К оглавлению

УДК 622.143.1:621.951

Применение сверлящих керноотборников для изучения сложно построенных разрезов

В.Ф. КОЗЯР, А.В. СИНЬКОВ(ВНИГИК), Я.Т. СТАЛЕННЫЙ (Ленанефтегазгеология)

В последние годы растут объемы отбора образцов пород сверлящими керноотборниками (СКО) на кабеле [7]. В организациях Мингео СССР и Миннефтепрома в 1981-1983 гг. ежегодно отбиралось более 20 тыс. образцов в скважинах глубиной от нескольких сотен до 4500 м. Отобранные образцы диаметром 25 и длиной до 45 мм исследуются по стандартным методикам, разработанным для изучения керна, поднятого колонковыми долотами и снарядами «Недра». На результаты их анализов возлагается решение тех же задач, ради которых производится отбор керна: определение типов и классов коллекторов, их литологического состава, характера насыщенности, коллекторских и физических свойств пород. Примерно одинаковые требования предъявляются и к количеству изучаемых образцов. Для получения средневзвешенных значений параметров продуктивных пластов образцы СКО отбирают через 0,5 м в интервалах с выдержанными по данным ГИС характеристиками пород и через 0,25-0,3 м, если эти характеристики существенно изменяются. В то же время отбор образцов с помощью СКО имеет свои особенности, обусловленные его проведением после ГИС и возможностью многократного повторения операций при неудачном первом отборе.

Целенаправленный отбор образцов, строго привязанных к кривым ГИС, позволяет решать принципиально новые задачи: уточнять результаты геологической интерпретации материалов ГИС в интервалах с неоднозначной геофизической характеристикой и обосновывать параметры опорных и изучаемых пластов, из которых керн не вынесен при бурении.

В сложно построенных разрезах, каковыми являются, например, продуктивные толщи Ботуобинского нефтегазоносного района в Юго-Западной Якутии [4], неоднозначная интерпретация материалов ГИС обусловлена в основном трудностью или невозможностью установления без дополнительной информации литологического состава карбонатных и терригенных пород с невысокими фильтрационно-емкостными свойствами (пористость менее 12-15 %, проницаемость менее 1-2 мкм2). Абсолютная погрешность определения Кн по данным АК и НГК, вызванная неправильным отнесением пород к другой литологической группе, составляет ±3-6 %. При полном или частичном отсутствии качественных признаков коллекторов на кривых кавернометрии, БК, ИК и БМК такая погрешность оценки Кп предопределяет отнесение пород-коллекторов к неколлекторам и, наоборот, неколлекторов к коллекторам, если для выделения применяется граничное значение пористости или соответствующее ему граничное значение интервального времени . Ошибка в определении пористости и выделении коллекторов устраняется, если отбирать по 2-3 образца пород из предполагаемых коллекторов и вмещающих их разностей и устанавливать литологический состав образцов по значениям минералогической плотности  (рис. 1, a). В свою очередь, сведения об объемном содержании в породах кальцита и доломита используются при определении по комплексу АК-НГК значений общей и межзерновой пористостей, а по их разности - каверновой [4]. Однозначное определение Кп и ее составляющих обеспечивает достоверное выделение в карбонатном разрезе коллекторов и установление их типов.

В терригенных толщах, разбуриваемых на минерализованных либо токонепроводящих (рис. 1, б) промывочных жидкостях, трудно отделять неглинистые полевошпатовые песчаники, характеризующиеся высокими показаниями гамма-каротажа (ГК), от глинистых кварцевых песчаников и алевролитов. Литологическая принадлежность таких пород легко устанавливается по описаниям отобранных образцов, а объемное содержание Vп.ш полевых шпатов, сведения о котором необходимы для определения Кп, - по минералогической плотности породы (для кварцевых песчаников  равна 2,65 г/см, для полевых шпатов - 2,55 г/см3).

Надежность определений параметров опорных и изучаемых пластов на образцах СКО и керна зависит от представительности выборки, на которой выполняются лабораторные определения. Считается, что выборка является представительной, если средневзвешенное значение параметра (по эффективной толщине пластового пересечения и по эффективной толщине и площади залежи) существенно не изменяется при добавлении новых образцов, отобранных случайно [2].

