1. Задачи и методы ГИС
Решаемые методами ГИС геологические задачи отличаются большим разнообразием: литолого-стратиграфическое расчленение разреза и выделение коллекторов; выявление измененных прискважинных зон и оценка их параметров; оценка фильтрационно-емкостных свойств и компонентного (минералогического) состава пород;выявление продуктивных коллекторов, оценка геологических и извлекаемых запасов (определение эффективных толщин, газожидкостных и водонефтяных контактов и прослеживание их динамики; оценка величин насыщения; выделение заводненных интервалов, в том числе со специфическими вытесняющими агентами; третичные физико-химические методы воздействия),
геохронная и литологическая корреляция разрезов, построение пространственных моделей месторождений; составление проектов разработки месторождений и их мониторинг.На завершающей стадии разработки, на которой находится большинство месторождений, определение коллекторских свойств необходимо для:
- разукрупнения объектов (разделения неоднородных пластов по разрезу); определения оптимального давления нагнетания; - оптимизации расстояний между нагнетательными и добывающими скважинами. Решаются также геоэкологические и геотехнологические задачи.Вместе с усложнением задач, решаемых современным комплексом ГИС, все более возрастает актуальность проблемы сложных коллекторов. Сложными мы называем коллекторы, для которых теряют смысл понятия "граничных" ("кондиционных") значений пористости, глинистости и других петрофизических характеристик Сложными являются коллекторы с полиминеральным составом матрицы, сложной структурой емкостного пространства и многокомпонентным составом флюида. К специальному типу можно отнести коллекторы с малыми эффективными толщинами, включая тонко стратифицированные, обладающие свойством анизотропии. К сложным относятся также малопроницаемые глинистые коллекторы. Они характеризуются линзообразным и полосообразным залеганием, значительной прерывистостью площадного распространения и расчлененностью по разрезу. Выделение таких коллекторов очень важно при разработке месторождений.
К объективным трудностям добавляются неоптимальность комплекса ГИС и технологий исследований, несовершенство метрологического обеспечения, методик индивидуальной и комплексной интерпретации данных ГИС.
Методы ГИС отличаются большим разнообразием и используют все виды физических полей (электрические, электромагнитные, тепловые, ядерных излучений, гравитационное, механических напряжений). Ни одна геологическая задача не может быть решена каким-то одним из методов ГИС в отдельности. Отсюда вытекает принципиальная комплексность применения методов ГИС и интерпретации получаемых результатов.
2. Геологическая информативность ГИС
Геологическая информативность комплекса ГИС определяется многими факторами:- геолого-геохимическими условиями (литологическим составом, морфологией емкостного пространства пластов-коллекторов, пористостью и нефтенасыщенностью, минерализацией пластовой и связанной воды, свойствами двойного электрического слоя, присутствием элементов с аномальными ядерно-физическими свойствами и др.);
- техническими условиями (открытый ствол или закрытый; перфорированный или нет; исследования ведутся в процессе бурения, после бурения или в процессе эксплуатации открытым забоем; в действующих или остановленных скважинах; в вертикальных, наклонных или горизонтальных скважинах; с металлическими или неметаллическими колоннами);
- промысловыми условиями (вытесняющим агентом, системой и режимом разработки месторождения);
- термодинамическими условиями залегания пород;
- комплексом ГИС (его оптимальностью);
- метрологическими характеристиками информационно-измерительных систем (чувствительности показаний к определяемым характеристикам пород и параметрам-помехам, помехоустойчивость и связанная с ней достижимая точность определения интерпретационных параметров, глубинность исследования, вертикальная разрешающая способность);
- качеством интерпретационно-алгоритмического обеспечения. Под последним понимается уровень физико-математической обоснованности алгоритмов индивидуальной (одномерной) интерпретации и геологическая интеллектуальность системы комплексной (многомерной) интерпретации. Чем выше качество интерпретационного обеспечения, тем слабее зависит информативность ГИС от геолого-технических условий.
