К оглавлению	УДК 553.054.001.8:550.832:553.98.2.048
	© И.И. Наборщикова, В.В. Поповин, 1991

Экспрессный анализ геофизических и геолого-промысловых данных при оценке запасов УВ

И.И. НАБОРЩИКОВА, В.В. ПОПОВИН (ВНИГНИ)

Повышение эффективности геофизических и геолого-промысловых исследований предлагается осуществлять за счет оперативного ориентирования в комплексе методов и новых интерпретационных подходов к изучению информации по мере ее накопления. Алгоритм оперативной оценки запасов УВ включает три этапа. Первый предусматривает оперативную интерпретацию геофизических и геолого-промысловых данных по первым глубоким скважинам до получения количественной информации по керну. На этом этапе осуществляется опробование и испытание максимально возможного числа продуктивных пластов. Проводится предварительное экспрессное геолого-физическое обоснование зависимостей керн - керн - керн - ГИС, включающее литологическое ориентирование пород по ГИС. Обоснование базируется на анализе парных связей физических параметров, оцененных по ГИС. При этом сопоставляются группы параметров, по которым определяется одно и то же физическое свойство коллектора, например, общая либо открытая пористость и т. д. При графическом изучении парных зависимостей параметров возможно наличие наряду с тесной корреляционной связью существенного разброса значений сопоставляемых параметров, т. е. усложнение данной связи. Степень связи двух параметров и опосредованно сложности состава и строения пород, слагающих продуктивный пласт, характеризуется выборкой, числом связей в данной функции, дисперсией, включающей и ту, что определяется расстоянием вокруг истинной линии регрессии и ту, что связана с определением приближенной регрессии. Оцениваются ошибки в ее определении, их значимость, а также случайные ошибки наблюдения, вызванные разной чувствительностью геофизических параметров к изменению физического свойства, а также обусловленные привязкой значений одного параметра к значениям другого.

Систематическая составляющая ошибки, вызванная разным уровнем метрологического обеспечения, в данном случае не учитывается, так как исследования проводятся раздельно по каждой скважине.

Если вкладом в величину дисперсии ошибок, связанных с точностью сопоставления показаний методов по глубинам, можно пренебречь, то основной составляющей величины дисперсии остается изменение структуры пустотного пространства и литологии пород. С увеличением диапазона изменения строения и состава пород в пределах изучаемого пласта возрастает число функций, выражающих связи между изучаемыми параметрами. Изменение геофизических параметров, обусловленное геометрией пустотного пространства и литологией пород, обеспечивает их детализацию по определенным геологическим признакам.

В качестве меры усложнения связи Гп1=(Гп2) принята величина

где Р - крайняя (верхняя или нижняя) точка значения Гп1 в конкретном интервале Гп2. На интервалах, где функция  выражалась плавной кривой, выполнялось условие

Где - математическое ожидание величины Гп1, полученное по уравнению связи;- то же, на отдельном отрезке значения Гп2.

Для интервалов, по которым отмечалось усложнение связи (1), условие (2) не выполнялось.

Для сопоставления использовались данные НГК, ГК, ГГК, АК, ЯМК по отложениям франского, фаменского, турнейского и каширско-подольского возрастов ряда площадей Удмуртии.

Суть предлагаемого способа заключается в сопоставлении показаний методов каротажа по каждой скважине для конкретного интервала, толщи, а также по данным для получения уравнения регрессии. При этом способе отпадает необходимость введения в значения геофизических параметров различных категорий поправок.

Исследования такого рода проведены для каширско-подольских отложений ряда площадей Удмуртии. По замерам аппаратурой ГГК, выполненным на двух скв. 338 Сушинской и 474 Игринской, получены уравнения регрессии значений  с .

Зависимостьдля скв. 338 и 474 соответственно имеет вид

На основании полученных зависимостей может быть проведено более дробное деление пород на известковистые доломиты и доломитизированные известняки.

Для обоснования возможной замены комплекса  на другой, например комплекс , по этим двум скважинам проведено построение зависимостей  и сопоставлены положения точек , полученных на графиках   с их положением на графиках . Если исходить из деления пород только на известняки и доломиты, то расхождения в показаниях этих групп методов практически не наблюдается: при более дробном делении пород на доломитизированные известняки и известковистые доломиты расхождение в показаниях достигает 25 %, т. е. при замене комплекса ГГК, НГК на комплекс НГК, АК погрешность в литологическом расчленении пород может достигать 25 %.

Для зависимостипо ряду площадей рассчитаны уравнения (таблица). Получено три группы уравнений:

для скв. 474 Игринской, 283 Есенейской, 338 Сушинской;

для скв. 387 Ягульской и 440 Нарядовской;

для скв. 492 Аксеновцевской, 958 Решетниковской, 233 Вавожской. Значения коэффициентов а и b для данных уравнений приведены в таблице. Наличие нескольких групп уравнений объясняется различием в значениях пористости пород. Более высокие ее величины в породах каширско-подольских отложений скв. 474 Игринской, 283 Есенейской, 338 Сушинской. По скв. 492 Аксеновцевской из интервала 988-1108 м поднят керн. Проведено сопоставление результатов литологического расчленения, представленного по описанию керна и по данным ГИС (рисунок), которое показало высокую сходимость результатов литологического расчленения разреза. Это послужило основанием рекомендовать предложенный способ в качестве экспрессного для литологического ориентирования пород-коллекторов.

