Детальний тривимірне геолого-гідродинамічний моделювання покладів вуглеводнів необхідно для комплексного обліку геолого-геофізичної і промислової інформації при проектуванні розробки родовищ. Важливим завданням при цьому є зниження впливу невизначеності вихідних даних і параметрів геологічного моделювання на прийняття проектних рішень. У роботі аналізується вплив параметрів багатоваріантного стохастичного геологічного моделювання і мінливості вихідних даних на гидродинамическую зв'язність колекторів. Для оцінки невизначеностей в розподілі колекторів і впливу параметрів геологічного моделювання пропонується використовувати коефіцієнт литологической зв'язності, що є відношенням порового об'єму найбільшого перколяційного кластера до загального поровому обсягом осередків в моделі. Запропонований алгоритм дослідження зв'язності колектора без побудови гідродинамічної моделі може бути застосований для оцінки неоднорідності розподілу фільтраційно-ємнісних властивостей колектора в межскважинном просторі і прогнозу показників розробки в неразбуренних районах покладів. Для врахування вертикальної неоднорідності колекторів пропонується використовувати результати люмінесцентного аналізу керна, що має більш високу вертикальну роздільну здатність, ніж стандартні методи геофізичних досліджень свердловин. За результатами обчислювального експерименту показано, що параметри геологічної невизначеності при моделюванні істотно впливають на коефіцієнт литологической зв'язності і коефіцієнт охоплення поклади витісненням, і за допомогою їх обґрунтованого вибору можна підвищити достовірність геологічної моделі, в тому числі при моделюванні і плануванні систем розробки в низькопроникних колекторах. Результати роботи планується застосовувати для оцінки литологической зв'язності родовищ Компанії при геологічному моделюванні, що, в свою чергу, сприятиме підвищенню якості побудови геолого-гідродинамічних моделей.

Анотація наукової статті з наук про Землю і суміжних екологічних наук, автор наукової роботи - С. І. Коновалова, Р. В. Байгузина, Ю. Б. Лінд


ANALYSIS OF RESERVOIR CONNECTIVITY UNDER GEOLOGICAL UNCERTAINTY

Detailed three-dimensional geological and hydrodynamic modeling of hydrocarbon deposits is necessary for a comprehensive account of the geophysical and field information during the design of field development. One of the main tasks is to reduce the influence of source data and modeling parameters uncertainty on making the design decisions. The paper analyzes the influence of multivariate stochastic geological modeling parameters and the variability of the initial data on the hydrodynamic connectivity of reservoirs. It is proposed to use the coefficient of lithological connectivity, which is the ratio of the pore volume of the largest percolation cluster to the total pore volume of cells in the model, in order to assess the uncertainties in the distribution of the reservoirs and the influence of geological modeling parameters. The proposed methodology for the analysis of reservoir connectivity without building a hydrodynamic model can be used to assess the heterogeneity of the distribution of reservoir properties in the crosswell space and to predict development indicators in undrilled reservoir areas. It is proposed to use the results of luminescent core analysis with its higher vertical resolution compared to standard methods of geophysical research of wells for taking into account the vertical heterogeneity of the reservoirs. According to the results of a computational experiment, it is shown that the parameters of geological uncertainty of the model have a significant effect on the lithological connectivity coefficient and their substantiated choice makes it possible to achieve consistency of the simulation results with actual development data. It has also been established that the parameters of geological uncertainty affect the reservoir coverage factor in the model at low sandiness, which should be taken into account at geological modeling and planning of development systems in low-permeability reservoirs. The results of the study are planned to be used to assess the lithological connectivity of the Company's fields in geological modeling, which, in turn, will contribute to improving the quality of geological and hydrodynamic models.


Область наук:
  • Науки про Землю та суміжні екологічні науки
  • Рік видавництва: 2020
    Журнал: Вісник Академії наук Республіки Башкортостан
    Наукова стаття на тему 'аналізі зв'язності КОЛЛЕКТОРА В УМОВАХ ГЕОЛОГІЧНОЇ невизначеності'

    Текст наукової роботи на тему «аналізі зв'язності КОЛЛЕКТОРА В УМОВАХ ГЕОЛОГІЧНОЇ невизначеності»

    ?пропонується використовувати результати люмінесцентного аналізу керна, що має більш високу вертикальну роздільну здатність, ніж стандартні методи геофізичних досліджень свердловин.