3. Проблемы индивидуальной интерпретации
Качество индивидуальной интерпретации определяется степенью использования физических законов, привлекаемых для теоретического построения интерпретационных моделей, алгоритмов решения прямых и обратных задач методов ГИС. Эти законы отражают физическую природу используемых методов и количественно выражаются дифференциальными и интегро-дифференциальными уравнениями математической физики (уравнения Максвелла, Лапласа, Навье-Стокса, переноса излучения Больцмана, гидродинамики, диффузии и теплопроводности и др.). Эти уравнения линейны. Изучение физических свойств горных пород в интерферирующих полях различной физической природы (сейсмоэлектрический эффект в нейтронных и гамма-полях, нейтронно-акустический эффект и другие) ставит на очередь описание нелинейных эффектов.
Разработка способов количественной интерпретации данных каждого отдельно взятого метода ГИС включает решение следующих трех различных, хотя и взаимосвязанных, проблем.
3.1. Решение прямой задачи
Под прямой задачей понимается расчет показаний прибора в системе "скважина-пласт" при фиксированных геолого-технических условиях измерений. Решение прямой задачи включает в себя изучение влияния на показания скважинных приборов радиальной неоднородности системы "скважина-пласт" (сюда относится также проблема учета влияния изменений физических свойств пород в околоскважинных зонах) и вертикальной разрешающей способности метода.
Решение прямой задачи позволяет изучить закономерности физического поля в системе "скважина-пласт", влияние на показания радиальной неоднородности этой системы; такие специальные характеристики поля (аппаратуры), как глубинности исследования -геометрическую и информационную, вертикальную разрешающую способность.
Решение прямой задачи позволяет изучить интерпретационные зависимости, выявить метрологические характеристики аппаратуры и сформулировать правила (процедуры и технические средства) их определения, найти критерии и технические возможности для оптимизации аппаратуры.
Целевой функцией, реализующей критерий оптимальности информационно- измерительной системы по ее метрологическим характеристикам, является результирующая погрешность определения искомого интерпретационного (петрофизического) параметра. Величина этой погрешности зависит от чувствительностей показаний не только к определяемому параметру, но и ко всем параметрам-помехам, а также от погрешности измерений параметров-помех.
Например, двухзондовая модификация ННМ обеспечивает существенно большую точность определения водородосодержания пород, чем однозондовая, при гораздо меньшей чувствительности к определяемому параметру (при не слишком высоких водородосодержаниях).
Возможны три пути решения прямых задач: эмпирический (аппроксимационный), феноменологический и строгий аналитический. При очевидной предпочтительности строгого аналитического подхода он обладает принципиальными ограничениями. При очень низкой симметрии задачи и сложности конструкции скважинного прибора строгое решение классическими методами математической физики невозможно получить в аналитической форме с учетом большого числа параметров, характеризующих конструктивные особенности аппаратуры и технические условия измерений. Возможно сочетание всех трех подходов.
Если решение прямой задачи удается получить (например, с помощью феноменологического подхода) в аналитической форме, которая допускает обращение относительно искомого петрофизического (интерпретационного) параметра, то такое решение называется интерпретационной моделью.
Если решение прямой задачи удается получить в виде интерпретационной модели, то это не только радикально облегчает построение алгоритма интерпретации, но и существенно повышает точность результатов (в сравнении с эмпирическими алгоритмами) Алгоритмы, полученные обращением интерпретационной модели, реализуют прямую беспоправочную, беспалеточную и бескерновую ("алгоритмическую") интерпретацию. При наличии строго обоснованных петрофизических моделей такие алгоритмы не нуждаются в петро-физической настройке.
3.2. Обоснование петрофизической модели
Под петрофизической моделью метода понимается выраженная в аналитической форме связь результирующей петрофизической характеристики породы в целом с объемными содержаниями и петрофизическими характеристиками ее минеральных компонентов (включая газ и жидкие минералы - нефть и воду). Решение проблемы обоснования петрофизической модели метода составляет содержание петрофизики.
Знание закономерностей физического поля в системе "скважина-пласт", наличие интерпретационной и строгой петрофизической моделей обеспечивают в принципе бескерновую, беспалеточную и беспоправочную индивидуальную интерпретацию.
