УДК 553.04:553.98 |
Методика долгосрочного прогнозирования и перспективного планирования геофизических работ по подготовке объектов к глубокому бурению
А.Э. КОНТОРОВИЧ, В.И. ДЕМИН, Г.И. КИРИЕНКО (СНИИГГиМС)
XXVII съезд КПСС наметил высокие темпы развития топливно-энергетического комплекса нашей страны в XII пятилетке и на перспективу до 2000 г., определил пути реализации Энергетической программы СССР. При выполнении решений съезда важное значение приобретает проблема совершенствования методов, повышения научной обоснованности и сбалансированности долгосрочного прогнозирования, перспективного и текущего планирования развития геологоразведочных работ на нефть и газ.
Одна из важнейших задач, решение которой необходимо для эффективной разработки всей проблемы в целом, - создание научно обоснованной методики перспективного планирования геофизических работ. Некоторые принципиальные вопросы такой методики были рассмотрены в ряде работ Н.Я. Куниным [4] и В.И. Шпильманом [9]. Однако общая теория, законченная теоретическая база для решения этой задачи отсутствует. Цель настоящего исследования - разработка теоретических основ и методики долгосрочного прогнозирования и перспективного планирования геофизических работ по подготовке объектов к глубокому бурению на отдаленную перспективу.
Известно, что вся методология ведения геологоразведочных работ на нефть и газ в мире сводится к их ориентации на опережающий поиск наиболее крупных, в первую очередь гигантских, месторождений [5, 9]. Применительно к планированию геофизических работ она трансформируется в необходимость первоочередной подготовки достаточно крупных локальных поднятий и ловушек других типов, причем в наиболее перспективных районах. Понятно, что количество крупных месторождений и крупных ловушек, с которыми они связаны, не беспредельно. Рассмотрим вначале ловушки только антиклинального типа.
Допустим, мы имеем некоторый район В, площадь которого равна S. Зададимся некоторой минимальной площадью одной структуры и будем считать, что находимся в условиях идеальной ситуации, когда известны площади и амплитуды всех N структур, площадь каждой из которых больше чем . Тогда легко могут быть найдены суммарная (кумулятивная) площадь всех структур
и средняя площадь одной структуры
Долю площади района В, занятую антиклинальными структурами,
назовем плотностью структур в районе В.
На практике рассмотренная идеальная ситуация не реализуется, но для любого района С при любой, не очень слабой геофизической его изученности можно выбрать группу структур, изученных достаточно полно, с помощью которых можно оценить . Перенося по аналогии эту величину с района С на район В, можно для района В оценить и . Дальнейшее уточнение можно провести с помощью геолого-математического моделирования.
Предположим, что для района В известна функция плотности вероятностей структур по площади, - вектор параметров этого распределения. Область определения функции ограничена слева величиной , справа , где- параметр усечения. Тогда в соответствии с теорией вероятностей
Для любого интервала площадей структур из области определения могут быть оценены количество структур
и суммарная их площадь
Легко видеть, что задача прогноза распределения структур по площади аналогична задаче прогноза распределения месторождений нефти и газа по запасам, в общем виде решенной нами ранее [5]. Анализ выборки подготовленных структур в ряде нефтегазоносных бассейнов [4], позволяет предположить, что - амодальная функция, и, как это сделано в работе [5], принять в качестве таковой усеченное распределение Парето. С его помощью для всех введенных выше величин могут быть выписаны конкретные выражения, приведенные в работе [5]. Там же предложена процедура определения всех параметров, в том числе параметров усеченного распределения Парето. Здесь важно подчеркнуть, что излагаемый подход является общим и не зависит от выбора функции .
Пользуясь терминологией, введенной в работе [3], будем различать гипотетическую генеральную совокупность (ГГС) структур в районе В, выборочную совокупность (ВС), включающую множество структур, оцененных поисковым бурением, и фонд подготовленных структур, и гипотетическую остаточную совокупность (ГОС) структур.
Важный критерий нефтегазоносности, равно как и достоверности подготовки локальных поднятий, - их амплитуда. По аналогии с площадью структуры s ее амплитуду А также будем рассматривать как величину случайную. Следовательно, можно говорить о распределении вероятностей двумерной случайной величины Р(А, s) и об условном распределении вероятностей P(A/s), т. е. вероятности структуры иметь амплитуду А при условии, что ее площадь равна s.
Все структуры в районе В разобьемна классов по площади и классов по амплитуде и для каждого из классов введем следующие обозначения: количество месторождений в гипотетической генеральной совокупности -, в гипотетической остаточной совокупности -, выявленных объектов -; средняя площадь структур классов - , площадь, подлежащая изучению для выявления одного объекта, -, площадь, на которой надо провести детальные сейсморазведочные работы для подготовки одного объекта к глубокому бурению - , площадь, подлежащая детализационным работам, на разведочном этапе, если к объекту приурочено месторождение, -
Площадь, изученная сейсморазведочными работами на момент времени Т, будет
Соответственно площадь, в пределах которой предстоит искать объекты остаточной совокупности структур, будет
Как известно [2, 4], при среднеквадратичной погрешности определения глубины залегания картируемой поверхности для выявления и подготовки структуры с амплитудой А с определенными наперед заданными вероятностями необходимо обеспечить некоторую кондиционную плотность наблюдений. При фиксированных отношениях для структур разной площади в работе [2] определены такие плотности наблюдений, обеспечивающие достоверность выявления структур с вероятностью 0,4 и подготовки с вероятностью 0,7.
