CC BY
10
УДК 550.832.4(571.12)
Возможности и ограничения динамического анализа сейсмических данных при выполнении картирования зон глинизации и прогноза фильтрационно-емкостных свойств на примере конуса выноса ачимовской толщи
Ключевые слова:
ачимовская толща,
спектральная
декомпозиция,
атрибутный анализ,
AVO-анализ,
сейсмическая
инверсия,
фильтрационно-
емкостные
свойства,
зона глинизации.
Д.С. Волков
ООО «Газпром ВНИИГАЗ», Российская Федерация, 142717, Московская обл., no. Ленинский, пос. Развилка, ул. Газовиков, зд. 15, стр. 1 E-mail: dmitrij.volkov-msu@yandex.com
Тезисы. В работе представлены результаты динамического анализа сейсмических данных, послужившие основанием для детализации геологического строения, картирования зоны глинизации и прогноза фильтрационно-емкостных свойств в интервале ачимовской толщи неокомского клиноформ-ного комплекса одного из участков Западно-Сибирского нефтегазоносного бассейна. Рассмотрены преимущества и ограничения применяемых методик интерпретации в процессе поиска и оценки потенциала нефтегазоперспективных объектов, в которых отмечается существенное влияние лито-логического фактора при формировании залежей углеводородов. Получены карты распространения коллектора, его эффективной мощности, коэффициентов пористости и газонасыщенности.
Актуализирована геологическая модель выделенного конуса выноса ачимовской толщи, что позволит повысить качество и эффективность поискового бурения за счет уменьшения количества непродуктивных скважин.
Сегодня динамическая интерпретация сейсмических данных является одним из ключевых методов поиска и прогноза нефтегазоперспективных объектов и ловушек углеводородов (УВ), существенное влияние при формировании которых оказывает литологических фактор. Детальное изучение таких сложнопостроенных коллекторов затруднительно без комплексирования методов сейсмостратиграфии и анализа динамических характеристик волнового поля, отражающих эффект изменения упругих свойств горных пород. При интерпретации материалов возникают сложности, связанные с неоднозначностью решения обратной задачи, что определяет возможность выполнения интерпретации на качественном или количественном уровне в зависимости от полноты и качества входных данных (в том числе соотношения сигнала и шума), физико-геологических параметров среды, требований к получаемым результатам. Исходя из этого цель данной работы заключается в демонстрации интерпретационных возможностей и ограничений методов динамического анализа сейсмических данных при картировании зоны глинизации и выполнении прогноза фильтрационно-емкостных свойств (ФЕС) на примере конуса выноса ачимовской толщи берриас-валанжинского возраста в Пур-Тазовской нефтегазоносной области Западно-Сибирского нефтегазоносного бассейна (НГБ).
Объект исследования
Объект исследования представлен продуктивным пластом АчХ ачимовской толщи одного из месторождений Западно-Сибирского НГБ. На площади работ выполнена съемка МОГТ-3D в объеме 600 км2 и пробурены 18 скважин, семь из которых вскрыли клиноформный комплекс неокомского интервала разреза. Четыре скважины, вскрывшие пласт АчХ, подтвердили наличие коллектора эффективной мощностью до 30 м с проявлением УВ-насыщения. Согласно описанию керна породы-коллекторы представлены преимущественно песчаниками серыми, мелкозернистыми, реже крупнозернистыми, алевритовыми и отделены друг от друга глинисто-алевролитовой перемычкой. Изучаемые продуктивные отложения характеризуются сложным
геологическим строением пластов, их вертикальной и латеральной неоднородностью, относительно низкими ФЕС коллекторов [1].
Смена литологического состава горных пород и параметров ФЕС влечет закономерные изменения их упругих свойств. Соответственно, подготовка петрофизического обоснования динамической интерпретации сейсмических данных является необходимым этапом перед выбором оптимальной методики решения обратной задачи, что повышает точность выполнения прогноза ФЕС изучаемых отложений.