Однако для некоторых методов ГИС (например, электрометрии и геоакустики) горные породы являются настолько сложным объектом, что вместо строгих петрофизических моделей приходится использовать более или менее эффективные модельные подходы. Примерами последних могут служить уравнение "среднего времени" в акустике и уравнение Дахнова-Арчи в электрометрии. Для построения таких моделей используются принципы "вложения" и "смешения", а в качестве критериев отбора наиболее реалистичных моделей - специальные фильтры [19]. Метод потенциалов собственной поляризации (ПС) интерпретируется до сих пор исключительно на эмпирической основе.
При изучении сложных коллекторов помимо стандартного комплекса петрофизических исследований необходимо выполнять специальные дополнительные исследования керна:
- рентгеноструктурный анализ;
- растровую электронную микроскопию с микрозондами для определения вещественного состава матрицы, цемента и структуры емкостного пространства;
- оптическую микроскопию в поляризованном свете для качественного изучения минерального состава и степени преобразованности отдельных минералов;
- количественные анализы на элементы и минералы, обладающие аномальными ядерно-физическими свойствами (естественные радионуклиды, элементы-поглотители тепловых нейтронов, минералы с аномальным водородосодержанием типа цеолитов, гидроокислов железа и алюминия и др.).
Все эти исследования необходимо выполнять в базовых скважинах с достаточно представительным выносом керна.3.3. Решение обратной задачи - построение алгоритма интерпретации
Под обратной задачей понимается расчет искомой петрофизической характеристики (или известным образом связанного с ней интерпретационного параметра) по показаниям скважинного прибора при более или менее известных условиях измерений. Эти условия никогда не известны точно, и задача подавления помех - это задача оптимизации конструктивных (метрологических) характеристик аппаратуры, с одной стороны, и обоснования интерпретационного параметра и методики измерений, с другой.
Казалось бы, наличие мощных вычислительных средств решения прямых задач методов ГИС (методы математического моделирования) гарантирует успешное решение соответствующих обратных задач. Однако это не так. Парадоксальным примером служит хорошо известный метод естественной радиоактивности в интегральной модификации (гамма-метод, ГМ).
ГМ - первый из методов ядерной геофизики, получивших широкое применение в нефтяной промышленности. Ему посвящено огромное число теоретических и экспериментальных работ отечественных и зарубежных исследователей. Несмотря на это, ГМ до сих пор интерпретируется в качестве "метода глинистости" исключительно на эмпирическом уровне. Широко используемый интерпретационный параметр этого метода не имеет петрофизического смысла и для него не может быть обоснована строгая петрофизическая модель [2]. Именно поэтому для количественной интерпретации данных ГМ (определения "глинистости") вместо петрофизической модели приходилось использовать эмпирические корреляционные зависимости (если их удавалось найти). Последние требовалось предварительно установить с помощью исследований на образцах керна, каким-то образом преодолев несопоставимость результатов измерений естественной радиоактивности в лабораторных и скважинных условиях. Да и сам термин "глинистость" может пониматься в трех совершенно различных смыслах - гранулометрическом, минералогическом и петрофизическом (во многих интерпретационных методиках различных методов ГИС это обстоятельство попросту игнорируется).
Приведем пример, характеризующий современное состояние интерпретационного обеспечения стационарных нейтрон-нейтронных методов (ННМ).
Интерпретация данных однозондового ННМ сводится к интерполяции между двумя априорно заданными значениями нейтронной пористости. Интерпретатор сам задает диапазон изменения искомой величины. Поэтому дефекты интерпретационного обеспечения однозондовой модификации остаются как бы замаскированными и проявляются только в случае двухзондовой системы, когда методика двух опорных пластов или ее статистические аналоги не применяются.
Хотя двухзондовые модификации ННМ (по тепловым и надтепловым нейтронам) имеют ряд существенных преимуществ перед однозондовой, на практике эти преимущества не реализованы.
Применяемые методики, интерпретационные зависимости и процедуры могут приводить к нереальным значениям нейтронной пористости пород. Такие значения не могут быть объяснены погрешностями неучета изменений литологического состава или скважинных условий. Показания зондов, выраженные в “водяных” единицах (калибровочные замеры в емкости с пресной водой), часто оказываются меньше единицы (то есть нейтронная пористость оказывается больше 100%).
