Содержание к диссертации
Введение
Характеристика месторождений 8
1.1 Ямбургское месторождение 8
1.1.1 Общие сведения 8
1.1.2 Геологическое строение 10
1.1.3 Нефтегазоносность 11
1.1.4 Характеристика ФЕС и толщин пластов 11
1.1.5 Состояние разработки 15
1.2 Уренгойское месторождение 17
1.2.1 Общие сведения 17
1.2.2 Геологическое строение 19
1.2.3 Нефтегазоносность 20
1.2.4 Характеристика ФЕС и толщин пластов 21
1.2.5 Состояние разработки 22
2 Современное состояние трехмерного геологического моделирования.. 26
2.1 Обзор программных продуктов для построения трехмерных геологических моделей 26
2.2 Основные методы и алгоритмы трехмерного геологического моделирования 28
2.2.1 Детерминированный метод 29
2.2.2 Стохастический метод 31
2.3 Задачи, решаемые на основе трехмерных геологических моделей. 41
3 Методы построения цифровых геологических моделей гигантских месторождений 43
3.1 Двумерное геологическое моделирование 43
3.1.1 Построение двумерных геологических карт 43
3.1.2 Оценка влияния геометрических и статистических элементов полувариограмм на результаты картирования эффективных толщин продуктивных пластов 49
3.1.3 Технология построения карт эффективных толщин на основе фациально-стохастического моделирования 61
3.2 Трехмерное геологическое моделирование 64
3.2.1 Обоснование объемных сеток параметров модели 65
3.2.2 Построение трёхмерной литологической модели Уренгойского месторождения 81
3.2.3 Методика построения трехмерных моделей геологических параметров с использованием фациально-стохастической технологии. 89
3.2.4 Построение трёхмерной модели пористости Уренгойского
месторождения 94
3.3 Оценка достоверности построения геологической модели 96
3.4 Преобразование 3D геологической сетки в 3D гидродинамическую сетку 108
4 Методы решения геолого-промысловых задач на основе 3D геологических моделей 120
4.1 Оценка рисков по стохастической модели * 120
4.1.1 Характеристика залежи пласта БУ3' Ямбургского месторождения 120
4.1.2 Сопоставление реализаций стохастических моделей пласта БУз1 Ямбургского месторождения 121
4.1.3 Сопоставление запасов газа залежи пласта БУз1 различным реализациям 3D моделям 137
4.2 Методика выявления контактных и неконтактных запасов нефти и
газа 140
4.2.1 Характеристика залежей пластов БУю1"2 Уренгойского месторождения 140
4.2.2 Методика выделения связанных тел коллекторов 156
4.3 Геологическое обоснование ГТМ для эффективной эксплуатации
нефтяных оторочек 162
4.3.1 Особенности эксплуатации нефтяных оторочек 162
4.3.2 Эффективные технологий разработки нефтегазовых залежей.. 170
4.3.3 Обобщающий анализ данных 111 И 179
4.3.4 Выделение связанных геологических тел в области нефтяных оторочек пласта БУю1 Уренгойского месторождения 186
4.3.5 Выявление связанных тел коллекторов с различными ФЕС 192
4.3.6 Методика геологического обоснования выбора участков для применения МУН 202
Заключение 211
Литература 212
- Нефтегазоносность
- Основные методы и алгоритмы трехмерного геологического моделирования
- Оценка влияния геометрических и статистических элементов полувариограмм на результаты картирования эффективных толщин продуктивных пластов
Введение к работе
Актуальность темы. Запасы месторождений природного газа с нефтяными оторочками имеют существенный вес в мировом балансе. Следует отметить, что отечественные нефтегазоконденсатные месторождения, такие как Уренгойское, Оренбургское, Вуктыльское, Среднеботуобинское, Чаяндинское и др. имеют нефтяные оторочки, запасы, которых превышают запасы некоторых крупных нефтяных месторождений. Для разработки нефтяных оторочек требуется привлечение высоких геотехнологий.
Бурное развитие компьютерных технологий в конце 80-х - начале 90-х годов положило начало развитию программных комплексов, нацеленных на комплексную обработку данных с целью построения цифровых геологических моделей месторождений. Трехмерные цифровые модели являются наиболее удобным инструментом исследования месторождений, поскольку позволяют осуществить высокую детализацию геологических моделей.
В настоящее время трехмерные геологические модели широко применяются для гидродинамического моделирования, использование же их при решении геолого-промысловых задач, например, при планировании методов воздействия на пласт, ограничено из-за отсутствия соответствующих методик. Известно, что неудачный выбор объектов воздействия ведет, зачастую, к получению низких технологических эффектов. В связи с этим возникает задача поиска участков с благоприятными условиями для применения технологий увеличения нефтеотдачи. Для этого, как отмечалось в работах М.И. Максимова, необходимо проводить анализ строения пластов на уровне геологических тел в трехмерном пространстве.
