УДК 622.276.1/.4.001.57
© С.И.Типикин, А.П.Рыжков, 1998
С.И.Типикин (ОАО "Ноябрьскнефтегаз"), А.П.Рыжков (компания "Дружба-инжениринг")
S.I.Tipikin (OAO "Noyabrskneftegas"), A.P.Rijkov ("Drujba-Engineering Co.)
Разработка моделей для залежей неструктурного типа с целью повышения качества подготовки запасов и эффективности их выработки
Development of models for non-structural type of pools to enhance quality of reserves' preparation and their recovery efficiency
С-
\ я пецифика геологических
«объектов в целом и нефтяных залежей Ноябрьского района, в частности, такова, что при их описании используется большое число переменных параметров, которые обусловливаются сложными процессами формирования ловушек, природных резервуаров (ПР) и коллекторов. Неопределенность еще больше возрастает вследствие существенных погрешностей измерения исходных переменных по ГИС и керну, при их сборе и интерпретации. Ограничения применения отдельных методов их анализа и интерпретации также могут быть связаны с недостаточным числом, например, отбираемых проб керна или скважин, погрешностью методов получения информации и аналитических определений. Во многом неопределенность также связывается с отсутствием априорной информации о закономерностях развития тех или иных режимов осадконакопления и, как следствие, возникают трудности при формализации целей и однозначного выбора критериев для оптимизации геолого-разведочного процесса в целом, разведки и разработки залежей (месторождений), в частности.
В настоящее время, как считают авторы, повышение эффективности разведки и разработки таких сложных залежей, какими являются залежи Ноябрьского района, может быть достигнуто за счет совершенствования технологий геолого-математического моделирования ловушек, ПР и коллекторов, системности анализа моделей различ-
The procedure for realization of methodology, used for geological-mathematical modelling of Noyabrsk region oil pools, is reviewed. Some methodological aspects of non-structural type of pools mathematical modelling are shown. Presented are contours of solution algorythms for practical tasks, targeted at development of geological-mathematical models adequately reflecting pools' structure.
ных типов, а следовательно, и принятия адекватных практических решений для эффективного освоении месторождений.
Современное состояние применения математических методов в нефтяной геологии достаточно подробно изложено в работах Арабаджи (1978, 1984); Аронова (1977, 1990); Вистелиуса (1963, 1980); Губермана (1987); Дементьева (1977,
1980, 1983, 1988); Деча, Кноринга (1978, 1990); Каналина (1984); Караго-дина (1980, 1990); Родионова (1968,
1981, 1987); Чоловского (1977); Эллан-ского (1978), а также в работах Девиса Дж. (1977, 1990); Крамбейна (1973); Лаудона (1981); Миллера, Кана (1965); Чини (1986); Харбуха Дж., Бонэм-Кар-тера Г. (1974) и других.
В процессе геолого-математического моделирования успешность решения поставленных задач во многом определяется выполнением одинаково важных этапов, основные из которых можно свести к следующим.
1. Постановка четкой смысловой и формализованной (математической) цели и задач моделирования.
2. Определение объекта исследований (установление границ объекта и выделение его из окружающей среды с учетом всех возможных внешних и внутренних взаимосвязей, а также истории развития).
3. Структурная схематизация объекта исследования и выбор методов математического описания в рамках конкретной концептуальной модели.
4. Проверка исходной информации со-
ответствию ограничениям, лежащим в основе выбранной математической схемы и статистических методов.
5. Первичная обработка материала с целью получения выборки, удовлетворяющей заданным свойствам.
6. Получение интересующих параметров модели и статистическая проверка надежности и достоверности полученных результатов.
В данной статье процедура реализации методологии, используемой применительно к геолого-математическому моделированию нефтяных залежей Ноябрьского района, представлена в виде технологии детальных геолого-геофизических исследований ловушек, природных резервуаров (ПР) и коллекторов, вскрываемых в пределах Сугмутского месторождения.
Месторождение открыто в 1987 г. и в настоящее время находится в разработке. Промышленная нефтеносность связана с пластом песчаников и алевролитов БСд 2 мегионской свиты (К^). Тектонически месторождение приурочено к северной части Среднеобской мегаантиклизы в зоне сочленения Северо-Сургутской и Верхненадымской моноклиналей.
В предлагаемом комплексе исследований затрагиваются методические аспекты математического моделирования залежей неструктурного типа, предлагаются контуры алгоритмов решения практических задач, направленных на разработку адекватно отражающих строение залежей геолого-математических моделей, необходимых для гидродинамических
расчетов, неотъемлемой части процедур, рекомендованных в "Регламенте...." по составлению проектных технологических документов на разработку [7].