Для перевода показаний в “нейтронную пористость” используются интерпретационные зависимости для фиксированных стандартных условий измерений (чистый кальцит, полностью насыщенный пресной водой, и т.д.). Дополнительно необходимо иметь многочисленные поправочные зависимости за изменение диаметра скважины, присутствие цеолитов, гидроокислов железа и алюминия, водород, кристаллизационно связанный в решетке глинистых минералов, присутствие бора, лития, самария, гадолиния и других аномальных поглотителей. Однако присутствие таких макро- и микропримесей невозможно учесть в принципе, поскольку неизвестны их содержания в каждом пласте. К недостаткам поправочных методик необходимо отнести некоммутативность процедур учета технических условий измерений, состава пород, свойств пластовых флюидов и промывочной жидкости.
Перечисленные методические недостатки имеют принципиальный характер. Для их исключения методика интерпретации должна обеспечивать хотя бы приближенную автоматическую настрой ку интерпретационных зависимостей на основные компоненты состава твердой фазы пород, свойства промывочной жидкости, минерализацию пластового флюида и метрологические характеристики ИИС. Это возможно только в том случае, когда методика оперирует не с фиксированными палетками, а с интерпретационной моделью, позволяющей генерировать интерпретационные зависимости и решать прямые и обратные задачи для любых текущих условий измерений.
Метод имитационного моделирования, примененный к алгоритму интерпретации, позволяет изучить точностные характеристики всей информационно-измерительной системы, конечным элементом которой является алгоритм интерпретации. Одновременно оцениваются погрешности определения искомых параметров, их зависимости от текущих технических условий измерений. Если искомыми величинами (в радиометрии скважин) являются содержания элементов - калия, урана, тория, водорода и др., то определяются минимально об-наружимые содержания ("пороги обнаружения"), с заданной достоверностью определяемые над уровнем помех, их зависимости от текущих условий измерений.
Центральное место в разработке методик индивидуальной интерпретации занимают проблема учета разнообразия технических условий измерений в скважинах и тесно связанная с ней проблема метрологического обеспечения.
4. Проблема метрологического обеспечения
При недостаточно высоком уровне развития теории метода интерпретационные зависимости строились на эмпирической основе в виде "палеток" с небольшим числом учитываемых факторов. При "палеточной" интерпретации объектом метрологического обеспечения являлась аппаратура ("метрологическое обеспечение аппаратуры"). Поскольку интерпретационная зависимость - "палетка" - строилась (измерялась) для фиксированных "стандартных" технических условий и для конкретного прибора, все приборы должны были быть идентичными тому прибору, для которого получена палетка. Таким образом, основной принцип метрологического обеспечения сводился к стандартизации аппаратуры, а методика учета условий измерений - к приведению показаний к стандартным условиям. Отражение "палеточного" подхода проявилось в жесткой фиксированной настройке первых алгоритмов (в том числе встраиваемых непосредственно в скважинный прибор) на параметры стандартизованной аппаратуры.
При вскрытии пластов в процессе бурения в прискважинной зоне пластов-коллекторов могут формироваться зоны набухания, разуплотнения и уплотнения (внутренней глинизации). В плотных пластах-неколлекторах возможно образование зоны разуплотнения вследствие искусственной трещиноватости. Эта зона возникает при высоких скоростях бурения в результате создания сильных механических напряжений в прискважинной зоне пласта при его вскрытии. Следствием неучета измененных зон при интерпретации могут быть грубые ошибки при оценке ФЕС коллекторов (коллектор может быть воспринят как неколлектор, и наоборот). Ошибки в определении плотности и пористости в прискважинной зоне коллектора приведут к грубым погрешностям оценок коэффициента остаточной нефтенасыщенности. Это означает, что интерпретационные модели должны изначально учитывать радиальную неоднородность системы "прибор-скважина-прискважинная зона-неизмененная часть пласта".
Для методов радиометрии скважин в последние годы разработаны интерпретационные модели и алгоритмы, использующие специальные метрологические характеристики, учитывающие чувствительность показаний к радиальной неоднородности прискважинной зоны [6]. Важнейшей из них является радиальная чувствительность, предложенная Д.А. Кожевниковым. Эта величина определяет чувствительность показаний к свойствам промежуточных зон. Она одновременно характеризует и глубинность исследования, и вертикальное разрешение аппаратуры. Знание радиальной чувствительности существенно повышает точность учета конечной мощности пластов. Для интерпретации результатов измерений методами с малой глубинностью исследования введение радиальной чувствительности имеет принципиальное значение.
