Пинчук 2-2022

А.В. Пинчук, Е.А. Пылев, Е.Е. Поляков, М.А. Творогов, И.В. Чурикова

Оптимизация кустового бурения на Чаяндинском нефтегазоконденсатном месторождении по данным совместного анализа сейсмических атрибутов и ГИС с применением алгоритмов нейронных сетей

DOI 10.31087/0016-7894-2022-2-17-30

Ключевые слова: Чаяндинское нефтегазоконденсатное месторождение; геологическая модель; хамакинский и талахский горизонты; скважины; прогноз распределения литотипов; литология; коллектор; нейронные сети; классификация; атрибутный анализ; сейсмические атрибуты; куб литологии.

Для цитирования: Пинчук А.В., Пылев Е.А., Поляков Е.Е., Творогов М.А., Чурикова И.В. Оптимизация кустового бурения на Чаяндинском нефтегазоконденсатном месторождении по данным совместного анализа сейсмических атрибутов и ГИС с применением алгоритмов нейронных сетей // Геология нефти и газа. – 2022. – № 2. – С. 17–30. DOI: 10.31087/0016-7894-2022-2-17-30.

Чаяндинское нефтегазоконденсатное месторождение является одним из крупнейших в России. Основные газовые залежи находятся в ботуобинском, хамакинском и талахском продуктивных горизонтах венда. Месторождение приурочено к крупной неантиклинальной ловушке в северо-восточной части Непского свода и характеризуется довольно сложным геологическим строением, в связи с чем возникает большое число вопросов при его освоении. Для оптимизации кустового бурения и повышения эффективности разработки Чаяндинского нефтегазоконденсатного месторождения выполнен прогноз и уточнено распространение коллекторов и их литологическая принадлежность в пределах еще не разбуренных эксплуатационных кустов скважин с настройкой по пробуренным скважинам. В статье рассмотрена методика комплексирования выделенных по данным ГИС литотипов с данными сейсморазведки на основе применения инновационного алгоритма нейронных сетей. Дано описание разработанной авторами статьи новой методики построения локальных прогнозных геологических моделей, которая включает: переинтерпретацию данных ГИС в эксплуатационных скважинах, комплексную интерпретацию данных сейсморазведки и бурения по методике обучающихся нейронных сетей, построение адаптивных геологических кустовых моделей продуктивных горизонтов Чаяндинского нефтегазоконденсатного месторождения. В результате получены кубы литологии с учетом скважинных данных и кубы вероятностей выделенных литологических разностей. Представлено сравнение полученных кубов литологии с результатами геологического моделирования при подсчете запасов. Отмечается более дифференцированное распределение литологических разностей по разрезу продуктивных горизонтов и, как следствие, — более дифференцированные карты эффективных толщин. Использование предложенного инструмента позволит уточнить распределение зон с улучшенными коллекторскими свойствами для оптимизации размещения кустов добывающих скважин и повысить эффективность разработки терригенных отложений венда Чаяндинского нефтегазоконденсатного месторождения.