    За результатами обчислювального експерименту показано, що параметри геологічної невизначеності при моделюванні істотно впливають на коефіцієнт літо-логічної зв'язності і коефіцієнт охоплення поклади витісненням, і за допомогою їх обґрунтованого вибору можна підвищити достовірність геологічної моделі, в тому числі при моделюванні і плануванні систем розробки в нізкопроніцаемих колекторах.

    Результати роботи планується застосовувати для оцінки литологической зв'язності родовищ Компанії при геологічному моделюванні, що, в свою чергу, сприятиме підвищенню якості побудови геолого-гідродинамічних моделей.

    Ключові слова: коефіцієнт литологической зв'язності, коефіцієнт песчанистости, геологічне моделювання, стохастичне моделювання, теорія перколяції, коефіцієнт охоплення, високорас-членування колектор, варіограмма.

    © S.I. Konovalova, R.V. Bayguzin, Yu.B. Lind

    ANALYSIS OF RESERVOIR CONNECTIVITY UNDER GEOLOGICAL UNCERTAINTY

    RN-BashNIPIneft, 86/1, ulitsa Lenina 450103, Ufa, Russian Federation, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її., Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її., Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

    Detailed three-dimensional geological and hydrodynamic modeling of hydrocarbon deposits is necessary for a comprehensive account of the geophysical and field information during the design of field development. One of the main tasks is to reduce the influence of source data and modeling parameters uncertainty on making the design decisions.

    The paper analyzes the influence of multivariate stochastic geological modeling parameters and the variability of the initial data on the hydrodynamic connectivity of reservoirs. It is proposed to use the coefficient of lithological connectivity, which is the ratio of the pore volume of the largest percolation cluster to the total pore volume of cells in the model, in order to assess the uncertainties in the distribution of the reservoirs and the influence of geological modeling parameters. The proposed methodology for the analysis of reservoir connectivity without building a hydrodynamic model can be used to assess the heterogeneity of the distribution of reservoir properties in the crosswell space and to predict development indicators in un-drilled reservoir areas.

    It is proposed to use the results of luminescent core analysis with its higher vertical resolution compared to standard methods of geophysical research of wells for taking into account the vertical heterogeneity of the reservoirs.

    According to the results of a computational experiment, it is

    shown that the parameters of geological uncertainty of the model have a significant effect on the lithological connectivity coefficient and their substantiated choice makes it possible to achieve consistency of the simulation results with actual development data. It has also been established that the parameters of geological uncertainty affect the reservoir coverage factor in the model at low sandiness, which should be taken into account at geological modeling and planning of development systems in low-permeability reservoirs.

    The results of the study are planned to be used to assess the lithological connectivity of the Company's fields in geological modeling, which, in turn, will contribute to improving the quality of geological and hydrodynamic models.

    Key words: lithological connectivity coefficient, sandiness coefficient, geological modeling, stochastic modeling, percolation theory, reservoir coverage factor, highly dissected reservoir, variogram.

    Геолого-гідродинамічний моделювання широко застосовується для вивчення процесів, що відбуваються в нафтогазоносних пластах, і дозволяє вирішити безліч різних завдань: від отримання вірогідних сценаріїв розподілу властивостей колектора в межскважинном просторі і оцінки видобутих запасів вуглеводнів до прогнозування дебітів і оптимізації процесів розробки. Завдання побудови детальної тривимірної моделі родовища, узгоджено враховує геолого-геофізичні закономірності і дані розробки, як і всі зворотні завдання фільтрації, має не єдине рішення. При виборі оптимальної стратегії розробки родовища однією з основних труднощів є невизначеність параметрів геологічної моделі при розподілі геологічних властивостей в межскважинном просторі.

    Вибір методів і параметрів геологічного моделювання визначає протяжність, зв'язність і розчленованість піщаних тел-колекторів в моделі, і, як наслідок, розрахункову ефективність системи підтримки пластового тиску (ППД) і продуктивність свердловин. Так, моделювання кубів літології, в яких колектори виділені методами поінтервального інтерпретації, може привести до пропуску малопотужних піщаних прошарків-колекторів

    через обмежену вертикальної роздільної здатності стандартних методів геофізичних досліджень свердловин (ГІС). А некоректний вибір параметрів латеральної мінливості піщаних тіл при моделюванні може привести до відсутності гідродинамічної зв'язку між свердловинами в моделі.

    Авторами проведено аналіз впливу мінливості вихідних даних на гидродинамическую зв'язність колекторів на основі багатоваріантного стохастичного геологічного моделювання.

