Содержание к диссертации
Введение
1. Состояние и перспективы изучения сложнопостроенных терригенных и вулканогенных коллекторов 7
1.1. Сравнительный анализ структурных, текстурных особенностей пород доюрского возраста юга Тюменской области, Сургутского и Вартовского сводов, Фроловской зоны 7
1.2. Геолого-геофизическая характеристика изучаемых горных вулканогенных пород Сургутского и Вартовского сводов, Фроловской зоны, Борковской площади 30
1.3. Сравнительная характеристика структурных, текстурных особенностей, 49 фильтрационно-емкостных свойств и условий образования карбонатных горных пород Среднего Приобья и Талаканского лицензионного участка
1.4. Геофизическая характеристика карбонатных горных пород Среднего Приобья и Талаканского лицензионного участка 59
1.5. Сравнительная характеристика структурных, текстурных особенностей, фильтрационно-емкостных свойств и условий образования терригенных горных пород Среднего Приобья 71
1.6. Обобщенная геофизическая характеристика терригенных пород Среднего Приобья с учетом их литолого-фациальных особенностей
Выводы 94
2. Применение математических методов для идентификации отложений и корреляции «немых» толщ 95
2.1. Методы выделения скрытых периодичностей 95
2.2. Применение уравнений авторегрессии при идентификации отложений и определении типа геодинамического режима 101
2.3. Практическая реализация уравнений авторегрессии при выделении границ вулканогенных толщ, различных по петрохимическим характеристикам 105
2.4. Использование остаточной дисперсии для прогноза зон вероятных коллекторов в карбонатном разрезе 120
2.5. Возможности применения уравнений авторегрессии при фациальном анализе терригенных толщ 129
Выводы 141
3. Применение вейвлет-анализа с целью расчленения разрезов скважин по литологическим и литолого-фациальным признакам 142
3.1. Определение вейвлет-преобразования и его свойства 142
3.2. Отличие вейвлет-преобразования от Фурье-анализа 147
3.3. Способы представления результатов. Вейвлет-спектр и фрактальные характеристики 149
3.4. Практическая реализация вейвлет-преобразования для определения границ различных литологических разностей в вулканогенно-осадочном комплексе 153
3.5. Применение вейвлет-образов при межскважинной корреляции в терригенном разрезе 183
3.6. Типизация разрезов и прогноз вероятных коллекторов в карбонатных отложениях по данным вейвлет-преобразования 186
Выводы 194
4. Выявление фрактальных свойств разреза вулканогенных, терригенных и карбонатных толщ. применение петрохимических пересчетов в вопросе идентификации отложений 199
4.1. Петрохимические пересчеты при определении чисел Ниггли и их отличие от пересчетов по Заварицкому. Сопоставление результатов пересчетов и химических анализов с данными ГИС 199
4.2. Факторный анализ и распределение элементов для вулканогенных толщ определенной литологии (петротипов) 217
4.3. Применение дискриминантного анализа при идентификации литологического состава пород доюрского возраста 234
4.4. Связь показателей Херста с химическим составом горных пород и степенью их преобразованное 257
4.5. Применение фрактальных характеристик при анализе терригенного, карбонатного и вулканогенного разрезов 272
Выводы 289
Заключение 290
Список литературы
- Геолого-геофизическая характеристика изучаемых горных вулканогенных пород Сургутского и Вартовского сводов, Фроловской зоны, Борковской площади
- Применение уравнений авторегрессии при идентификации отложений и определении типа геодинамического режима
- Отличие вейвлет-преобразования от Фурье-анализа
- Петрохимические пересчеты при определении чисел Ниггли и их отличие от пересчетов по Заварицкому. Сопоставление результатов пересчетов и химических анализов с данными ГИС
Введение к работе
Актуальность проблемы
Одной из главных задач развития топливно-энергетического комплекса Западной Сибири является увеличение добычи углеводородов, как за счет ввода новых месторождений, так и новых объектов на уже разрабатываемых площадях. В свою очередь, это предполагает освоение слабопроницаемых коллекторов с неоднородным строением и сложным зональным распространением (геологические объекты триасового и палеозойского возраста). Приуроченные к ним породы-коллекторы резко отличаются от вышезалегающих меловых отложений сложным вещественным составом, многообразием типов коллекторов, аномалиями физических свойств и условиями залегания. Существующие методики интерпретации не обеспечивают высокой эффективности при определении литологических параметров вулканогенных коллекторов, разделения их на толщи с различными свойствами, точной отбивки границ зон вероятных коллекторов. В связи с этим, применение математических методов для идентификации отложений и расчленение разрезов скважин по литологическим признакам с учетом фрактальных характеристик пластов является актуальной научной задачей.