Упругие параметры среды рассчитаны с использованием результатов интерпретации геофизических исследований скважин (ГИС) -скорости продольной волны, плотности, акустического импеданса. Распределение этих
параметров, особенно плотности, демонстрирует надежное разделение пород на классы «коллектор» - «неколлектор» (рис. 1).
Отсутствие кросс-дипольного или широкополосного акустического каротажа накладывает дополнительные ограничения на выбор методики, что приводит к потерям информации о свойствах среды, в частности о скорости поперечной волны и ее производных. Синтез поперечной волны с использованием модели Хи-White и априорной геологической информации позволил расширить набор анализируемых параметров, которые послужили надежным критерием идентификации продуктивной зоны. На представленном кросс-плоте атрибутов Ламе (рис. 2) уверенно разделены области коллектора и неколлектора, а также сокращен
П 1 л
0
3400
0
8000
1,0
§ 0,8
о Л т
0,6
и
I X
3800 4200
4600 5000 5400 Скорость, м/с
10000 12000 14000
Акустический импеданс, кг/(м2 с)
0,4
0,2
- 0,3
о £
о
0,2
0,1
2,49 *
1 д
1 1
и
к У
V А 1
2,1 2,2 2,3
2,4 б
2,5 2,6 2,7 Плотность, г/см3
коллектор неколлектор
Рис. 1. Разделение зон коллектора и неколлектора по гистограммам исходных данных ГИС: а - скорость продольной волны; б - плотность; в - акустический импеданс (АИ); ГГК-п - плотностной гамма-гамма-каротаж
0
0
0
а
0
в
80
й =
d 70
■ газонасыщенныйк ■ водонасыщенный . ■ неколлектор оллекгор коллектор
a ■
* .1. ■". • 1 . ■ • t 1 , * » ■/ ■
"v ?•' ФШ ш ■ ■ #* ■ чв I'I
* ^цкч
60
50
40
30
10
15
20
25
30
35
40
45 50
Хр, ГПаг/см3
Рис. 2. Уменьшение неоднозначности решения обратной задачи с использованием синтетической кривой медленности поперечной волны на примере кросс-плота
атрибутов Ламе
диапазон перекрывающихся значений между газонасыщенным и водонасыщенным коллекторами в поле упругих свойств горных пород.
Таким образом, обработанные и синтезированные каротажные кривые позволили уточнить критерии устойчивого решения обратной задачи в масштабе ГИС, увеличить число используемых методик динамического анализа сейсмических данных и информативность получаемых результатов в процессе геолого-геофизической интерпретации материалов на качественном и количественном уровнях.
Однако при переходе к сейсмическому масштабу исследования выявленные критерии выражены менее четко ввиду уменьшения разрешающей способности метода и перехода к работе с эффективной моделью среды, что привносит дополнительную неопределенность и увеличивает риск возникновения ошибок I («ложное обнаружение коллектора») и II («пропуск коллектора») рода при интерпретации результатов. Снижение вероятности неоднозначного прогноза достигнуто благодаря привлечению априорной геологической информации, в том числе скважинных данных.
В связи с этим возникает вопрос об информативности используемых методик динамического анализа и их роли при выполнении прогноза ФЕС в межскважинном пространстве. Рассмотрим возможности и ограничения
подходов, которые потенциально могут быть выбраны при решении поставленной задачи:
• атрибутный анализ;
• спектральная декомпозиция волнового поля;
• А^-анализ1;
• синхронная инверсия.
Атрибутный анализ
Одной из методик динамического анализа, позволяющей на качественном уровне оценить параметры и выделить аномалии волнового поля, является атрибутный анализ. Контраст физических свойств горных пород и изменение геометрических особенностей изучаемого интервала разреза выражены в соответствии с анализируемыми кубами и картами атрибутов. Расчет некоррелируемых между собой геометрических и физических параметров волнового поля по стратиграфическим слайсам позволил достоверно выполнить картирование поисковых объектов и корректную интерпретацию сейсмофациальных зон. Контроль качества полученных результатов основан на сопоставлении выделенных с помощью сейсмических атрибутов поисковых объектов с разрезом сейсмической записи и скважинными данными.