В результате анализа изменения характера кривой  и тесноты связи между геофизическими параметрами можно перейти к разделению карбонатных пород одного возраста по абсолютным значениям на пачки физико-химической однородности, под одной из которых понимается совокупность пластов, приуроченных к определенному циклу осадконакопления и подвергшихся только им присущему комплексу преобразований, с характерными физическими свойствами, петрофизическими связями и геофизическими характеристиками.

Определение пачек физико-химической однородности дает основание проводить дробное деление пород разреза по физическим свойствам и соответствующим им строению и составу пород.

Наибольшего различия отдельных пачек следует ожидать в отложениях с ярко выраженной слоистостью и отсутствием сообщаемости слоев по вертикали. Деление карбонатного разреза на пачки физико-химической однородности осуществляется двумя-тремя методами. Следует иметь в виду, что детализация пород по их строению и составу может быть очень дробной, поэтому любое аномальное изменение значения геофизического параметра на отдельном участке разреза предлагается тщательно анализировать, привлекая данные исследования керна. При разделении карбонатных отложений фаменского яруса (скв. 600) на пачки физико-химической однородности по соотношению значений  выделено три типа пачек. Условие (2) выполняется для первого типа. Изменения, происшедшие в соотношении значений  во втором типе пачек, объясняются появлением в них ангидритизированных известняков. Для пород, соответствующих третьему типу пачек, характерна трещиноватость, трещины заполнены глинистым веществом. Аналогичного вида зависимости получены для разновозрастных отложений по комплексу ЯМК и НГК, позволявшие оценить соотношение между значениями общей и открытой пористости и ввести поправку в абсолютные значения геофизических параметров на различного рода неоднородности, объяснение которым дается после тщательного изучения керна.

Каждая пачка сопоставляется с данными исследования керна, проводится корреляция пачек в пределах залежи. Таким образом, на основании литологического ориентирования по данным ГИС и анализа строения и свойств пород одного литологического состава одновременно решается задача избирательного отбора керна из каждой пачки пород, недостаточно охарактеризованной керном.

Петрофизическое обеспечение каждой пачки пород целесообразно, если суммарная мощность каждой из них в пределах продуктивного пласта равна или превышает 20 % общей и к этому классу приурочены коллекторы.

Методика использования ГИС для ориентирования в строении и составе пород и оптимального отбора керна в пределах залежи внедрена при изучении карбонатных коллекторов франско-фаменского и каширско-подольского возрастов севера Волго-Урала в ПГО Удмуртгеология и дала положительные результаты.

Для карбонатных коллекторов, кроме того, выполняется ориентирование пород по геометрии пустотного пространства по комплексу специальных геологических и геофизических признаков. Путем нестандартного подхода к обработке геолого-геофизического материала и расчетом дается предварительная оценка дополнительного объема сложных коллекторов (трещинного и каверново-трещинного типов).

Предварительная оценка объема, занятого коллекторами трещинного и каверново-трещинного типов [3], осуществляется по результатам сопоставления величины объемного коэффициента V со значением, принятым в качестве константы (2,52*10⁵ см³). При недоучете по комплексу ГИС в разрезе коллекторов сложного типа значение  окажется выше константы, и, наоборот, если принятые подсчетные параметры завышены, значение будет меньше ее. После того, как установлено наличие дополнительного объема, включающего коллекторы сложного типа, выполняется построение серии зависимостей  соответственно средние значения общей пористости, остаточной водонасыщенности, эффективной пористости, глубины залегания [2]; вес каждой точки соответствует совокупности единичных значений параметра для одной залежи. При построении зависимостей учитывается принцип подобия залежей по составу и свойствам пород. На основании полученных значений к_п, к_во, а также данных о массе вышележащих пород и величине , рассчитываются суммарная эффективная мощность коллекторов порового и сложного типов и дополнительный объем, занимаемый коллекторами сложного типа.

На основании оцененного предварительного объема, занятого коллекторами указанного типа, проводится оценка разрешающей способности стандартного комплекса геолого-геофизических исследований с целью привлечения более эффективных методов.

Внесение геологически и экономически оправданных изменений в комплекс геолого-промысловых и геофизических исследований, геолого-экономическая оценка месторождений и залежей, составление проектов разведки, выделение этажей разведки и базисных горизонтов, уточнение коллекторских свойств пород является вторым этапом оперативной оценки запасов УВ, когда оценивается оптимальное число скважин в контуре месторождения.

Для выделения коллекторов трещинного и каверново-трещинного типов и оценки их продуктивности разработан способ, основанный на введении в пласт раствора, запечатывающего пустоты твердыми частицами (позднее легко удаляемых из пласта) и воздействия электрического и нейтронно-активного индикатора. При проникновении индикатора в пласт, контролируемого методами ГИС, оценивается истинный объем трещинных и каверново-трещинных коллекторов, который не выявляется при традиционных подходах к изучению коллекторов подобного типа. Действие индикатора достаточно надежно устанавливается по данным каротажа сопротивления и импульсного ННК [2].

