Геохимические критерии расчленения стратиграфического разреза “немых” карбонатных толщ

ГЕОХИМИЧЕСКИЕ КРИТЕРИИ РАСЧЛЕНЕНИЯ СТРАТИГРАФИЧЕСКОГО РАЗРЕЗА “НЕМЫХ” КАРБОНАТНЫХ ТОЛЩ

Р.Р.Хасанов, Б.В.Успенский

Одна из причин высокой стоимости буровых работ кроется в отсутствии четких и легко определяемых стратиграфических границ, что порой приводит к значительному перебуриванию. Особенно остро эта проблема стоит для формирующихся в условиях деградирующих бассейнов карбонатных и сульфатно-карбонатных толщ, стратиграфическое расчленение и корректное сопоставление которых традиционными палеонтологическими методами затруднены в силу угнетенности или отсутствия ископаемой фауны.

По нашему мнению, трудности применения палеонтологического подхода могут быть успешно компенсированы методологически — привлечением доступных и дешевых методов лабораторных исследований, традиционно не используемых для решения стратиграфических задач. Одним из таких методов является широко известный атомно-эмиссионный спектральный анализ.

Объектом исследований послужили пермские породы Волго-Ура-льской нефтегазоносной провинции (юго-восток Татарстана), с которыми связаны значительные скопления природных битумов, высоковязких нефтей и других полезных ископаемых. Нижнепермские отложения [2] распространены на всей территории Татарстана и представлены ассель-ским, сакмарским, артинским и кун-

гурским ярусами. Ассельский ярус сложен доломитами и известняками с прослоями ангидритов и гипсов. На восточном склоне Южно-Татарского свода в кровле горизонта прослеживаются известняки светло-серые, белые, туфовидные мощностью до 4 м. Резкое увеличение удельных сопротивлений в вышележащих сак-марских отложениях позволяло использовать границу ассельского и сакмарского ярусов в качестве основного маркирующего горизонта при структурно-поисковом бурении. Верхняя граница яруса проводится по смене органогенно-обломочных слабо загипсованных известняков и доломитов на карбонатно-сульфатные сакмарские отложения. Артин-ский ярус представлен ангидритами, гипсами и доломитами, в меньшей мере известняками, мергелями и глинами. Кунгурские отложения распространены на востоке Татарстана несколько шире, чем подстилающие их артинские. Нижняя граница яруса отбивается по смене ар-тинских сульфатно-карбонатных пород на доломиты глинистые, тонкослоистые или плитчатые, прослоями оолитовые. Мощность кунгурского яруса достигает 150 м.

В 60-70-е гг. основным методом подготовки объектов под глубокое поисково-разведочное бурение на нефть в Татарстане было структурное бурение. К настоящему времени в республике пробурено свыше 20 тыс. таких скважин.

Долгое время основным маркирующим горизонтом считался репер в кровле ассельского яруса. Этот горизонт характеризуется довольно бедным и однообразным набором угнетенных фаунистических остатков и увеличенной ролью отложений сульфатной седиментации. Однако к концу 70-х гг. при разбури-вании восточного и юго-восточного склонов Южно-Татарского свода в ряде мест обнаружился размыв кровли этих отложений, что поставило под сомнение правильность стратиграфического расчленения здесь не только ассельских, но и сакмарских, артинских и кунгур-ских отложений. Поэтому за основной маркирующий горизонт в Татарстане повсеместно принят репер Сза — кровля каменноугольных пород. Но на юго-востоке республики он залегает на значительной глубине (450-600 м и более) и в большинстве скважин, пробуренных прежде, не вскрыт. Другой особенностью, затрудняющей стратиграфическое расчленение сульфатно-карбонатной толщи нижней перми и соликамского горизонта (уфимский ярус) верхнего отдела, является низкое качество геофизического каротажа скважин, пробуренных в 40-50-е гг.

Как видно из изложенного, большинство рассматриваемых стратиграфических подразделений представлено одними и теми же типами пород — известняками, доломитами, ангид-

OJL AND GAS GEOLOGY, 42003

ритами и гипсами. Согласно существующим представлениям [1] большая часть сульфатно-карбонатных пород образовалась биохимическим путем в результате жизнедеятельности микробиальной массы, определявшей геохимическую обстановку среды осадконакопления и как следствие геохимические особенности выпадающих сульфатно-карбонатных осадков. Преимущественно хемогенное происхождение рассматриваемых пород подтверждается также результатами ЭПР-исследований [3], показывающими крайне низкое содержание в них органической составляющей. Постепенная деградация бассейна приводила к последовательной смене обстановок и соответственно геохимических особенностей пород, что выражается прежде всего в изменении концентраций и соотношений микроэлементов. Поэтому в качестве критерия разбраковки для стратиграфического расчленения был выбран именно этот показатель — геохимические особенности пород.

