USD 92.2243

+0.24

EUR 100.1047

-0.14

Brent 87.16

-0.02

Природный газ 1.746

-0

9 мин
...

Минимизация рисков разведочного бурения

Прогнозирование макронеоднородности пласта с использованием вероятностной геологической модели на примере месторождения Западно-Туркменской впадины.

Минимизация рисков разведочного бурения

Прогнозирование литологических границ месторождения на стадии его разведки, когда геолого-промысловых данных еще недостаточно для точного определения их положения, а также оптимизация разведочных работ является важной и трудоемкой задачей. В данной статье приведен вероятностный метод прогнозирования пространственной неоднородности продуктивного нефтенасыщенного пласта и даны рекомендации по оптимизации доразведки на примере нефтяного месторождения с неравномерной сеткой скважин. Данный метод может быть использован на любых месторождениях, с ограниченным количеством геолого-промысловой информации, в целях уменьшения рисков разведочного бурения.

В современных экономических реалиях возникает острая необходимость уменьшения рисков, а вместе с ними и затрат, на разведочное бурение, при освоении месторождений. Это актуально на крупных объектах, часть которых введена в эксплуатацию опережающим способом, а большая часть еще не разведана. Оптимизация геологоразведочных работ на таких месторождениях является трудоемкой задачей, решение которой связано с качеством и количеством исходной геолого-геофизической информации.

Модели месторождений, построенные на объектах, где требуется доразведка, в большей степени имеют упрощенный вид. В полной мере это относится к исследуемому объекту, в строении которого участвуют тектонические нарушения и широко развита микронеоднородность, изменяющая коллекторские свойства пород по площади и разрезу. При малой степени изученности обычно строят несколько равновероятных моделей, которые учитываются при планировании ГРР[1], хотя на практике вероятностные модели зачастую просто игнорируются.

При освоении залежей нефти и газа проблема выявления пространственной анизотропии продуктивных отложений является одной из главных. Часто именно данный фактор определяет уменьшение эффективности использования прогрессивных технологий воздействия на пласт и разработки в целом. В результате происходит снижение темпов добычи углеводородов, преждевременное обводнение пластов, уменьшение коэффициента извлечения нефти и т.д.

Геологические модели на современном уровне требований к подсчету запасов и разработке месторождений должны базироваться на полном комплексе разномасштабных исследований, учитывая все данные об изменчивости свойств нефтегазонасыщенных пород. Под неоднородностью продуктивных отложений понимаются существенные изменения в пространстве их литолого-петрофизических свойств. В первую очередь в нефтегазовой геологии, естественно, рассматриваются особенности изменчивости фильтрационно-емкостных характеристик, флюидонасыщения, а также специфика распространения вещественного состава и строения пород [2]. Получить полный объем исходной информации, достаточно равномерно распределенный как по площади, так и по разрезу исследуемых объектов, практически невозможно, особенно на объектах, введенных в эксплуатацию опережающим способом. Использование детерминистических методов моделирования неоднородностей малоэффективно, необходимо использовать вероятностный подход.

Исследуемое месторождение располагается на северо-западной окраине Западно-Туркменской впадины, которая, в свою очередь, представляет собой восточный борт громадной по площади и толщине осадочного чехла Южно-Каспийской впадины.

Площадь месторождения пространственно приурочена к восточному борту Южно-Каспийской области прогибания земной коры, так называемой Прибалханской зоне поднятий Западно-Туркменской впадины (рисунок 1). Впадина ограничена с севера складчатыми сооружениями Губадага и Большого Балхана, с востока - отрогами Копетдага. Южный борт впадины находится на территории Ирана и под названием Гызылэтрекской депрессии примыкает к системе складчатости Эльбруса. К западу она раскрывается в сторону Южно-Каспийской наложенной впадины.

Рис. 1. Схема тектонического районирования Южно-Каспийского бассейна в пределах Западной Туркмении (В.С. Шеин, К.А. Клещев 1991 г.)