В сложно построенных разрезах представительная выборка образцов для изучения Кп по керну (по данным работ [1, 3] она будет представительной и для изучения Кпр и Кнг) может быть получена по пластовым пересечениям (долблениям), вынос керна из которых превышает 70-80 %. Данные по таким пересечениям используются для нахождения искомых величин пористости и обоснования методики определения Кп по ГИС. При более низком выносе в керне увеличивается содержание крепких уплотненных разностей вследствие разрушения пород с высокими фильтрационно-емкостными свойствами при бурении. Измеренные и усредненные по толщине пласта значения пористости по керну (Кп.к) будут занижены по сравнению со средневзвешенными результатами, полученными по ГИС, независимо от числа исследованных образцов (рис. 2, а). В приведенном примере Кп изменяется от 0,7 до 6 на 1 м толщины пласта при выносе керна меньше 70 % и от 0,2 до 19,7 при более высоком выносе. Образцы СКО, которые за одну спуско-подъемную операцию отбирают не больше десяти, подвержены разрушению в меньшей степени. Кроме того, недостающий образец может быть отобран на той же глубине при последующем спуске прибора. Это обеспечивает более высокую однородность выборки и исключает появление систематической погрешности определения Кп, связанной с низким выносом керна. Однако при малом числе m образцов СКО на 1 м толщины пласта увеличивается случайная погрешность определения Кп по отдельному пластовому пересечению, что проявляется в отклонении точек от оси абсцисс на графике (см. рис. 2, б). Вместе с тем одинаковая частота появления знакопеременной разности Кп - Кп.к свидетельствует об отсутствии систематической погрешности при использовании данных по многим пластовым пересечениям.

Число n образцов, необходимых для определения пористости с требуемой погрешностью, устанавливается по формуле случайного отбора [5]

где S - среднеквадратическое отклонение (S2 - дисперсия) пористости в прослоях от средневзвешенного для пласта значения, найденного по материалам ГИС;- заданная погрешность определения  по образцам; N - число прослоев.

В рассмотренных скважинах (табл. 1) в качестве прослоев выделены интервалы пород, Кп которых по материалам ГИС отличается от пористости соседних интервалов более чем на ±0,5 % (рис. 3). Последняя величина выбрана на том основании, что погрешность единичного определения пористости по ГИС, равная ±2 %, уменьшается до ±0,5-0,8 % при 6-16 прослоях, которые реально выделяются по комплексу материалов ГИС в каждом пластовом пересечении. Закономерные изменения пористости по площади месторождения, на необходимость знания которых указывается в работах [5, 6], учитываются по материалам ГИС. Очевидно, что для обоснования изменений Кп по площади месторождения необходим отбор образцов СКО в таком же числе скважин, как это определяется для керна, взятого при бурении. Обычно для этого достаточно 5-6 скважин [1, 3].

В случае, когда  равно 0,1 и даже 0,25 % и абсолютная погрешность измерения Кп на образцах пород, равная ±0,2 %, практически не оказывает влияния на погрешность оценки Кп, n=N (см. табл. 1). Это значит, что в условиях современного аппаратурного оснащения ГИС, обеспечивающего выделение и количественную оценку прослоев толщиной 0,8-1 м, необходимо установить шаг отбора образцов равным 1 м в самых неоднородных пластах. В пластах большой толщины, характеризующихся, как правило, более высоким постоянством геологических и геофизических параметров, образцы можно отбирать с увеличенным шагом по глубине, но не менее одного образца из каждого прослоя. Число отбираемых образцов уменьшается примерно вдвое при =0,5 % и в 3-4 раза при  = 1 %, если N>10. Это уменьшение менее существенно при очень больших значениях дисперсии (S2) пористости по ГИС (см. скв. 24 и 36 в табл. 1), и слабо зависит от числа прослоев при N<6.

Установленные таким образом значения n относятся к образцам, размеры которых обеспечивают возможность проведения полного комплекса петрофизических исследований. Число операций отбора образцов, повторяемых при неудачном первом отборе, будет большим, так как, согласно работе [7], только в 45 % случаев отбираются образцы длиной более 15 мм, пригодные для измерения Кп, и в 22 % случаев - образцы длиной более 25 мм, на которых проводится полный комплекс петрофизических исследований. Поэтому по сравнению с n число операций отбора увеличивается вдвое при обосновании пористости и в 4,5 раза при обосновании проницаемости и других петрофизических параметров. Такое число операций отбора, но не их интервальность согласуется с эмпирически выбранным в настоящее время шагом отбора.

Фактически в большинстве скважин число отбираемых образцов превышает n. К тому же, подобно примеру, показанному на рис. 3, отбор образцов производится в отдельных прослоях с целью достижения кажущегося уменьшения погрешности определения средних значений петрофизических характеристик. Реально значения погрешностей, определяемые как разность между средневзвешенными по эффективной толщине значениями пористости по ГИС и образцам СКО для прослоев с отобранными образцами, находятся в пределах той же утроенной погрешности , что достигается при n образцах (см. табл. 1).

Средневзвешенные по площади залежи значения пористости, вычисленные по результатам измерений образцов СКО, равны значениям, найденным по ГИС и керну, если, как и предполагалось, число скважин с отбором образцов превышает 5-6 и диапазоны изменения пористости по ГИС, образцам и керну совпадают (табл. 2).