Обозначим - кондиционные плотности сейсморазведки на стадиях выявления, подготовки и детализации объектов классов соответственно. Тогда с учетом стадийности геологоразведочных работ объем геофизических работ для полного выявления и подготовки всех антиклинальных объектов в ГОС
где - вероятность продуктивности антиклинальных ловушек класса . В уравнении (4) первое слагаемое характеризует объем сейсморазведочных работ, необходимый для обнаружения всех невыявленных на момент Т структур, второе - объем сейсморазведочных работ для подготовки всех объектов гипотетической остаточной совокупности с заданной вероятностью и, наконец, третье слагаемое - объем детализационных работ.
Представляется важной даже грубая оценка дополнительного объема сейсморазведочных работ, необходимого для картирования неантиклинальных ловушек (НАЛ) на основе внедрения современных методов прогноза геологического разреза по данным сейсморазведки [6]. Видимо, можно считать, что кондиционная плотность сети для подготовки структур достаточна и для картирования расположенных в их пределах НАЛ. Дополнительный объем сейсморазведки необходим для выявления и картирования НАЛ на территориях, где сейсморазведка проведена методами, непригодными для прогноза геологического разреза. Кроме того, следует провести дополнительные работы за пределами территорий, изученных детализационными работами, в межструктурном пространстве, перспективном на поиски НАЛ. Наконец, определенный объем работ нужен для детализации строения НАЛ, в которых открыты залежи УВ.
Пусть - часть площади района В, изученная методами, непригодными для решения задач прогноза геологического разреза, и перспективная для поисков НАЛ;- то же, в межструктурном пространстве, перспективном для поисков НАЛ, изученном современными методами с плотностью, отвечающей подстадии выявления объектов;- коэффициент, косвенно характеризующий площади залежей в НАЛ, на которых необходимо проводить детализационные работы.
Величины и определяются по геологическим данным на основе палеогеографических и палеотектонических реконструкций с учетом для методики ранее проведенных работ. Для расчета условно примем, что площадь, занятая нефтегазоносными НАЛ, как и запасы УВ в ловушках такого типа, находятся в определенном соотношении с площадью и запасами залежей в НАЛ [7]. Тогда
В уравнении (5) принято, что в районе В залежи, приуроченные к НАЛ, еще не открыты или, по крайней мере, детализационные работы на них не проводились. В противном случае выражение для последнего слагаемого надо скорректировать. Необходимо также экспертно принять, что для выявления и подготовки НАЛ нужно выбирать плотность сети, отвечающую условию . Тогда общий объем сейсморазведочных работ для полного исчерпания ресурсов УВ в бассейне должен составить
Полученные с помощью уравнений (2) и (3) гипотетическая генеральная совокупность структур и их суммарные площади по классам и по разности с выборочной совокупностью, гипотетическая остаточная совокупность позволяют дать прогноз количества и площади антиклинальных объектов, которые можно выявить и подготовить в районе В. Соответственно уравнения (4), (5) и (6) определяют необходимые для этого кумулятивные объемы сейсморазведки. При планировании геофизических работ и возможностей подготовки структур и связанных с ними ресурсов С3 по этапам, когда либо задается план прироста ресурсов по С3, либо даются некоторые ограничения на объем сейсморазведки в период , целесообразно использовать метод Монте-Карло, приняв, что распределение структур в генеральной совокупности имеет вид , а выявление структур разной площади регулируется, кроме того, условной вероятностью , где- возрастающая плотность сети. Вид функции должен быть специально обоснован.
В качестве объекта для апробации предлагаемой методики были выбраны западные районы Томской области в пределах Нижневартовской, Каймысовской и Васюганской нефтегазоносных областей площадью 79,3 тыс. км2. В их пределах к настоящему времени подготовлено 174 структуры площадью 12,6 тыс. км2. По величине площади все подготовленные объекты были разделены на шесть классов с площадью: менее 15, 15-30, 30-50, 50-100, 100-200 и более 200 км2. В большинстве классов (четыре из шести) распределение структур по амплитудам не противоречит гипотезе о нормальном законе при уровне значимости 0,05. Для каждого класса были определены среднее значение и стандартное отклонение амплитуд структур. С ростом площади структур их амплитуда стохастически растет, причем одновременно увеличивается стандартное отклонение этого параметра. Такие зависимости можно описать следующими уравнениями регрессии:
Коэффициенты корреляции между рассчитанными по уравнениям регрессии и определенными по выборочной совокупности значениями параметров равны соответственно 0,96 и 0,92.