Существует значительное число работ В.А. Бадьянова, СР. Бембеля, СИ. Билибина, Д.В. Булыгина, A.M. Волкова, А.А. Дорошенко, СА. Ермакова, СН. Закирова, Н.Я. Медведева, Е.В. Топычкановой, Н.Г. Хорошева и др., посвященных теоретическим и практическим аспектам трехмерного геологического моделирования. В них трехмерные геологические модели создаются с целью оценки рисков геолого-разведочных работ, уточнения геологического строения продуктивных отложений, оценки запасов углеводородов, проектирования новых скважин. Однако, не были рассмотрены вопросы выявления связанных геологических тел для определения наиболее вероятных путей прорыва газа и воды в нефтяные скважины и для обоснования участков эффективного применения методов увеличения нефтеотдачи.
Цель работы состоит в создании методов изучения строения продуктивных пластов нефтегазоконденсатных месторождений на уровне связанных геологических тел с использованием трехмерных геологических моделей для решения задач оценки геологических рисков и для геологического обоснования выбора участков с целью эффективного применения методов увеличения нефтеотдачи.
Основные задачи исследований:
разработать методику оценки влияния геометрических и статистических элементов полувариограмм на результаты картирования толщин продуктивных пластов;
разработать методику построения трехмерных геологических моделей с учетом геолого-статистических разрезов для различных фациальных зон;
разработать подходы к оценке геологических рисков при бурении новых скважин и подсчете запасов по трехмерным стохастическим моделям залежей с разной степенью изученности бурением;
разработать методику выявления геологических тел на основе трехмерных геологических моделей фильтрационно-емкостных свойств (ФЕС);
разработать подходы к выявлению закономерностей распределения геологических тел в трехмерном пространстве;
разработать методику выявления контактных и неконтактных запасов нефти и газа в нефтяных оторочках на основе выделения геологических тел;
разработать методику геологического обоснования выбора участков для эффективного применения методов увеличения нефтеотдачи на основе анализа литологической неоднородности, ФЕС пласта, технологических показателей разработки и ГИС-контроля.
Методы решения задач. При решении поставленных задач использованы трехмерные геологические модели. Для построения и анализа трехмерных геологических моделей использовался программный продукт IRAP RMS компании Roxar.
Научная новизна.
Усовершенствована методика построения двумерных и трехмерных геологических моделей на основе интерполяции методом крайгинга с учетом анизотропии свойств продуктивных пластов гигантских нефтегазовых месторождений.
Разработана методика преобразования 3D геологических сеток в 3D гидродинамические сетки на основе геолого-статистических разрезов и особенностей изменения пористости по вертикали.
Разработаны новые подходы к оценке геологических рисков при бурении скважин и подсчете запасов нефти и газа на основе многовариантного стохастического моделирования.
Разработана методика выявления контактных и неконтактных запасов нефти и газа в нефтяных оторочках на основе выделения связанных геологических тел в трехмерном пространстве, с целью прогнозирования наиболее вероятных путей прорыва газа и воды в нефтяные скважины и геологического обоснования выбора участков, благоприятных для применения методов увеличения нефтеотдачи.
Практическая ценность работы.
Разработанные в работе методики решения геолого-промысловых задач на основе трехмерных моделей позволяют обоснованно подходить к планированию работ по регулированию разработки нефтяных оторочек, что, в конечном счете, приведет к повышению коэффициента извлечения нефти.
Разработанная методика выделения геологических тел может применяться не только к нефтяным оторочкам, но и к другим типам залежей.
Использование оценок рисков позволит более обоснованно подходить к выбору точек заложения новых скважин.
Степень обоснованности и достоверности полученных результатов. Обоснованность полученных результатов предопределена использованием теоретических положений Геологии нефти и газа, Геофизики, Разработки нефтяных и газовых месторождений, Геоинформатики, Информационных систем и технологий.
Достоверность результатов подтверждена применением методик на объектах разработки Ямбургского и Уренгойского месторождений.
Личный вклад автора. Лично автором разработаны методики построения двумерных и трехмерных моделей продуктивных пластов для гигантских нефтегазовых месторождений, методика преобразования 3D геологических сеток в 3D гидродинамические, подход к геологическому обоснованию выбора участков для эффективного применения методов увеличения нефтеотдачи на основе анализа литологической неоднородности, фильтрационно-емкостных свойств пласта, технологических показателей разработки и ГИС-контроля. Выявлены закономерности распределения геологических тел в трехмерном пространстве, обоснованы геолого-технические мероприятия для повышения эффективности эксплуатации нефтяных оторочек Уренгойского месторождения.
