Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Геологическая характеристика объекта исследований ... 10
1.1. Общая характеристика объекта 10
1.2. Геологическое строение объекта исследований 11
ГЛАВА 2. Методологическое обеспечение и объемы исследований
2.1. Лито лого-фациальный анализ 34
2.2. Дистанционные и лабораторные методы 41
2.1. Объемы выполненных работ 49
Глава 3. Вещественная характеристика (диагностические признаки) пород и фациальный состав отложений
3.1. Вещественно-петрографический состав пород викуловской свиты 55
3.2. Текстурная характеристика пород 76
3.3. Индикативные признаки 78
3.4.Фациальный состав отложений 83
ГЛАВА 4. Строение и корреляция продуктивной части разреза 101
4.1 .Колонки скважин и корреляционные разрезы 101
4.2. Закономерности в строении отложений (цикличность) 106
Глава 5. Генетическая модель коллекторов группы пластов вк красноленинского месторождения 112
Глава 6. Специальные петрофизические исследования и закономерности распределения зон улучшенных коллекторов ... 126
6.1. Фильтрационно-емкостная характеристика пород викуловской свиты 126
6.2. Применение специальных петро физических алгоритмов (гидравлические единицы) 139
6.3. Закономерности распределения зон улучшенных коллекторов группы пластов ВК 142
Заключение 151
Библиографический список
- Геологическое строение объекта исследований
- Дистанционные и лабораторные методы
- Текстурная характеристика пород
- Закономерности в строении отложений (цикличность)
Геологическое строение объекта исследований
В геологическом строении Крас ноле нинско го нефтегазоносного района (НГР) участвуют различные комплексы пород: от докембрийских до современных включительно (рис. 1.2). Промышленная нефтеносность связана с отложениями викуловской (пласты ВК з), тутлеймской (ЮКо), абалакской (пласт IOKJ и пласт П вогулкинской толщи), тюменской (пласты ЮК2_9), шеркалинской (пласт БГ) свит и доюрского комплекса (пласт ДЮК).
В разных стратиграфических горизонтах на Каменной площади выделяются залежи нефти следующих типов: массивные, пластово- сводовые, а также экранированные литологически и тектонически. Залежи нефти, как правило, сложного геологического строения с трудно извлекаемыми запасами. Всего на площади вьщелено 54 залежей нефти. По геологическому строению месторождение относится к категории сложных, с наличием тектонических нарушений, характеризуется невьщержанностью толщин и коллекторских свойств по площади и разрезу, литологическим замещением коллекторов слобопроницаемыми породами.
Степень изученности территории весьма высока. Детальное изучение геологического строения Крас ноле нинс кого нефтегазоносного района (НГР) началось еще с 50-х годов прошлого века.
По состоянию на 01.01.2012 г. в пределах восточной части Каменного л.у. пробурено 469 скважин (77 поисково-разведочных и 392 эксплуатационных скважин). Сейсморазведочными работами 3D покрыто почти 80% восточной части Каменной площади. Объединены сейсмограммы четырёх кубов с/п 1/97-98, 1/04-05, 57/07-08, 57/08-09 общей площадью 832 км (с учетом перекрытия) (рис. 1.3). В среднем, плотность изученности территории сейсморазведкой 2D с цифровой сейсморегистрацией составила 1,87 пог.км/км [191, 197].
Схема геолого-геофизической изученности Каменного л.у. (восточная часть) [197] Согласно нефтегеологическому районированию территории ХМАО, выполненному в НАЦ РН ХМАО (под ред. А.В. Шпильмана, Г.П. Мясниковой в 2001 г.) объект исследований расположен в пределах Крас но ленинского нефтегазоносного района (НГР) и занимает основную территорию (центральную и южную части) одноименной нефтегазоносной области (НГО), но чаще рассматривается в составе Фроловской НГО (рис. 1.4).
