|
© Коллектив авторов, 2006 |
ПРИМЕНЕНИЕ КОМПЛЕКСНОГО ПОДХОДА ДЛЯ ГЕОЛОГИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ТРЕЩИНОВАТЫХ КОЛЛЕКТОРОВ ЗАПАДНО-СИБИРСКОГО ФУНДАМЕНТА (на примере Малоичского месторождения) (В написании данной статьи принимал участие В.В. Слюсарев.)
О.В.Пинус, Д.В.Борисенок (Шлюмберже DCS), С.Ю.Бахир, Е.П.Соколов (ОАО “Русснефшь”), А.М.Зедлоу (Prism Seismic)
Малоичское нефтяное месторождение находится на юго-восточной окраине Западно-Сибирского нефтегазоносного бассейна на северо-западе Новосибирской области (рис. 1 см. на цветной вкладке). Месторождение было открыто в 1974 г. в результате бурения разведочной скв. 2 в южной части антиклинальной структуры, оконтуренной по данным сейсморазведки [1, 2]. Фонтан нефти был получен из карбонатов продуктивного горизонта М, приуроченного к верхней части палеозойского фундамента. Данное открытие имело широкий резонанс, поскольку впервые была продемонстрирована промышленная значимость Западно-Сибирского фундамента как нефтеносного объекта. В дальнейшем на месторождении было пробурено еще 19 разведочных скважин, из которых 8 оказались продуктивными [1]. В результате изучения керна и гидродинамических данных было установлено, что основной потенциал месторождения связан с трещиновато- кавернозно-пористым типом коллекторов. При этом наличие открытых трещин является основополагающим фактором, определяющим продуктивность скважин.
Вслед за открытием Малоичского месторождения, в 70-80-е гг. в фундаменте юго-востока Западной Сибири было открыто множество преимущественно мелких и средних месторождений, в том числе Арчинское, Урманское, Чкаловское, Герасимовское и др. Во всех месторождениях промышленные притоки были получены из карбонатных пород верхней части фундамента и кор выветривания. Дальнейшие комплексные исследования, проведенные по продуктивным объектам фундамента, показали, что основной перспективностью в данном стратиграфическом интервале характеризуются известняки, существенно преобразованные за счет доломитизации, выщелачивания и трещинообразования [3].
Интерес к отложениям доюрского фундамента Западной Сибири существенно вырос в последние годы. Это, прежде всего, связано с тем, что подавляющее большинство месторождений с крупными меловыми и юрскими залежами практически полностью разбурены эксплуатационными сетками и многие из них уже существенно выработаны. Поэтому резко выросла необходимость введения в эксплуатационное бурение новых площадей и объектов. За последние годы в центральной и южной частях Западной Сибири наиболее интенсивно вводились в разработку месторождения с юрскими пластами (преимущественно Ю1. Тем не менее бурение на отдельных месторождениях с палеозойскими коллекторами доказало, что на таких объектах могут быть получены высокодебитные скважины. Это делает их особенно привлекательными при нынешних уровнях цен на нефть. Однако следует подчеркнуть, что палеозойские залежи характеризуются очень сложными коллекторами и структурным строением. Наряду с возможностью получения высокодебитных скважин здесь существует высокая степень риска получения неудачных “сухих” скважин. Таким образом, планирование разведки и разработки палеозойских объектов должно сопровождаться детальным геологическим изучением с применением современных методик анализа и моделирования.
По данным бурения фундамент на Малоичском месторождении сложен преимущественно карбонатными породами палеозойского возраста, среди которых встречаются прослои эффузивов и терригенные пачки. По кровле палеозойских отложений Малоичское месторождение представляет собой вытянутую антиклиналь, расположенную к северо-востоку от Межовского свода. Комплексы фундамента разбиты многочисленными субвертикальными разломами, большинство из которых не прослеживаются выше кровли тюменской свиты (рис. 2 см. на цветной вкладке). Внутренняя стратификация карбонатной толщи по геофизическим данным не определяется из-за низкой разрешимости данных сейсморазведки и редкости сети разведочных скважин.
Основная залежь нефти сконцентрирована в известняках и доломитах в прикровельной части фундамента (объект М). Продуктивные отложения перекрываются глинистой пачкой тюменской свиты либо твердым сидеритизированным пропластком коры выветривания, которые образуют надежную покрышку. По латерали залежь ограничена разломами и зонами плотных пород, которые не обладают коллекторскими свойствами и представляют собой барьеры для фильтрационных потоков.
