title: Fault-controlled hydrocarbon reservoir distribution in the Vienna Basin
Creators: name: Barbosa Coelho Guimaraes, Augusto
Publisher: name: :none
Year: 2023

description: Das Wiener Becken ist ein polygenetisches Becken, das sich von einem Huckepack-Becken zu einem dünnhäutigen, Pull-Apart Becken entwickelt hat (Royden, 1985; Strauss et al., 2006), welcheszwischen den Alpen und den Karpaten liegt. Im Wiener Becken wurden Öl- und Gasfunde ab Beginn des 20. Jahrhunderts entdeckt (Hamilton et al., 2000) und spielen seitdem eine wichtige Rolle bei der Exploration von Kohlenwasserstoff. Die Kohlenwasserstoffexploration erfolgt nicht einheitlich im gesamten Wiener Becken, sondern ist auf Orte beschränkt, die strukturell oder stratigraphisch für die Speicherung von Öl- und/oder Gasansammlungen geeignet sind. Stratigraphische und strukturelle Fallen können zusammen mit dem Vorhandensein eines guten Speichergesteins Kohlenwasserstoffe speichern (vorübergehend, wenn man sie aus geologischer Sicht betrachtet) und die Migration an andere Orte verhindern. Die Lagerstätten, die Kohlenwasserstoffansammlungen enthalten und aus denen Kohlenwasserstoffe gefördert werden können, werden als Produktionseinheiten bezeichnet. In dieser Studie wurden von den ursprünglich 270 Produktionseinheiten (aktiv im Jahr 2020) 42 Produktionseinheiten als für die Analyse geeignet befunden, d. h. die Einheit muss störungsgebunden sein. Das Hauptziel dieser Studie besteht darin, herauszufinden, ob sich im Hangenden oder im Liegenden, von großflächigen Störungen im Wiener Becken, die Mehrheit dieser Produktionseinheiten befindet. Anschließend wird festgestellt, ob ein Muster zwischen den analysierten Parametern besteht. Falls ein Muster gefunden wird, könnte die Entwicklung eines Algorithmus und dessen Training eines Modells mittels maschinellem Lernen (Verbraeken et al., 2021) den Erfolgswahrscheinlichkeiten vorhersagen um neue Produktionseinheiten zu finden und zu implementieren. Um diese Fragen zu beantworten, wurden von der OMV (Österreichische Mineralölverwaltung Aktiengesellschaft) detaillierte Informationen zu den Produktionseinheiten in dieser Studie (seismische Daten, Geodaten und Bohrungsdaten) bereitgestellt. Die Produktionseinheiten befanden sich überwiegend im Hangenden von Störungen (beim Vergleich absoluter Zahlen), das Volumen des Kohlenwasserstoffgehalts wurde jedoch nicht analysiert. Die Dominanz der Produktionseinheiten im Hangenden von Störungen ist unabhängig von der räumlichen Verteilung und Tiefe der Produktionseinheiten. Die Bohrlöcher wurden auf der Grundlage von Kohlenwasserstoffindikatoren gebohrt, abhängig von der zum Zeitpunkt der Bohrung verfügbaren Technologie (z. B. Gravimetrie, nahegelegene Kohlenwasserstofffunde, 3D-Seismik). Durch diesen Umstand ist eine statistische und gleichmäßig Verteilung der berücksichtigten Produktionseinheiten und Fallen in Bezug auf ihre Lage in der Hangend- und Liegendscholle nicht gewährleistet. In der vorliegenden Studie wurden hauptsächlich Tiefen-Versatz-Diagramme zur Analyse der Produktionseinheiten verwendet. Die zweite Aufgabe, ein Muster zu finden und einen Algorithmus zu erstellen, der die Entdeckung neuer Öl-/Gasfelder vorhersagen könnte, wurde aufgrund der geringen Anzahl von Produktionseinheiten mit zielführenden Parametern nicht endgültig entwickelt. Des Weiteren ist für Produktionseinheiten, die zwischen zwei parallel verlaufenden Störungen gelegen sind, eine eindeutige Zuordnung des Speichergesteins in das liegende bzw. hangende einer Störung nicht eindeutig. Für die in Bohrung Pirawarth 18 angetroffene Produktionseinheit, die zwischen zwei parallelen Störungen angetroffen wurde, wurde in der vorliegenden Studie eine klare Definition der Lage in Bezug auf die Störungen durchgeführt, um eine Zuordnung zu ermöglichen. Basierend auf der vorliegenden Studie empfiehlt es sich, großräumige Störungslinsen im Detail zu untersuchen, da diese als Migrationswege für Kohlenwasserstoff dienen könnten (Lindanger et al., 2007). Darüber hinaus sollten Untersuchungen zur Beziehung zwischen Störungen derselben und unterschiedlicher Hierarchieebenen in zukünftigen Studien angewendet und durch eine detaillierte Kartierung der bisher nicht interpretierten kleinräumigen Störungen ergänzt werden. Schließlich würde die Implementierung von Längen-Versatz-Diagrammen (Reeve et al., 2015), die im Wiener Becken bisher nicht weit verbreitet sind, zu einem besseren Verständnis der Beziehungen zwischen den Störungen im Becken führen.