Контур Западно-Сибирского осадочного мегабассейна. а) схема районирования нижнемеловых отложений с выделением структурно-фациальных районов; б) выкопировка из карты нефтегеологического районирования западной части территории ХМАО; в) свитное строение верхнего этажа нижнего мела в отдельных структурно-фациальных районах [18,19, 41, 85,106], с изменениями и дополнениями По геологическому строению и вещественному составу нижнемеловых отложений эта территория несет на себе многие черты и особенности, как западного района Западной Сибири, так и центрального [161, 191]. Так, в викуловское время Западно-Сибирское море по сравнению с неокомом заметно сократилось в размерах. Накопление морских песчаных и алеврито-глинистых осадков происходило в основном в центральных и северных частях Западной Сибири. Громадные пространства между сушей и морем были заняты низкой равниной, где шло формирование мощных толщ континентальных терригенных слабо угленосных и местами бокс иго носных отложений. Последние формировались в условиях субтропического гумидного сезонного климата по периферии южной части Западно-Сибирского бассейна.
Небольшой по размерам позднеаптский водный бассейн Западной Сибири был изолированным, существенно мелководным и опресненным. Типичные представители нормаль но-морской фауны в него не проникали из-за сухопутных барьеров, обрамлявших его со всех сторон. В принципе, сюда были возможны в викуловское время извазии отдельных представителей малакофауны, способных существовать в широком диапазоне концентраций солей, однако такие факты единичны и не влияют на общее положение дел.
Такое викуловское море-озеро изобиловало песчаными островами, косами, барами, пляжами, периодически затапливаемыми. Острова, косы, бары постоянно и неоднократно размывались, донный песчано-алеврито-глинистый осадок так же постоянно и неоднократно перемывался, перемешивался и переносился. В перемешивании и переносе донного осадка активную роль играло волнение, особенно усиливавшееся в периоды смены сезонов, характеризующиеся сильными ветрами и штормами [15, 122, 146, 191].
Основными областями сноса, поставлявшими кластический материал в викуловский бассейн, были Уральская горная страна, представлявшая собой в апте невысокую возвьппенность, Пурская возвышенность [101, 122, 191], и, в меньшей степени Таймырская и Средне-Сибирская возвышенности. Сухопутный барьер, отграничивавший викуловское море-озеро от Палеоарктического океана, вероятно, располагался субширотно, по линии от низовьев р. Пур до северо-восточной оконечности Ямала. Приуроченность песчаных пластов-коллекторов к верхам викуловской свиты можно объяснить усилением тектонической деятельности по периферии Западной Сибири. Так, в Восточной Сибири в апте происходило воздымание суши с образованием кордильер [33, 34, 85, 122]. Восточный склон Урала и Зауралье испытывали воздымание, с берриаса - валанжина до альба (последнее - время максимального поднятия) область размыва испытала интенсивное поднятие со 115 до 664 м [101, 122]. Сочетание повышения базиса эрозии с высокими среднегодовыми температурами и интенсивными атмосферными осадками (количество осадков изменялось сезонно) давало импульсные вбросы кластического материала в бассейн накопления. Поскольку рассматриваемый район находится в сравнительном удалении от береговых линий Уральской, Таймырской и Средне-Сибирской суши, то его достигал отсортированный песчано-алевритовый материал (песчаный - средней и мелкой размерности). В это время территория Западной Сибири испытывала берриас-аптский этап развития, т.е. этап тектонического покоя, максимум которого пришелся на момент формирования баженовской свиты, а в конце волжского века вновь сменился тектонической активизацией [15, 73, 74, 122, 134, 191].
Дистанционные и лабораторные методы
Между тем в практике зарубежных исследований на основе комплекса данных по ГИС и кернового материала, а именно для объединения параметров пористости и проницаемости при описании фильтрационно-емкостных свойств терригенных коллекторов используются гидравлические единицы потока/коллектора (HFU), которые позволяют вьщелять литологические типы пород с близкими характеристиками порового пространства. Гидравлическая единица коллектора (потока) HFU определяется как «представительный элементарный объем породы, внутри которого геологические и петрофизические свойства, влияющие на течение жидкости, взаимно согласованы и предсказуемо отличны от других пород». Гидравлические единицы, имея пространственное развитие характеризуют литологическую и фациальную неоднородность коллектора. Возможность HFU характеризовать анизотропию петрофизических свойств резервуара в пространстве позволяют выбрать ее в качестве базового элемента при построении математической модели коллектора [27, 30, 32, 75, 82, 89, 90, 135, 151, 154, 166, 167,169, 174, 183]. Для определения гидравлических единиц потока обычно используются два основных параметра: индикатор гидравлического типа коллектора FZI (Flow Zone Indicator) и индекс качества коллектора группы ВК RQI (Reservoir Quality Index).
