Применение стохастического алгоритма при моделировании терригенных отложений девона (на примере нижнетиманских отложений Кирилловского месторождения нефти)

РАЗДЕЛ 1. ГЕОЛОГИЯ, ПОИСК И РАЗВЕДКА МЕСТОРОЖДЕНИЙ НЕФТИ И ГАЗА

УДК 553.982.2

А.Б. Дерюшев, Д.В. Потехин

Пермский национальный исследовательский политехнический университет, Пермь, Россия

ПРИМЕНЕНИЕ СТОХАСТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА ПРИ МОДЕЛИРОВАНИИ ТЕРРИГЕННЫХ ОТЛОЖЕНИЙ ДЕВОНА

Применен упрощенный подход к построению 3D-модели. Для настройки алгоритма стохастики были построены и проанализированы вертикальные характеристики и комплексные гистограммы нормального распределения Кп, построенные отдельно для каждой фациальной зоны по рассматриваемым месторождениям.

В качестве оценки результатов были подсчитаны балансовые запасы нефти отдельно для каждого из рассматриваемых в данной работе фациальных типов. Для фации типа протока дельты балансовые запасы нефти составляют 73 % от суммарного количества запасов, для фации типа конус выноса протоки - 17 %, для фации типа залив дельты - 10 %.

Ключевые слова: месторождение, моделирование, стохастика, циклит, фация, протока, залив, конус выноса, коса, пористость, запасы.

A.B. Deryushev, D.V. Potekhin

State National Research Polytechnical University of Perm, Perm, Russia

APPLICATION OF STOCHASTIC ALGORITHM FOR TERRIGENOUS DEVONIAN DEPOSITIONS MODELING AND SIMULATION BASED ON LOWER TIEMANIAN DEPOSITIONS OF KIRRILOVSKAYA FIELD

This work research has been used a simplified approach to arrange 3D models.

In order Stochastics algorithm to be tuned, vertical characteristics and integrated histograms of the Kp normal distribution separately performed for each facies zone on relevant fields were constructed and analyzed.

As an evaluation of the results, oil reserves for each of the considered facial types in this research were calculated. So, for the delta flow channel facies type - oil reserves are 73 % of the total volume, for flow channel detrital cone - 17 %, and of the facies type for Bay Delta - 10 %.

Keywords: оИ field, modeling and simulation processes, stochastics, cyclitis, facies, flow channel, bay, detrital cone, spit, porosity, reserves.

Построение трехмерных цифровых геологических моделей в настоящее время является довольно трудоемкой процедурой в рамках общего процесса разведки и разработки нефтяных и газовых месторождений. Создание 3Б-моделей решает, как правило, следующие задачи:

- подсчет запасов углеводородов;

- планирование (проектирование) скважин;

- оценка неопределенностей и рисков;

- подготовка основы для гидродинамического моделирования.

По данным литолого-фациального анализа (по А.П. Вилесову) продуктивной живетско-нижнефранской терригенной толщи Кустовского, Кирилловского, Мало-Усинского и Андреевского месторождений нефти, нижнетиманский циклит представлен двумя основными фациальными комплексами: дельтовые заливы и дельтовые протоки. Первый комплекс по площади распространения является доминирующим. Мощность ниж-нетиманского циклита изменяется от 8,6 до 13,6 м. По аналогии с соседними изученными месторождениями в скважинах, вскрывших комплекс типа протока дельты, можно выделить две типовые фации: фации осевой части проток и фации временных конусов выноса.

Комплекс проток имеет незначительную ширину и четкие латеральные границы с комплексом дельтовых заливов. Фация осевой части протоки представлена песчаниками, алевролитами и аргиллитами, формирующими устойчивую вертикальную последовательность. Завершают разрез протоки аргиллиты с линзами алевролитов и песчаников. Толщина песчаников осевых участков проток достигает 4,5 м.

Временные конусы выноса по материалам бурения представлены наиболее полно. Эта фация песчаных тел формировалась при кратковременных прорывах водами протоки ограничивающего прируслового вала. Разрез конуса выноса представлен пачкой песчаников и алевролитов толщиной до 3,3 м, которая подстилается и перекрывается глинисто-алевритовыми осадками дельтового залива.

Фациальный комплекс дельтовых заливов нижнетиманского циклита представлен двумя стандартными фациями - алевритово-

глинистых осадков тиховодных дельтовых заливов и паводковых кос. Фация паводковых кос представлена песчаниками и алевролитами толщиной до 1,0—1,2 м, приуроченных к кровельной части цик-лита [3].

Таким образом, при фациальном моделировании песчаных объектов были использованы следующие фациальные комплексы: дельтовые заливы, протоки дельты, конусы выноса проток и паводковые косы. Из результатов сейсмофациального анализа (по И. С. Путилову) были использованы границы зон распространения фациальных комплексов, а внутри них нанесена осевая часть протоки (рис. 1).

Рис. 1. Результаты литолого- и сейсмофациального анализа

При обобщении непрерывных данных ГИС, а также результатов литолого- и сейсмофациального анализа была получена и преобразована в дискретный вид фациальная кривая Zones, в которой каждому фа-циальному типу соответствует определенный индекс, фации типа залив дельты соответствует индекс 0, фации типа протока дельты - 1, фации типа конус выноса протоки - 2.