Целью работы является повышение геологической эффективности использования методов ГИС (геофизических исследований скважин) в сложнопостроенных терригенных, карбонатных и вулканогенных коллекторах при литологическом расчленении разреза и межскважинной корреляции на основе комплексного математического анализа геолого-геофизической информации.
Основные задачи исследования
1. Практическая реализация уравнений авторегрессии и результатов вейвлет-преобразования при идентификации вулканогенных отложений и определении границ различных литологических разностей.
2. Применение вейвлет-образов, количественных значений коэффициентов вейвлет-преобразования, остаточной дисперсии для прогноза зон коллекторов в карбонатном разрезе и при межскважинной корреляции в терригенных отложениях.
3. Анализ связи фрактальных характеристик с химическим составом вулканогенных горных пород и степенью их преобразованное™.
4. Апробация методики выделения различных петротипов пород в разрезе кислых эффузивов триасового возраста с учетом разделения по параметрам дискриминантной функции.
Научная новизна
1. Разработана методика определения границ различных литологических разностей (петротипов) в вулканогенном и вулканогенно-осадочном комплексе по данным вейвлет-анализа. Показана возможность применения самоподобия и вейвлет-спектра для формализации процедуры межскважинной корреляции в сложнопостроешюм геологическом разрезе.
2. Выявлены закономерности изменения фрактальных характеристик интервалов разреза от химического состава горных пород и степени их преобразованное™ для эффузивных толщ, от расчлененности и песчанистости - для терригенных отложений, от степени доломитизации - для карбонатных пластов.
3. На основе дискриминантного анализа усовершенствованы методические приемы идентификации различных петротипов в вулканогенном разрезе.
Фактический материал и личный вклад автора
Решение поставленных задач осуществлялось путем обработки материалов ГИС Рогожниковского, Восточно-Сургутского, Северо-Варьеганского, Талаканского, Салымского, Песчаного месторождений и Борковской площади по 237 разведочным скважинам, с проведением ГИС в открытом и обсаженном стволе. Использованы результаты петрофизических исследований, полученные в центральной лаборатории «Главтюменьгеологии» и отделе петрофизических исследований Тюменского филиала «СургутНИПИнефть» по более 1500 образцам. Достоверность полученных результатов подтверждается сопоставлением их с данными лабораторных исследований керна и описанием шлифов. Основу диссертации составили исследования, выполненные автором на кафедре «Геофизических исследований скважин» ТюмГНГУ и в Тюменском отделении «СургутНИПИнефть» ОАО «Сургутнефтегаз» в течение 1998-2007 годов. В ходе работ использовались методики литологического расчленения разреза по данным ГИС, фациального анализа материалов ГИС и методы статистического анализа.
Апробация работы
Материалы диссертации опубликованы в 16 печатных работах. Основные результаты докладывались на: международной научно-технической конференции «Нефть и газ в Западной Сибири» (г.Тюмень, 1996 год), Всероссийской научной конференции «Геология и нефтегазоносность Западно-Сибирского мегабассейна» (г.Тюмень, 2000 год), второй Всероссийской научной конференции «Геология и нефтегазоносность Западно-Сибирского мегабассейна» (г.Тюмень 2002 год), научно-практической конференции «Формационный анализ в геологических исследованиях» (г.Томск, 2002 год), третьем Всероссийском литологическом совещании «Генетический формационный анализ осадочных комплексов фанерозоя и докембрия» (г.Москва, 2003 год), Международном научном симпозиуме «Проблемы геологии и освоения недр» (г.Томск, 2003 год), научной конференции «Фракталы и их приложения в науке и технике» (г.Тюмень, 2003 год), Всероссийской научной конференции «Проектирование инженерных и научных приложений в среде Matlab» (г.Москва, 2004 год), международной академической конференции «Состояние, тенденции и проблемы развития нефтегазового потенциала Западной Сибири» (г. Тюмень, 2006 год), Всероссийская научно-техническая конференция «Ядерно-геофизические технологии в комплексе ГИС при исследовании наклонных и горизонтальных скважин. Современное состояние в России и СНГ, перспективы развития методов и технологий» (г. Сургут, 2007 год).