По составу все известняки органогенные, включая органогенно-обломочные, сгусковато-комковатые и коралловые разности. Все породы сильно перекристаллизованы, в результате чего первичная межзерновая пористость в основном субкапиллярная. Иногда встречаются так называемые выветрелые известняки с порами капиллярного и сверхкапиллярного размеров вплоть до мелких каверн. В отдельных скважинах отмечены интервалы с существенной кавернозностью, где размер каверн может варьировать от 2-3 мм до 2 см. Петрофизический анализ также свидетельствует об общем улучшении коллекторских свойств в доломитизированных и коралловых разностях. Все породы в различной степени трещиноватые. В основном отмечаются залеченные трещины, заполненные кальцитом или глинистыми минералами, однако присутствуют и открытые трещины размером от нескольких микрометров до 2 мм.
Таким образом, коллекторы продуктивного горизонта относятся к сложному трещинно-каверново-поровому типу. При применении стандартных методик интерпретации и моделирования в такого рода коллекторах возникают существенные проблемы при решении следующих стандартных задач: 1 - выделение продуктивных интервалов в скважинах и их количественная оценка по ГИС; 2 - прогноз и моделирование коллекторских свойств в межскважинном пространстве.
Геологическое моделирование
Для построения геологических моделей Малоичского месторождения в рамках комплексного подхода были выполнены следующие работы.
Структурно-тектонический анализ. В результате интерпретации данных трехмерной сейсморазведки выделены две основные системы нарушений, ориентированных в северо-северо-западном (параллельно оси основного поднятия) и восточно-северо-восточном (перпендикулярно оси основного поднятия) направлениях.
Данные системы имеют различные кинематические характеристики. Разломы, перпендикулярные поднятию, обычно являются сбросами (рис. 3 см. на цветной вкладке, см. рис. 2), и деформации в этом направлении имеют блоковый характер. Амплитуды смещения при этом небольшие, но отчетливо выраженные. Разломы, развитые вдоль поднятия, преимущественно являются взбросами и характеризуются большими амплитудами. Деформации в этом направлении имеют более пликативный характер, а плоскости смешения разломов выражены менее отчетливо.
Анализ ориентации разломов, их кинематики и характера пликативных деформаций позволяет сделать вывод, что структура сформирована в условиях сжатия, ориентированного перпендикулярно оси поднятия (см. рис. 3). Данное заключение согласуется с представлениями о региональном характере деформаций, который связан с крупным левосторонним сдвигом. Сдвиг имеет простирание с востока- юго-востока на запад-северо-запад, а расположенная вдоль него цепочка поднятий (Верх-Тарское, Малоичское) входит в его структурный парагенез.
Описанный механизм структурообразования определил формирование трещиноватости на месторождении. Поэтому детальный структурно-геологический анализ весьма важен для понимания распределения системы трещин. Наиболее трещиноватые участки, вероятно, приурочены к зонам наибольших деформаций пликативного характера, где наблюдаются наибольшие смещения (вдоль разломов северо-западно-северного простирания). Таким образом, предполагается, что области наибольшей трещиноватости расположены преимущественно вдоль оси поднятия, локализуясь вблизи разломов, складок и флексур.
Интерпретация ГИС. Как упоминалось, продуктивность скважин на Малоичском месторождении определяется, в первую очередь, наличием открытой трещиноватости. Таким образом, на первый план выходила задача выделения интервалов трещиноватых коллекторов в скважинах по ГИС. Как показали результаты предыдущих исследований, эта задача не могла быть решена с использованием стандартных методик интерпретации.
Для решения данной проблемы была применена методика специальной обработки комплекса БКЗ (по Н.З. Заляеву), которая в конечном итоге позволила определить интервалы вероятной трещиноватости в скважинах. Наличие трещиноватости оценивалось по наличию анизотропии сопротивления БКЗ - изменение сопротивления, измеренного преимущественно в вертикальном направлении, по сравнению со средним сопротивлением пластов. Особенность данной методики состоит в том, что она позволяет с определенной вероятностью определять интервалы с открытыми нефтенасыщенными вертикальными трещинами и не учитывает закрытые и водоносные трещины. В настоящее время методика находится на стадии апробации, однако результаты исследований по отдельным месторождениям Сибири и Тимано-Печоры демонстрируют ее возможности по определению интервалов трещиноватых коллекторов с вероятностью до 60 %.