Рассматривемая технология базируется на моделировании неоднородности строения ловушек, ПР и коллекторов и ее количественной оценке с использованием статистических методов, методов теории случайных процессов (последовательностей) и теории информации. Она основана на комплексном использовании данных ГИС, керна, гидродинамических исследований и может использоваться на стадиях поисково-оценочной, детальной и промышленно-экс-плуатационной разведки, проектирования технологических схем разработки, а также в процессе собственно разработки залежей (месторождений).
При разработке моделей ловушек и ПР их неоднородность рассматривается как структурно-морфологическая и седимен-тационно-фациальная, а подсчетные параметры залежей (месторождений) - как структурные, резервуарные и режимные [3]. Установлено, что структурно-морфологическая неоднородность ловушек эффективно моделируется с использованием тренд-анализа (ТА), факторного анализа (ФА) и множественной регрессии (МНР); седиментационно-фациальная неоднородность ПР - методами теории случайных процессов (последовательностей) и таксонометрии многомерных данных, с помощью теории информации.
С целью улучшения качества подготовки запасов залежей и повышения эффективности их выработки предлагаемая технология может реализовываться следующим образом.
1. Моделирование седиментационно-фа-циальной неоднородности ловушек, ПР и коллекторов и ее количественная оценка.
2. Разработка геолого-промысловых моделей залежей и прогноз изменчивости свойств ПР и коллекторов для зон залежей с различной продуктивностью.
3. Оценка тектонической трещиновато-сти пород, вскрываемых в пределах месторождений, и прогноз фильтрационно-емкостной анизотропии коллекторов.
В статье изложены физические основы, методы и процедуры, реализующиеся в процессе разработки моделей для залежей пластов БСд 2, Сугмутского месторождения, которые в дальнейшем, как считают авторы, могут быть использованы для улучшения качества гидродинамических расчетов, а следовательно, и повышения эффективности выработки запасов залежей в целом.
Седиментационно-фациальная модель (СФМ) ловушек, ПР, коллекторов и количественная оценка их неоднородности.
1. Физические основы. Будем считать,
что продуктивные пласты в целом и пласты БСд 2 Сугмутского месторождения, в частности, представляют собой слоисто-неоднородную среду с различной гидродинамической связью отдельных пористо-проницаемых элементов разреза-коллек-торов, взаимодействие которых в значительной степени определяет сложность строения зон продуктивности в пределах залежей, а следовательно, условия их разработки и качество выработки запасов.
Собственно слоисто-неоднородная среда пластов сформировалась как результат проявления (или отклика) тектонических движений колебательного типа. Как показано в работах [5,6], именно ритмы динамической системы, контролирующей режим осадконакопления, определяют степень седиментационно-фациальной неоднородности продуктивных отложений, а следовательно, и современное состояние структуры ПР и коллекторов, являющихся главными элементами залежей.
Изначально предполагается, что распределение фильтрационно-емкостных свойств (ФЕС) пород (например, пористости Кп и проницаемости кпр) по разрезу определяется некоторой динамической силой-процессом. Неизвестны сам процесс, характер случайной функции, порождаемой процессом, т.е. идеальное распределение ФЕС. Однако известны Кп и как реализация случайной функции, являющейся результатом действия динамической системы и наложившихся на него случайных искажений, которые позволяют судить о ней и найти метод аппроксимации случайной функции, порождаемой ею [6]. Математическая основа теории моделей-откликов достаточно хорошо изложена в работе [5].
Если это так, то математически кривые ГИС (например, ГК, ПС, НГК) могут интерпретироваться как некая сумма синусоид и косинусоид, отражающих цикличность (или квазипериодичность) проявления тектонических процессов, контролирующих режим и условия осадконакопления.
Следовательно, задача изучения седи-ментационно-фациальной неоднородности строения продуктивных отложений сводится к моделированию квазипериодических процессов и их цикличности, выявлению скрытой периодичности или ритмичности проявления этих процессов в пределах исследуемых территорий и прогнозу их влияния на современную структуру ПР, ловушек и коллекторов.
2. Исходные параметры при моделировании седиментационно-фациаль-ной неоднородности ПР и коллекторов. К данным параметрам относятся:
1у, I у, а , р , ДТ и определяемые по кривым ГИС: ГК, НГК (ННК), ПС, БК, ИК, АК;
К , к , глинистость П и нефтенасы-
п пр' 14-
щенность К пород, определяемые в ре-
зультате оперативной обработки кривых ГИС по процедурам АСОИГИС, ИН-ГИС и др.;
Кп, кпр , глинистость П пород, определяемые по керну.
3. Методы моделирования и анализа, параметры оценок функций включают следующее.
Аппарат теории случайных процессов (последовательностей) :
^ автокорреляционная функция (АКФ): радиус нулевой корреляции, R ; минимальный коэффициент автокорреляции, R . ;
т ^_____I \
^ э
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.