    1. Основні характеристики при моделюванні розчленованого колектора

    Піщане тіло (колектор) в моделі може мати різну форму в залежності від конкретної реалізації геостохастіческого моделювання, тому для характеристики неоднорідного будови пласта традиційно розглядають інтегральні властивості: піщанистого, розчленованість і зв'язність.

    Піщанистого порід характеризується коефіцієнтом песчанистости (NTG), під яким розуміють відношення порово-го проницаемого обсягу V до загального обсягу резервуара Vres:

    ИТС = (1)

    "Геб

    Розчленованість виражається відповідним коефіцієнтом, який являє собою відношення числа пластів-колекторів, підсумованого по всіх свердловинах, пробурених по площі, до загальної кількості свердловин [1].

    Гідродинамічна зв'язність колектора характеризується наявністю зв'язків (перетоків) між свердловинами і осередками колектора. Можливості підключення колектора кількісно визначається коефіцієнтом літологічес-кою зв'язності (ЛЗ) Р, який являє собою відношення порового об'єму Перколь-ційного кластера (сукупності осередків найбільшого піщаного тіла-колектора, за якими відбувається протікання флюїду) V

    ТУЮУ1

    до загального поровому обсягом осередків в моделі V [2-3]:

    Р =

    V'тах

    V '

    (2)

    здатності стандартних методів ГІС [7].

    Для виділення колектора використовувалося оцифрованное фото ультрафіолетового (УФ) світіння керна, інтенсивність якого є безумовною ознакою нафто-насичених прошарку [8]. Відповідно, мірилом високої неоднорідності колектора виступає нерівномірна інтенсивність світіння керна.

    Варіювання граничного значення інтенсивності ультрафіолетового свічення керна I відокремлює колектор від неколлекторов, разом з коефіцієнтом NTG є одним з основних етапів аналізу зв'язності колектора, про яке буде розказано нижче.

    Для визначення I отримані значення інтенсивності світіння осредняются методом змінного середнього з кроком 0,1 м і нормуються в діапазоні від 0 до 1:

    Важливим показником при виборі найкращого варіанта системи розробки, оцінки ефективності заводнення і інших методів впливу на продуктивний пласт є також коефіцієнт охоплення поклади витісненням кохве, який визначається як відношення сумарного порового об'єму осередків піщаних тіл, залучених в розробку, Vохв, до всього поровому обсягом осередків в моделі V [4-5].

    Облік зазначених параметрів при геологічному моделюванні дає можливість отримати достовірний прогноз подальшої розробки нафтогазових покладів.

    2. Виділення розчленованого колектора

    Невисока вертикальна роздільна здатність стандартних методів ГІС (гамма-каротажу, методу потенціалу власної поляризації та ін.) Не дозволяє врахувати неоднорідне вертикальне будова колектора і виділити пропластки потужністю менше 0,4 м [6]. Об'єктом аналізу в даній роботі виступає високорасчлененний колектор одного з нафтових родовищ Західного Сибіру, ​​що характеризується переслаиванием пісковиків і алевролітів з глинистими і карбонатними прошарками, потужність яких значно менше роздільної

    Д / =

    1-1

    min

    I -I |

    1тах 1ТТ

    (4)

    де I - інтенсивність ультрафіолетового свічення, I, I - відповідно міні 'min max

    мальное і максимальне значення I в інтервалі розглянутого пласта.

    Відсічення I являє собою граничне значення параметра AI: при AI > I виділений уславився ставився до колектора, при AI < I - до неколлекторов. На малюнку 1 наведені результати виділення колектора на основі люмінесцентного аналізу керна при I = 0,5 спільно зі стандартним комплексом ГІС і колонками літології.

    3. Аналіз зв'язності колектора

    Побудова геологічної односкважін-ної моделі і виділення пов'язаних піщаних тіл з метою дослідження зв'язності колектора включає в себе наступні етапи:

    - побудова структурного каркаса моделі і тривимірної сітки;

    - поширення усереднених сква-жінних даних на сітку методами стохастичного моделювання;

    - літологічне моделювання ( «колектор-неколлекторов») при різних відсічення I;

    - виділення піщаних тіл;

    Мал. 1. Результати люмінесцентного аналізу керна спільно зі стандартним комплексом ГІС і колонками літології:

    1 - потенціал власної поляризації (ПС), кавернометрія (ДС), потенціал-зонд (PZ); 2 - нейтронний каротаж (НК), гамма-каротаж (ГК), 3 - індукційний каротаж (ІК); 4,5 - колектор і насичення по ГІС, 6 - оцифроване фото керна в УФ-світлі, 7 - колектор, виділений з УФ-світіння керна (1сг = 0,5); 8 - інтенсивність УФ-випромінювання I; 9-параметр Д!