Для систематизации полученных данных и в качестве проверки реконструируемой обстановки о с ад ко накопления очень часто применяются методы математической статистики, т.к. по мнению седиментолога СИ. Романовского: «Познание генезиса -исторически сложившаяся и исторически же оправданная фундаментальная цель геологической науки...» [108]. Рассматриваемые методы в настоящее время стали более доступными благодаря наличию программ для персональных компьютеров разных типов в стандартных и доступных пакетах таких, как STATISTICA. Этот программный пакет широко применяется при изучении осадочных пород и включает в себя несколько видов многомерного анализа, позволяющих глубже понять сущность геологического объекта, его генетические особенности, что, безусловно, важно при разработке стратегии поисков и разведки месторождений полезных ископаемых.
Поскольку все геологические объекты являются сложными и разнообразными, и их формирование обусловлено действием огромного количества факторов и различных причин, то, как правило, для характеристики их обязательно наделяют набором признаков (параметров). Затем результаты измерений совокупности этих признаков представляют в виде многомерных случайных величин. Однако, всегда возникает вопрос об упрощении операций: нельзя ли отбросить часть параметров или заменить их меньшим числом каких-либо функций от них, сохранив при этом всю информацию? Именно методы факторного анализа позволяют решить данную проблему, являясь одним из разделов современной многомерной статистики, и находя широкое применение в различных областях исследовательской деятельности. Во-первых, при исследовании геологических объектов факторный анализ позволяет глубже определить сущность геологического объекта, его генетические особенности, что крайне необходимо при разработке стратегии поисков и разведки месторождений полезных ископаемых. Во-вторых, факторный анализ, основан на многомерном нормальном распределении. Любой из используемых признаков изучаемого объекта имеет нормальный закон распределения. В-третьих, он позволяет исследовать внутреннюю структуру ковариационной и корреляционной матриц системы признаков изучаемого объекта, выявлять причинно-следственные взаимосвязи различных признаков изучаемых геологических объектов и решать разнообразные генетические вопросы путем выявления главных действующих факторов, анализа их признаковой структуры и анализа факторной структуры изучаемых признаков различных геологических образований. К тому же, данный метод позволяет воссоздать в факторном координатном пространстве облик изучаемого геологического объекта и указать его характерные признаки и отличительные особенности [1, 26, 35, 55, 160]. Также для формализации процесса фациальной диагностики отложений применим метод кластерного анализа. Впервые введенный Тгуоп в 1939 году термин кластерный анализ в действительности включает в себя набор различных алгоритмов классификации. В результате применения этих алгоритмов исходная совокупность объектов разделяется на кластеры или группы схожих между собой объектов. Методы кластеризации делятся на две группы: агломеративные (от слова агломерат- скопление) и дивизивные (от слова division - деление, разделение). В агломеративных, или объединительных, методах происходит последовательное объединение наиболее близких объектов в один кластер, а типичным результатом такой кластеризации является иерархическое дерево (график в виде дендрограммы, или дерева объединения), которое позволяет найти соответствие каждого объекта определенной обстановке осадконакопления (фации или макрофации), установленное литолого-фациальным методом по полевым наблюдениям. Совпадение программной группировки с общепринятой геологической свидетельствует о возможности математической классификации объектов по генезису без участия человека или в паре с ним [1, 26, 35, 54,55,83,160,165].
