USD ЦБ — 57,27 −0,15
EUR ЦБ — 67,91 +0,18
Brent — 57,33 −1,49%
пятница 20 октября 03:02

Наука и технологии // Разведка и разработка

Тайны сибирских подземелий: Восстановление полей нефтегазонасыщенности залежей методами 3Д моделирования

13 ноября 2013 г., 12:12Neftegaz.RU1559

Распределение газа и флюида в пласте имеет ряд особенностей. При создании геологической модели недостаточно использовать простые методы интерполяции насыщенности только по скважинным данным.

Необходимо привлекать все имеющиеся материалы по характеру пространственного изменения параметров. В настоящее время для трехмерного геологического моделирования насыщенности предлагается множество методов. Как построить куб насыщенности с учетом априорной информации в виде 1Д-, 2Д- и 3Д-трендов, какие выбрать варианты моделирования насыщенности с учетом трехмерных трендов, что представляют собой методы получения зависимостей и расчета трендовых кубов и в чем основные преимущества и недостатки вариантов и области их возможного применения?

Характер распределения газа и флюида в пласте имеет ряд особенностей, связанных как с морфологическими критериями строения природного объекта, так и с характером изменения фильтрационно-емкостных свойств (ФЕС) резервуара. Соответственно в процессе создания геологической модели необходимо учитывать закономерности изменения распределения нефтенасыщенности и газонасыщенности коллекторов залежи (Кн, Кг).

В связи с этим, недостаточно использовать простые методы интерполяции насыщенности только по скважинным данным. Необходимо привлекать все имеющиеся материалы по характеру пространственного изменения параметров Кн и Кг.

В настоящее время для трехмерного геологического моделирования насыщенности предлагается достаточно большое число методов, а также специальных алгоритмов, непосредственно встроенных в программный продукт. Каждый из вариантов построения определяется геологическими особенностями изменения свойства, основанными на физических законах распределения газа, нефти и воды в пласте и представленными в математической форме.

Обычно при расчете куба насыщенности в качестве основного набора данных используются значения коэффициента нефтенасыщенности или газонасыщенности по исходным скважинным данным, а также вспомогательная информация (1Д-, 2Д- и 3Д- тренды).

Вертикальные (1Д) тренды - . Для расчета кубов литологии, пористости, проницаемости, вертикальный тренд представляет собой геолого-статистический разрез (ГСР), оценка которого выполняется относительно границ объекта моделирования. Для моделирования насыщенности 1Д тренды имеют определенную спецификацию, в отличие от других свойств. В этом случае набор статистических признаков вертикального тренда оценивается, исходя из величины превышения над уровнем контакта. Применение только 1Д тренда имеет ряд ограничений. Решение задачи моделирования насыщенности с учетом вертикального тренда будет давать положительные результаты только для однородных и выдержанных резервуаров. Если пласт неоднороден и представлен чередованием как высоко- так и низкопроницаемых коллекторов, необходимо использовать другие варианты трендов или проводить его рекомбинацию.

Латеральные (2Д) тренды представляют собой набор карт геологических параметров в координатах . Вариант использования карт нефтенасыщенности или газонасыщенности позволяет получить корректную модель только в случае, если двумерный вариант имеет высокую степень доверия. Обычно при построении двумерных карт бывает достаточно сложно правильно выполнить картирование водонефтяной и приконтактной зоны, площадное распространение параметра может вызывать ряд сложностей и давать неоднозначный результат. Также осреднение скважинных данных дает не всегда верную оценку, ввиду недостаточной охарактеризованности определений коэффициента нефтенасыщенности или газонасыщенности по материалам ГИС.

Объемные (3Д) тренды для моделирования насыщенности обладают большей практической значимостью и достаточно уверенно зарекомендовали себя при решении сложных задач расчета параметра. В качестве дополнительных данных предлагается рассмотреть вариант использования куба капиллярно-гравитационных равновесий (КГР). Куб КГР характеризует связь насыщенности резервуара от фильтрационных характеристик и превышения над уровнем контакта. Формирование трендовых кубов прогноза изменения насыщенности можно рассчитать несколькими способами с использованием различных типов данных.

Рассмотрим три варианта тренда насыщенности, рассчитанные с учетом зависимостей, полученных в результате обработки данных капилляриметрических исследований; проведения многомерного регрессионного анализа от двух переменных, пористости и превышения над уровнем водонефтяного контакта ( и оценки насыщенности от высоты залежи для различных диапазонов пористости и проницаемости на основании исходных скважинных данных.

Теперь немного подробнее о каждом из них.