На основе анализа геофизической изученности территории было принято, что s0 равно 0,29, а параметры усеченного распределения Парето . Информация о выборочной совокупности и прогнозируемых по этим параметрам гипотетической генеральной и остаточной совокупностях с дифференциацией по классам приведена в табл. 1-3, из которых видно, что в остаточной совокупности структур западных районов Томской области преобладают небольшие по площади и амплитуде структуры, а это предъявляет весьма жесткие требования к методике ведения геофизических работ. В области имеются перспективы обнаружения небольших по запасам месторождений. Мы не касаемся здесь проблемы поисков залежей нефти и газа в НАЛ. Для полного исчерпания фонда антиклинальных ловушек в западных, более перспективных районах области необходимо провести сейсморазведочные работы МОГТ в объемах, в 5,4 раза превышающих выполненные к настоящему времени.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Габриэлянц Г.А. Генетическая и морфологическая классификации неантиклинальных ловушек нефти и газа.- Труды ВНИГНИ. М., 1975, вып. 173, с. 23-38.
2. Инструкция по оценке качества структурных построений и надежности выявленных и подготовленных объектов по данным сейсморазведки MOB-ОГТ (при работах на нефть и газ) / В.С. Киселев, Е.А. Козлов, Г.А. Захарова. М., изд. ВНИИ Геофизики, 1984.
3. Конторович А.Э., Демин В.И., Страхов И.А. Закономерности выявления различных по запасам месторождений нефти и газа в нефтегазоносных бассейнах. - Геол. и геофиз.,1985, № 11, с. 3-16.
4. Кунин Н.Я. Подготовка структур к глубокому бурению для поисков залежей нефти и газа.М., Недра 1981.
5. Прогноз месторождений нефти и газа /А.Э. Конторович, Э.Э. Фотиади, В.И. Демин и др. М., Недра, 1981.
6. Результаты применения сейсмических методов при поисках неантиклинальных ловушек нефти и газа в юрских отложениях Западно-Сибирской плиты / В.С. Сурков, Д.И. Рудницкая, В.И. Берилко, В.А. Кондратов.- Труды XXX Международного геофизического симпозиума. Геофизические работы на нефть и газ. М., 1985, с. 51-58.
7. Сверчков Г.П., Иванова К.П. Прогнозирование неантиклинальных залежей нефти и газа. - Геология нефти и газа, 1985, № 3, с. 12-16.
8. Семенович В.В. Перспективы и направления поисков неантиклинальных ловушек.- Труды ВНИГНИ. М., 1975, вып. 173, с. 7-22.
9. Шпильман В.И. Количественный прогноз нефтегазоносности. М., Недра, 1982.
Таблица 1 Матрица распределения структур в гипотетической генеральной совокупности по площади и амплитуде
Площадь, км2 |
Амплитуда, м |
Всего |
|||||
10-20 |
20-40 |
40-60 |
60-80 |
80-100 |
>100 |
||
10-15 |
34 |
161 |
109 |
15 |
0 |
0 |
319 |
15-30 |
7 |
78 |
108 |
69 |
6 |
2 |
270 |
30-50 |
5 |
19 |
36 |
9 |
5 |
2 |
76 |
50-100 |
0 |
2 |
12 |
18 |
12 |
13 |
57 |
100-200 |
0 |
1 |
3 |
6 |
5 |
6 |
21 |
>200 |
0 |
1 |
1 |
1 |
0 |
7 |
10 |
Итого |
46 |
262 |
269 |
118 |
28 |
30 |
753 |
Таблица 2 Матрица распределения структур в выборочной совокупности по площади и амплитуде
Площадь, км2 |
Амплитуда, м |
Всего |
|||||
10-20 |
20- 40 |
40- 60 |
60- 80 |
80- 100 |
>100 |
||
10-15 |
2 |
11 |
3 |
1 |
0 |
0 |
17 |
15-30 |
0 |
13 |
15 |
12 |
2 |
2 |
44 |
30-50 |
0 |
5 |
12 |
3 |
3 |
2 |
25 |
50-100 |
0 |
2 |
12 |
18 |
12 |
13 |
57 |
100-200 |
0 |
1 |
3 |
6 |
5 |
6 |
21 |
>200 |
0 |
1 |
1 |
1 |
0 |
7 |
10 |
Итого |
2 |
33 |
46 |
41 |
22 |
30 |
174 |
Таблица 3 Матрица распределения структур в гипотетической прогнозной остаточной совокупности по площади и амплитуде
Площадь. км2 |
Амплитуда, м |
Всего |
|||||
10-20 |
20-40 |
40-60 |
60- 80 |
80- 100 |
>100 |
||
10-15 |
32 |
150 |
106 |
14 |
0 |
0 |
302 |
15-30 |
7 |
65 |
83 |
57 |
4 |
0 |
216 |
30-50 |
5 |
14 |
24 |
6 |
2 |
0 |
51 |
50-100 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
100-200 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
>200 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
Итого |
44 |
229 |
213 |
77 |
6 |
0 |
569 |