Апшероно-Прибалханская зона поднятий шириной 20-25 км и длиной несколько сот километров является, очевидно, отражением глубинных структур, а именно - шва столкновения Южно-Каспийской и Каракумской микроплит, образованного в доплиоценовое время. Зона состоит из брахиантиклиналей, осложненных сбросами с амплитудой до 500 м. Длина брахиантиклиналей от 3 до 50 км, ширина от 2 до 12 км, высота складок по отложениям среднего плиоцена иногда превышает 3,5 км. Углы падения пород на крыльях в верхних горизонтах разреза измеряются первыми градусами. С глубиной наклон пластов увеличивается, достигая 20°, а порой 40° (Челекен, Котуртепе).

Осадочный чехол в пределах Западной Туркмении представлен мезозойскими и кайнозойскими породами. По данным сейсморазведки, его мощность увеличивается с востока на запад от 7 до 19 км. Наиболее древние, очевидно, триасовые отложения, которые вскрыты лишь в обрамлении бассейна [3].

Западно-Туркменскую впадину опоясывают разломы, по которым в неоген-четвертичное время происходило интенсивное воздымание окружающих горных сооружений. Впадина и пограничные с ней обрамляющие горно-складчатые сооружения имеют сложную многофазовую историю геологического развития и формирования. Это обусловлено ее положением в зоне альпийской складчатости, близостью эпигерцинской платформы, а также предполагаемым наличием крупных срединных массивов на западе (Южно-Каспийского и Средне-Каспийского) и на юго-востоке (Северского и Лудского в Иране), сложенных породами древней консолидации.

Влияние разломов нашло свое отражение в своеобразии пликативных и дизъюнктивных дислокаций, развитых в различных по возрасту комплексах осадочного чехла, неодинаковой стратиграфической представленности разрезов по территории и зональности литолого-фациального состава и коллекторских свойств осадков.

Месторождение представляет собой высокоамплитудную брахиантиклиналь, разбитую 9 крупными разломами (рисунок 2) и сложено чередованием преимущественно алевритовых и глинистых пород с подчиненными прослоями песчаных образований миоцен-плиоценового возраста. В объеме нижней половины разреза красноцветной толщи присутствуют гипс-ангидритовые слои. Толща характеризуется увеличением глинистости разреза сверху вниз.

Месторождение изучено недостаточно детально для его полного освоения. В первую очередь это относится к основному объекту разработки -миоцен-плиоценовой толще, где запасы категории С2 разбурены редкой сеткой скважин, водонефтяной контакт не вскрыт. Не полный охват залежи бурением ограничивает не только возможности по ее освоению, но и количество геолого-промысловой и геолого-геофической информации для уточнения ее строения и более детального прогнозирования развития неоднородностей фильтрационно-емкостных свойств по изучаемым объектам.

Исходя из неравномерной сетки скважин и высокой литологической неоднородности, существует высокая степень риска бурения сухих и мало продуктивных скважин, попадающих в зону отсутствия коллектора. С целью прогнозирования литологических границ и зон отсутствия коллектора была построена вероятностная литолого-фациальная модель месторождения.

Рис. 2. Структурная карта по кровле миоцен-плиоценовой толщи

На основе данных по 60 скважинам было создано 100 равновероятных литолого-фациальных моделей. При создании большого количества равновероятных литолого-фациальных моделей образуется своеобразная выборка ячеек модели, состоящих из 0 и 1 (0 - породы коллекторы, 1 - породы неколлекторы). Определение вероятности нахождения в ячейке модели коллектора определяется простой формулой (1) вероятности.

(1)

где P - вероятность события,

M - положительный результат,

n - количество измерений.

За положительный результат принимаем нахождение в ячейке коллектора, за негативный - неколлектора. Просуммировав модели и разделив их на количество реализаций мы получаем куб, состоящий из ячеек со значениями от 0 до 1 с шагом 0,1 (таблица 1). Соответственно, чтобы получить вероятностную оценку нахождения в ячейке коллектора необходимо выполнить отсечку по коэффициентам. 0,1 - это 10-процентная вероятность (P10), 0,5 - 50-процентная вероятность (Р50), 0,9 - 90-процентная вероятность (Р90).