В результате интерпретации ГИС были получены непрерывные кривые пластовых свойств (Кп, Кв, К'дол, Кгл) и интервалы трещиноватости по каждой скважине, используемой в моделировании.
Инверсия и расчет атрибутов. Расчет сейсмических атрибутов и импеданса проводился с целью поиска вероятных зависимостей между свойствами сейсмического сигнала и геологическим строением пласта (включая пространственное распределение пористости, трещиноватости, зон развития карста и выветрелых пород и др.). Полученные результаты были использованы для прогнозирования упомянутых свойств в межскважинном пространстве и построения геологических моделей.
При проведении инверсии для окончательного расчета трасс импеданса применялись метод GLI и специальные алгоритмы (Ouenes А., Robinson G., Zellou A. et al., 2004). Используемый подход является детерминистическим, поэтому позволяет выполнять расчеты с высоким разрешением. Особенность методики спектральной декомпозиции состоит в использовании вэйвлет-преобразования, добавлении препроцесинговых этапов с использованием данных ГИС до выполнения спектральной декомпозиции, а также использовании ключевых концепций, связанных с затуханием сейсмического сигнала (Ouenes А., Robinson G., Zellou A. et al., 2004; [4]).
В конечном результате был получен максимально полный набор сейсмических атрибутов, включающий следующие данные:
1. - стандартные кубы сейсмических атрибутов (куб дисперсии, мгновенной амплитуды, мгновенной частоты, мгновенной полосы частот, доминирующей частоты, изменения наклона и др.);
2. - куб сейсмического импеданса высокого разрешения с дискретизацией 0,5 мс;
3. - кубы энергии и фазы для узких спектральных полос (10, 20, 30, 40, 50, 60, 70 Гц), рассчитанные по программе спектральной декомпозиции;
4. - кубы частот затухания, верхней частоты затухания, градиента частоты затухания, частоты настройки сигнала, общей энергии и максимальной энергии сигнала.
Полученные наборы кубов атрибутов и куба инверсии послужили входными данными для выполнения моделирования свойств пласта.
Построение моделей коллекторских свойств. На данном этапе исследования были построены модели (кубы) таких свойств пласта М, как пористость и литологический состав. Последний определялся из процентного содержания таких минеральных разностей, как доломит, кальцит и глинистые минералы. Исходные параметры для построения моделей были получены по результатам непрерывной (поточечной) интерпретации ГИС.
Для повышения контролируемости распределения геологических свойств в межскважинном пространстве использовались зависимости между сейсмическими атрибутами 3D и перечисленными параметрами геологических свойств. На предыдущем этапе исследования такие зависимости были выявлены для: 1 - пористости с импедансом; 2 - содержания доломита с атрибутом частоты затухания. Коэффициенты корреляции для этих зависимостей являются довольно низкими (0,60 и 0,57 соответственно). Тем не менее использование зависимостей, вероятно, сокращает неопределенность моделирования свойств в межскважинном пространстве по сравнению с использованием лишь скважинных данных.
Исходя из анализа имеющейся информации о месторождении и опыта работы на других площадях подобного строения, был сделан вывод о необходимости использования стохастических методов. Выбор оптимальной методики моделирования основывался на выборе алгоритмов и настройки их параметров таким образом, чтобы трехмерная модель максимально соответствовала геологической концепции формирования пласта.
Построение модели пористости осуществлялось с использованием алгоритма последовательного моделирования методом Гаусса (SGS) с кокрайгингом по кубу импеданса для учета функциональной связи пористость - импеданс. Моделирование доломитизации выполнялось также с помощью SGS с использованием кросс-плота по методике Cloud transform для учета зависимости доломитизации и частоты затухания. Моделирование содержания кальцита проведено по аналогичной методике с учетом функциональной связи содержания кальцита и частоты затухания при одновременном выполнении кокрайгинга с кубом доломитизации, используемом в качестве поля тренда.