    - побудова і аналіз залежностей коефіцієнта ЛЗ колектора від NTG;

    - апроксимація експериментальних кривих.

    За основу структурного каркаса моделі прийняті поверхні покрівлі і підошви пласта, отримані за геологічними маркерами на свердловинах. У центрі сектора моделювання розміром 2 км х 2 км розташована обрана свердловина з результатами люмінесцентного аналізу, при цьому розмір осередків по латералі варіюється в діапазоні від 10 м до 100 м, а по вертикалі - обраний виходячи з дискретності каротажу і дорівнює 0,1 м.

    Для поширення свердловинних даних на сітку використовувалося стохастичне моделювання в програмному паку-

    ті Petrel, що дозволяє створити безліч рівно можливих реалізацій розподілу параметра Д1 [9]. Параметр Д1 розподілений в межскважинном просторі методом послідовного гауссова моделювання з використанням сферичного типу варіог-Рамі (функції, яка описує кореляційні зв'язки між значеннями змінної в точках простору в залежності від відстані між ними). Побудовано куби Д1 з різними радіусами варіограмм по лате-рали: від 0 до 1000 м з кроком від 50 м до 500 м, розмірами вічок (dx, dy): від 10 м до 100 м з кроком від 10 м до 20 м. З метою збереження розчленованості колектора в геологічної моделі радіус варіограмми по вертикалі був прийнятий 0,2 м.

    вісник академії наук РБ

    /

    2020 року, тому 34, № 1 (97)

    & 0

    Мал. 2. Геологічна модель і пов'язані піщані тіла (Rvar = 500 м, розмір осередків 10 м х 10 м):

    А - куб Д1, Б - куб літології, В - пов'язані піщані тіла в моделі, Г - найбільше пов'язане піщане тіло (перколяційні кластер)

    Куби літології отримані з кубів AI варіюванням отсечек I з кроком 0,1. Програмними засобами пакета Petrel (метод Connected volumes) виділені пов'язані піщані тіла-колектори, протяжність яких змінюється в залежності від латерального радіусу варіограмм. На малюнку 2 наведено приклад кубів AI, літології і пов'язаних піщаних тіл, а також найбільший за обсягом єдине пов'язане піщане тіло при радіусі варіограмм по латералі 500 м і розмірі осередку 50 м.

    Згідно зі статтями [5, 10], залежність між коефіцієнтом ЛЗ і NTG має перколяційні характер. Авторами проведено аналіз залежності коефіцієнта ЛЗ від параметра NTG при різних значеннях радіусів варіограмм розподілу піщаних тіл по латералі і розмірів осередків (рис. 3), що підтверджує висновки авторів статті [5] про чутливість геолого-гідродинамічних моделей до параметрів геостохастіческіх алгоритмів. Як видно з малюнка 3А, на якому представлена ​​залежність коефіцієнта ЛЗ від NTG при різних значеннях радіуса варіограмм, при

    NTG > 0,4 колектор добре пов'язаний для всього розглянутого діапазону Rvaг. У разі 0,2 < ШГО < 0,4 спостерігається перехідна зона - кратне зниження коефіцієнта ЛЗ при незначному зменшенні NTG, причому чим менше радіус варіограмм, то все більше дане зниження. Для радіусів варіограмм R < 200 м при значеннях

    г г УАГ Г

    NTG < 0,2 коефіцієнт ЛЗ приймає значення, близькі до нуля, що свідчить про відсутність гідродинамічної зв'язку між осередками колектора.

    Малюнок 3Б демонструє залежність коефіцієнта ЛЗ від параметра NTG при різних значеннях розміру осередків (ох, yoу). Аналогічно попередньому випадку, при NTG > 0,4 колектор можна вважати добре пов'язаним у всіх розглянутих випадках. при 0,2 < NTG < 0,4 спостерігається різке зниження коефіцієнта ЛЗ при незначному зменшенні параметра NTG. Зі зменшенням розміру осередків коефіцієнт ЛЗ залишається високим навіть при низьких значеннях песчанистости, криві прагнуть до ступінчастому увазі - перколяційні перехід більш явно виражений.