Тренд насыщенности, рассчитанный с учетом данных капилляриметрии

Капилляриметрические исследования образцов пород позволяет оценить характер изменения динамики вытеснения флюида в зависимости от давления. Интерпретируя эти данные, давление будет соответствовать определенному превышению над уровнем зеркала чистой воды. В результате для каждого исследуемого образца имеем набор определений «высота залежи - насыщенность». Данные капилляриметрических исследований образцов пород объединяются в группы по величине фильтрационно-емкостных свойств (пористости, проницаемости). Далее, по результатам анализа капиллярных исследований для диапазонов с различной пористостью/проницаемостью определяются зависимости коэффициента нефтенасыщенности или газонасыщенности от высоты над уровнем ВНК (или уровнем зеркала чистой воды.

На основании полученных зависимостей рассчитывается трендовый куб. Для этого необходимо предварительно выполнить моделирование пористости/проницаемости и рассчитать куб превышения ячеек (высота залежи - ) над уровнем контакта раздела фаз. Далее с использованием фильтра по величине пористости/проницаемости последовательно выполняется пересчет по уравнениям вида .

Использование такого подхода может ограничиваться по причине недостаточного числа образцов, по которым проведены капиллярные исследования. Также, в случае выделения малого числа диапазонов ФЕС, для которых построены уравнения, в трендовом кубе могут наблюдаться резкие переходы значений насыщенности. Для уменьшения резких изменений насыщенности в трендовом кубе рекомендуется применять функции сглаживания. Несмотря на указанные недостатки, использование данных капилляриметрии в качестве трендовой информации дает положительные результаты.

Тренд насыщенности по результатам проведения регрессионного анализа

Регрессионный анализ выполняется по данным послойной интерпретации материалов ГИС. Для каждого интервала залегания коллектора рассчитывается величина превышения над уровнем контакта. Далее проводится оценка связи рассчитанного по ГИС значения коэффициента нефтенасыщенности или газонасыщенности от пористости и высоты залежи. Многомерный регрессионный анализ может быть выполнен в любом программном комплексе статистического анализа, в том числе эта процедура реализована в пакете анализа MSExcel. Рекомендуется использовать для расчета регрессионной зависимости более специализированные программы, которые позволяют создавать многомерные уравнения различных видов. Это дает возможность оценить большее количество вариантов связи параметров и выбрать наиболее надежную зависимость. Многомерная регрессионная зависимость насыщенности от пористости и высоты залежи в графическом виде представляет поверхность.

Необходимо принимать во внимание, что использование этого тренда может быть корректным лишь в случае, если выборка определений Кн или Кг по материалам ГИС является представительной и связь между параметрами является статистически значимой. Далее, на основании полученного уравнения регрессии и кубов пористости и высоты залежи, рассчитывается трендовый куб насыщенности.

Тренд насыщенности, полученный в результате пересчета по зависимостям от высоты залежи для различных диапазонов пористости/проницаемости по исходным скважинным данным (оценка связи)

Восстановление трендового куба насыщенности выполняется согласно следующей последовательности.

Предварительно выбираются диапазоны изменения ФЕС пласта. Здесь следует учитывать, что чем больше выделено интервалов, тем более плавно будут изменяться значения насыщенности в тренде. Однако необходимо принимать во внимание, чтобы каждый из диапазонов изменения ФЕС был охарактеризован достаточным количеством определений коэффициента нефтенасыщенности или газонасыщенности, в ином случае зависимости будут малоинформативные и недостаточно достоверные.

Далее для каждого интервала, выделенного по материалам ГИС, определяется связь насыщенности от превышения над уровнем контакта. Линии тренда могут проводиться либо согласно существующим вариантам функций, либо их редактирование выполняется в ручном режиме. Именно возможность ручного редактирования позволяет выполнять согласование данных с достаточно сложной функциональной связью, но при этом вносит субъективный взгляд на характер изменения свойств, что в некоторых случаях бывает недопустимо.

Завершающим этапом является расчет трендового куба насыщенности по полученным уравнениям или линиям связи параметров.

Для оценки достоверности рассмотренных вариантов тренда и выявления эффективности применения каждого из них выполнялось сопоставление Кнг исходных скважинных данных со значениями снятыми с трендов. Лучшая связь (R2=0.65) наблюдается при расчете значений по данным регрессионного анализа. Применение расчета тренда с учетом оценки связи также имеет высокую степень сходимости R2=0.60. Минимальный коэффициент детерминации R2=0.56 при расчете значений через капиллярные зависимости. Но при этом применение данных капилляриметрии позволяет оценить насыщенность по результатам экспериментальных исследований.

Представленные варианты расчета трендовых кубов для моделирования насыщенности опробованы и успешно применяются на месторождениях Западной Сибири. Выбор того или иного тренда зависит от объема имеющейся информации.

Таким образом, использование трендов при моделировании насыщенности позволяет получать более качественную и объективную информацию для расчета этого параметра.

Владимир Щергин,

Елена Щергина

Комментарии

Пока нет комментариев.

Написать комментарий


Neftegaz.RU context