К оглавлению

УДК 553.982:553.048:553.55

О методике подсчета запасов нефти карбонатных коллекторов

В. Л. КОЦЮБИНСКИЙ, Р. 3. МУХАМЕТШИН, Е. А. ЮДИНЦЕВ (ТатНИПИнефть)

В настоящее время основной метод подсчета запасов нефти, применяемый на любой стадии изученности залежей,- объемный, в котором важнейшим параметром является эффективный объем нефтенасыщенных пород. Именно его значения могут существенно меняться при последующих пересчетах запасов: для недоразведанных залежей вследствие изменения площади нефтеносности, а для неоднородных разрезов из-за погрешностей при определении эффективной толщины.

Полезный объем залежи обычно определяют по картам нефтенасыщенной толщины, для составления которых необходимо выделить эффективные прослои в продуктивной части разреза каждой скважины. В карбонатных отложениях это сопряжено со значительными трудностями. Задача решается просто при наличии керна, но это возможно лишь в единичных скважинах. По данным ГИС эффективные прослои выделяют лишь по одному из показателей - пористости. Это приводит не только к неоднозначной интерпретации, но и в отдельных случаях к погрешностям в определении толщин: по ГИС оценивают общую пористость пород, но в карбонатных толщах породы со значениями пористости выше кондиционного могут быть непроницаемыми, и наоборот. Изображение в изолиниях полученных значений эффективной толщины создает впечатление детальной изученности залежи, хотя иногда изопахиты показывают не закономерность изменения толщин, а погрешность их определения.

Вполне очевидно, что применение вероятностностатистических методов обработки информации, например использование геолого-статистических разрезов (ГСР) [1], позволит уменьшить неоднозначность интерпретации и снизить суммарную погрешность в определении полезного объема залежи.

Большинство залежей нефти в карбонатных отложениях Татарской АССР и некоторых областей Волго-Уральской нефтегазоносной провинции приурочено к небольшим (чаще всего площадью 4-6 км²) брахиантиклиналям третьего порядка. Составление структурных карт по каким-либо корреляционным поверхностям не вызывает затруднений, кроме того, они могут быть уточнены при профильных построениях. Для малых по размерам залежей большое значение имеет степень их разведанности. Вопросы влияния доразведанности на точность подсчета запасов - задача другого плана и в данной работе не рассматривается. Для массивного и массивно-пластового типов залежей нефти на месторождениях Татарии ВНК определяется достаточно уверенно по данным ГИС и опробования скважин. Случаев негоризонтального положения ВНК не отмечено. Поэтому общий объем нефтенасыщенных пород (от кровли объекта до ВНК) устанавливается надежно по структурным картам в следующей последовательности: переоцифровка стратоизогипс в изопахиты от поверхности ВНК, проведение при необходимости дополнительных изопахит, планиметрирование и суммирование элементарных объемов.

Эффективный нефтенасыщенный объем можно определить, зная долю коллекторов (Д_к) в залежи. Под Д_к, или коэффициентом эффективном толщины, понимается отношение объема эффективных прослоев к общему объему объекта в зоне выше ВНК. Для терригенных отложений оно получило название коэффициента относительной песчанистости. Долю коллекторов можно рассчитать в среднем для залежи, части ее или для группы аналогичных залежей и вводить в формулу подсчета запасов так же, как и коэффициенты пористости и нефтенасыщенности. Физический смысл этих коэффициентов аналогичен, и они дополняют друг друга: Д_к, доля открытых пор в этих коллекторах, доля этих пор, заполненных нефтью, или степень заполнения пор.

Карбонатные отложения отличаются значительной послойной неоднородностью, вследствие чего Д_к для различных частей разреза и участков залежи может отличаться в 2-3 раза и более; значения коэффициентов пористости и нефтенасыщенности изменяются существенно меньше. Поэтому расчет Д_к как простой средней величины в скважинах или как отношение суммарной эффективной толщины к общей для подсчета запасов неприемлем.

Неоднородность карбонатного разреза можно учесть, рассчитав Д_к по ГСР [2]. Для повышения достоверности ГСР обязательным условием является использование данных по скважинам, охарактеризованным керном, а также с представительным комплексом ГИС. Для объектов с большой изменчивостью толщины, в том числе при наличии внутриформационных размывов, ГСР целесообразно строить по двум корреляционным поверхностям, а для выдержанных по толщине разрезов достаточно по одной поверхности - по кровле объекта. Шаг квантования в каждом конкретном случае различен и должен определяться согласно наиболее часто встречающейся толщине отдельного прослоя (обычно достаточно шага 1 м), а число условных зональных интервалов должно быть не менее 10. Затем ГСР перестраивается в интегральную кривую от кровли объекта, т.е. рассчитывается Д_к в накопленном виде по мере увеличения толщины.