Реализация результатов работы.
Методика построения двумерных и трехмерных геологических моделей была использована для моделирования продуктивных пластов неокома Ямбургского и Уренгойского месторождений в рамках создания геолого-технологических моделей залежей.
Результаты геологического обоснования выбора участков для применения методов увеличения нефтеотдачи на основе трехмерных геологических моделей использованы при составлении проекта доразработки нефтяных оторочек Уренгойского месторождения.
Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались на 5-й и 6-й Всероссийских конференциях молодых ученых, специалистов и студентов по проблемам газовой промышленности России "Новые технологии в газовой промышленности", проводившейся на базе РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина (23-26 сентября 2003 года, 27-30 сентября 2005 года г.Москва), на международной научно-технической конференции "Нефть и газ Западной Сибири" (25-27 октября 2005 года, г.Тюмень), на XIV научно-
практической конференции молодых ученых и специалистов "Проблемы развития газовой промышленности Западной Сибири" (25-28 апреля 2006 года, г.Тюмень), на 10-ой геофизической научно-практической конференции ТюменьОЕАГО "Эффективность использования данных геофизических исследований при обосновании модели залежи углеводородов и определении параметров для подсчета запасов нейти и газа" (29-30 ноября 2006 года, г.Тюмень).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 печатных работ, в том числе 2 статьи в журналах, рекомендованных ВАК РФ и 6 тезисов докладов на всероссийских и международных конференциях.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав и
заключения. Объём машинописного текста 221 страница. Работа содержит 158
рисунков, 30 таблиц, библиография включает 102 наименования.
Автор благодарен д.г.-м.н., профессору |В.Г.Каналину|, к.ф.-м.н. В.А.Белкиной за консультации и помощь в некоторых вопросах, а также Михиенкову С.Н., к.г.-м.н. А.В. Ершову и к.т.н. Алексею А. Дорошенко за ценные советы.
Особую благодарность автор выражает научному руководителю д.г.-м.н. А.А. Дорошенко, за постановку задачи и постоянное внимание к работе.
Автор признателен сотрудникам ООО "ТюменНИИгипрогаз", а также преподавателям кафедры промысловой геологии нефти и газа ТюмГНГУ, участвовавшим в обсуждении работы.
Нефтегазоносность
Разрез нижнемеловых отложений представлен 25 продуктивными пластами:
- I объект (пласты ПК18, ПК!9, ПК2,, ПК2ь АУ9, АУю1, АУ102, БУ0, БУі.2, БУ5, БУ6) - всего 20 газоконденсатных залежей;
- II объект (пласты БУ8, БУ8, БУ9) - всего 17 залежей;
- III объект (пласты БУю1, БУю2, БУП\ БУИ2, БУц3, БУ,2 ) - всего 38
залежей;
- IV объект (пласты БУ,22, БУ,3, БУн , БУм1"1, БУ142) - всего 21 залежь [77]. 1-2
Основные запасы углеводородов содержатся в пластах БУ8 -БУ14.
Обобщенная характеристика залежей пластов БУю приведена в таблице
Обобщенные характеристики пористости, проницаемости, насыщенности и толщин коллекторов продуктивных пластов БУю "2 Уренгойского месторождения приведены в таблице 1.2.
Средние значения коэффициента пористости по пластам нижнего мела Уренгойского месторождения по данным ГИС и исследований кернов практически во всех пластах отличаются друг от друга по средним значениям параметров (рис. 1.7). Эти различия объясняются, скорее всего, недостаточной представительностью в керновом материале высокопористых разностей коллекторов, а также тем, что эксплуатационные скважины пробурены на участках развития коллекторов с повышенными ФЕС, а поэтому доля высокопористых коллекторов по данным ГИС возрастает. Для остальных пластов различия коэффициента пористости по данным ГИС и исследованиям керна не превышают 0.02.
Переходя к характеристике изменчивости эффективных и эффективных нефтегазонасыщенных толщин пластов (рис. 1.8, таблица 1.2). Отметим, что в таблице 1.2 приведены данные об изменчивости толщин по скважинам, не попавшим в зоны замещения коллекторов глинами. Этим и объясняется тот факт, что на разных пластах учитывалось разное количество скважин. Например, для пласта БУИ3 зоны замещения охватывают большее количество скважин, чем для пласта БУі2 , поэтому в пласте БУі2 используется большее количество скважин В настоящее время на месторождении промышленная добыча и подготовка газа и конденсата осуществляется из четырех объектов эксплуатации (I, И, III и IV) на четырех установках комплексной подготовки (УКПГ-1АВ, 2В, 5В и 8В).
