К оглавлению	УДК 681.3.832:553.042
	© Коллектив авторов, 1991

Принципы и методика автоматизированной оценки перспективных ресурсов УВ и их надежности

А.Е. СТАРОБИНЕЦ, В.Я. БЕЛЕНЬКИЙ, А.В. ГАГАЕВ, Т.Б. КРАСИЛЬНИКОВА, Н.М. САРДОННИКОВ (ВНИГНИ)

Достоверные оценки перспективных ресурсов УВ категории С₃ подготовленных сейсморазведкой объектов наряду с оценками качества их подготовки имеют важное значение для принятия правильных решений по оптимизации поисковых работ на нефть и газ и как следствие повышения их эффективности.

Известно, что для оценки перспективных ресурсов УВ категории С₃ применяется объемный метод. В большинстве регионов СССР используется его стандартная модификация, при которой значения подсчетных параметров (ПП) для подготовленного объекта задаются либо такие же, как на близлежащих месторождениях, либо по результатам интерполяции значений ПП, определенных на месторождениях на прилегающей территории. При таком подходе не анализируются возможные погрешности в оценке перспективных ресурсов, обусловленные случайными и систематическими погрешностями определения значений ПП, а также интерполяции. Расчет величины перспективных ресурсов выполняется либо вручную, либо с применением ЭВМ. Эффективный объем подготовленного объекта определяется приближенным способом по площади его горизонтальной проекции и эффективной мощности пласта.

В организациях Тюменьгеологии для расчета перспективных ресурсов УВ в ловушках антиклинального типа используется миграционно-генетическая модификация объемного метода [4], в которой в отличие от стандартной учитываются такие геологические и геохимические факторы, как особенности формирования ловушки, степень преобразования и состав ОВ, площадь нефтесбора и пути миграции УВ, объем УВ, поступивших в ловушку, степень ее заполнения и др. Существенное отличие миграционно-генетической модификации объемного метода от стандартной заключается в использовании вероятностного подхода к определению значений ряда ПП, позволяющего оценивать наряду с величиной перспективных ресурсов возможные пределы ее изменения. Необходимые расчеты выполняются на ЭВМ. Вместе с тем эта модификация не позволяет оценивать ресурсы УВ на объектах неантиклинального типа; не предусматривает применение вероятностного подхода к оценке величины объема антиклинальной структуры, который определяется путем ее аппроксимации простым геометрическим телом, без учета возможных погрешностей, реализует вероятностный подход в усеченном виде.

Таким образом, основной недостаток широко применяемых в настоящее время в практике ГРР способов подсчета перспективных ресурсов УВ категории С₃ - отсутствие оценки точности и надежности получаемых значений либо получение такой оценки без учета ряда важных факторов.

Анализ зависимостей величин перспективных ресурсов УВ категории С₃ для подготовленных объектов в Западно-Сибирской НГП и Амударьинской ГНП [3] от запасов промышленных категорий АВС₁С₂ на месторождениях, открытых впоследствии на этих объектах, показал, что при использовании как одной, так и другой модификации объемного метода подтверждаемость перспективных ресурсов УВ запасами промышленных категорий чрезвычайно низка. Коэффициент корреляционной связи значений указанных ресурсов и запасов составил - 0,036 для Западно-Сибирской НГП и 0,267 для Амударьинской ГНП, а средние квадратические погрешности соответственно ±21,8 и ±10,8 млн. т. Сопоставление значений перспективных ресурсов и запасов не только по провинциям, но и по отдельным нефтегазоносным областям, регионам и различным нефтегазоносным комплексам также показало отсутствие корреляционных связей. Установлено отсутствие корреляционных связей и между значениями ПП, использованными при подсчете перспективных ресурсов, и значениями этих же ПП, полученными по данным анализа керна и ГИС и использованными при подсчете промышленных запасов на месторождениях. Все это свидетельствует о низкой надежности и точности оценок величин перспективных ресурсов УВ категории С₃.

Рассматриваемый новый подход к оценке величины перспективных ресурсов УВ категории С₃ и ее надежности, прототипом которого служит подход, применяемый к оценке надежности сейсмических построений [2], базируется на следующих основных соображениях и принципах.