Поскольку при построении ГСР Д_к для каждого зонального интервала определяется как средняя по скважинам, а затем при интегрировании взвешивается по разрезу, получаем Д_к для объема залежи в зависимости от величины нефтенасыщенной толщины.

Дальнейший расчет производится следующим образом. По картам изопахит (переоцифрованные структурные карты) находят средневзвешенную общую толщину для каждой залежи или ее отдельной части и для этого значения с ГСР (в интегральном виде) снимается искомая Д_к. Для ГСР, построенных по двум корреляционным поверхностям, когда вертикальный масштаб нормируется по толщине, полученное значение средневзвешенной общей толщины также нормируется, т.е. делится на среднюю общую толщину объекта (горизонта) для залежи, и для этого значения определяется величина Д_к.

ГСР есть не что иное, как распределение коллекторов по разрезу объекта. Практика построения ГСР для карбонатных отложений Татарии (нижний и средний карбон) показала, что стабилизация распределений отмечается при объеме выборки 20-30 скважин, дальнейшее увеличение выборки изменений не вносит. Это свидетельствует о правомочности построения ГСР для отдельных небольших залежей, использовании ГСР как критерия геологической аналогии залежей нефти или участков крупного месторождения и для других геологических задач.

Так, на залежах с площадью нефтеносности 4-6 км², введенных в разработку, общий фонд составит 35-65 скважин, поскольку для карбонатных пород применяется плотная сетка скважин (9-12)*10⁴ м²/скв. Разведочная сетка скважин в этом отношении неинформативна для залежей малых размеров.

Применение ГСР для определения Д_к позволяет максимально учесть литолого-физическую неоднородность разреза, дифференцировать Д_к по участкам залежи, т. е. отразить зональную неоднородность, что невозможно сделать при использовании простой средней. Впервые этот способ был предложен нами в 1982 г. при оценке запасов залежей нефти турнейских пород Ромашкинского месторождения и показал высокую эффективность. Сравнение результатов с традиционным способом подсчета (по картам эффективной нефтенасыщенной толщины) выявило, что по залежам с высокой степенью разведанности при постоянстве других подсчетных параметров (пористость, нефтенасыщенность и свойства нефти) оценки запасов нефти совпали, т. е. объемы пород, определенные двумя различными методами, идентичны, отклонение ±2 %, что указывает на высокую точность расчета. Аналогичные результаты получены по залежам месторождений западного склона Южно-Татарского свода.

Преимущество предложенного метода заключается в его оперативности. Так, с учетом уточнения структурных построений по 137 залежам запасы нефти Ромашкинского месторождения были подсчитаны за 4 мес. Для обычного варианта объемного метода с построением карт изопахит нужно было бы переинтерпретировать результаты ГИС более чем по 5000 скважин, т. е. потребовалось бы значительно больше времени.

Рассмотрим другие параметры, входящие в формулу объемного метода подсчета запасов. Вычисление их средних значений традиционно проводят по категории простых средних. Но и при этом, на наш взгляд, можно повысить точность, корректность и однозначность расчетов.

Обоснование параметров, характеризующих свойства нефти (плотность, газосодержание, объемный и пересчетный коэффициенты), осуществляется, к сожалению, по ограниченному числу анализов глубинных проб нефти. Недостаток информации, особенно для небольших по размерам залежей, не позволяет установить закономерности в изменении свойств нефти, и лишь в отдельных случаях отмечается тенденция к утяжелению нефти, увеличению вязкости по мере приближения к зоне ВНК для высокоамплитудных поднятий в карбонатных отложениях. Поскольку дифференциация этих параметров пока не обоснована, то, кроме расчета простой средней, предложить ничего другого нельзя.

Более обстоятельно рассмотрим обоснование средних значений пористости и нефтенасыщенности. Обычно для расчета средних используют образцы, попадающие в интервалы эффективных прослоев, выделенных по ГИС, т. е. учитываются как кондиционные, так и заведомо некондиционные значения, что приводит к занижению средних. Средние значения по скважинам рассчитываются взвешиванием по толщине интервалов, а средние по залежи - взвешиванием по толщине эффективных прослоев скважин. Процесс расчета трудоемок и некорректен, так как учитываются и плотные разности. Указанные недостатки можно устранить, если брать только образцы керна с кондиционными значениями. Однако трудоемкость расчетов при этом не только не уменьшается, но даже несколько увеличивается. При любом из двух вариантов расчета получение новой информации вынуждает проводить вычисления с самого начала, что не всегда оправдано. Поэтому необходим иной, более оперативный способ расчета. Практика показывает, что выборка образцов, какой бы большой она ни была, неравномерна в тех или других интервалах. Для устранения этого недостатка строится график изменения параметра, подбирается теоретическое распределение, находятся его параметры, прежде всего математическое ожидание, которые используются в расчетах, так как они наиболее точно отвечают истинному поведению параметра. Вполне понятно, что выводы нужно делать по графику, построенному для коллектора. Для этого нет необходимости в предварительном отборе кондиционных образцов. Строится распределение для совокупности коллектор+неколлектор. Затем проводится его разложение на частные составляющие. Это реально, поскольку коллектор и неколлектор резко различаются по средним значениям параметров, например по пористости, проницаемости и особенно по характеру и степени нефтенасыщения. Задача облегчается тем, что изменение пористости и нефтенасыщенности для абсолютного большинства объектов подчиняется нормальному закону. Поэтому можно проводить дифференциацию по кривым плотности распределений с проверкой полученных частных распределений на диаграммах квантилей для нормального закона. Искомые средние величины параметров находят по второй квантили, что для нормального закона соответствует одновременно модальному и медианному значениям. Необходимость учета новой информации легко устанавливается при сравнении старого и нового распределений.