Для повышения эффективности работ в области поиска, разведки и эксплуатации залежей и месторождений нефти и газа используется внедрение математических методов в обработку, анализ и интерпретацию геолого-геофизических данных при построении геологических, фильтрационных моделей объектов с использованием различных модулей программного комплекса Roxar (RMS). Такое моделирование (литолого-фациальное) основано на комплексном подходе к обработке геолого-геофизических и промысловых данных и, следовательно, представляет собой целый процесс создания детальной модели геологического строения на основании распределения типов пород различного генезиса. Литолого-фациальное моделирование является наиболее значимым и перспективным направлением на современном этапе изучения, поскольку позволяет реализовать концепцию строения на основе учета огромного количества результатов теоретических и практических исследований и создавать корректные модели геологического строения с прогнозным потенциалом. Более того, привлечение данных по фациальной изменчивости изучаемого объекта позволяет решать ряд сложных задач. Проведение учета механизма образования песчаных тел и генетической основы обуславливает формулирование основных методических положений исследования геологического строения. А именно, повышается надежность расчленения осадочных толщ и точность построения детальных карт отдельных структурообразующих элементов, уточняется направление и зоны с улучшенными коллекторскими свойствами, т.е. появляется возможность спрогнозировать пространственное размещение геологических тел, проводить оценку особенностей изменения фильтрационно-емкостных свойств. В результате фациальная диагностика позволяет осуществлять индивидуальный подход к контролю, анализу и регулированию разработки изучаемого объекта [59, 144, 165].
Итак, литолого-фациальный анализ представляет собой инструмент для познания физико-географических обстановок геологического прошлого. Он включает в себя целый ряд методик и приемов, позволяющих на основании литологических признаков и свойств осадочных пород, комплекса органических остатков и особенностей их распространения, с учетом палеотектонических, палеогеоморфологических реконструкций устанавливать условия осадко накопления конкретных осадочных образований [77]. Актуальность использования методики литолого-фациального анализа при изучении объекта подтверждает приведенная ниже схема работ (рис. 2.1)
Текстурная характеристика пород
Данные на основании матрицы парных коэффициентов корреляции между признаками представляют собой замену набора исходных переменных (признаков) новыми переменными (факторами). Как правило, факторы характеризуют изменчивость всей совокупности признаков, не коррелируются друг с другом, расположены в порядке убывания дисперсий (т.е. по мере убывания вклада в общую изменчивость системы) и обладают самым важным качеством: факторов со значимым вкладом в дисперсию всегда меньше, чем исходных признаков. Кроме того, их количество уменьшается с возрастанием числа линейных связей между исходными переменными [1, 26, 35, 55, 160].
Как видно из таблицы 3.7 собственное значение для первого фактора равно 3.38, т.е. доля дисперсии, объясненная первым фактором равна 48%. Собственное значение для второго фактора равно 1.47, доля дисперсии составляет 21%. Третий фактор включает в себя около 16% дисперсии. Первый фактор (F1) имеет наивысшие нагрузки для всех переменных, кроме признаков S2 и S7. Отметим, что знаки факторных нагрузок имеют значение только для того, чтобы показать, что переменные с противоположными нагрузками на один и тот же фактор взаимодействуют с этим фактором противоположным образом. Фактор 2 (F2) имеет значительные нагрузки для нескольких переменных, кроме переменных связанных с признаками S1-S5. Очевидно, что первый фактор более коррелирует с переменными, чем второй. И это неудивительно, поскольку факторы выделяются последовательно и содержат все меньше и меньше общей дисперсии. Фактор 3 (F3) имеет только одну значительную нагрузку для переменной S2.
Использование факторного анализа позволило воссоздать в факторном координатном пространстве облик изучаемого объекта и указать его характерные признаки и отличительные особенности (рис. 3.31). Каждый из выделенных слоев охарактеризован конкретными значениями F1 и F2 (на рисунке значки соответствующих фаций).
Из рисунка видно четкое распределение макрофаций по фактору F2. Справа, наблюдаем зону отложений подводной части дельты (фации БДД, БДП) и отложений открытого подвижного бассейнового мелководья (БМБ), слева зону отложений полуизолированного малоподвижного бассейнового мелководья (фации БПП, БПВ, БПК, БПА). Такое распределение напоминает палеоландшафт или «миниатюрную схему» литолого-фациального районирования (рис. 3.32) и позволяет предположить, что породы викуловскои свиты накапливались в условиях прилив но-отлив ной зоны с формированием прибрежных отмелей, вдольбереговых баров, барьерных островов и выдвигающихся лопастей песчаных конусов выноса (дельтовых потоков).
Также следует отметить, что факторные координаты точек (матрицы исходных значений) использовались и для построения кластерной диаграммы, необходимой для классификации полученных результатов (рис.3.33). В ее основе лежит принцип группирования подготовленных данных с помощью иерархической процедуры кластерного анализа и обязательным построением дендрограммы.