При традиционном детерминированном подходе к решению рассматриваемой задачи можно только говорить о неточности или недостоверности рассчитываемых величин перспективных ресурсов, поскольку в значениях параметров для подсчета указанных ресурсов, а также значениях глубины залегания закартированных сейсморазведкой структурных поверхностей, определяющих объем ловушки, имеются случайные и систематические погрешности неизвестной величины. При условии, что диапазоны возможного изменения значений погрешностей могут быть оценены по внутренней сходимости экспериментальных данных для случайных погрешностей и по экспериментальным данным и априорной информации как для случайных, так и систематических погрешностей, можно считать, что решение рассматриваемой задачи неоднозначно, т. е. имеет место многовариантность решений, причем величины ресурсов при всех возможных вариантах значений погрешностей могут быть определены. Поскольку при этом можно рассматривать возможные значения погрешностей как случайные и известны статистические законы их распределения, то очевидны правомочность и целесообразность использования вероятностного подхода для оценки величины перспективных ресурсов УВ категории С₃.

Принимается, что статистические распределения значений случайных погрешностей подчиняются нормальному закону, так как эти значения обусловливаются рядом неучтенных факторов, относительный вклад каждого из которых в суммарную случайную погрешность незначителен.

Принцип случайного выбора варианта совокупности значений систематических погрешностей из установленного набора возможных совокупностей при генерации каждой реализации полей значений позволяет, так же как и применительно к случайным погрешностям, использовать математический аппарат теории вероятностей и математической статистики. Реализовать этот принцип позволяет соблюдение условия геологической однородности области природного резервуара, в пределах которого расположен подготовленный объект и по которой используется априорная информация для оценки возможных систематических погрешностей, и связанная с этим относительная стабильность статистических характеристик полей значений ПП. Выполнение указанного условия может быть обеспечено благодаря соответствующему районированию территории. Исходя из этого принципа очевидно, что все варианты совокупностей значений систематических погрешностей равновероятны, и их случайный выбор должен осуществляться в соответствии с равномерным законом распределения.

При использовании вероятностного подхода открывается возможность путем многократного математического моделирования методом Монте-Карло различных вариантов случайных реализаций полей значений ПП и структурных поверхностей с учетом диапазонов возможного изменения значений соответствующих погрешностей определять наиболее вероятную величину перспективных ресурсов УВ категории Сз, эмпирическое распределение возможных случайных значений указанных ресурсов и ряд важных вероятностных характеристик.

Под вероятностью какого-либо события понимается отношение числа случайных реализаций, удовлетворяющих критерию (условию того), что данные события имеют место, к общему числу реализаций методом Монте-Карло.

Значения ПП в пределах подготовленного объекта для подсчета перспективных ресурсов категории С₃ предусматривается оценивать интерполяцией априорных значений ПП, установленных по данным ГИС на сопредельной территории, с учетом статистических свойств поля значений ПП. Для оценки этих свойств и интерполяции наряду с априорными значениями ПП в условиях их дефицита в пределах области обучения может привлекаться и косвенная информация - значения других геолого-геофизических параметров в точках межскважинного пространства, имеющих корреляционные связи со значениями ПП.

Поскольку точность оценки величины перспективных ресурсов категории С₃ зависит как от погрешностей определения априорных значений ПП и объема ловушки, так и от погрешностей интерполяции, очевидна необходимость и оценки последних.

Случайные значения различных ПП могут быть корреляционно связаны между собой. Неучет этого фактора при формировании случайных реализаций значений ПП приведет к появлению дополнительных погрешностей, поэтому при оценке величины перспективных ресурсов УВ предусмотрен учет таких корреляционных связей.

Надежность оценки величины перспективных ресурсов УВ может быть охарактеризована вероятностью их наличия и возможными погрешностями этой оценки.

Вероятность наличия перспективных ресурсов УВ в каждой точке подготовленного объекта определяется вероятностями ее принадлежности ловушке и извлечения содержащихся в породе УВ. Принцип определения вероятности извлечения УВ исходит из того, что для таких ПП, как коэффициент пористости, коэффициент нефтенасыщенности могут быть установлены пороговые значения, ниже которых из породы при современной технологии УВ не могут быть извлечены.