В качестве примера можно привести обоснование средних параметров карбонатов верейско-башкирских отложений Новоелховского месторождения (таблица, рис. 1-4). Для всех приведенных случаев выборка репрезентативна. Общее распределение пористости и остаточной водонасыщенности делается порознь (см. рис. 1, 2) для коллектора и неколлектора. Точка пересечения кривых плотности распределений соответствует нижним кондиционным значениям коллекторов. Спрямленный вариант этих кривых (см. рис. 3, 4) хорошо согласуется с нормальным законом.

Существенные различия между средними значениями для вероятности 0,95 отмечаются для пористости пород башкирского яруса при всех способах расчета и для нефтенасыщенности пород Верейского горизонта по диаграммам квантилей. Остальные значения различаются несущественно, т. е. равновероятны. Достоверность средних, полученных по диаграммам квантилей, подтверждается следующим фактом. Коллекторы Верейского горизонта характеризуются большим содержанием остаточной воды, что четко фиксируется на зависимостях остаточной водонасыщенности от пористости и проницаемости, чем коллекторы башкирского яруса. Сами зависимости здесь не приводятся, но эта же закономерность отмечается и на диаграммах квантилей (см. рис. 3). В то же время средние значения нефтенасыщенности, рассчитанные как среднеарифметические, существенно не различаются; неодинаковы средние по диаграммам квантилей, т. е. этот способ расчета дает более реальную характеристику коллекторов.

Предложенный вероятностно-статистический способ расчета средних значений параметров кроме оперативности и большей достоверности имеет еще одно преимущество перед обычными способами - все расчеты получаются автоматически при исследовании зависимостей между основными свойствами пород в процессе обоснования нижних кондиционных значений коллекторов и разделения их на классы.

Таким образом, в методическом плане предложены и апробированы способы определения эффективного объема залежей нефти карбонатных коллекторов и расчета средних значений параметров, основанные на вероятностно-статистической модели строения объекта, повышающие достоверность исследований и значительно увеличивающие производительность труда при подсчете запасов и других задачах нефтепромысловой геологии.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Бадьянов В.А. Методика детального расчленения и корреляции неоднородных продуктивных горизонтов.- Труды Гипротюменнефтегаза. Тюмень, 1972, вып. 30, с. 3-15.

2. Мухаметшин Р.З. Вычисление объемов нефтенасыщенных пород с помощью геолого-статистических разрезов.- Нефтяное хозяйство, 1982, № 7, с. 24 - 26.

Таблица Средние параметры коллекторов, рассчитанных различными способами

Параметры	Среднеарифметическое значение по образцам керна		Средняя величина по диаграммам квантилей
	по всем	По кондиционным
Верейский горизонт
Пористость	12,7±0,2	13,0±0,2	13,0±0,17
Нефтенасыщенность	75,5±0,9	76,2±0,9	72,5±0,76
Башкирский ярус
Пористость	12,3±0,1	13,4±0,1	13,0±0,12
Нефтенасыщенность	75,5±0,8	77,4±0,8	77,0±0,53

Рис. 1. Графики распределения пористости в породах башкирского яруса (а) и верейского горизонта (б) Новоелховского месторождения.

Д_к - доля коллекторов; n - число образцов

Рис. 2. Графики распределения остаточной водонасыщенности в породах верейского горизонта (а) и башкирского яруса (б) Новоелховского месторождения

Рис. 3. Квантили нормального распределения остаточной водонасыщенности верейского горизонта (вр) и башкирского яруса (бш) Новоелховского месторождения для пород-коллекторов (1) и неколлекторов (2)

Рис. 4. Квантили нормального распределения пористости верейского горизонта (вр) и башкирского» яруса (бш) Новоелховского месторождения для пород-коллекторов (1) и неколлекторов (2)