Моделирование трещиноватости. Для построения модели трещиноватости была использована методика CFM (моделирование при допущении непрерывности трещин) (Ouenes A., Robinson G., Zellou A. et al., 2004). В настоящее время данная технология широко используется в западных нефтяных компаниях для решения задач моделирования трещиноватости коллекторов (рис. 4 см. на цветной вкладке).
Известно, что развитие трещиноватости пород определяется степенью их структурной деформированности (за счет тектонических процессов), стратиграфическим строением, вещественным составом и пористостью. Таким образом, в качестве основных геологических факторов трещинообразования можно выделить структурные, стратиграфические, литологические и петрофизические.
Если удается выявить количественные связи между прямой информацией о трещинах в скважинах (индикаторы трещиноватости) и факторами трещинообразования в межскважинном пространстве, то полученные зависимости могут быть использованы для моделирования распределения трещиноватости в межскважинном пространстве. Данный подход лежит в основе описываемой методики.
Построение модели трещиноватости по методике CFM заключается в последовательном выполнении трех основных этапов.
На первом этапе выполняется ранжирование всех существующих геологических факторов, влияющих на распределение трещиноватости, для чего используются алгоритмы нечеткой логики (fuzzy logic). В результате ранжирования возможно провести количественную оценку сложных функциональных зависимостей, которые могут существовать между ключевыми геологическими факторами и пространственным распределением трещин (и их интенсивностью).
На втором этапе рассчитывается набор стохастических моделей трещиноватости с использованием алгоритмов нейронных сетей. Распределение трещин в пространстве проводится путем обучения и тестирования нейронных сетей с использованием исходных данных и зависимостей, полученных на предыдущем этапе.
На заключительном этапе проводятся контроль качества полученных стохастических вариантов и анализ неопределенностей.
В конечном итоге выполнение перечисленных задач позволяет получить наиболее вероятный вариант распределения трещиноватости и оценить имеющиеся непределенности. Возможность комплексирования всех имеющихся геологических и геофизических данных делает данный подход гибким, что необходимо при работе с трещиноватыми коллекторами сложного типа и в случаях ограниченности исходных данных.
Для построения модели был использован следующий набор исходных данных: 1 - интервалы трещиноватости в скважинах, полученные по результатам интерпретации ГИС; 2 - структурная модель (горизонты и разломы); 3 - кубы (модели) пористости и литологии; 4 - сейсмические атрибуты.
На этапе ранжирования проводилось сравнение прямых индикаторов трещиноватости (скважины) с геологическими факторами трещинообразования и сейсмическими атрибутами (межскважинное пространство). Прямыми индикаторами трещиноватости в данном случае являются интервалы вероятной трещиноватости в скважинах, полученные по ГИС. Для оценки интенсивности трещиноватости в этих интервалах в программе моделирования вводился условный индекс CRI (рис. 5 см. на цветной вкладке).
В качестве структурных факторов трещинообразования из структурной модели были рассчитаны кубы кривизны и наклона структуры по четырем направлениям, степени деформированности и расстояния до разломов (см. рис. 5). В числе других геологических факторов были взяты пористость и литология (содержание доломита, кальцита и глинистых минералов).
В результате выполнения первого этапа была получена матрица ранжирования, которая демонстрирует значимость факторов трещинообразования и сейсмических атрибутов как индикаторов распределения трещиноватости в межскважинном пространстве. Также были получены функциональные зависимости трещиноватости в скважинах с факторами трещинообразования и атрибутами, что позволило перейти непосредственно к моделированию трещин.
На следующем этапе было рассчитано 50 стохастических реализаций модели трещиноватости, по которым проводилась проверка на соответствие исходным данным и общий контроль качества. В результате были отобраны базовый, пессимистичный и оптимистичный варианты (рис. 6 см. на цветной вкладке). Результаты данного анализа подтвердили хорошее соответствие модели с данными о работе скважин. В частности, скв. 21, которая не содержит коллекторов (в том числе трещиноватых) и состоит из плотных известняков, находится в крупной области отсутствия трещин. Скважина 9, пробуренная в южной части крупного объема сообщающихся между собой трещин, характеризуется высокими дебитами. Высокодебитная скв. б вскрывает достаточно небольшое число трещин, однако, как показывает модель, данные трещины хорошо сообщаются с крупным трещиноватым объемом к востоку от скважины, что позволяет объяснить ее продуктивность.