Анализ изменения амплитуды сейсмического сигнала с удалением (англ. amplitude versus offset, AVO).
Для динамической интерпретации выполнен комплексный анализ информативных геометрических и физических атрибутов, в частности когерентности совместно с огибающей амплитуды и частотой (рис. 3). Поскольку коллектор представлен акустически мягкими контрастными породами, выдвинуто предположение о наблюдаемой ярко выраженной аномалии максимальных значений огибающей амплитуды, которая проинтерпретирована как конус выноса. Вероятно, она обусловлена преимущественно изменением литологического состава и мощности коллектора (интерференционные эффекты), в меньшей степени - качеством ФЕС коллекторов и типом насыщающего флюида. Когерентность позволила подчеркнуть геометрические особенности и поисковые объекты, которые менее контрастно выражены огибающей амплитуды, - подводящий канал, второстепенные каналы, кромка палеошельфа.
Мгновенная частота выявила участки с различным частотным составом записи, что предположительно является косвенным индикатором эффективной мощности коллектора. Этот атрибут предоставил возможность детализировать геологические особенности строения конуса выноса. Относительно пониженные значения параметра зафиксированы в районе его проксимальной части, повышенные значения -в районе дистальной зоны, интерпретируемой как акустически контрастная маломощная область распространения коллектора.
Проанализированные сейсмические атрибуты дополнили друг друга, поскольку предоставили независимую геолого-геофизическую информацию и послужили качественными индикаторами при локализации поисковых объектов. Зона глинизации выделена условно, поскольку анализируемые параметры волновой картины осложнены интерференционными
Рис. 3. Комплексные карты атрибута когерентности и огибающей амплитуды (а) и атрибута когерентности и мгновенной частоты (б) вдоль ОГ по кровле пласта АчХ и временной разрез (в)
в интервале залегания пласта АчХ [2]
эффектами, что не позволило однозначно выполнить подготовку стратиграфической поверхности (корреляция отражающих горизонтов (ОГ)) и ограничить зону распространения песчаного тела.
Спектральная декомпозиция волнового поля
Спектральная декомпозиция волнового поля представляет собой многокомпонентный атрибут, характеризующий амплитудную характеристику сейсмической записи в заданном диапазоне частот. В большинстве случаев результаты данной методики анализируются на качественном уровне при выполнении сейсмофа-циального анализа, однако современные подходы к интерпретации позволяют получить количественную оценку параметров ФЕС, в частности эффективную мощность коллектора. Ограничением такого интерпретационного приема является подверженность результатов значительному влиянию качества сейсмических материалов (кратности наблюдений, соотношению сигнала и шума, частотному составу записи), интерпретации ОГ и степени изученности бурением исследуемого интервала разреза.
На рис. 4 представлена карта атрибута спектральной декомпозиции с анализируемыми частотами 20, 30 и 40 Гц. Благодаря эффекту
RGB-смешивания приведенный результат детально отразил геологические особенности строения изучаемого пласта АчХ, успешно дополнил использованный ранее комплекс атрибутов в соответствии с априорной геолого-геофизической информацией об объекте исследования.
Методика количественного прогноза [2] предоставила возможность выполнения количественного прогноза эффективной мощности коллектора с использованием результатов спектральной декомпозиции. На итоговой карте отчетливо отображены основные геологические объекты в изучаемом интервале разреза, что согласуется с материалами сейсмофа-циального анализа: повышенными значениями мощности интерпретируются конус выноса с подводящим каналом, а также более мелкие эрозионные врезы с меньшими толщинами коллектора. Стандартное отклонение прогнозной эффективной мощности пластов песчаника от скважинных данных составила 4,7 м, что сопоставимо с результатами восстановления эффективных толщин коллектора по инверсионным преобразованиям, которые будут продемонстрированы далее в статье.