На втором этапе с использованием специальной программы осуществляется целенаправленный отбор необходимого количества керна, позволяющего получить дополнительную информацию о геологическом разрезе и коллекторах. Выполняется комплекс исследований для разделения пластов- коллекторов по характеру ожидаемого притока жидкости (безводной нефти, нефти с водой, воды с нефтью). Прогнозирование характера притока объясняет несовпадение результатов испытания со структурными построениями и данными оперативной интерпретации материалов ГИС для продуктивных отложений, в частности коллекторов неокома Западной Сибири. Причиной такого несоответствия является наличие в пределах одной залежи нескольких типов коллекторов, различающихся между собой величиной критического значения Кв, характеризующего водонасыщенность эффективного объема пор для пластов, из которых ожидается приток. Разделение пластов по характеру прогнозируемого притока проводится с привлечением данных ГИС, анализируется пространственное сосредоточение коллекторов, соответствующее определенному характеру притока. Создается новое представление определенному характеру притока. Создается новое представление о модели залежи - ее мозаичном строении, что вызывает необходимость селективного испытания каждого типа установленных коллекторов, а также дифференцированного подсчета запасов.

При близких значениях минерализации пластовой воды и промывочной жидкости для уточнения характера притока вскрытие продуктивных отложений проводится на специальных растворах, отличающихся по ионному составу от солей, содержащихся в промывочной жидкости и пластовой воде. Это растворы, содержащие нитрат аммония, его соединения, доступны, дешевы, хорошо растворяются в воде и не влияют на технологические параметры раствора. За 20-30 м до вскрытия пласта нитрат аммония добавляют в раствор. Его поступление в пласт фиксируется с помощью испытателя пластов (ИП), число исследований ИП устанавливается в процессе получения информации о составе фильтрата.

В результате комплексного использования данных испытания пласта, ГИС и исследования керна дается геолого-физическое обоснование модели объектов разведки с предварительной дифференциацией пород-коллекторов по литологии, геометрии пустотного пространства, развитию процессов вторичного преобразования, характеру притока, с последующей корреляцией выделенных пачек пластов, пластов и пропластков.

Для тонкослоистых разрезов определение коэффициентов связи между данными исследования керна и ГИС выполняется не традиционным способом поинтервальной привязки керна к ГИС, а за счет оценки математического ожидания и среднего квадратического отклонения коллекторской характеристики и геофизического параметра по отдельно взятой скважине в интервале 100 %-ного отбора керна [2].

На третьем этапе с целью определения подсчетных параметров проводится обобщение всей полученной информации, корректирование структурных построений, уточнение различных геолого-геофизических зависимостей и исследований скважин, осуществляется общий анализ состояния изученности месторождения с использованием основных принципов рационального ведения поисков и разведки месторождений нефти и газа.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Дахнов В.Н. Интерпретация результатов геофизических исследований разрезов скважин.- М.: Недра,- 1982.

2. Карбонатные отложения - основной объект поисков и разведки новых залежей нефти и газа в Урало-Поволжье /В.Н. Быков, В.В. Поповин, И.И. Наборщикова и др. - М.: Изд-е ВНИГНИ. - 1982.

3. Наборщикова И.И., Поповин В.В. Прогнозирование коллекторских свойств продуктивных пластов на стадии оперативной оценки запасов нефти // В кн.: Ресурсы нефти и газа и эффективное их освоение. - М.: ИГиРГИ.- 1990.- с. 110-119.

Abstract

In estimating efficiently hydrocarbon reserves, the increase in informativity of geophysical and geologic-field data is achieved at the expense of new approaches to the use of the data obtained. In this case, the general regularities in changes in rock properties are investigated and taken into account. Quantitatively, they are expressed through the average values of a calculated parameter for the pool as a whole. Reservoir characteristic are improved for each formation intersecting due to detailed studies. The new combined approaches to the investigation of regular and incidental changes in the calculated parameters of the reservoir make it possible, as information on its properties is accumulated, to introduce the necessary and timely corrections into integrated studies and data interpretation procedures.

Таблица Значения коэффициентов связи (а, b) геофизических параметров и тесноты связи

Площадь	Скважина	Значения коэффициента
		а	b
Игринская	474	0,04	0,3	0,532
Есенейская	283	0,04	0,76	0,823
Сушинская	338	0,0039	0,8	0,45
Ягульская	387	0,381	1,67	0,806
Нарядовская	440	0,865	4,18	0,743
Аксеновцевская	492	921	2	0,73
Решетниковская	958	470	0,5	0,684
Вавожская	233	341	0,26	0,716

Рисунок Результаты сопоставления литологического расчленения разреза каширско-подольских отложений (скв. 492 Аксеновцевская) по исследованию керна и данным ГИС

1 - известняки; 2 - известняки доломитизированные; 3 - доломиты; 4 - доломиты известковистые