Алгоритм предполагает постепенное присоединение в группу объектов с близкими значениями по всему набору диагностических признаков. Сначала объединяются два объекта имеющую максимальную меру сходства, затем к ним присоединяется объект с максимальной мерой сходства между кандидатом на включение в кластер и членами кластера. Далее группы последовательно объединяются в большие кластеры в зависимости от меры сходства, и так пока все данные не будут сформированы в иерархические цепочки связи. В результате получаем график, на котором по одной оси отложены объекты (закладываемые признаки), а по другой (в условных единицах) - их расстояния друг от друга [1, 26, 35, 54, 165]. Tree Diagram for Переменные.
По результатам проведенной кластеризации выделяется несколько групп признаков: S1-S3 (гранулометрический состав и фации), S4-S5-S6-S7 (методы ГИС:ПС-ГК, Кпо и Кпр). На последнем шаге группирования к остальным переменным подключается признак S2, отвечающий за текстуру (слоистость). Полученные результаты кластеризации, указывают наследующее: Текстура (слоистость) является базовым параметром для определения генезиса отложений. В зависимости от обстановки, в которой накапливались осадки, совершенно по-разному работают факторы, формирующие слоистость [150]. Существование тесной связи между фильтрационными и фациальными характеристиками. Необходимость использования полного комплекса данных по ГИС, по керну, определяющихся гранулометрической характеристикой породы, и фациальную принадлежность, базирующуюся преимущественно на текстурном анализе.
Таким образом, проверка фациальных реконструкций методами математической статистики включает в себя полный комплекс работ: от обработки числовых результатов исходных данных, исследования характеристик, реконструкции геологических процессов, проверки, прогноза до получения новой геологической информации и ее анализа.
Установленные в результате исследования количественные расчеты свидетельствуют о высокой разрешающей способности фациальных реконструкций для изученных отложений. Данные, с одной стороны, хорошо коррелируются с представлениями о реконструкции генезиса отложений, а с другой стороны, получена количественная информация, позволяющая посредством накопления данных перевести выполняемые исследования на новый уровень (фациальная характеристика определяет положение точек (слоев) в n-мерном пространстве).
Другой проверкой и решением полноценных палеогеографических задач могут служить электрометрические модели фаций (ЭМФ) B.C. Муромцева (рис.3.34).
Как правило, основываясь на закономерностях в смене литологического состава пород по разрезу, могут быть определены обстановки о с ад ко накопления. Фации рассматриваются для определения механизма формирования слагающих их осадков, в основу которого положен седиментологический фактор изменения палеогидродинамики среды. Поэтому для каждой фации имеются только ей характерные сочетания палео динамических режимов седиментации, их смена носит название седиментологической модели фации. Эти модели позволяют реконструировать палеогидродинамическую обстановку и определять генезис осадков по электрокаротажным разрезам скважин. Так, по каротажным данным скважин, используя метод самопроизвольной поляризации (ПС или PS), получают информацию о гранулометрическом составе пород и относительной глинистости разреза.
Закономерности в строении отложений (цикличность)
По данным «КогалымНИПИнефть» для определения ФЕС изучено 146 образцов по скв.93123. Оценка параметров пород, характеризующих коллекторы, проводилась по нижним пределам пористости и проницаемости, принятым для Каменной площади. Для пластов группы ВК нижний предел пористости принят - Кпн= 19%, проницаемости 9
Кпрн = 1.50x10-3мкм . По результатам анализа, проведенных исследований пород продуктивных пластов в скв. 93123/931 Красноленинского месторождения сделаны следующие выводы. Среднее значение пористости сравнительно невысокое, так как исследуемые образцы содержат значительное количество глинистого материала в виде линзочек и прослоек. В пелитовой фракции цемента преобладает каолинит. Наиболее полно изучены отложения пласта ВК3. По ФЕС изученные породы викуловской свиты являются в основном коллекторами IV-V классов (по А.А. Ханину), по пласту ВК3 выделены коллекторы со средними, пониженными и низкими ФЕС (III-V классы) и неколлекторы. Наличие коллекторских свойств, как правило, связано с увеличением диаметра зерен скелета и хорошей сортировкой пород. К ухудшению коллекторских свойств, вероятно, приводит повышенное суммарное содержание мелкоалевритовой и глинистой фракций. По результатам статистической обработки данных анализов керна пород пластов ВКЬ ВК2, ВК3 и ВК4, из рассматриваемых параметров пород более неоднородным является распределение по проницаемости. Коэффициенты вариации проницаемости имеют значения, равные 0.83, 0.72, 0.72 и 0.88, соответственно.