В соответствии с изложенными принципами случайные значения ПП в каждой точке при формировании очередной реализации методом Монте-Карло определяются путем сложения априорного значения ПП с суммой выбираемых случайным образом возможных значений случайной и систематической погрешностей его определения. Возможные значения случайной погрешности находятся с помощью случайных чисел, генерируемых в соответствии с нормальным законом распределения, с учетом величины среднего квадратического отклонения. Возможные значения систематической погрешности определяются с помощью случайных чисел, генерируемых в соответствии с равномерным законом, в пределах установленного диапазона их возможного изменения. Диапазон возможных систематических погрешностей определения значений ПП по значениям параметров ГИС устанавливается с помощью набора петрофизических зависимостей, обоснованных данными керна в пределах выделенной однородной в геологическом отношении области природного резервуара, в которой расположены подготовленный объект и площади с априорными значениями ПП. При указанной однородности принимается, что любая петрофизическая зависимость может оказаться правильной для тех площадей, где использованные при определении априорных значений ПП петрофизические зависимости не обоснованы данными керна. Таким образом, диапазон возможных систематических погрешностей определяется разностями между априорными значениями и минимальными и максимальными значениями ПП, получаемыми при расчетах по всем указанным петрофизическим зависимостям. Естественно, что для тех площадей, где априорные значения ПП установлены с использованием петрофизических зависимостей, обоснованных данными керна, систематические погрешности принимаются равными нулю.

Так как из необходимых для подсчета перспективных ресурсов УВ категории С₃ параметров только значения коэффициентов пористости и нефте (газо) насыщенности определяются по петрофизическим зависимостям, изложенным способом возможные систематические погрешности оцениваются только для указанных двух ПП.

Интерполяция проводится в тех случаях, когда априорных значений ПП на прилегающей к объекту территории достаточно, а пределы их изменения превышают установленный диапазон погрешностей их определения.

Оценка погрешностей интерполяции осуществляется при сравнении каждого априорного значения ПП с полученным в точке, к которой оно относится, в результате интерполяции без учета соответствующего априорного значения.

Выбор параметров интерполяции и проведение самой интерполяции можно, например, осуществлять с помощью программного комплекса оценки достоверности построения карт (ОДПК), разработанного в ЦГЭ МНП [2]. Указанные программы выполняют расчет двумерной нормированной функции автокорреляции (ФАК) исследуемого поля значений, расчет параметров этой функции в виде коэффициентов, характеризующих частотный состав и анизотропность этого поля, и интерполяцию с учетом этих параметров значений поля, заданных в произвольных точках, в узлы равномерной сетки. Для расчета ФАК может использоваться и косвенная геолого-геофизическая информация в случае, если ее привлечение способствует повышению точности интерполяции.

При формировании каждой реализации методом Монте-Карло выбор случайных значений совокупности подсчетных параметров с учетом корреляционных связей осуществляется способом, основанным на том, что совокупность нормально распределенных зависимых случайных величин можно представить через совокупность нормально распределенных независимых случайных величин решением системы линейных уравнений. Коэффициенты этих линейных уравнений рассчитываются по рекуррентным формулам с использованием коэффициентов корреляции между значениями математических ожиданий, определяемых в каждом узле равномерной сетки для каждой пары ПП.

За вероятность принадлежности точки площади ловушке принимается отношение числа тех реализаций, когда точка находится в пределах ловушки, к общему числу реализаций метода Монте-Карло.

Для определения вероятности извлечения УВ в каждом узле равномерной сетки подсчитывается число реализаций случайных значений совокупности ГШ, входящих в формулу подсчета ресурсов, для которых .указанные значения превышают соответствующие пороговые значения, и делится на общее число реализаций метода Монте-Карло. Вероятность наличия перспективных ресурсов УВ в каждой точке подготовленного объекта определяется произведением вероятности извлечения УВ на вероятность принадлежности точки ловушке.

Для установления характера изменения значений ПП по площади и оценки погрешностей, которые вносит каждый ПП в оценку величины перспективных ресурсов УВ, предусмотрен расчет по всем реализациям метода Монте-Карло в каждой точке изучаемой территории наиболее вероятных значений каждого ПП (математических ожиданий) и средних квадратических погрешностей их определения по аналитическим формулам, учитывающим нормальное распределение случайных значений ПП.

Для оценки перспективности изучаемой территории и оперативного подсчета перспективных ресурсов УВ на вновь подготавливаемых объектах (при отсутствии новой информации) предусмотрен расчет по всем реализациям метода Монте-Карло в каждой точке изучаемой территории наиболее вероятных значений удельной плотности перспективных ресурсов УВ и средней квадратической погрешности ее определения.