Таблица 1. Цифровой пример распределения пород коллекторов и неколлекторов по реализациям

Ячейка/реализация

1

2

3

4

5

6

7

8

9

1

1

0

0

0

1

1

0

1

1

2

1

1

0

0

1

0

0

0

1

3

0

0

0

1

1

0

1

0

0

4

0

0

0

0

1

1

1

1

1

100

0

1

1

1

0

0

1

1

0

Сумма

75

50

42

12

92

15

24

45

78

Результирующий куб

0,7

0,5

0,4

0,1

0,9

0,1

0,2

0,4

0,8

Используя карты вероятности нахождения коллектора (рисунок 3) можно выделить равновероятностные области прогноза коллекторских свойств.

Часть областей совпадает с уже геометризированными областями отсутствия коллектора, однако в северной части выделяются две области с низкой вероятностью нахождения коллектора не выделенные ранее. Таким образом, мы прогнозируем развитие зон отсутствия коллектора в северной и северно-восточной частях месторождения.

Рис. 3. Карта вероятности нахождения коллектора с выделенными прогнозными зонами отсутствия коллектора

На основе прогнозирования пространственного распределения пород коллекторов был предложен альтернативный план доразведки месторождения, существенно отличающийся от принятого на основе постоянно действующей геолого-технологической модели, не учитывающей вероятность распространения коллекторов (рисунок 3).

При сравнении рекомендаций по ГГР, данных по общепризнанному методу, и рекомендаций, разработанных с использованием вероятностного подхода, выявляется, что очередность и направление геологоразведочных работ для верхней пачки миоцен-плиоценовых отложений изменяется. В первую очередь, бурение необходимо направить в большей степени на юго-запад, в области повышенной вероятности нахождения коллекторов. Главной целью в данном случае будет определение водонефтяного контакта. Бурение скважин в северном и северо-восточных направлениях будет сопровождаться большими рисками вскрытия низкопродуктивных коллекторов, при планировании бурения там необходимо учитывать возможное ухудшение коллекторских свойств и применять специальные методы воздействия на пласт в данной области.

Рис.4. Сравнение проектов бурения разведочных скважин: вверху - без учета вероятностной модели, внизу - с учетом вероятностной модели

В данной работе рассмотрены методические приемы вероятностной оценки макронеоднородности продуктивного пласта на примере одного из месторождений Западно-Туркменской впадины. Использование вероятностного метода геологического моделирования позволяет при ограниченном количестве геолого-промысловой информации снизить риски разведочного бурения и скорректировать проект доразведки месторождения с учетом возможных неоднородностей по площади и разрезу.

Литература

  1. Теоретические основы поисков и разведки нефти и газа. Книга 2 / Бакиров А.А., Бакиров Э.А., Габриэлянц Г.А., Керимов В.Ю., Мстиславская Л.П., М., Недра, 2012 - 416 С.
  2. Лобусев А.В., Мартынов В.Г., Страхов П.Н. Исследование неоднородностей нефтегазопродуктивных отложений // Территория нефтегаз - 2011 - №12 - С. 45-61.
  3. Клещев К.А., Шеин В.С., Славкин В.С. Новая концепция геологического строения и нефтегазоносности Западной Туркмении // Геология нефти и газа - 1992 - № 5.

English announcement

Prediction of lithological boundaries of the field at the stage of its intelligence, when geologic data is not sufficient for an accurate determination of their position, as well as optimize exploration work is an important and time-consuming task. This article provides a probabilistic prediction method prostranstvennoi heterogeneity of productive oil reservoir and recommendations for optimization of exploration on the example of oil fields with an irregular grid. This method can be used on any fields with a limited amount of geological information, in order to mitigate the risk of exploration drilling.



Автор: А. В. Лобусев, И. Ю. Фадеев, РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина