Я.В. Кузнецова
Повышение достоверности прогноза эффективного объема залежей углеводородов в условиях фациально-неоднородной среды
DOI 10.47148/0016-7894-2023-5-93-104
Ключевые слова: эффективный насыщенный объем; залежь; фация; коллектор; заглинизированный канал; геостатистический анализ; объектная кластеризация; объектная декластеризация.
Для цитирования: Кузнецова Я.В. Повышение достоверности прогноза эффективного объема залежей углеводородов в условиях фациально неоднородной среды // Геология нефти и газа. – 2023. – № 5. – С. 93–104. DOI: 10.41748/0016-7894-2023-5-93-104.
Тенденция к увеличению доли углеводородов в залежах, характеризующихся фациально-неоднородным строением, требует расширения набора алгоритмов для решения задачи прогноза эффективного насыщенного объема для повышения достоверности оценки начальных геологических запасов нефти и газа. В настоящее время основой прогноза являются результаты динамической интерпретации материалов трехмерных сейсморазведочных работ, при этом имеется ряд ограничений, связанных с разрешающей способностью метода. При отсутствии возможности использования результатов интерпретации материалов трехмерных сейсморазведочных работ применяют стандартные подходы, принятые в практике подсчета запасов. Однако в случае фациально-неоднородной среды расстояния между скважинами, как правило, превышают размеры изучаемых седиментологических единиц, что снижает точность распределения коллектора в межскважинном пространстве при использовании стандартных подходов. Для повышения достоверности прогноза эффективного объема залежей углеводородов предлагаются варианты расчета на основе объектных алгоритмов геостатистического анализа фациальных данных: объектных кластеризации и декластеризации. Объектные алгоритмы геостатистического анализа представляют собой набор способов количественного описания фациального состава пласта на основе результатов интерпретации фаций в разрезах скважин с учетом характерных для осадочных тел геометрических параметров. При этом объектная кластеризация предполагает объединение в одно осадочное тело идентичных фаций, вскрытых двумя и более скважинами, а в случае объектной декластеризации встреченные в скважинах идентичные отложения соотносятся с отдельными осадочными телами. По сравнению со стандартными подходами предложенные варианты расчета позволили повысить достоверность прогноза эффективного объема газовой залежи, уменьшить диапазон неопределенности оценки изучаемого параметра, локализовать зону вероятного присутствия фации заглинизированного канала, получить набор равновероятных реализаций, включающий вариант, рекомендованный для предварительной оценки начальных геологических запасов углеводородов.
Кузнецова Яна Владиславовна ORCiD Scopus
Кандидат геолого-минералогических наук,
старший эксперт
ООО «НОВАТЭК НТЦ»,
625026 Тюмень, ул. 50 лет ВЛКСМ, д. 53
e-mail: kjv@yandex.ru
1. Варламов А.И., Шиманский В.В., Танинская Н.В., Петрова Ю.Э., Раевская Е.Г. Состояние проблемы поисков и перспектив выявления неструктурных ловушек углеводородов основных нефтегазоносных провинций России // Геология нефти и газа. – 2019. – № 3. – С. 9–22. DOI: 10.31087/0016-7894-2019-3-9-22.
2. Гайфулина Е.Ф., Решетников А.А., Швыдкой В.С., Дорохов А.Р. Стохастическая инверсия для включения сейсмических данных в трехмерное моделирование // Экспозиция Нефть Газ. – 2022. – № 8. – С. 16–21. DOI: 10.24412/2076-6785-2022-8-16-21.
3. Мельников А.В., Коряков Д.А., Мирясова Я.А. Применение акустической инверсии на терригенных отложениях формации Мирадор на месторождении Альтуритас, Венесуэла // Геология нефти и газа. – 2022. – № 5. – С. 39–49. DOI: 10.31087/0016-7894-2022-5-39-49.