    вісник академії наук РБ / __

    '2020 року, тому 34, № 1 (97) llllllllllllllllllllllllllIIIIIIIiEbI

    P (NTG, Rvar)

    P (NTG, ах. Ay)

    __II IMMl - " '* - •

    / '/ /

    t: '/ 1 1 1 It 1 II

    f /

    li '1 Г! / / I

    У / 1 А / I //; / /

    / '. / / I f I 1 + 1 .-- ftvar = 0M

    h \ 1 - »- Rvar = B0H

    1 / / Rvar »100м

    * "7 р 1 + 1 / > / I / '1 * t IS > t Rvar »2 Мм Rvar-50QM

    ftwar = 1000м

    t J l / - / t I IT 1 + 1 I j #

    / \ Fl / / 11 /

    1 t /

    til {| 1Г '1 lj J

    i / j / if} / f J 1 jr I fd 1 / J i f jri Jt? dtMy = lQM dMy = 3Qw dK, dy = 50w -M- dx, dy = 70w ---- ds, dy = 90w * dx, dy = 100M

    Е.4

    NTG

    NTG

    Мал. 3. Залежність коефіцієнта ЛЗ колектора від коефіцієнта песчанистости: А - при різних значеннях радіусів варіограмм по латералі ^ Б - при різних розмірах осередків ^ х, dy)

    Залежність коефіцієнта ЛЗ від NTG апроксимується наступним рівнянням з теорії перколяції [10]:

    "_ Га (ИТС - РЕУ, N10 > ре / рах

    1 ~ 1 0, N10 < ре 'С5)

    гдеРе - поріг перколяції (мінімальне значення параметра NTG, при якому виникає протікання), а й в - коефіцієнти.

    У разі розгляду зв'язності колектора рівняння (5) допускає узагальнення. У класичній теорії перколяції модель кластера нескінченна, в геологічної моделі - немає. Для нескінченних перколяційних кластерів поріг перколяції має певне значення, яке залежить від властивостей моделі, і спостерігається ступінчастий перехід (а = 1 і в = 0), в той час як в реальному моделі поріг перколяції лежить в інтервалі значень коефіцієнта песчанистости [11], і зв'язність не дорівнює нулю, якщо значення пес-чаністості нижче критичного значення (порогу перколяції).

    В теорії перколяції все осередки мають однакову ймовірність бути або колектором, або неколлекторов, тобто варіограмма розподілу піщаних тел в ідеальному слу-

    чаї повинна мати нульовий радіус по латералі ( «білий шум»). Приклад такого випадку наведений на малюнку ЗА при Rrar = 0, де значення P в районі порога перколяції різко падає до нуля, максимально наближаючись до ступінчастого вигляду. Але, на відміну від теорії, кількість осередків в геологічної моделі не прагне до нескінченності, тому строго вертикального падіння кривої не спостерігається.

    Для апроксимації експериментальних кривих спочатку були отримані характерні значення коефіцієнтів а, в, Ре для випадків, представлених на малюнку 3 (нелінійним методом найменших квадратів (НМНК), реалізованим на мові програмування Python): а ~ 1, в ~ 0,01-0, 05, Ре ~ 0,2-0,4. Далі ці значення були апроксимовані поліноміальними поверхнями:

    N N

    0 = .V '(6) [= 0; = 0

    де по осях Zi і Z2 розташовуються, відповідно, розміри осередків (dx, dy) і радіус варіограмм по латералі Rvar, по осі в - апроксимується параметр; N - ступінь по-

    Ліном. У таблиці 1 показано зіставлення значень параметрів а, в, Ре і апроксимуючих їх поверхонь ступеня від 1 до 3.

    За результатами обчислювального експерименту було встановлено, що задовільні значення коефіцієнта детермінації > 0,5) для параметрів а і в досягаються при використанні поліномів другого порядку, а порога перколяції ре - третього. На рис. 4 показані значення параметрів а, в, Ре і аппроксимирующие їх поверхні.

    Побудовані залежності в подальшому можна використовувати для відтворення кривих литологической зв'язності для її оцінки при геологічному моделюванні, що, в свою чергу, сприятиме підвищенню якості побудови геолого-гідродинамічних моделей.

    4. Аналіз залежності охоплення поклади витісненням від параметрів геологічного невизначеності моделі

    Додатково для прогнозування ефективності системи розробки проведено аналіз залежності коефіцієнта охоплення поклади витісненням від розглянутих в роботі параметрів геологічного невизначеності моделі (радіусів варіограмм по латералі Rvaг і параметра NTG).