Метрологические характеристики высокочувствительной аппаратуры методов ГИС с малой глубинностью, как показали специальные исследования, обладают существенным разбросом (в особенности, по радиальной чувствительности). Однако алгоритмы, настраиваемые на радиальную чувствительность, универсальны в смысле общности процедур метрологического обеспечения информационно-измерительной системы в целом. При алгоритмическом подходе, в отличие от палеточного, нестандартная аппаратура, независимо от разброса индивидуальных метрологических характеристик, "стандартизуется" по конечному результату интерпретации.
Знание радиальной чувствительности позволяет учесть любые условия измерений [6, 9]. В частности, методика учета технических условий измерений в гамма-спектрометрии посредством приведения к стандартным условиям обладает очень узкими границами применимости (а именно - один излучатель при отсутствии активных промежуточных зон). Алгоритм, основанный на аналитической интерпретационной модели с настройкой на радиальную чувствительность, свободен от этого недостатка.
5. Проблемы комплексной интерпретации
Основную проблему комплексной интерпретации можно сформулировать как проблему создания интерпретирующей системы, обладающей "геологическим интеллектом". В такой системе характеристики пластов определяются не только совокупностью амплитуд показаний различных методов ГИС, но и "участием" пластов в определенных циклах осадконакопления и принадлежностью их состава к определенным стехиометрическим классам. С этой точки зрения существующие системы "геологическим интеллектом" не обладают.
Проблемы интерпретации обусловлены принципиальной неоднозначностью перехода от измерений физических полей к искомым характеристикам пород. Измерения физических полей различной природы в системе "скважина-пласт" не создают новых физических сущностей, но вводят дополнительные взаимодействия. Сложность интерпретации, подобно сложности инженерной конструкции, резко возрастает с увеличением числа элементов и связей между ними. Для каждой составной части системы (конструкции), рассматриваемой отдельно, законы уже известны. Например, закон движения проводника в магнитном поле известен; задача расчета вращающейся электрической машины (получаемой объединением множества проводников) требует не открытия или использования новых законов, а только организованного метода анализа. Проблемы неоднозначности решения здесь не возникает.
В отличие от задачи расчета инженерной конструкции при комплексной интерпретации данных ГИС для преодоления неоднозначности решения системы петрофизических уравнений требуется привлечение и использование новых законов - законов надпородного уровня.
На этапе комплексной интерпретации необходимо учитывать и использовать законы стехиометрии и циклостратиграфии, закономерности изменений петрофизических характеристик с изменением термодинамических условий естественного залегания пород, закономерности изменения петрофизических характеристик в прискважинных зонах.
Новый подход к интерпретации данных комплекса ГИС основан на использовании адаптивной технологии петрофизической настройки, качественной седиментологической и петрофизической информации. Кроме того, он включает исследование и учет ритмической (циклической) структуры отложений. Процедура интерпретации включает:
интерпретацию данных отдельных методов (индивидуальную интерпретацию); классификацию пластов; определение компонентного состава отложений;петрофизическую фильтрацию разреза. Индивидуальная интерпретация в комплексе ГИС выполняется с более высокой точностью (в сравнении с автономной алгоритмической) благодаря организации обмена информацией между отдельными алгоритмическими модулями индивидуальной (однометодной) интерпретации. Так, информация о свойствах промежуточной зоны (ГГМ) используется при обработке данных ГМ-С, ННМ. Данные об объемной плотности пород - при исправлении статических амплитуд ГМ-С за недонасыщение пластов по мощности и т. д.
Диаграммы ГИС обрабатываются на двух информационных уровнях: макроуровне и микроуровне. На первом применение георитмологического анализа и классификации пластов дают информацию о геологических цикличностях разреза и перерывах осадконакопления Микроуровень - это уровень попластовой интерпретации с определением петрофизических характеристик: общей и динамической пористости, минерального состава, флюидонасыщенности и т.д. Последующий циклометрический анализ выявляет закономерности распределения коллекторов по глубине и позволяет определять абсолютный возраст отложений.