Случайные значения удельной плотности перспективных ресурсов УВ рассчитываются по совокупности случайных значений ПП, выбираемых с учетом существования между ними попарных корреляционных связей. По этой причине они могут не подчиняться нормальному закону распределения. Поэтому для определения наиболее вероятных значений удельной плотности перспективных ресурсов УВ и погрешностей ее определения используются аналитические формулы, учитывающие в каждой точке равномерной сетки характеристики эмпирического распределения значений удельной плотности.

При расчетах по формуле объемного метода используется величина эффективного объема, выражаемого не как обычно произведением значений средней эффективной нефте (газо) насыщенной мощности на площадь горизонтальной проекции ловушки, т. е. приближенно, а произведением значений общего объема ловушки на коэффициенты заполнения и песчанистости.

Общий объем ловушки как антиклинального, так и неантиклинального типа определяется путем численного интегрирования для каждой реализации значений глубины, ограничивающих ловушку структурных поверхностей и экранов, заданных в узлах равномерной интерполяционной сетки.

Для оценки объема пластовых залежей предусмотрено определение значений глубины залегания подошвы пласта путем пересчета значений глубины кровли с учетом значений его общей мощности.

Для антиклинальных ловушек положение горизонтальной плоскости, ограничивающей ловушку снизу, определяется для каждой реализации структурной поверхности значением глубины замка ловушки на критическом направлении. Поскольку с помощью сейсморазведки часто не удается закартировать непосредственно структурные поверхности, ограничивающие ловушки, особенно в случае объектов с многопластовыми залежами, предусмотрена оценка возможных случайных и систематических погрешностей в значениях глубины указанных поверхностей, полученных путем пересчета значений глубины соответствующих отражающих горизонтов.

Путем многократных расчетов величины перепективных ресурсов УВ категории С₃ подготовленного объекта для различных возможных реализаций значений ПП и эффективного объема ловушки с учетом возможных погрешностей их определения находится эмпирическое распределение указанных величин, определяется наиболее вероятное их значение (математическое ожидание) и оцениваются возможные погрешности величины этих ресурсов.

В настоящее время рассмотренная методика автоматизированной оценки величины перспективных ресурсов УВ категории С₃ и ее надежности реализуется в рамках разрабатываемой во ВНИГНИ автоматизированной системы АС ПОИСК. Очевидно, что указанные оценки наряду с оценками надежности структурных построений - важная отправная информация для принятия решений по оптимизации поисковых работ на нефть и газ, таких как установление очередности ввода подготовленных объектов в глубокое поисковое бурение в соответствии с тем, как они ранжированы по значимости; определение целесообразности бурения второй поисковой скважины на объектах после отрицательных результатов первой; оценка необходимых объемов поисковых сейсмических и буровых работ для обеспечения требуемой динамики прироста запасов УВ в регионе и др. [1]. Автоматизированный анализ необходимой информации с целью оказания помощи в принятии решений такого типа предусмотрено также реализовать в рамках АС ПОИСК.

Необходимо отметить, что рассмотренная методика автоматизированной оценки вероятности наличия ресурсов и оценки их плотности в различных точках исследуемой территории должна послужить важным элементом общей методики локального прогноза нефтегазоносности и способствовать его успеху.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Годер А.Г., Храмов В.Т., Долицкая Т.В. Проблемы принятия оптимальных решений при поисках залежей на основе имитационного моделирования на ЭВМ / В кн.: Методика поисков и разведки нефтегазоносных объектов нетрадиционного типа.- М.: Наука.-1990.

2. Кивелиди В.X., Старобинец М.Е., Эскин В. М. Вероятностные методы в сейсморазведке.- М.: Недра.- 1982.

3. Красильникова Т.Б., Сардонников Н.М. Подтверждаемость перспективных ресурсов УВ запасами промышленных категорий в Западно-Сибирской и Амударьинской нефтегазоносных провинциях. ЭИ ВИЭМС. Сер. Нефтегазовая геология и геофизика.-1990.- № 5.- с. 6-11.

4. Нестеров И.И., Шпильман В.И. Теория нефтегазонакопления.- М.: Недра.-1987.

Abstract

Principles and methods for providing automated evaluation of the value of prospective hydrocarbon resources of the С3 category and its reliability, based on a probabilistic approach and Monte Carlo mathematical modeling procedures, are considered. The methods are devoid of the main shortcomings being peculiar to the ways of calculating the above resource value applied in exploration practice at the present time. Its computer realization is envisaged as an automated system.