    У даній роботі розглянуто найпростіший елемент розробки, що складається з однієї добувної та однієї нагнетательной свердловин. Коефіцієнт охоплення в даному слу-

    Таблиця 1 - Зіставлення значень параметрів а, поверхонь

    раметров а, в, ре і апроксимуючих їх

    АППР-КСІМЕ руемой параметр Коефіцієнт детермінації R2

    N = 1 N = 2 N = 3

    а 0,015 0,559 0,605

    в 0,032 0,502 0,595

    Ре 0,406 0,422 0,555

    чаї визначається за формулою [4-5]:

    "_ Vinj Vprod ^ in], prod г" л НХР --77- '(У)

    7

    де V. - сумарний порові обсяг осередків, дреніруемих нагнетательной свердловиною, Vprod - сумарний порові обсяг осередків, дреніруемих добувної свердловиною, V, - сумарний порові обсяг осередків,

    ту proa J 1 + 1

    дреніруемих як нагнетательной, так і добувної свердловинами.

    Проведено аналіз залежності розрахованого коефіцієнта охоплення від параметра NTG і радіусу варіограмм по латералі для фіксованого відстані між свердловинами R й = 500 м і розміру осередків 50 м.

    На рис. 5А представлена ​​залежність

    Мал. 4. Залежність коефіцієнтів а, р і порога перколяції ре від радіуса варіограмм і розміру осередків: А - параметр а, Б - параметр в, В - параметр р

    А

    Б

    Мал. 5. Залежність коефіцієнта охоплення кохве від Rvar і NTG: А - залежність від NTG при різних значеннях R, Б - залежність від R при різних значеннях NTG

    \ / Аг '\ / яг 1

    Кохве від NTG при різних значеннях R .

    1 + 1 var

    З цього малюнка видно, що кохве збільшується з ростом NTG, проте залежність від Rvar по ньому простежити складно, в зв'язку з чим був побудований також графік залежності кохве від R при різних значеннях NTG

    var

    (Рис. 5Б).

    З малюнка 5Б видно, що при високих значеннях NTG кохве практично не змінюється і приблизно дорівнює 1 (що логічно, оскільки колектор в моделі характеризується високою гідродинамічної связностью). При низьких значеннях NTG радіус варіограмм істотно впливає на кохве: зі збільшенням Rvar відбувається зростання зв'язності в моделі, і, відповідно, збільшення кохве. При цьому значення кохве починає змінюватися стрибкоподібно зважаючи на зменшення розміру піщаних тіл, які перетнув свердловинами, оскільки внаслідок цього не всі наявні піщані тіла виявляються охопленими розробкою.

    Таким чином, кількісно виражаються в кохве втрати нафти через уривчастості пласта при низьких значеннях параметра NTG в межах перколяційного переходу також мають високу чутливість до

    зміни радіуса варіограмм по Латера-ли, що необхідно враховувати при геологічному моделюванні.

    При зіставленні значення кохве, розрахованого за формулою (4), зі значенням, що визначається за даними розробки, можна також зробити висновок про коректність вибору параметрів моделювання (зокрема, радіусу варіограмм по латералі) для підвищення прогнозної здатності моделі.

    Висновки. Проведено оцінку впливу параметрів невизначеності моделі на протяжність геологічних тіл і значення коефіцієнта ЛЗ на основі багатоваріантного стохастичного геологічного моделювання.

    В рамках дослідження високорасчле-ненний колектор був виділений на основі аналізу інтенсивності світіння керна в ультрафіолетовому світлі. Даний метод дозволив виявити тонкі прошарки нафти-насичення колектора, що неможливо при використанні класичних методів ГІС через їхню невисоку вертикальної роздільної здатності.

    Встановлено, що такі параметри, як розмірність сітки і радіус варіограмм по

    латералі, справляють істотний вплив на коефіцієнт ЛЗ, на основі чого зроблено висновок про те, що обгрунтований вибір цих параметрів дозволяє досягти узгодженості результатів моделювання з даними фактичної розробки.

    Показано, що радіус варіограмм по ла-Тера впливає на коефіцієнт охоплення поклади витісненням в моделі при низьких значеннях песчанистости, що потрібно враховувати при

    геологічному моделюванні і плануванні систем розробки в низькопроникних колекторах.

    У перспективі результати роботи планується застосовувати для оцінки гідродинамічної зв'язності нафтових і нафтогазових родовищ при геологічному моделюванні, що, в свою чергу, сприятиме підвищенню якості побудови геолого-гідродинамічних моделей.