Таким образом, представленный результат количественной интерпретации спектральной
ц
МОЯШИЯ Ч<
' тмуся я
I Дастальная часть конуса выноса
Второстепенные каналы щ
®17
Ф
II
Кромка палеоиитьфа
ПодвоЛящнй У канал Г
ЬСЯ>
— 28
24
20
16
12
84
0
П2 скважина
0 2000 5000 м
9 скважина
24 5 мощность песчаника пласта Ач X
по результатам бурения
Рис. 4. Результаты качественной (сейсмофациальный анализ, см. а) и количественной (карта эффективных толщин (Нэфф) коллектора, см. б) интерпретации материалов спектральной декомпозиции волнового поля в интервале залегания пласта АчХ
б
а
декомпозиции волнового поля рекомендован к использованию как дополнительная оценка эффективной мощности коллектора и как независимый критерий, определяющий зону ли-тологического экранирования продуктивной части пласта.
ЛУО-анализ
В последние десятилетия AVO-анализ в интерпретации сейсмических данных стал доступной, легко реализуемой и часто обязательной процедурой. Основная цель метода заключается в изучении отклика амплитуд в зависимости от расстояния между источником и приемником, позволяющего выявить связанные с наличием УВ аномалии. За счет влияния
Угол, град. 15 20 26 31 37 43
2700
АУО-аномалия III класса, газонасыщенный коллектор, вскрытый скв. №14
30 40
Угол, град.
и 1000
н"
и
800
3 600
Л Рч
400 200 0
-200 -400 -600 -800 -1000
Полошва пшмасмщсшюго коллектора
шйншш
=====:==:НЕ»Ж|:==
ЕЗГШОН!
"""•-"Ня ®
ШзШпМШШШШ
«пп= ¡идаззг шяшвтш ш^шШшн шт штттшш
Кровля газонасыщенного коллектора
-700 -600 -500 -400 -300 -200 -100 0
100 200 300 400 500 600 700 Интерсепт, у.е.
водонасыщенныи песчаник
газонасыщенныи песчаник исследуемого конуса выноса
газонасыщенныи песчаник конуса выноса (сравнение)
Рис. 5. АУО-отклик от кровли и подошвы газонасыщенного коллектора пласта АчХ (а) и интерпретация кросс-плота интерсепта и градиента (б)
а
б
®12 скважина
Рис. 6. Карта АУО-атрибута флюид-фактор
множества факторов как технической (направленность источников и приемников, условия группирования, случайный шум, инструментальные погрешности, граф обработки данных), так и геологической природы не всегда удается однозначно проинтерпретировать связь между физико-геологическими параметрами среды и AVO-атрибутами.
Коллектор представлен газо- и водонасы-щенным песчаником, который в поле упругих свойств является акустически мягкой контрастной горной породой в сравнении с вмещающими аргиллитами. Это предполагает принадлежность данного типа газонасыщенного коллектора к AVO-аномалии III класса, что подтверждено при анализе отклика амплитуды от его кровли и подошвы в районе продуктивной скважины № 14. Наблюдаются высокие значения амплитуды на ближних удалениях и их интенсивный рост с увеличением угла падения волны (рис. 5, 6).
Зависимость отклика амплитуды для кровли и подошвы коллектора от угла падения надежно описана двухчленной аппроксимацией Аки - Ричардса [3] с коэффициентом корреляции порядка 0,95, что предоставило возможность ее использования для расчета кубов AVO-атрибутов. Наглядное представление анализируемых AVO-параметров осуществлено посредством кросс-плоттинга независимых атрибутов, например интерсепта и градиента.