5.1. Компонентный анализ с адаптивной настройкой Идея компонентного анализа математически сводится к решению системы петрофизических уравнений (петрофизических моделей) Y = АХ + e, (*)где входной вектор Y (с погрешностью e) образован интерпретационными (петрофизическими) параметрами отдельных методов ГИС, вектор решений X определяет объемные содержания минеральных компонент породы (пласта). Система определена после того, как качественно задана компонентная модель породы и количественно -петрофизические характеристики компонентов (матрица А). В качестве компонентов могут рассматриваться скелет и глинистое вещество в целом, флюид, отдельные минералы, твердое органическое вещество и т.д.
Из-за изменений условий осадконакопления с глубиной (возрастом отложений) не существует фиксированной петрофизической настройки А, общей для всего разреза. Задача состоит в том, чтобы найти не только решение X, но и элементы матрицы А петрофизических характеристик. Адаптивная настройка учитывает изменение геохимической обстановки и условий осадконакопления по разрезу посредством смены компонентной модели. При этом могут изменяться как компонентная модель в целом, так и петрофизические характеристики одного и того же компонента. Для решения этой задачи разработан специальный итерационный алгоритм.
Математической проблемой, не менее важной, чем решение системы уравнений (*) компонентного анализа, является проблема оценки погрешностей ее решения. Оценка погрешностей проводится методом имитационного математического моделирования решений прямых задач, соединенного с петрофизическим моделированием пород и наложением соответствующих параметров-помех. За рубежом исследования и разработки способов решения системы (*) развиваются в направлении использования нейронно-сетевых методов.
5.2. Петрофизическая фильтрация геологического разреза
Задача выделения сложных коллекторов оказывается очень непростой в силу неприменимости традиционных критериев типа граничных значений петрофизических характеристик, которые в этом случае теряют смысл.
Однозначным и универсальным критерием коллектора является наличие динамической пористости [2]: где Кпд - динамическая пористость; Кп - общая пористость; Коф - остаточная флюидонасыщенность; Ков - содержание остаточной, не участвующей в фильтрации, воды; Кон - содержание остаточной нефти.Обе характеристики коллектора (Ков и Кон) зависят не только от общей пористости, но также от содержаний и состава глинистых минералов (емкости катионного обмена), минерализации пластовой воды, степени гидрофобизации поверхности, структуры емкостного пространства, состава флюида и его свойств и т. д. Поскольку многие факторы не являются независимыми, их совокупное действие можно синтезировать в виде петрофизической модели коэффициента остаточного флюидонасыщения [8, 9].
Условие Кп дин > 0 является петрофизическим фильтром. Для терригенных отложений он позволяет дискриминировать глинистые пласты с высокой, но неэффективной пористостью.
Непосредственно определить величину Кпд возможно только с помощью специальной технологии динамического воздействия на пласт, например, радиоиндикаторным методом по радону в комплексе ГМ + ГГМ + ННМ + ДС. При этом решается задача прямой оценки важнейших фильтрационных характеристик коллекторов - проницаемости и динамической пористости - с классификацией коллекторов по структуре емкостного пространства (межзерновые, трещинные, кавернозные, смешанные) [6, 7].
Для комплекса ГИС, включающего гамма-спектрометрию, пористость и минералогическая глинистость определяются одновременно с другими компонентами в результате компонентного анализа [8, 9]. Поэтому величина динамической пористости может быть рассчитана по соответствующей петрофизической модели для каждого пласта в изучаемом разрезе. Как показал опыт выделения коллекторов в тюменской свите, при соответствующей настройке такой петрофизический фильтр действует безошибочно.
6. Информативность гамма-спектрометрии в комплексе ГИС
Включение в комплекс ГИС гамма-спектрометрии позволяет разрубать самые сложные узлы по принципу "чем хуже для стандартного комплекса, тем лучше для гамма-спектрометрии".