За период, прошедший с начала промышленной эксплуатации газоконденсатних залежей расхождение проектных и фактических отборов пластового газа и стабильного конденсата в целом по месторождению практически не превышало 10% (рис. 1.9 - 1.10). Наиболее значительное несоответствие отборов отмечалось в 1994г. и вызвано остановками промысла вследствие ограничений приема конденсата Сургутским заводом по стабилизации конденсата.
Следует отметить, что отклонения фактических отборов газа и конденсата по объектам эксплуатации на протяжении всего периода более существенны (рис. 1.11-1.12). Данное обстоятельство обусловлено сложившимся распределением действующего фонда и продуктивной характеристикой скважин, а также необходимостью поддержания в пределах куста одинакового давления на устье скважин разных объектов. Указанные несоответствия не оказали негативных последствий на разработку объектов, а в последние годы наметилась тенденция к уменьшению отклонений.
Бурное развитие компьютерной техники и технологий в конце 80-х - начале 90-х годов положило началу развития программных комплексов, нацеленных на комплексную обработку данных с целью построения цифровых геологических моделей месторождений.
Программные продукты геологического моделирования (двумерного и трехмерного) представлены на российском рынке различными зарубежными компаниями: GeoFrame, Petrel (Schlumberger, США), Irap RMS (Roxar, Норвегия), TEMIS 3D (Французский Институт Нефти, Франция), SolidGeo (Paradigm Geophysical, Израиль), Gemcom (Gemcom Software International Inc, Канада), GeoGraphix Discovery, StrataModel (Landmark, США), FastTracker (Fugro Jason, Голландия), Jewel Suite (JOA, Нидерланды).
Из импортных программных комплексов (ПК) для построения трехмерных геологических и гидродинамических моделей месторождения в России наиболее широкое применение нашли ПК известных зарубежных фирм - лидеров в этой области: Schlumberger и Roxar.
Из отечественных программных комплексов достаточно хорошо зарекомендовали себя такие, как: "Триас" (ООО "Лаборатория информационных систем" "Wenses", г. Самара); ИНПРЕСС, DV-SeisGeo, DV-Geo, 3D геологическое моделирование (ОАО "Центральная геофизическая экспедиция"), GEO 3D (ЮганскНИПИнефть), Баспро (Тюменский институт нефти и газа), Техсхема (СибНИИНП), ПК "LAURA" (ВНИИнефть), Visual Geomodel (ООО "ТюменНИИгипрогаз").
Во всех перечисленных отечественных системах сделан упор в первую очередь на решение задач, определяемых профилем организации разработчика соответствующей системы.
В основном все вышеперечисленные программные комплексы представляют собой интегрированные программные продукты, предназначенные для создания детальных трехмерных геологических моделей месторождений, их визуализации и анализа. Они позволяет осуществлять все шаги, необходимые для создания цифровых моделей месторождений, начиная от ввода интерпретированных сейсмических данных и данных ГИС и до вывода ремасштабированной геологической модели, готовой для использования в пакетах гидродинамического моделирования Результаты интерпретации данных сейсморазведки, ГИС и керна, разнообразные карты и корреляции, а также неформализованные знания и опыт геологов могут совместно использоваться построение интегрированной модели. Возможность объединения данных, поступающих из разных источников и имеющих разную природу, помогает геологам систематизировать их представления о строении месторождения, проверяя их на непротиворечивость и соответствие имеющейся геолого-геофизической информации.
Возможности, предоставляемые программными продуктами, охватывают весь спектр задач, начиная от картопостроения до подсчета запасов и перехода к гидродинамической модели.
-
Модуль картопостроения содержит функции, предназначенные для построения структурных моделей, а также для построения традиционных двумерных геологических моделей и подсчёта запасов по ним.
-
Модуль построения полностью трехмерных геологических моделей месторождений позволяет строить трёхмерные поля литологических типов пород, поля коллекторских свойств и насыщенностей, а также проводить подсчёт запасов и преобразовывать трёхмерные модели в наборы двумерных карт. Модуль содержит все функции для детерминистского и стохастического 3D моделирования.
-
Модуль подготовки и редактирования геологической основы для гидродинамического моделирования.
-
Встроенный скоростной гидродинамический симулятор, основанный на построении линий тока.
-
Модуль проектирования и оптимизации промысловых скважин. Модуль предназначен для проектирования и модификации профиля добывающих и нагнетательных скважин на основе детальных геологических моделей.
6. Трехмерный графический визуализатор. Может функционировать независимо от всех остальных модулей. Предназначен для просмотра построенных моделей и их анализа.
7. Модуль, включающий в себя инструменты для создания собственного интерфейса, интеграции в программу внешних приложений и внутренний язык программирования.
Тип модели и способы расчета определяются конечной задачей ее создания. В практике обычно применяются три типа цифровых сеточных геологических моделей.
1. Послойная модель, представляющая собой набор цифровых структурных карт, карт общих и эффективных толщин, карт основных петрофизических параметров в целом на подсчетный объект или пласт. Модель месторождения складывается послойно из крупных объектов, которыми и являются выделенные продуктивные пласты. Такой тип модели обычно выбирается для по
счета начальных балансовых запасов месторождения или на поисково-разведочном этапе, когда создание более детальной модели вызывает сложности в связи с недоизученностыо разреза.
-
«Псевдотрехмерная» модель - набор тех же карт, но в общей структуре месторождения каждый пласт или подсчетный объект разбивается на несколько седиментационных циклов (обычно от 2 до 8). По каждому седиментационному циклу рассчитываются набор структурных карт и карт параметров, проводится геометризация залежи в каждом выделенном седиментационном цикле. В дальнейшем при фильтрационном моделировании в детальной гидродинамической модели каждый седиментационный цикл используется как гидродинамический слой или зональный интервал. Такой тип модели выбирается на начальном этапе эксплуатации месторождения при редкой сети разведочных скважин и наличии в пределах залежи небольшого по площади участка с эксплуатационной сеткой скважин. Модель, кроме подсчета начальных балансовых запасов углеводородов, используется для гидродинамических расчетов и обоснования КИН.
-
Детальная трехмерная сеточная модель представляет собой объемные кубы ячеек, детально описывающие структуру строения месторождения вплоть до выделения отдельных прослоев толщиной от 0.4-0.5 метров. Структурный каркас объемной сетки рассчитывается с учетом сейсмических данных и результатов детальной корреляции разрезов скважин. Размеры ячеек X и Y выбираются исходя из установленной латеральной изменчивости коллекторских свойств и расстояния между скважинами (обычно 50x50 или 25x25 метров). Размеры ячеек по вертикали обычно выбираются исходя из толщины прослоев коллекторов и разрешающей способности методов ГИС. По опыту построения сеточных моделей размер ячеек по вертикали составляет 0.4-1 метр. Детальная трехмерная сеточная модель, кроме указанных выше задач, рассчитывается на разрабатываемых месторождениях с целью выявления и локализации невыработанных запасов.
Основные методы и алгоритмы трехмерного геологического моделирования
Бурное развитие компьютерной техники и технологий в конце 80-х - начале 90-х годов положило началу развития программных комплексов, нацеленных на комплексную обработку данных с целью построения цифровых геологических моделей месторождений.
Программные продукты геологического моделирования (двумерного и трехмерного) представлены на российском рынке различными зарубежными компаниями: GeoFrame, Petrel (Schlumberger, США), Irap RMS (Roxar, Норвегия), TEMIS 3D (Французский Институт Нефти, Франция), SolidGeo (Paradigm Geophysical, Израиль), Gemcom (Gemcom Software International Inc, Канада), GeoGraphix Discovery, StrataModel (Landmark, США), FastTracker (Fugro Jason, Голландия), Jewel Suite (JOA, Нидерланды).
Из импортных программных комплексов (ПК) для построения трехмерных геологических и гидродинамических моделей месторождения в России наиболее широкое применение нашли ПК известных зарубежных фирм - лидеров в этой области: Schlumberger и Roxar.
Из отечественных программных комплексов достаточно хорошо зарекомендовали себя такие, как: "Триас" (ООО "Лаборатория информационных систем" "Wenses", г. Самара); ИНПРЕСС, DV-SeisGeo, DV-Geo, 3D геологическое моделирование (ОАО "Центральная геофизическая экспедиция"), GEO 3D (ЮганскНИПИнефть), Баспро (Тюменский институт нефти и газа), Техсхема (СибНИИНП), ПК "LAURA" (ВНИИнефть), Visual Geomodel (ООО "ТюменНИИгипрогаз").
Во всех перечисленных отечественных системах сделан упор в первую очередь на решение задач, определяемых профилем организации разработчика соответствующей системы.
В основном все вышеперечисленные программные комплексы представляют собой интегрированные программные продукты, предназначенные для создания детальных трехмерных геологических моделей месторождений, их визуализации и анализа. Они позволяет осуществлять все шаги, необходимые для создания цифровых моделей месторождений, начиная от ввода интерпретированных сейсмических данных и данных ГИС и до вывода ремасштабированной геологической модели, готовой для использования в пакетах гидродинамического моделирования.
Результаты интерпретации данных сейсморазведки, ГИС и керна, разнообразные карты и корреляции, а также неформализованные знания и опыт геологов могут совместно использоваться построение интегрированной модели. Возможность объединения данных, поступающих из разных источников и имеющих разную природу, помогает геологам систематизировать их представления о строении месторождения, проверяя их на непротиворечивость и соответствие имеющейся геолого-геофизической информации.
Возможности, предоставляемые программными продуктами, охватывают весь спектр задач, начиная от картопостроения до подсчета запасов и перехода к гидродинамической модели.
1. Модуль картопостроения содержит функции, предназначенные для построения структурных моделей, а также для построения традиционных двумерных геологических моделей и подсчёта запасов по ним.
2. Модуль построения полностью трехмерных геологических моделей месторождений позволяет строить трёхмерные поля литологических типов пород, поля коллекторских свойств и насыщенностей, а также проводить подсчёт запасов и преобразовывать трёхмерные модели в наборы двумерных карт. Модуль содержит все функции для детерминистского и стохастического 3D моделирования.
3. Модуль подготовки и редактирования геологической основы для гидродинамического моделирования.
4. Встроенный скоростной гидродинамический симулятор, основанный на построении линий тока.
5. Модуль проектирования и оптимизации промысловых скважин. Модуль предназначен для проектирования и модификации профиля добывающих и нагнетательных скважин на основе детальных геологических моделей.
6. Трехмерный графический визуализатор. Может функционировать независимо от всех остальных модулей. Предназначен для просмотра построенных моделей и их анализа.
7. Модуль, включающий в себя инструменты для создания собственного интерфейса, интеграции в программу внешних приложений и внутренний язык программирования.
Тип модели и способы расчета определяются конечной задачей ее создания. В практике обычно применяются три типа цифровых сеточных геологических моделей.
1. Послойная модель, представляющая собой набор цифровых структурных карт, карт общих и эффективных толщин, карт основных петрофизических параметров в целом на подсчетный объект или пласт. Модель месторождения складывается послойно из крупных объектов, которыми и являются выделенные продуктивные пласты. Такой тип модели обычно выбирается для под 28
счета начальных балансовых запасов месторождения или на поисково-разведочном этапе, когда создание более детальной модели вызывает сложности в связи с недоизученностыо разреза.
2. «Псевдотрехмерная» модель - набор тех же карт, но в общей структуре месторождения каждый пласт или подсчетный объект разбивается на несколько седиментационных циклов (обычно от 2 до 8). По каждому седиментационному циклу рассчитываются набор структурных карт и карт параметров, проводится геометризация залежи в каждом выделенном седиментационном цикле. В дальнейшем при фильтрационном моделировании в детальной гидродинамической модели каждый седиментационный цикл используется как гидродинамический слой или зональный интервал. Такой тип модели выбирается на начальном этапе эксплуатации месторождения при редкой сети разведочных скважин и наличии в пределах залежи небольшого по площади участка с эксплуатационной сеткой скважин. Модель, кроме подсчета начальных балансовых запасов углеводородов, используется для гидродинамических расчетов и обоснования КИН.
3. Детальная трехмерная сеточная модель представляет собой объемные кубы ячеек, детально описывающие структуру строения месторождения вплоть до выделения отдельных прослоев толщиной от 0.4-0.5 метров. Структурный каркас объемной сетки рассчитывается с учетом сейсмических данных и результатов детальной корреляции разрезов скважин. Размеры ячеек X и Y выбираются исходя из установленной латеральной изменчивости коллекторских свойств и расстояния между скважинами (обычно 50x50 или 25x25 метров). Размеры ячеек по вертикали обычно выбираются исходя из толщины прослоев коллекторов и разрешающей способности методов ГИС. По опыту построения сеточных моделей размер ячеек по вертикали составляет 0.4-1 метр. Детальная трехмерная сеточная модель, кроме указанных выше задач, рассчитывается на разрабатываемых месторождениях с целью выявления и локализации невыработанных запасов.