Таким образом, отбор с помощью СКО единичных образцов пород и их последующие исследования позволяют осуществить однозначную интерпретацию материалов ГИС в литологически сложных карбонатных и терригенных толщах. Число образцов СКО, необходимых для обоснования в данном пластовом пересечении значений подсчетных параметров, определяемых по ГИС, зависит от степени дифференциации коллекторов по фильтрационно-емкостным свойствам и заданной погрешности определения параметров. В песчаниках оно приближается к числу выделенных по ГИС прослоев при абсолютной погрешности определения Кп менее 0,1-0,25 % и уменьшается в 3-4 раза при увеличении погрешности до ±1 %. Для обоснования установленных по ГИС изменений подсчетных параметров по площади месторождения необходим представительный отбор образцов СКО (не менее одного из прослоя) в пяти-шести скважинах на месторождении.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1.      Бортницкая В.М. Определение необходимого объема информации о коллекторах по керну для обоснования подсчетных параметров.- Нефт. и газ. пром-сть, 1982, № 3, с. 7-10.

2.      Габризлянц Г.А., Карпушин В.З., Пороскун В.И. Методика разведки массивных залежей нефти и газа.- Труды ВНИГНИ. М., 1978, вып. 197.

3.      Карпушин В.З. Оценка оптимальных объемов отбора керна в терригенных продуктивных разрезах большой мощности.- Труды ВНИГНИ, М,, 1979, вып. 198, с. 113-125.

4.      Козяр В.Ф., Яценко Г.Г., Фионов А.И. Выделение и оценка коллекторов по данным каротажа в разрезах Юго-Западной Якутии.- Геология нефти и газа, 1979, № 10, с. 36-43.

5.      Об определении оптимального количества керна для оценки подсчетных параметров продуктивных горизонтов / Т.С. Изотова, С.Д. Рябчун, А.О. Пуш и др.- Геология нефти и газа, 1981, № 12, с. 11-17.

6.      О представительной величине интервала отбора керна в связи с разведкой месторождений нефти и газа / А.М. Бриндзинский, Э. Р. Балаянц, С. Н. Буслаев и др.- Труды ВНИГНИ, М., 1979, вып. 213, с. 126-131.

7.      Отбор керна из стенок скважины / А.А. Молчанов, М.Р. Мавлютов, Г.Н. Филиди и др. М.,Недра, 1984.

 

Таблица 1 Число n образцов СКО, необходимых для обоснования с заданной погрешностью  средневзвешенных значений , установленных по ГИС (ботуобинский продуктивный горизонт Среднеботуобинского месторождения)

Скважина

Эффективная толщина пласта, м

N

 , %

S2

Расчетное n при  равной

Число образцов

, %

0,1

0,25

0,5

1,0

24

6,8

6

17,0

24,99

6

6

6

5

10

-0,6

44

5,4

6

15,9

10,54

6

6

5

4

41

+2,3

31

13,6

9

11,5

4,10

9

9

6

3

18

-0,2

71

13,2

11

14,8

4,36

11

10

7

3

20

+0,3

36

15,2

12

15,0

20,04

12

11

10

7

16

+ 1,4

35

20,4

12

15,5

3,25

12

10

6

3

9

+ 1,5

38

21,2

18

13,4

7,63

18

16

11

5

3

+ 1,0

72

29,2

19

13,3

3,62

19

14

8

3

5

-0,7

11

32,0

20

11,1

5,13

20

17

10

4

21

-2,4

Итого

157

113

13,6

9,30

113

105

28

8

143

-0,3

 

Таблица 2 Сопоставление средневзвешенных значений пористости, найденных по ГИС и результатам исследования образцов СКО и керна

Месторождение

Горизонт

ГИС

Керн

Образцы СКО

Число скважин

Диапазон изменения Кп, %

Число скважин

Диапазон изменения Кп, %

Число скважин

Число образцов

Диапазон изменения Кп, %

Среднеботуобинское

Ботуобинский

59

3-20

14

42

2-25

14

9

143

2-24

14

Таас-Юряхское

»

16

5-19

14

9

1-23

14

2

54

1-20

13

Верхневилючанское

Харыстанский

19

2-19

12

4

1 - 17

10

8

77

1 - 19

11

»

Вилючанский

10

5-20

13

6

4-23

13

2

60

5-17

11

Иреляхское

Ботуобинский

3

5-19

14

2

2-22

13

1

13

11 - 17

14

 

Рис. 1. Выбор глубин отбора образцов пород СКО в скв. 615 Верхневилючанского (а) и скв. 575 Таас-Юряхского (б) месторождений и использование результатов определения их минералогической плотности для обеспечения однозначной интерпретации материалов ГИС.

1 - доломит, 2 - известняк, 3 - алевролит, 4 - песчаник, 5 - конгломерат, 6 - коллекторы, 7 - точка замера

 

Рис. 2. График изменения разности средневзвешенных значений пористости песчаников, определенных по ГИС и керну, в зависимости от выноса керна (а) и количества образцов СКО, отобранных на 1 м толщины пласта (б).

Цифры у точек - число определений на 1 м толщины пласта

 

Рис. 3. Отбор образцов с помощью СКО для обоснования методами ГИС средневзвешенных значений  пористости в скв. 71 Среднеботуобинского месторождения.

1 - доломит, 2 - песчаник, 3 - аргиллит, 4 - коллектор, 5 - замеры