4. Чучалина К.Ю., Казанцев Г.В., Зундэ Д.А. Прогнозирование фациальной изменчивости прибрежно-континентальных отложений на примере пластов Ю2-4 малышевской свиты // Геология нефти и газа. – 2021. – № 6. – С. 73–82. DOI: 10.31087/0016-7894-2020-6-73-82.
5. Елишева О.В. Создание литофациальных 2D-моделей продуктивных пластов как основы прогноза коллекторов по данным сейсморазведки МОГТ 3D // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. – 2019. – № 8 (332). – С. 20–30. DOI: 10.30713/2413-5011-2019-8(332)-20-30.
6. Стовбун Ю.А., Смагина Т.Н., Ульянова В.П., Шевцова Е.Ю., Абрашов В.Н. Применение фациального анализа для решения сложных задач геологического моделирования на примере Берегового месторождения // Нефтяное хозяйство. – 2019. – № 10. – С. 28–32. DOI: 10.24887/0028-2448-2019-10-28-32.
7. Смирнов О.А., Бородкин В.Н., Лукашов А.В., Плавник А.Г., Сушкова И.А., Погрецкий А.В. Характеристика геологического строения и оценка перспектив нефтегазоносности отложений марресалинской свиты акватории Карского моря на базе сейсморазведки 3Д [Электронный ресурс] // Нефтегазовая геология. Теория и практика. – 2021. – Т. 16. – № 4. – Режим доступа: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_47674280_36679971.pdf (дата обращения: 18.07.2023). DOI: 10.17353/2070-5379/31_2021.
8. Хорошева О.Н, Кузнецова Я.В., Кузнецов В.И., Баканов С.В. Возможности 3D сейсморазведки при интерпретации сложно построенной геологической среды (на примере танопчинской свиты) // Материалы конференции «Геомодель 2018». – 2018. – № 2018. – С. 1–5. DOI: 10.3997/2214-4609.201802442.
9. Методические рекомендации по подсчету геологических запасов нефти и газа объемным методом / Под ред. В.И. Петерсилье, В.И. Пороскуна, Г.Г. Яценко. – М.-Тверь : ВНИГНИ, НПЦ «Тверьгеофизика», 2003. – 258 с.
10. Кузнецова Я.В. Объектные методы геостатистического анализа в фациальном моделировании // Известия высших учебных заведений. Нефть и газ. – 2021. – № 1. – С. 20–29. DOI: 10.31660/0445-0108-2021-1-20-29.
11. Milliken K., Blum M., Martin J. Scaling Relationships in Fluvial Depositional Systems [Электронный ресурс] // AAPG, Search and Discovery Article. – 2012. – № 30245. – Режим доступа: http://www.searchanddiscovery.com/pdfz/documents/2012/30245milliken/ndx_milliken.pdf.html (дата обращения: 18.07.2023).
12. Miall A.D. Fluvial Depositional Systems. – Springer, Cham, Heidelberg, New York, Dordrecht, London, 2014. – 316 p. DOI: 10.1007/978-3-319-00666-6.
13. Blum M., Martin J., Milliken K., Garvin M. Paleovalley systems: Insights from Quaternary analogs and experiments // Earth Science Reviews. – 2013. – V. 116. – P. 128–169. DOI: 10.1016/j.earscirev.2012.09.003.
14. Colombera L., Mountney N.P., Medici N., Jared West L. The geometry of fluvial channel bodies: Empirical characterization and implications for object-based models of the subsurface [Электронный ресурс] // AAPG Bulletin. – 2019. – № 103 (4). – P. 905–929. – Режим доступа: https://eprints.whiterose.ac.uk/136713/1/Colombera%20et%20al_AAPG%20Bull_geometry%20of%20channel%20bodies.pdf (дата обращения: 18.07.2023). DOI: 10.1306/10031817417.
15. Дойч К.В. Геостатистическое моделирование коллекторов. – М.-Ижевск : Институт компьютерных исследований, 2011. – 400 с.