izuchenija fa-cial'noj zonal'nosti turne-famenskogo karbonatnogo kompleksa Sibirskogo mestorozhdenija [Application of probabilistic and statistical analysis to study facial zonality of Tourne-famenskoe carbonate complex of Siberian deposit]. Neftjanoe hozjajstvo, 2007, no. 9, pp. 112-114.
11. Bartels C.P.A., Ketellapper R.H. Exploratory and explanatory statistical analysis data. Boston: Mar-tinusNijhoff Publishing, 1979. 284 p.
12. Davis C.J. Estimation of the probability of success in petroleum exploration. Mathematical Geology, 1977, vol. 9, no. 4, p. 409-427.
13. Kaufman M.G. Statistical Issues in the Assessment of Undiscovered Oil and Gas Resources. Cambridge: MIT-CEEPR, 1992. 30 p.
14. Watson G.S. Statistic on spheres. New York: John Wiley and Sons, Inc., 1983. 238 p.
15. Unwin D. Introductory spatial analysis. London: Methuen and Co., Ltd., 1981. 212 p.
Об авторе
Шайхутдинов Айдар Нафисович (Когалым, Россия) - начальник отдела геолого-разведочных работ по Когалымскому региону ООО «ЛУКОЙЛ - Западная Сибирь» (628486, г. Когалым, ул. Прибалтийская, 20; е-mail: Aidar.Shayhutdinov@lukoil.com).
About the author
Aidar N. Shaikhutdinov (Kogalym, Russian Federation) - Head of Department of Exploration Work in Kogalym region, LLC "LUKOIL - West Siberia" (628486, Kogalym, Pribaltiiskaia st., 20; е-mail: Aidar.Shayhutdinov@lukoil.com).
Получено 3.04.2014
Просьба ссылаться на эту статью в русскоязычных источниках следующим образом:
Шайхутдинов А.Н. Разработка вероятностных моделей для прогноза нефтегазоносности верхнеюрских отложений (на примере территории деятельности ТПП «Когалымнефтегаз») // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Геология. Нефтегазовое и горное дело. - 2014. - № 11. - С. 14-28.
Please cite this article in English as:
Shaikhutdinov A.N. Probabilistic models construction for prediction of oil and gas potential of upper jurassic deposits (exemplified by the bu Kogalymneftegaz activity area). Bulletin of PNRPU. Geology. Oil & Gas Engineering & Mining, 2014, no. 11, рр. 14-28.