Практическая значимость работы
Усовершенствованные автором методики интерпретации данных ГИС позволяют проводить детальное литологическое расчленение эффузивных пород, формализовать способы межскважинной корреляции в вулканогенном и вулканогенно-осадочном разрезе, позволяют прогнозировать зоны вероятных коллекторов.
Структура и объем работы
Диссертация состоит из введения, 4-х глав и заключения. Текст изложен на 123 страницах, иллюстрирован 25 таблицами и 127 рисунками, список литературы включает 152 источника.
Диссертация подготовлена под научным руководством академика РАН, доктора геолого-минералогических наук Мельникова В.П., при научном консультировании к.г.-м.н. А.В.Мальшакова. В период работы над диссертацией автором получены полезные практические советы, замечания и помощь в сборе материала от Я.И. Гильманова, В.А. Ефимова, Т.А. Коровиной, Л.А. Кроль, Е.П. Кропотовой, З.В. Лашневой [, О.М. Нелепченко, от работников комплексной геолого-тематической партии треста "Сургутнефтегеофизика» ОАО "Сургутнефтегаз".
Всем перечисленным коллегам автор выражает глубокую признательность и благодарит за оказанное содействие в работе над диссертацией.
Геолого-геофизическая характеристика изучаемых горных вулканогенных пород Сургутского и Вартовского сводов, Фроловской зоны, Борковской площади
Геофизические параметры отражают физические свойства пород (электрические, радиоактивные), которые определяются литолого-петрографическими особенностями, зависящими от структуры порового пространства, минерального состава скелета, состава пластовых вод. В большинстве изверженных пород основными составляющими химическим элементами являются кремний и алюминий, щелочные металлы (калий, натрий), в меньших количествах кальций, железо, магний.
Эффузивные породы по минералогии и свойствам пород заметно отличаются от терригенных отложений и их геофизическая характеристика имеет значительно большее разнообразие.
Геофизическими исследованиями эффузивных коллекторов занимались многие исследователи: А.В. Дахнов, B.C. Афанасьев, С.С. Итенберг, Г.А. Шнурман, Б.Ю.Венделынтейн, В.М. Добрынин, В.И. Петерсилье, С.М.Аксельрод, Н.В. Царева, В.В. Поспелов и др.
Диффузионно-адсорбционная активность (собственные потенциалы).
В работе [135] показано, что для вулканогенных пород со сложным минеральным составом использовать данные гранулометрического анализа не представляется возможным. Зерна пород изменены вторичными процессами, а, следовательно, высокой поверхностной активностью будет характеризоваться и фракция с размером частиц 0,01. Данные о диффузионно-адсорбционной активности пород вулканогенно-осадочного комплекса приведены в работах А.В.Дахнова [35], В.В.Поспелова [109]. Цеолитизация эффузивных пород приводит к изменению емкости обмена. Наличие кавернозно-трещинной пористости - приводит к возникновению фильтрационных потенциалов, а присутствие сидеритизированных и пиритизированных (рудных) зон - к возникновению окислительно-восстановительных потенциалов. Кроме того, заметное увеличение минерализации насыщающих вод определяет искажения собственных потенциалов (СП). Влияние всех вышеперечисленных факторов приводит к взаимной компенсации различного вида активностей и слабой дифференциации метода СП. Таким образом, не представляется возможным рассматривать метод собственных потенциалов как дифференцированный в зависимости от литологии пород или их гранулометрической характеристики.