    Л І Т Е Р А Т У Р А

    1. Гіматудінов Ш.К. Фізика нафтового і газового пласта. М .: Недра, 1971. 312 с.

    2. Закревський К.Є., Чернуха М.Н. Можливості підключення резервуарів при геологічному моделюванні // Вісник ЦКР Роснадра. 2010. № 3. С. 18-24.

    3. Косков Б.В., Косков В.Н., Шурубор Ю.В. Проблема дослідження гідродинамічної зв'язності геологічних тіл і методи її вирішення // Вісник Пермського університету. Геологія. 2011. № 4. С. 90-95.

    4. Байков В.А., Безруков А.В., Бикбулатов С.М., Савичев В.І., Усманов Т.С., Рощектаев А.П. Пер-коляціонние межі пов'язаності геологічних тіл в завданнях геолого-гідродинамічного моделювання // Нафтове господарство. 2010. № 8. С. 40-42.

    5. Федоров А.Е., Аминева А.А., Дільмухаме-тов І.Р., Краснов В.А., Сергейчев А.В. Аналіз геологічної невизначеності при стохастичному моделюванні геологічних тіл // Нафтове господарство. 2019. № 9. С. 24-28.

    6. Хмельовської В.К., Горбачов Ю.І., Калінін А.В., Попов М.Г., Селіверстов Н.І., Шевнін В.А. Геофізичні методи досліджень. Петропавловськ-Камчатський: КДПУ. 2004. 229 с.

    7. Байков В.А., Жонін А.В., Коновалова С.І., Мартинова Ю.В., Михайлов С.П., Рикус М.В. Петрофизическое моделювання сложнопост-роїння терригенного колектора // Територія «НАФТОГАЗ». 2018. № 1. С. 34-38.

    8. ГОСТ Р 53375-2009. Свердловини нафтові й газові. Геолого-технологічні дослідження. Загальні вимоги. М .: Стандартинформ, 2009. 19 с.

    9. Байгузина Р.В., Коновалова С.І. Вивчення гідродинамічної зв'язності колекторів залежно від їх песчанистости і характеристик геологічної моделі // Геологія, геоекологія і ресурсний потенціал Уралу і суміжних територій. 2019. № 7. С. 121-123.

    10. Hovadik J.M., Larue D.K. Static characterizations of reservoirs: Refining the concepts of connectivity and continuity // Petroleum Geoscience. 2007. Т. 13. № 3. С. 195-211.

    11. Тарасевич Ю.Ю. Перколяції: теорія, додатки, алгоритми. М .: УРСС, 2002. 112 с.

    R E F E R E N C E S

    1. Gimatudinov Sh.K. Fizika neftyanogo i gazovogo plasta [Physics of oil and gas reservoir]. Moscow, Nedra, 1971. 312 p. (In Russian).

    2. Zakrevsky K.E., Chernukha M.N. Svyaznost rezer-vuarov pri geologicheskom modelirovanii [Connectivity of reservoirs during geological modeling]. Vestnik CKR Rosnedra - Bulletin of the Central Committee of Rosnedra 2010, no. 3, pp. 18-24. (In Russian).

    3. Koskov B.V., Koskov V.N., Shurubor Yu.V. Problema issledovaniya gidrodinamicheskoy svy-aznosti geologicheskikh tel i metody ee resheniya [The problem of studying the hydrodynamic connectivity of geological bodies and methods for its solution]. Vestnik Permskogo universiteta, Ge-ologiya - Bulletin of the Perm University. Geology, 2011, no. 4, pp. 90-95. (In Russian).

    4. Baykov V.A., Bezrukov A.V., Bikbulatov S.M., Savichev V.I., Usmanov T.S., Roshchektaev A.P. Perkolyatsonnye predely svyazannosti geo-logicheskikh tel v zadachakh geologo-gidrodin-amicheskogo modelirovaniya [Percolation limits for connectivity of geological bodies in the problems of geological and hydrodynamic modeling]. Neftyanoe khozyaystvo - Oil Industry 2010, no. 8, pp. 40-42. (In Russian).

    5. Fedorov A.E., Amineva A.A., Dilmukhametov I.R., Krasnov V.A., Sergeychev A.V. Analiz geo-logicheskoy neopredelennosti pri stokhastiches-kom modelirovanii geologicheskikh tel [Analysis of geological uncertainty in stochastic modeling of geological bodies]. Neftyanoe khozyaystvo -Oil Industry, 2019, no. 9, pp. 24-28. (In Russian).