6.1. Терригенные полиминеральные отложения
Выделение и оценка коллекторов. В отложениях тюменской свиты Зап. Сибири решение задачи выделения коллекторов и оценки их кбллекторских свойств осложнено, в первую очередь, полиминеральным составом цемента и матрицы пород. Результаты компонентного анализа и последующей петрофизической фильтрации разреза выявили связь вклада каолинита в величину общей (минералогической) глинистости с коллекторскими свойствами отложений. По данным ГИС определено содержание аутогенного каолинита, приуроченного к матрице породы (структурная глинистость) и мелкодисперсного, входящего в цемент и заполняющего емкостное пространство коллекторов. Определено содержание отдельных глинистых минералов и показано, что фильтрационно-емкостные свойства коллекторов контролируются их соотношением, как это видно на петрофизических картах коллекторов [8].
В девонских отложениях Татарстана с полиминеральным составом глинистого цемента определены содержания разбухающего (гидрослюдистого и гидрослюдисто-монтмориллонитового) и неразбухающего (каолинит-гидрослюдистого) компонентов и их вклады в величину общей (минералогической) глинистости Присутствие смешаннослойных структур типа гидрослюда-монтмориллонит, способных к разбуханию, контролирует фильтрационные свойства отложений, резко ухудшающиеся при закачке в пласты пресной воды Количественная оценка динамической пористости и вклада разбухающего компонента позволяет прогнозировать фильтрационные свойства коллекторов, что дает ценную информацию для проектирования разработки месторождений (в особенности, на ее завершающей стадии)
Оценка битумонасыщения. Трудности решения этой задачи в битумонасыщенных терригенных отложениях обусловлены сложным полимиктовым составом скелета пород, наличием в цементе полиминерального глинистого и карбонатного материалов, изменяющейся по разрезу минерализацией пластовых вод Выделение битумонасыщенных, водонасыщенных и глинистых пластов возможно посредством классификации в пространстве объемных содержаний компонентой УЭС. Пористость, глинистость и битумонасыщенность определяются по данным радио- и электрометрии
6.2. Вулканогенно-осадочные отложения
Процессы глинизации и цеолитизации эффузивных и вулканокластических пород при формировании коллекторов приводят к увеличению содержания связанной воды при уменьшении содержания калия. Поэтому комплекс ГИС обязательно должен включать нейтронный метод, гамма-спектрометрию естественной радиоактивности и (желательно, как всегда) гамма-гамма-плотностной. Вулканогенно-осадочные породы, в которых преобладают свойства осадочных пород, характеризуются увеличением содержания связанной воды с ростом содержания калия. В эффузивных и вулканок-ластических породах кислого и среднего состава образование емкостного пространства сопровождается выносом калия, что приводит к уменьшению его содержания с ростом нейтронной пористости (суммарного водородосодержания). В породах основного состава отмечается увеличение содержания калия с ростом водородосодержания. Эти закономерности позволяют определять состав и генотип вулканических образований. В свою очередь генетический тип вулканических пород определяет морфологический тип формирующегося емкостного пространства. В эффузивных и вулканокластических породах преобладают коллекторы трещинного и кавернозно-трещинного типов, в вулканоосадочных породах преобладают коллекторы межзернового типа [9].
Разделение толщ вулканических пород на литотипы позволяет проводить детальное построение геологических моделей залежей. Полученная таким образом пространственная модель коллектора в вулканических образованиях нижнетриасового возраста на одном из газовых месторождений Восточной Сибири приведена в [9]. Модель учитывает литологический состав пород, их генотип и преобладающий тип коллектора.
Опыт применения ГМ-С в вулканогенно-осадочном разрезе восточной Грузии показал широкие возможности этого метода при изучении и прогнозировании минерального состава туфов. Комплексирование ГМ-С с данными плотностного и акустического методов позволяет выявлять структурные особенности туфов, играющие основную роль в формировании коллекторских свойств вулканокластических и вулканогенно-обломочных пород [9].
6.3. Карбонатные отложения
Добавление в комплекс ГИС гамма-спектрометрии позволяет выявлять различные по составу карбонатные коллекторы, в том числе коллекторы, приуроченные к зонам вторичной доломитизации со значительным вкладом урана в величину общей радиоактивности [9]. Достоинством алгоритма компонентного анализа является учет присутствия бора в цементе при оценке пористости (правильность алгоритмического определения пористости подтверждена данными ЯМР). Таким образом, задача определения емкостных свойств коллекторов эффективно решается компонентным анализом.
Автор: Д.А. Кожевников (ГАНГ имени И.М. Губкина)