Пределы изменения собственных потенциалов для отложений пермо-триаса юга Тюменской области (Борковская площадь), Сургутского свода, Северо-Варьеганского месторождения (Нижне-Вартовский свод) и Фроловской зоны (Рогожниковское месторождение) приведены в таблице 1.2 и на гистограммах изменения этих параметров, без учета литологических разностей (рис. 1.17).
Гистограммы распределения амплитуды собственных потенциалов имеют в основном ярко выраженный двухмодальный характер. Причем первая мода встречается на величинах до 30 мВ, вторая - в зависимости от площади на величинах около 100 и в ряде случаев более 120 мВ. Наиболее характерным является наличие небольших амплитуд СП для всех рассматриваемых в данной работе площадей. Появление значимых амплитуд СП чаще всего связано с определенными литологическими разностями: туфами, либо породами пепловых потоков. Возможности применения метода СП при выделении коллекторов именно для горных пород определенной литологии будет показано в главе 4.
Удельное электрическое сопротивление.
Удельное электрическое сопротивление вулканогенных пород определяется их пористостью, структурой порового пространства, сопротивлением флюидов, насыщающих поры, нефтегазонасыщенностыо и поверхностной проводимостью высокодисперсных минералов.
Как уже указывалось в пункте 1.1. для вулканогенных пород в общем случае характерно существование межзерновой, трещинной и каверновой пористости. Однако для большинства разрезов вследствие относительно невысоких удельных сопротивлений пород (туфы), больших зон проникновения и небольших величин трещинной пористости, последняя не оказывает существенного влияния на удельное сопротивление пород и оно определяется в основном удельным сопротивлением матрицы.
Наиболее детально этот параметр изучен в работах Т.Ф.Соколовой, Г.А. Шнурмана, С.С. Итенберга, М.Д. Шварцмана. Установлено, что зависимость Pn=f(Kn) располагается заметно ниже по отношению к связи такого же вида для терригенных отложений. Степень отклонения определяется дисперсностью породы и увеличивается в ряду: порфириты, туфы, туфопесчаники, аргиллиты [56, 134]. На основе сопоставления с литературными данными для других типов отложений (песчано-глинистых, карбонатных) авторами работы [135] установлено, что температура оказывает более существенное влияние на сопротивление вулканогенно-осадочных пород.
Применение уравнений авторегрессии при идентификации отложений и определении типа геодинамического режима
Расчленение и корреляция разрезов осадочных пород, вскрываемых скважинами, является одной из основных задач нефтегазовой геологии и геофизики. При ее решении используется информация двух видов: сведения, получаемые при обработке керна, и данные визуального анализа диаграмм геофизических исследований скважин. Керн содержит геологическую информацию о породах, слагающих разрез, их фильтрационно-емкостных свойствах и петрохимических коэффициентах. Однако, из-за низкого выноса керна и трудности его обработки не всегда можно составить достаточно полное представление о литологии и стратиграфии изучаемой толщи. Кроме того, даже при 100% выносе в получаемых данных не содержится непрерывной информации о коллекторских свойствах пород по разрезу скважин. Поэтому обычно анализируют диаграммы методов ГИС. Однако результаты такого анализа, даже и в самых благоприятных ситуациях, часто бывают противоречивыми [38]. Цикличность существенно усложняет решение задачи идентификации толщ горных пород. Разновозрастные толщи, приобретая сходные черты, теряют признаки индивидуальности, что затрудняет их распознавание. Кроме того, не отражается монотонный по коллекторским свойствам характер толщи (фаза стабилизации регионального цикла) или неоднородный по пористости характер толщи (регрессивные и начально-трансгрессивные части регионального цикла).
Процесс расчленения и сопоставления разрезов на основе визуального анализа диаграмм сводится к выделению на них характерных реперов. Предполагается, что каждый репер отражает пласт определенного литологического состава. При помощи ряда литологических и палеонтологических методов устанавливается, к какому стратиграфическому диапазону разреза приурочены реперы. Затем осуществляется поиск подобных опорных пластов в диаграммах других скважин и одноименные реперы стратифицируются [38].