На кросс-плоте уверенно прослежены фоновый тренд для вмещающих и водонасыщен-ных пород, а также аномальные значения интерсепта и градиента, соответствующие кровле и подошве газонасыщенного коллектора и формирующие аномалию типа «яркое пятно» в интервале пластов АчХ (представлено в сравнении AVO-атрибутов с другим конусом выноса на исследуемой площади). Следовательно, комплексные AVO-атрибуты, содержащие комбинацию исходных параметров, служат качественным индикатором УВ-насыщения с учетом калибровки на скважинные данные. Одним из таких рассчитанных атрибутов является флюид-фактор, который определен [4] как величина отклонения скачка скорости продольных волн от предсказанного для водонасыщен-ных пород. Максимальные значения атрибута проинтерпретированы как предположительная зона распространения газонасыщенного коллектора.
Синхронная инверсия
Синхронная инверсия - это метод решения обратной задачи динамического анализа с использованием данных до суммирования (сейсмограммы), в результате которого параметры волнового поля обращаются в упругие свойства среды - кубы акустического и сдвигового импедансов, плотности (однако редко можно добиться высокой разрешенности плотности в сравнении с акустическим импедансом). Согласно петрофизическому обоснованию динамической интерпретации расширенный комплекс ГИС (синтез кривой поперечной волны и ее производных) помог надежнее разделить и проинтерпретировать литологию, пористость и флюидонасыщение. Одними из ограничений синхронной инверсии при выполнении расчета и интерпретации являются:
• нестабильность восстановления плотности и отношения скоростей продольной и поперечной волн;
• сглаживание тренда и результатов инверсии в акустически контрастном разрезе.
Следовательно, точность прогноза петро-физических свойств горных пород в меж-скважинном пространстве дополнительно определена ошибкой восстановления упругих параметров среды и их устойчивостью. Соответственно, производные исходных кубов импеданса имеют большую ошибку, поскольку более чувствительны к изменению входных
Рис. 7. Примеры выполнения прогноза эффективной мощности коллектора (а, б), коэффициента пористости Кп (в, г), коэффициента газонасыщенности Кг (д, е) в изучаемом интервале разреза для пласта АчХ
данных, в том числе физико-геологических свойств изучаемого интервала разреза. Кроме того, следует учитывать факт использования граничных значений упругих параметров среды для интерпретации зоны глинизации, поскольку размеры области перекрытия «коллектора» и «неколлектора» накладывают дополнительные ограничения: возникают ошибки I и II рода, связанные с некорректным прогнозом зоны распространения коллектора.
С опорой на данную информацию выполнены расчет синхронной инверсии и анализ дополнительных параметров среды (атрибуты Ламе) с использованием результатов инверсии. Выявлены надежные корреляционные зависимости (коэффициент корреляции Ккор > 0,7) между упругими и ФЕС горных пород: построены прогнозные карты эффективных толщин коллектора, коэффициента пористости и газонасыщенности с учетом калибровки на скважинные данные, что позволило несколько уменьшить неоднозначность решения обратной задачи (рис. 7). Представленные результаты в полной мере отражают геологические особенности строения интерпретируемого конуса выноса и характеризуют его проксимальную часть как наиболее перспективную
для дальнейших геологоразведочных работ.
***
В работе продемонстрированы примеры применения качественной и количественной интерпретации результатов динамического анализа сейсмических данных для выделения зоны глинизации и прогноза ФЕС на примере интерпретации конуса выноса ачимовской толщи. Рассмотренные подходы могут быть использованы как независимо, так и в комплексе в зависимости от методики комплексирования полученных результатов.
При исследовании малоизученных бурением пластов-коллекторов (коллекторских песчано-глинистых толщ), где существенную
роль в формировании залежей УВ оказывает литологический фактор, выявлены преимущества и ограничения методик динамического анализа.
К ограничениям отнесем значительное влияние качества и количества входных данных, в частности качество материалов сейсморазведки, объем ГИС и их кондиционность, требования к типу решения обратной задачи (качественный или количественный прогноз), физико-геологические параметры среды, определяющие целесообразность выполнения динамической интерпретации сейсмических данных.
Основными преимуществами динамического анализа являются возможность детализации геологического строения поискового объекта, его независимая характеристика и оценка ФЕС в поле упругих свойств с использованием различных интерпретационных подходов, а также возможность интеграции полученных результатов, основанных на совместном анализе со скважинными данными, в геологическую модель.
Список литературы
1. Букатов М.В. Ключевые проблемы освоения ачимовских отложений на разных масштабах исследования / М.В. Букатов, Д.Н. Пескова, М.Г. Ненашева и др. // PROHEOTb. Профессионально о нефти. - 2018. - № 2 (8). -С. 16-21.
2. Волков Д.С. Возможности количественной интерпретации результатов спектральной декомпозиции сейсмических данных MOrT-3D / Д.С. Волков // Актуальные проблемы нефти и газа. - 2022. - Вып. 1 (36). -С. 25-41. - https://doi.org/10.29222/ipng.2078-5712.2022-36.art2
3. Aki K. Quantitative seismology / K. Aki,
P.G. Richards. - NY: W.H. Freeman & Co, 1979.
4. Smith G.C. Weighted stacking for rock property estimation and detection of gas / G.C. Smith, P.M. Gidlow // Geophys. Prosp. - 1987. - T. 35. -№ 09. - С. 993-1014.
Options and limits in dynamic analysis of seismic data while plotting clay grouting zones and forecasting reservoir porosity and permeability properties as exemplified by alluvial fan of Achim series
D.S. Volkov
Gazprom VNIIGAZ LLC, Bld. 1, Estate 15, Gazovikov street, Razvilka village, Leninskiy urban district, Moscow Region, 142717, Russian Federation E-mail: dmitrij.volkov-msu@yandex.com
Abstract. The paper presents the outcomes of the dynamic analysis of seismic data, which became the background for detailing the geological structure, plotting the clay grouting and predicting reservoir properties within the Achim series interval of the Neocomian clinoform complex at the Western-Siberian basin. Author examines the advantages and limitations of the interpretation procedures commonly used for searching and assessment of the potential oil and gas presence regarding the objects being against the considerable influence of a lithological factor during formation of the hydrocarbon deposits. The maps of reservoir distribution, efficient thickness porosity and gas saturation are obtained. The updated geological model for an outlined Achim alluvial cone will increase quality and performance of the prospecting drilling due to reduction of the dry wells quantity.
Keywords: Achim series, spectral decomposition, seismic attribute analysis, AVO analysis, seismic inversion, porosity and permeability properties, shale-out zone.
References
1. BUKATOV, M.V., D.N. PESKOVA, M.G. NENASHEVA et al. Key challenges when developing Achim sediments at different scales of studies [Klyuchevyye problemy osvoyeniya achimovskikh otlozheniy na raznykh masshtabakh issledovaniya]. PRONEFT. Professional o Nefti, 2018, no. 2(8), pp. 16-21, ISSN 2587-7399. (Russ.).
2. VOLKOV, D.S. Potential of quantitative interpretation of 3D Common Depth Point seismic data spectral decomposition results [Vozmozhnosti kolichestvennoy interpretatsii rezultatov spektralnoy dekompozitsii seysmicheskikh dannykh MOGT-3D]. Aktualnyye Problemy Nefti i Gaza, 2022, is. 1(36), pp. 25-41, ISSN 2687-0312. (Russ.). Available from: https://doi.org/10.29222/ipng.2078-5712.2022-36.art2
3. AKI K., P.G. RICHARDS. Quantitative seismology. NY: W.H. Freeman & Co, 1979.
4. SMITH, G.C., P.M. GIDLOW. Weighted stacking for rock property estimation and detection of gas. Geophys. Prosp, 1987, vol. 35, no. 09, pp. 993-1014, ISSN 0016-8025.