Цифровые геологические модели в зависимости от количества и качества исходных данных и метода моделирования могут быть детерминированными либо стохастическими. Для построения детерминированных моделей необходимо большое количество данных и большая точность определения коллекторских свойств пород. В отсутствии таких данных и при наличии сведений о закономерностях распределения ФЕС в объёме резервуара целесообразно использовать стохастические модели залежи [94,95,97]. На первых этапах моделирования нефтегазовых месторождений, когда недостаточно исходной информации, преобладающей и господствующей будет вероятностная модель, а на последующих этапах, когда постепенно проектирование и оптимизация разработки нефтегазовых пластов все больше и больше базируются на прямых нефтепромысловых данных и исследованиях скважин, преобладающей и господствующей будет детерминированная модель.
Основное отличие стохастической модели от детерминированной состоит в следующем: детерминированная модель может дать только один вариант геологической модели, а стохастическая модель позволяет построить несколько реализаций модели и оценить вероятностное распределение значений моделируемых параметров.
Достоинством детерминистского подхода является простота реализации и наглядность получаемых результатов. Однако в детерминистических моделях трудно отразить наличие пропластков или линз, неоднородность пласта в межскважинном пространстве.
Наиболее точной и достоверной информацией являются данные, полученные в результате замеров в скважинах. В этом случае задача восстановления полей параметров рассматривается в интерполяционной постановке. Получаемую в результате модель, при достаточно плотной и равномерно распределенной по площади месторождения сети скважин, можно рассматривать как очень достоверную.
Можно выделить две категории детерминированных методов.
Во-первых, интерполяция, которая используется для определения значений свойств в ячейках, через которые не проходят скважины. Она основывается на результатах осреднения скважинных кривых на ячейки сетки.
Во-вторых, моделирование с использованием трендов или аналитическое моделирование, которое может включать функции тренда и математические выражения.
Интерполяция будет присваивать характерные значения параметру, на основании значений, известных только в некоторых ячейках, т. е. вдоль траекторий скважин. Для каждой ячейки, интерполяция выполняет следующие задачи:
- находятся все ячейки со скважинными данными попадающие в эллипсоид интерполяции, который задается радиусами интерполяции и ее направлением;
- рассчитываются веса всех таких скважинных точек в соответствии с их расстоянием от центра эллипсоида интерполяции (центром эллипсоида интерполяции является текущая ячейка 3D сетки, ближайшие к ней ячейки с определенными в них значениями имеют наибольший вес);
- присвоение значения текущей ячейке, основано на взвешивании значений скважинных данных, попавших в эллипсоид интерполяции. Для реализации технологии интерполяции, приняты следующие ее принципы:
- если имеется значение кривой в позиции (X,Y,Z), то точно воспроизводится это значение в этой позиции;
- никогда не производится значения за пределами диапазона значений исходных данных;
- при удалении от всех скважин, рассчитанные значения приближаются к среднему арифметическому от исходных значений, т.е. не экстраполируется тренд.
Если имеется группа данных, то происходит приближение к среднему значению точек этой группы, т.к. общая сумма весов точек группы будет больше по сравнению с суммой весов других точек. Может возникнуть проблема, в том случае, когда имеются кусты скважин или сильно наклонные скважины. Проблем не возникнет, если в качестве детерминистской интерполяции будет использоваться крайгинг (kriging).
Моделирование с использованием трендов позволяет получить значения параметров в соответствии с трендами, представленными в виде поверхностей или линий. В противоположность интерполяции, моделирование с использованием трендов не использует в процессе моделирования скважинные данные. Однако, сами используемые тренды могут быть получены из скважинных.
Предварительно построенный тренд включается в минимизирующий функционал в качестве стабилизатора. Этим обеспечивается доопределение поверхности в областях отсутствия информации. Сразу можно заметить, что выбор тренда оказывается принципиальным и существенно влияющим на конечный результат исследования. Построение тренда будет зависеть от геологического опыта, математической грамотности, интуиции и других качеств исследователя. Это может считаться достоинством, т.к. включает в систему обработки данных эксперта или группу экспертов.
При моделировании с использованием трендов параметру присваивается значение, рассчитанное по формуле
P(x,y,z)=C+f(Z)+s(x,y) (2.1)
где:
С - константа, рассчитанная из значений выбранной скважинной кривой;
f - одномерная функция тренда, задающий тренд параметра как функция глубины (z), где х- координата этой линии соответствует глубине, у - координата, значения функции для этой глубины;
s - это двумерная поверхность тренда, задающая тренд параметра как функцию географического местоположения (х,у).