Для геохимической характеристики изучаемых породных комплексов были использованы результаты приближенно-количественного спектрального анализа (ПКСА). Выбор ПКСА обусловлен его распространенностью и широкими возможностями, которые для решения практических геологических задач (особенно в сочетании с методами математической статистики) еще далеко не исчерпаны. Метод позволяет произвести приближенно-количественное определение до 40-50 элементов сразу. Стоимость анализа в постсоветские годы не превышала 1,0-1,5 дол. США. Спектральными лабораториями оснащены многие геолого-разведочные организации.

Всего было изучено 115 проб пород по разрезу скв. 1 Николаш-кинской площади и 9п Бавлинской площади (скв. 1—48 проб, скв. 9п —

67 проб). Данные обработаны отдельно для каждого литологического типа с учетом стратиграфической приуроченности образца (кунгур-ский, артинский, сакмарский и ассель-ский ярусы). Главные типы пород в разрезе рассматриваемых скважин — глины, ангидриты, гипсы, мергели, доломиты и известняки.

Статистически обрабатывались значения концентраций Ве, Дв, Бе, Р, Мп, РЬ, Бп, №, Эа, Эе, Мо, V, Ы, Си, С^ Ад, 7п, И, Со, N1, 7г, Сг, Бг, Ва, У, УЬ, В. Оценка распределения микроэлементов в породах производилась путем расчета стандартных геохимических параметров: среднее содержание, дисперсия, стандартное отклонение, коэффициент вариации, точность определения среднего, минимально-аномальные значения. Проверка типа распределения рассеянных элементов показала их соответствие при малых выборках логарифмически нормальному закону, что согласуется с известными выводами о характере распределения химических элементов в горных породах.

Для выявления количественных характеристик различия групп образцов, сформированных по стратиграфическому (в нашем случае совпадает с фациальной принадлежностью) критерию, и разбраковки образцов согласно выработанным признакам в ту или иную группу использовался дискриминантный анализ. Предлагаемый подход был успешно апробирован в процессе изучения верхнепермских отложений, характеризующихся на территории республики частой фациальной сменяемостью [4]. Другое название этой группы методов — обучение с учителем. С точки зрения математической статистики данная группа методов представляет собой вариант дискриминантного анализа, а именно метод простых дискриминантных функций Фишера. Согласно этому методу

для каждого класса вычисляется дискриминантная функция

Ъ = а Ю + а ИХ1 + а +

+ а !]Х] + ••• + а !кХк,

где / — номер группы; 1 < / < т; т — число групп; X] — наблюдаемые показатели (например, концентрации элементов в пробе); 1 < } < к, к — число наблюдаемых показателей; а] — коэффициенты линейной комбинации. При классификации образец признается принадлежащим к той группе, для которой значение // максимально.

Переменные представляют собой содержания микроэлементов в пробах. В качестве переменной для группировки использовался возраст анализируемых пород.

Результаты дискриминантного анализа приведены в виде матрицы классификации, отражающей дискриминантную силу выбранных переменных. В этой матрице содержатся частоты случаев, когда образцы, принадлежащие одной группе, классифицируются как принадлежащие другим группам. Строки этой матрицы соответствуют фактически наблюдаемому типу, а столбцы — типу, назначенному при классификации.

Следует иметь в виду, что матрица классификации дает “приукрашенные" результаты, поскольку классифицируются именно те образцы, по которым происходит “обучение" (вычисление коэффициентов дискриминантных функций). Более объективную картину дает так называемая кросс-классифика-ционная матрица. Для ее вычисления используется следующий алгоритм. Примерно четвертая часть образцов удерживается от участия в дискриминантном анализе, затем класс, к которому они принадлежат, предсказывается с помощью алгоритма классификации и рассчитывается число образцов каждого типа, классифицированных в со-

ГЕОЛОГИЯ НЕФТИ И ГАЗА, 42003

ответствующие группы. Затем удерживается другая четверть образцов и также классифицируется, и так далее, пока каждый из образцов не будет предсказан по алгоритму классификации, настроенному по “посторонним" образцам.

Обработка данных спектрального анализа по каждому типу породы в отдельности показала различие их геохимических свойств по разрезу, что позволяет отбивать стратиграфические границы на основе геохимических данных и идентифицировать одновозрастные (правильно однофациальные) толщи при сопоставлении разрезов различных скважин. Наиболее эффективные результаты получены для доломитов, образующихся в широком спектре фаций и количественно доминирующих в разрезах рассматриваемых скважин. Это наглядно продемонстрировано в табл. 1, где представлены результаты классификации образцов доломитов (строки соответствуют фактическому возрасту породы, столбцы — выработанному согласно алгоритму).

Как видно из табл. 1, в скв. 1 правильно классифицированы все исследованные образцы. В скв. 9п из 20 кунгурских образцов правильно идентифицированы (как кунгур-ские) 19, а 1 ошибочно признан ас-сельским, из 33 сакмарских образцов как сакмарские классифицированы 27 и только 6 были ошибочно определены как ассельские. Образцы ассельского возраста правильно классифицированы в 100 % случаев (5 из 5).