В ряде случаев выделяют какую-либо специфическую конфигурацию отрезка диаграммы с определенной последовательностью чередования пластов. Затем подобную конфигурацию отыскивают в кривых методов ГИС соседних скважин. Если конфигурация диаграмм имеет сложную форму, приемы визуального анализа оказываются малоэффективными. Найти в таких кривых общие устойчивые реперы или их характерные специфические последовательности почти невозможно.
Таким образом, отсутствие надежной, теоретически обоснованной и формализованной методики идентификации сложнопостроенных терригенных, вулканогенных и карбонатных отложений, приводит к неоднозначности схем корреляции.
Как уже указывалось в пункте 2.1, существует взаимосвязь между свойствами пластов внутри разреза. Это обусловлено конкретной геодинамической обстановкой или режимом (эвгеосинклинальный, миогеосинклинальный и т.д.), а также типом вулканизма (покровный, центральный и т.д.), что находит свое естественное отражение на диаграммах методов ГИС. Существуют три основных способа оценки циклов и уточнения их границ: 1) спектральный анализ (построение графика спектральной плотности путем Фурье-преобразования) [41]; 2) применение автокорреляционной функции и уравнений авторегрессии для расчленения исходного ряда наблюдений [40]; 3) использование гамма-метода или метода собственных потенциалов как качественного признака выявления цикличности образований [42].
Однако отметим, что при применении спектрального анализа в выделении циклов наблюдается некоторая неоднозначность. Это связано с тем, что поиску длиннопериодных гармоник на основе построения спектра Фурье мешает то обстоятельство, что конструкция ряда Фурье обуславливает наименее низкую частоту, численно равную интервалу наблюдения.
Кривые естественной радиоактивности могут служить качественным методом выявления цикличности образований (начало ритма - низкие показания, конец - высокие) для вулканогенных и карбонатных формаций, а метод собственных потенциалов - для терригенных отложений.
Геодинамические процессы, отраженные в кривых методов ГИС, могут быть промоделированы математически (теория случайных функций). Параметры этих уравнений дают возможность установить основные и специфические особенности геологических разрезов в данном районе.
В работе [41] предлагается для анализа соотношений между входным (параметры динамической системы) и выходным (диаграммы методов ГИС) сигналами использовать дискретное уравнение процесса авторегрессии р-порядка: Уи-М = & ІУн-і -/0 + / ІУь-і -М) + - + РР ІУн-р -М) + е„, (2.4) где ц - уровень, около которого происходят колебания функции ух, eh- случайная стационарная функция («вход» динамической системы); yh- «выход» динамической системы.
Это уравнение связывает последующее значение исходной диаграммы с р предшествующими. Так как значения ур, в дискретных точках h известны, то можно произвести оценку коэффициентов р. Предварительно диаграммы методов ГИС геологических разрезов, вскрытых скважинами, необходимо нормировать [41].
Диаграммы методов ГИС должны быть записаны (либо оцифрованы) с шагом не менее 1 метра нормальной мощности разреза. Таким образом, диаграмма представляется в виде числовой последовательности /,, h =1, 2, З...и. Число членов последовательности должно быть равно п-2 (к - порядок массива; максимальное значение к может быть равно 12). Посредством циклического сдвига каждый отрезок разреза может быть частично перекрыт.
При анализе рассматривается центрированные и нормированные вектора у. Вместо исходной последовательности рассматривается последовательность, полученная из первой вычитанием среднего (м) и делением на корень квадратный из дисперсии (а).
Отличие вейвлет-преобразования от Фурье-анализа
В истории математики принимались неоднократные попытки решения задачи приближения произвольных функций и сигналов. Одним из самых выдающихся открытий в математике стали ряды Фурье. Впервые появилась возможность однообразного представления произвольных функций и сигналов с помощью набора синусоид.
Ряды Фурье долгое время успешно использовались на практике, пока не стало очевидно, что базовые функции (синусы, косинусы и комплексные экспоненты) явно неудачны для представления сигналов с локальными особенностями. Бесконечное число членов в ряде Фурье недопустимо и нереально на практике. А их ограничение приводит к большим погрешностям (эффект Гиббса).