description: The Vienna Basin is a polygenetic basin, which evolved from a piggy back basin to a thin skinned pull apart basin (Royden, 1985; Strauss et al., 2006), located between the Alps and the Carpathians. In the Vienna Basin, oil and gas discoveries date back to the beginning of the 20th century (Hamilton et al., 2000) and have played an important role in the exploration ever since. The hydrocarbon exploration is not uniform through the Vienna Basin, but is limited to places, which are structurally or stratigraphically suitable to retain oil and/or gas accumulations. Stratigraphic and structural traps together with a good reservoir rock can store hydrocarbons (temporarily, when taken from geological time perspective) and inhibit migration to other places. The reservoirs that contain hydrocarbon accumulations and from which hydrocarbons can be extracted are known as production units. In this study, from the initial 270 production units (active in 2020) 42 production units were found suitable for analyses, i.e., the unit must be fault controlled. The main goal of this study is to find if there are more production units located in the hanging wall or in the footwall of large-scale faults in the Vienna Basin. Subsequently, it is determined, if there is a pattern between the analyzed parameters. In case the pattern is found, a development of an algorithm and training of a model via machine learning (Verbraeken et al., 2021) could predict the probability of finding and help implementing new production units. In order to answer these questions, detailed information about the production units in this study (seismic data, geospatial data and well top data) was provided by OMV (“Österreichische Mineralölverwaltung Aktiengesellschaft”). The production units were predominantly found to be located in the hanging wall of faults (when comparing absolute numbers), but the volume of hydrocarbon content was not analyzed. The dominance of production units in the hanging wall is independent from the spatial distribution and depth of the production units. Wells were drilled based on hydrocarbon indicators depending on the technology available at the time of the drilling (e.g. gravimetry, nearby hydrocarbon founds, 3D seismic). Therefore, a statistically meaningful and equally distributed sampling of hanging wall and footwall trapsis not guaranteed. In this study, depth vs. throw diagrams was the main method used for analyzing the production units. The second task of finding a pattern, as well as creating an algorithm capable of predicting the discovery of new oil/gas fields was not finally developed due to low number of production units with suitable parameters. The occurrence of parallel faults can lead to confusion on which side of which fault the production unit is located, e.g. borehole Pirawarth 18 is located in footwall of one of the two parallel faults and at the same time is located in the hanging wall of the other fault. Therefore, a clear definition of the fault location was made. Based on this study, large-scale fault lenses should be studied in detail since they could act as a migration pathway for hydrocarbons (Lindanger et al., 2007). Additionally, studies of the relationship between faults of the same and different hierarchic levels should be applied in future studies and complemented with a detailed mapping of the previously uninterpreted small-scale faults. Lastly, implementation of length vs. throw diagrams (Reeve et al., 2015), not widely applied in the Vienna Basin until now, would lead to a better understanding of fault relationships in the basin.