По результатам комплексной интерпретации данных ГИС и результатов лабораторных анализов по скважине 93123 составлена поточечная оценка Кп, 5п, Хгл, Кпр, Кпэф и Кво представленная на рисунке 6.8.
При сопоставлении ФЕС, определенных по ГИС с керновыми оценками в виде наложения основных парных зависимостей между коэффициентами Кп, Кпр, Кпэф по ГИС и по керну наблюдается хорошая сходимость результатов независимо от типа коллектора (рис. 6.9).
Рассмотрев общие физико-литологические и фильтрационно-емкостные особенности пород викуловской свиты, перейдем к этапу применения специальных алгоритмов и моделирования.
В последнее время многие петрофизики пытаются решить проблему, связанную с ошибкой, которая как отмечает А.В. Хабаров, не позволяет осуществлять оценку Кпр в полной мере. Это объясняется тем, что одному значению пористости, как правило, соответствует измерение проницаемости до двух порядков (к примеру, значению пористости 20%-ов соответствует диапазон изменения проницаемости от 2 до 200 мД). Для решения этой проблемы в разное время многие исследователи предлагали различные эмпирические модели проницаемости: Козени-Карме на, Тимура, Винланда и другие [52,135,143,145].
В практике зарубежных исследований для объединения параметров пористости и проницаемости при описании ФЕС терригенных коллекторов используются гидравлические единицы потока/коллектора (HFU). Гидравлическая единица коллектора (потока) HFU определяется как «представительный элементарный объем породы, внутри которого геологические и петрофизические свойства, влияющие на течение жидкости, взаимно согласованы и предсказуемо отличны от других пород».
Гидравлические единицы, имея пространственное развитие характеризуют литологическую и фациальную неоднородность коллектора. Возможность HFU характеризовать анизотропию петрофизических свойств резервуара в пространстве позволяют выбрать ее в качестве базового элемента при построении математической модели коллектора.
Выделение гидравлической единицы потока базируется на расчете индикатора гидравлического типа коллектора FZI (Flow Zone Indicator) и индекса качества коллектора RQI (Reservoir Quality Index). Эти параметры получены из уравнения Козени-Карме на и рассчитываются по следующим формулам: Параметр FZI (мкм) является уникальным для каждой гидравлической единицы и применяется для классификации петрофизических классов коллектора.
Концепция гидравлических единиц подразумевает, что существует ограниченное число типов коллектора, характеризующихся уникальным средним значением FZI, и разброс значений FZI относительно среднего вызван случайными погрешностями. Следовательно, в первую очередь необходимо определить число таких типов коллекторов и границы FZI для каждого из них. Схема выделения классов коллекторов на примере пластов ВКі Красноленинского месторождения (скв.93123)
Проведенная систематизация распределения FZI в зависимости от пористости и проницаемости резервуара с учетом неоднородности его порового пространства позволила составить на основе выделения гидравлических единиц потока сводную таблицу со средними значениями FZI для пластов ВК (табл. 6.1.).
Выделенные классы гидравлических единиц потока имеют определенные диапазоны, которые характеризуются средними значениями FZI. Полученные значения FZI соответствуют 4, 5 классу коллекторов и указывают на средние, пониженные и низкие ФЕС. Пористость по род-коллекторов по пластам ВК изменяется от 1.3% до 27.9%), проницаемость - от 0.01 мД до 209.5 мД. Средние значения составляют 22.3% и 32.5 мД. Следует сказать, что гидравлические единицы, помимо петрофизических параметров отражают пространственные характеристики, учитывая лито логическую и фациальную неоднородность коллектора. В результате, один и тот же тип коллектора может образовываться в различных фациальных обстановках, и, наоборот, обычно в пределах одной фации присутствует несколько гидравлических единиц потока.