Это обстоятельство делает преобразование Фурье плохим методом для исследования иррегулярных функций, т.е. функций, частотные и масштабные характеристики которых эволюционируют во времени, причем очень важно локализовать моменты, соответствующие изменению этих характеристик. Например, преобразование Фурье не отличает сигнал, представляющий собой сумму двух синусоид, от сигнала, состоящего из тех же синусоид, но включающихся последовательно [7].
Различие между обычными спектрограммами Фурье-анализа и вейвлет-спектрограммами носят принципиальный характер. Обычные спектрограммы удобны для обнаружения периодического стационарного компонента сигнала. Если такой компонент - гармонический сигнал, то для его представления достаточна одна гармоника ряда Фурье [46]. Вейвлет-преобразование имеет преимущество перед преобразованием Фурье прежде всего за счет наличия свойства локальности у вейвлетов, тогда как базовые функции Фурье-анализа простираются вдоль всей вещественной оси и не дают никакой информации о том месте, где частота сигнала изменилась. Хотя возможность масштабирования вейвлетов можно уподобить изменению частоты гармоник в рядах Фурье, разложение по вейвлетам позволяет определить положение особенностей ряда наблюдений по численным изменениям вейвлет-коэффициентов. Очевидно, что подобное нельзя сделать, используя преобразование Фурье.
Однако, в ряде случаев, вей влет-анализ не может заменить Фурье-преобразования. Последнее часто используется для построения ортонормированных базисов вейвлет-преобразования, наобходимых при многомасштабном анализе. А, кроме того, многие теоремы вейвлет-анализа доказываются с помощью разложения Фурье. Таким образом, эти два типа анализа являются скорее дополнительными друг к другу, нежели исключающими друг друга в различных практических приложениях.
Интерес представляет также, решение проблемы выделения низкочастотных составляющих из регистрируемого сигнала (на каротажных диаграммах выделение низкочастотных составляющих соответствует региональному циклу). Попытки решения этой проблемы при применении разложения Фурье является использование оконного преобразования Фурье. Сигнал/() анализируется лишь внутри некоторого окна. Основная проблема - ограниченность анализируемого интервала функции (в нашем случае - забоем скважины), в пределах которого мы должны выделить период. При оконном преобразовании Фурье окно имеет фиксированный размер, не зависящий от рассматриваемого масштаба, и, более того, оно определяется разными функциями по шкалам времени (глубин) и частот.
Частотный образ вейвлетов роднит их с оконным преобразованием Фурье. Различие между вейвлет-анализом и оконным преобразованием Фурье состоит в выборе анализирующих функций у/ (для вейвлет-преобразований) и g (для разложения Фурье) [44]. Все g независимо от значения со имеют одинаковую ширину. В отличие от этого вейвлет-анализ с функциями /приводит автоматически к эффективному окну по времени (или пространственной протяженности), подстроенному под исследуемый сигнал (под его основные частоты-масштабы). Отношение ширины к положению центра окон вдоль каждой из осей не зависят от изучаемого масштаба. Это означает, что вейвлет-окно разрешает положение и частоту в фиксированной пропорции от их центральных значений (т.е. свойства окна присущи самим вейвлетам). Для высокочастотных компонент сигнала оно имеет довольно большую ширину по оси частот, но сжимает полосу по шкале времени (глубин), не нарушая таким образом соотношение неопределенности Гейзенберга [44]. Именно благодаря этому свойству вейвлет-окна принято называть окнами Гейзенберга. Соответственно низкочастотные сигналы не требуют при их изучении малых временных интервалов и потому допускают окна с большой протяженностью по временной оси и малой - по оси частот. Таким образом, вейвлеты хорошо локализуют низкочастотные «детали» по оси частот и высокочастотные характеристики по временной оси.
Таким образом, вейвлет-преобразование расчленяет сигнал (диаграмму) на отдельные частотные компоненты, что дает возможность изучать каждую из этих компонент с разрешением, соответствующим ее масштабу (получать хорошую частотно-временную локализацию).