Поскольку более объективную картину дает так называемая кросс-классификационная матрица (кросс-проверка), использованная нами для оценки достоверности полученных результатов и их прогностических возможностей, метод кросс-проверки широко применяется в различных статистических задачах, особенно в многомерном

Г еохимическое разнообразие доломитов подтверждается также результатами факторного анализа (рисунок)спектральных данных. На графике наглядно видно, что фигуративные точки, соответствующие разновозра-

регрессионном анализе. Суть данного метода заключается в разделении всех образцов на непересе-кающиеся группы, удерживаемые от расчетов на каждом этапе. Результаты работы метода кросспроверки для тех же образцов приводятся в табл. 2, где, так же как и в матрице классификации, строки составлены образцами пород соответствующего возраста, столбцы — образцами, классифицированными в соответствующий класс.

Как видим, результаты классификации доломитов по выбранным переменным в обычной матрице классификации выглядят более удачными (см. табл. 1), чем при кросс-классификации. Вместе с тем следует иметь в виду, что настройка алгоритма при кроссклассификации происходит по меньшему числу образцов (примерно 3/4 всех образцов), вследствие чего качество классификации может снизиться.

стным доломитам, концентрируются в обособленных полях по возрастному признаку.

Таблица 1

Mampuua клaccuфuкauuu

Скв. і Скв. 9n

Возраст Рік P^r P^ Возраст Рік P^ P ^

Р,к 5 O O Р,к і9 O і

Р^г O 5 O Р,3 O 27 б

Р,8 O O 9 Р 1а O O 5

Таблица 2 Mampuua кpocc-клaccuфuкauuu

Скв. і Скв. 9п

Возраст Рік P^r P^ Возраст Рік P^ P ^

Р,к З 2 O Р1 к іЗ 5 2

Р,аг 2 і 2 Р,8 і 22 ю

Р,8 З 4 2 Р,а O 4 і

РЕЗУЛЬТАТЫ ФАКТОРНОГО АНАЛИЗА СПЕКТРАЛЬНЫХ ДАННЫХ ДОЛОМИТОВ скв. 1 НИКОЛАШКИНСКОЙ ПЛОЩАДИ

б

З

© O

Х і ПЛ2 ° З

/х\

\ ° \ \° L

-9

і

Фактор 1

іі

Доломиты: 1 - кунгурские, 2- артинские, 3- сакмарские

OIL AND GAS GEOLOGY, 42003

Выводы

Однотипные породы (особенно доломиты), принадлежащие различным стратиграфическим уровням, характеризуются различием геохимических свойств, которые можно использовать для выделения геохимических фаций и расчленения на их основе “немых" карбонатных толщ нижней перми.

Результаты дифференциации пород по геохимическим данным могут служить обоснованием для выдачи рекомендаций по выделению маркирующих горизонтов для поисково-разведочного бурения на природные битумы, высоковязкие нефти и другие полезные ископаемые в нижнепермских отложениях Татарстана.

Литература

1. Кузнецов В.Г. Некоторые черты эволюции карбонатонакопления в истории Земли. Сообщение 1. Эволюция масштабов, механизмов и обстановок карбонатонакопления // Литология и полезные ископаемые. — 2000. — № 1. - С. 40-55.

2. Сводная геологическая карта доплейстоценовых отложений Республики Татарстан. Масштаб 1:200 000. Пояснительная записка // С.А.Марамчин, М.Л.Руднев, Ю.Г.Сема-кин и др. — Казань, 1997.

3. Типоморфизм маркирующих горизонтов пермских отложенй Республики Татарстан по данным ЭПР

/ Ф.А.Муравьев, Г.Р.Булка, В.М.Вино-куров и др. // Докл. Междунар. симпозиума “Верхнепермские стратотипы Поволжья” (28 июля — 3 августа 1998 г.). — М.: ГЕОС, 1999. - С. 275-282.

4. Khassanov R.R., Novikov A.A.

The use of methods of mathematical statistics for providing geochemical criteria of determination of stratigraphical units in polyfacies of Upper Permian of Vol-ga-Urals region // The International section on Mathematical methods in Geology and the Vl-th International Symposium on Application of Mathematical methods Computers in Mining, Geology and Metallurgy/ Proceedings Volume. MA / Editor: Dr.Vaclav Nemec. — Prague, 1997. — MA8.

© Коллектив авторов, 2003

The article is devoted to the traditional aspect concerning the sedimentary sequences correlation being not sufficiently interpreted by paleontological material. Authors indicate a decline in attention to stratigraphic foundation of geological results of prospecting and exploration activities that may lead to negative practical results. The article examines the results of using the spectral analysis of carbonate rocks of Tatarstan for the Permian rocks correlation. For this purpose the authors used the reliable, tested method of statistical analysis of spectral data massif — estimation of different statistical coefficients supplemented by the discriminant analysis-classi-fication of a set of data in multidimensional space of characteristics manifesting in the given investigation as microelement concentrations, with training, when for the classification are used the characteristics of some samples from known stratigrap-hic position

ГЕОЛОГИЯ НЕФТИ И ГАЗА, 42003