Оценка влияния геометрических и статистических элементов полувариограмм на результаты картирования эффективных толщин продуктивных пластов
В настоящее время в практику построения геологических моделей всё шире внедряются технологии стохастического моделирования. Ключевым моментом такого моделирования является выявление и учет элементов неоднородности литологии и ФЕС. Основным инструментом, с помощью которого удается описать неоднородность геологического параметра, является полувариограмма. Полувариограмма основана на понятии полудисперсии и служит для выражения скорости изменения поля геологического параметра вдоль заданного направления и вычисляется как сумма квадратов разностей значений параметра Z в точках, расположенных на расстоянии h и п - число пар точек попавших в эту область
Если вычислить полудисперсии для различных значений h, то можно нанести результаты на график в виде полувариограммы. Если h — малое расстояние, то значения Z; и Z,+h будут близки и полудисперсия, соответственно, мала. По мере увеличения расстояния h сравниваемые точки становятся связанными друг с другом более слабо, что приводит к большим значениям уь. Если сравниваемые точки находятся так далеко, что они не связаны друг с другом, то квадраты разностей Ъ\ и Zi+h будут равны по величине дисперсии параметра Z [5, 32, 33]. При дальнейшем увеличении расстояния между точками полудисперсия более не растет и полувариограмма переходит в плоскую область, совпадающую с дисперсией (D) картируемого параметра. Расстояние, на котором полудисперсия приближается к дисперсии, называется рангом или размахом (R) поля параметра Z. Оно определяет окрестность, во всех точках которой значения Z взаимосвязаны.
Для анизотропных параметров ранги полувариограмм различны для разных направлений, а окрестность взаимосвязанных точек имеет вид эллипса.
При работе с двумерными геологическими параметрами полувариограммы строятся не вдоль одной линии, а по точкам некоторой полосы, геометрия которой определяется пользователем (рис. 3.1).
В настоящем разделе приводятся подробные результаты вычислительного эксперимента по стохастическому моделированию эффективных толщин пласта БУ83 и сокращенные результаты для других пластов неокома Ямбургского месторождения. Все построения осуществлялись в пакете SigmaView компании Landmark. В приведенных ниже результатах использовалась сферическая модель, которая оказалась наиболее подходящей для рассматриваемых данных.
В качестве эмпирических данных рассматривались эффективные толщины пласта БУ83 в разведочных и вертикальных эксплуатационных скважинах (всего 121 скважина). Карта эффективных толщин, построенная детерминированным методом (метод минимальной кривизны) приведена на рисунке 3.2. Из нее видно, что в зоне эксплуатационного бурения, карта носит мозаичный характер с элементами неоднородности с линейными размерами 4 км и меньше. В области же размещения разведочных скважин, расстояния между которыми составляют от 3 до разведочных скважин была бы получена такая же мозаичная карта, как и в зоне эксплуатационного бурения. Однако, большие расстояния между разведочными скважинами не позволяют выявить неоднородности малых размеров, а детерминированные методы усугубляют ситуацию тем, что плавно интерполируют имеющиеся значения и не имеют возможности учесть ту неоднородность, которая выявлена в области с более плотной сеткой скважин. Этот пример наглядно показывает, что при картировании эффективных толщин весьма полезными были бы методы, позволяющие моделировать изменчивость этого параметра не только по замерам в скважинах, но и с учетом более высокой неоднородности, чем та, которую можно увидеть по данным редкой сети скважин. Для решения этой проблемы можно использовать результаты палеогеографического и палеофациального анализа.
Рассмотрим вначале, как изменяются статистические элементы полувариограмм - ранг (R) и дисперсия (D) - в зависимости от геометрических элементов полос, из которых берутся точки при вычислении значений полувариограмм. На рисунке 3.3 приведены полувариограммы, построенные по всем возможным парам точек из полос с разными азимутами направления при ширине полосы 60 км и углом толерантности 25. Видно, что на всех графиках при величине удаленности (max Lag) точек более чем на 40 км вычисленные значения полувариограмм начинают резко снижаться. Это могло бы являться свидетельством цикличности эффективных толщин. Поскольку такая цикличность отмечается в меридиональном направлении, а с запада на восток толщины изменяются очень резко - от максимальных на западе до нулевых на востоке площади, то и полувариограмма с азимутом направления до 90 характеризуется не снижением, а, наоборот, резким повышением значений. После настройки модельной кривой сферического типа по эмпирическим значениям полувариограммы выяснилось, что максимальное значение ранга составляет 17.8 км и получается по направлению полос строго на север (Ah=0), а минимальное - 10.6 км по направлению с азимутом Ah=90 (рис. 3.4). Таким образом, соотношение осей эллипса рангов составляет 1.6. Другими словами, элементы неоднородности эффективных толщин по оценке на основе всех скважин, являются существенно анизотропными с отношением осей равным 1.6 с направлением длинной оси (направление наибольшей корреляционной связи толщин в соседних точках, направление наиболее закономерного изменения толщин) на север.