Для того чтобы воспользоваться вейвлет-анализом необходимо диаграммы методов ГИС преобразовать к виду одномерной дискретной числовой последовательности (временной ряд), т.е. как раз в той форме, в какой они присутствуют в базе данных при цифровой регистрации [22]. Для определенности будем говорить о функциях, зависящих от времени, временных рядах и, соответственно, о частотах. Однако, без нарушения общности, независимая координата может быть пространственной (с соответствующими волновыми числами) и любой другой. Одномерное непрерывное вейвлет-преобразование функции f(t), которая принадлежит пространству 2(/?)(т.е. определена на всей действительной оси и имеет конечную норму), имеет следующий вид [7, 43]: [W f\a,b) = \a[m ]f(ty/f (L±\it = ]f{tVab{t)dt. (3.10) -00 - / -оо
Параметры а и b обеспечивают, соответственно, растяжение/сжатие и сдвиг базисного вейвлета, позволяя полностью сконструировать пространство L2(R).
Результатом преобразования (3.10) является двумерный набор а и Ь, в котором, заключена информация о частотных характеристиках сигнала (благодаря параметру о) и о поведении сигнала во времени (благодаря параметру б).
Как уже указывалось выше, существует значительная свобода при выборе функции, порождающей базис вей влет-преобразования, что является одним из достоинств, поскольку можно выбрать вейвлет, позволяющий наилучшим образом решить поставленную задачу.
Различные примеры материнских вейвлетов, формирующих базис Ч цДОприведены в [43, 44]. Наибольшей популярностью пользуются функции на основе производных функции Гаусса - WAVE-вейвлет. МНАТ-вейвлет. На основе функций Гаусса строится также хорошо известный DOG - вейвлет (Difference of Gaussians) [139]. Часто в приложениях используют вейвлет Морле - это плоская волна, модулированная гауссианой единичной ширины. Основой для построения ортогональных дискретных базисов являются - LMB-вейвлет, предложенный Лемарье, Мейером и Бэтлом (Lemarie, Meyer, Battle) и один из вейвлетов Добеши [7].
Петрохимические пересчеты при определении чисел Ниггли и их отличие от пересчетов по Заварицкому. Сопоставление результатов пересчетов и химических анализов с данными ГИС
Для времени формирования пород осинского горизонта характерно интенсивное прогибание бассейна осадконакопления, увеличение питания морскими водами нормальной солености и снижение концентрации солей. Небольшие глубины и прогрев вод, хорошая аэрация, освещенность, нормальная соленость приводят к бурному развитию органики, что сопутствует росту биогермных рифовых построек. В это время отложились мощные пласты органогенных известняков, которые в результате ряда постседиментационных процессов в конечном итоге явились коллекторами порово-кавернозного типа [6].
Мельниковым Н.В. построена литолого-фациальная карта осинского горизонта билирской свиты Талакан-Верхнечонской ЗНГН. На ней выделены области развития фаций рифогенных построек (строматолитовых, водорослевых) с глубинами моря от 0 до 5 м, зарифовые фации прибрежных отмелей, лагун с глубинами моря от 5 до 10 м, предрифовые фации мелководного шельфа с глубинами моря до 10-30 м [77].
В пределах Центрального блока месторождения выделено два типа разреза горизонта [77], в основу типизации которых положено строение его по литологическим типам пород, вещественному составу, характеру и интенсивности постседиментационных преобразований, степени однородности по коллекторским характеристикам пород.
Первый тип разреза является доминирующим в пределах Центрального блока месторождения. По вещественному составу преобладающим компонентом в разрезе являются доломиты неравномерно перекристаллизованные и сульфатизированпые, слабо глинистые и засолоненные, прослоями битуминозные, с микротрещинами. Отмечаются прослои доломито-ангидритов и ангидрито-доломитов, тяготеющие к верхней части разреза.
Процесс выщелачивания проявился лишь в средней и нижней частях разреза и превалирует в пределах 4-8%. В процессе литогенеза часть пустот, образовавшихся за счет выщелачивания, были впоследствии залечены.