Выводы
По результатам моделирования была рекомендована точка заложения новой скважины, по которой помимо получения новой геологической информации ставилась цель получения высоких дебитов. Скважина была заложена в южной части месторождения в прогнозируемой зоне интенсивной трещиноватости.
Во время бурения, после вскрытия кровли фундамента, происходило катастрофическое поглощение бурового раствора, что косвенно свидетельствовало о пересечении трещиноватых или закарстованных зон. По окончании бурения было отобрано более 90 % керна и проведено исследование пластовым микроимиджером FMS. В результате были выявлены две системы разноориентированных трещин: полого-наклонные и преимущественно субвертикальные. Первая система представлена залеченными трещинами, заполнены- ми преимущественно глинистым материалом, тогда как вторая характеризуется наличием открытой трещиноватости (рис. 7 см. на цветной вкладке). По данным микроимиджера FMS в средней части интервала исследования выявлена крупная каверна размером до 1 м, которая, вероятно, в значительной степени заполнена глинистым материалом (см. рис. 7, г).
Сравнение интерпретации трещиноватости скв. 107 по данным FMS с прогнозом по модели показало их хорошее соответствие (рис. 8 см. на цветной вкладке). В частности, интервалы с высокой, средней и низкой трещиноватостью выявлены на одинаковых уровнях. Данная скважина оказалось одной из самых высокодебитных на месторождении.
Таким образом, практика применения комплексного подхода показала хорошую подтверждаемость прогноза, что демонстрирует его практическую ценность для построения геологических моделей высокого качества в трещиноватых коллекторах.
Литература
1. Запивалов Н.П. Геолого-геофизическая модель Малоичского месторождения в палеозое Западной Сибири и особенности его освоения / Н.П. Запивалов, О.О. Абросимова, В.В. Попов // Геология нефти и газа. - 1997. - № 2.
2. Запивалов Н.П. За нижней кромкой мезозоя // Сов. Сибирь, 18.06.2004, www.sovsibir.ru.
3. Конторович В.А. Геологическое строение и перспективы нефтегазоносное™ зоны контакта палеозойских и мезозойских отложений южной части Васюганской нефтегазоносной области / В.А. Конторович, С.А. Бердникова, С.В. Антипенко // Геология нефти и газа. - 2004. - № 2.
4. Partyka G. Interpretational applications of spectral decomposition in reservoir characterization / G.Partyka, J.Gridley, J.Lopez // The Leading Edge. - 1999. - Vol. 18.
By simulation results the spudding point of new well was recommended according to which, apart from receiving new geological information it has a purpose to obtain high production rates. Well was spudded in the southern part of the field in prognosis zone of intensive fracturing. In process of drilling after drilling-in basement top, the catastrophic absorption of drilling mud took place that indirectly witnesses of fractured or karsted zones intersection. After completing drilling more than 90 percent of core was sampled and tested by formation microimager FMS resulted in revealing two systems of different-oriented fractures: 1) gently sloping and 2)predominantIy subvertical. The first system is represented by healed fractures filled by predominantly clayey material while the second one is characterized by the presence of open fracturing. According to FMS in the middle part of testing interval a large cavern having size of up to one meter was revealed which is probably in considerable extent filled by clayey material. Comparison of interpretation for well 107 fracturing by FMS data with model prognosis showed their good correspondence. In particular, intervals with high, average and low fracturing were identified at the same levels. By activity results, this well appeared to be one of the largest producers in the field.
Thus, the practice of multiple approach implementation showed a good confirmation of prognosis what demonstrates its practical importance for building geological models of high quality in fractured reservoirs.
Рис. 1. Положение Малоичского месторождения
Рис. 2. Сейсмический профиль через центральную часть месторождения
Выделяемые разломы представляют собой сбросы, сформировавшиеся за счет деформации регионального сжатия
Рис. 3. Интерпретация тектонического механизма формирования структуры на карте поверхности кровли фундамента
Рис. 4. Диаграмма процесса построения модели трещиноватости
Рис. 5. Сравнение индикаторов трещиноватости с факторами трещинообразования
и сейсмическими атрибутами
Рис. 6. Визуализация смоделированной системы трещин по центральной и северной частям месторождения по базовому варианту
Рис. 7. Примеры трещиноватых и выветрелых зон по данным исследования скв. К107
Рис. 8. Сравнение прогноза трещиноватости по модели с фактическим результатом в скв. К107