    6. Khmelevskoy V.K., Gorbachev Yu.I., Kalinin A.V.,

    Popov M.G., Seliverstov N.I., Shevnin V.A. Geo-fizicheskie metody issledovaniy [Geophysical research methods]. Petropavlovsk-Kamchatskiy, KGPU, 2004. 229 p. (In Russian).

    7. Baykov V.A., Zhonin A.V., Konovalova S.I., Mar-tynova Yu.V., Mikhaylov S.P., Rykus M.V. Petro-fizicheskoe modelirovanie slozhnopostroennogo terrigennogo kollektora [Petrophysical modeling of heterogeneous terrigenous reservoir]. Territo-riya Neftegas - Oil and Gas Territory, 2018, no. 1, pp. 34-38. (In Russian).

    8. GOST R 53375-2009. Skvazhiny neftyanye i gazovye. Geologo-tekhnologicheskie issledo-vaniya. Obshchie trebovaniya [Oil and gas wells. Geological and technological research. General requirements]. Moscow, Standartinform, 2009. 19 p. (In Russian).

    9. Bayguzin R.V., Konovalova S.I. Izuchenie gi-

    drodinamicheskoy svyaznosti kollektorov v za-visimosti ot ikh peschanistosti i kharakteristik geologicheskoy modeli [Studying the hydrody-namic connectivity of reservoirs depending on their sandiness and characteristics of geological model]. Geologiya, geoekologiya i resursnyy po-tentsial Urala i sopredelnykh territoriy - Geology, Geoecology and Resource Potential of the Urals and Adjacent Territories 2019, no. 7, pp. 121-123. (In Russian).

    10. Hovadik J.M., Larue D.K. Static characterizations of reservoirs: Refining the concepts of connectivity and continuity. Petroleum Geoscience, 2007, vol. 13, no. 3, pp. 195-211.

    11. Tarasevich Yu.Yu. Perkolyatsiya: teoriya, prilo-zheniya, algoritmy [Percolation: Theory, applications, algorithms]. Moscow, URSS, 2002. 112 p. (In Russian).

    УДК 551.7.022

    DOI: 10.24411 / 1728-5283-2020-10105

    Фаціальні зональних ПОЗДНЕПАЛЕОЗОІСКІХ ОТЛОЖЕНИЙ СХІДНОГО БОРТУ Предуральского прогину

    © Е.А. Володіна,

    аспірант,

    Московський Державний Університет ім. М.В. Ломоносова, геологічний факультет, Ленінські гори, д. 1, 119234, г Москва, Російська Федерація,

    e-mail: ekaterina.volodina2015 @ yandex.ru

    У статті наведено дослідження фациальной зональності відкладень пізнього палеозою в Юрюзано-Силвенской западині Предуральского крайового прогину. У багатьох роботах описана поперечна фаціальні зональність відкладень. Метою даної роботи є з'ясування фациальной зональності позднепалеозойских відкладень прогину в поздовжньому напрямку з півдня на північ. Друга мета - встановлення джерел і напрямків знесення матеріалу при формуванні цих відкладень. В ході роботи вивчені відкладення на території наступних листів масштабу 1: 200 000: N-40 ^ 1 (Бакал), N-40 ^ 1 (Куса), О-40-XХХVI (Нязепетровск) і 0-40-ХХХ (Ревда) . Автором були детально описані розрізи з детальним відбором шлифов. В ході роботи було виділено кілька груп литотипов, що відображають структурно-текстурні особливості порід, їх склад і територіальне поширення. Побудована кореляційна схема позднепалеозойских відкладень на підставі всіх вивчених розрізів. Аналіз розподілу литотипов по площі і по розрізу дозволив реконструювати джерела і напрямки знесення матеріалу. Головним джерелом знесення був Тараташскій виступ і його західне обрамлення. На захід від Тараташского виступу, на території Кусінского листа схил був дуже крутий, а територія піднята вище сусідніх. Це підтверджується литологическими і структурними особливостями розрізів. Така ситуація пояснюється

    вісник академії наук РБ

    /

    2020 року, тому 34, № 1 (97)


    Ключові слова: коефіцієнт литологической зв'язності / коефіцієнт песчанистости / геологічне моделювання / стохастичне моделювання / теорія перколяції / коефіцієнт охоплення / високорасчлененний колектор / варіограмма / lithological connectivity coefficient / sandiness coefficient / geological modeling / stochastic modeling / percolation theory / reservoir coverage factor / highly dissected reservoir / variogram

    Завантажити оригінал статті:

    Завантажити