Интенсивность вторичных процессов, отрицательно влияющих на ФЕС пород, в разрезе весьма невыдержанная. Постоянная сульфатизация пород характерна для верхней части разреза (7-20%). Катагенетический ангидрит фиксируется в пустотах и трещинах. Засолоненность пород повсеместная, но незначительная, за исключением его верхней части, где она достигает в единичных случаях 25-35%о. Локализованный характер носит процесс окремнения пород, отмечаясь опять же в кровельной и подошвенной частях разреза. В целом по разрезу этот процесс мало ощутим.
Породы с улучшенными коллекторскими характеристиками приурочены к средней части разреза, наиболее обогащенной водорослевыми доломитами и доломитами замещения. При этом резкое ухудшение коллекторских свойств пород наблюдается в верхней части разреза за счет меньшей их преобразованности в стадии диа- и катагенеза, повышенной уплотненности их сульфатизации разреза.
Второй тип разреза распространен по периферии Центрального блока и представлен доломитовыми известняками и известковыми доломитами. Породы массивные, линзовидно-волнисто-слоистые, пористо-кавернозные, реже плотные, трещиноватые, залеченные кальцитом и ангидритом.
Нижняя часть разреза сложена преимущественно известняками, обогащенными органогенными остатками (до 70-90%) с прослоями доломитов замещения. Доломитовые прослои приурочены к подошве разреза, где иногда возрастает содержание ангидрита, повышается засолоненность.
Верхняя часть разреза представлена доломитами замещения. Прослои органогенно-обломочных или микрофитолитовых ангидритовых доломитов присутствуют лишь в кровельной части разреза [77].
Породы в нижней части с преобладанием тонко- и очень мелкозернистой фракций, в средней части с равномерным распределением тонкозернистых, в меньшем количестве среднезернистых фракций. Породы доломитизированные, почти полностью перекристаллизованы, с кавернами и порами выщелачивания до 18-26%.
Постседиментационные процессы отрицательной направленности на ФЕС пород в общем плане проявились значительно слабее: сульфатизация 1-3%, засолонение 1-3%, участками до 14%.
При построении вейвлет-спектра использован комплексный гауссовский вейвлет. Сопоставляя спектрограммы для двух типов разреза (см.рис.3.14 а, б) можно видеть, что количество локальных максимумов и скорость ветвления для преобразованных доломитов выше, чем для известняков. Причем такое поведение наиболее характерно для средней части разреза. Ангидритизированные, засолоненные интервалы верхней и нижней частей разреза отделяются линиями локальных максимумов. При практически мономинералыюм составе известняков следует ожидать, что полная энергия сигнала, количество максимумов, приходящихся на определенный масштаб, и фрактальная размерность в анализируемом интервале для пластов различной степени преобразованности будут отличаться. На рисунке 3.15 приведен пример определения показателя самоподобия (показатель степени в уравнении регрессии) по сопоставлению InN и 1па. На основании проведенного анализа (см.табл.3.5) построена схема распределения показателя самоподобия по осинскому горизонту в пределах Талаканского месторождения. Из рисунка 3.16 а и б видно, что выделяется зона с повышенных значений показателя самоподобия (крутизной падения кривой ІпЩІпа)) . Скважины, попавшие в этот участок (например, №№ 179-72, 179-43, 179-48, 179-51, 179-60 и 179-70), относятся к известковой фациальной зоне (по данным Черновой Л.С., 1992).
Таким образом, в карбонатном разрезе вейвлет-преобразование позволяет выделять интервалы пород, претерпевших постседиментационные преобразования.
Выводы:
Параметры вейвлет-преобразования для вулканогенных и вулканогенно-осадочных пород целесообразно применять при оценке цикличности разреза, корреляции «немых» толщ с использованием матрицы коэффициентов вейвлет-преобразования.
Для карбонатных коллекторов вейвлет-спектр и скорость ветвления могут в некоторой степени оценить интенсивность постседиментационных преобразований. А линии локальных максимумов позволяют выделить интервалы пород различной литологии.
При использовании вейвлет-анализа в терригенных отложениях можно проводить корреляцию в условиях смены фаций.
Общим для всех типов пород при использовании вейвлет-анализа является уточнение границ толщ с погрешностью до 0,2-0,4м, что невозможно при применении других методов исследования (уравнения авторегрессии, ряды Фурье).