Полученная кривая фаций необходима в качестве одного из исходных данных, для выполнения следующего этапа - фациального моделирования песчаных объектов, выделенных в пределах циклитов по результатам литолого-фациального анализа керна продуктивной жи-ветско-нижнефранской терригенной толщи Кирилловского месторождения (по А.П. Вилесову). Песчаные тела формируются в различных

обстановках осадконакопления и в зависимости от этого могут иметь ту или иную форму поперечного сечения, отличаться внутренним строением, характером контактов с подстилающими и покрывающими осадками, строением зон выклинивания, закономерностями пространственного размещения. Все эти данные представляют собой первоначальные генетические признаки, сохраняющиеся в процессе литогенеза. Эти признаки могут быть использованы для реконструкции условий формирования песчаных тел [4].

Моделирование песчаных тел отдельно для каждого фациального комплекса осуществлялось с помощью инструмента SedSeis. Этот метод наиболее подходит для моделирования рассматриваемых фациаль-ных комплексов, когда форма объектов напоминает русло [1]. В качестве входной информации, помимо полученной ранее дискретной фа-циальной кривой, были использованы границы зон распространения рассматриваемых фациальных зон, которые были выделены по данным сейсморазведки методом 3Б, а также осевые линии песчаных объектов (см. рис. 1). Средняя линия представляет собой центральное сечение, т. е. линию максимальной толщины песчаного тела. Также при настройках алгоритма фациального (объектного) моделирования представляется возможность учета толщины моделируемого объекта, которая складывается из среднего и стратиграфического значения толщины, а также стандартного отклонения. Сопоставление получившихся распределений фаций велось визуально по горизонтальным и вертикальным срезам, по всему объёму трёхмерной геологической модели.

Моделирование пористости выполнялось стохастическим моделированием. Преимущества инструмента в том, что можно получать распределение на основе исходных данных и знаний об их трендах и распределениях, оценивать неопределённость построений и связанный с ней риск [2].

Исходными данными для петрофизического моделирования являются (рис. 2):

• трехмерная геологическая сетка (это может быть одна сетка или множественные сетки, с разломами или без них);

• скважинные кривые, которые осреднены до разрешения ячеек трёхмерной сетки;

• результаты интерпретации ГИС (непрерывная кривая Кп), а также данные о предельных значениях параметров пород продуктивных пластов;

• комплексные гистограммы нормального распределения коэффициента пористости, которые были получены отдельно для каждого фациального комплекса по ряду месторождений, находящихся в единой структурно-фациальной зоне со сходными геологическими условиями;

• вертикальные характеристики распределения коэффициента пористости, отдельно для каждого фациального типа (ГСР);

• результаты интерпретации данных сейсморазведки методом 3Б, представленные в виде прогнозных карт пористости и достоверности их прогноза (карты вероятности), а также в виде карт эффективных толщин (по И.С. Путилову);

Рис. 2. Исходные данные для петрофизического моделирования параметра Кп

• ввиду того, что фациальная неоднородность очень важна для моделирования пористости, в качестве исходных данных также был использован полученный ранее путем фациального моделирования дискретный параметр фаций. В результате появляется возможность задавать при моделировании различные настройки для каждого фациального комплекса.

Все типы исходных данных являются дополнительными и используются для ограничения алгоритма стохастики, т. е. для получения более реалистичного результата петрофизического моделирования.

Важнейшим этапом в стохастическом алгоритме является настройка трансформации распределения. Вообще под трансформациями следует понимать преобразование скважинных данных от их истинного распределения до нормального распределения, необходимого для использования в стохастическом моделировании, позволяющего получить итоговый параметр, в данном случае - Кп. Также на данном этапе моделирования был выбран режим трансформаций - Advanced как наиболее гибкий, позволяющий задавать вручную настройки и собственную последовательность трансформаций для выбранного типа фаций [1]. В данной работе были использованы трансформации отдельно для каждой фациальной зоны, которые учитывают следующие исходные данные: комплексные гистограммы нормального распределения Кп, вертикальные характеристики распределения Кп, прогнозные карты пористости.

Для оценки статистической характеристики непрерывной скважинной кривой пористости были построены по ряду месторождений (Кирилловское, Кустовское, Мало-Усинское и Андреевское месторождения нефти) отдельно для каждого типа фаций комплексные гистограммы нормального распределения Кп (рис. З).

_ I 95%-

не коллекторь

МіШ-

а

95 % - — 0.35 92 % -

не коллекторы 0.5 коллекторы

б

68 % - коллекторы и 32 % -не коллекторы

Рис. 3. Комплексные гистограммі н рмального распределения Кп по 4 месторождениям: а - дельтовые заливы; б - дельтовые протоки; в - конусы выноса проток

Необходимо, чтобы гистограммы пористости по результатам интерпретации ГИС для каждого фациального комплекса имели одномодальное, близкое к Гауссовому (нормальному) виду распределение, по-

скольку такой вид распределения эмпирически установлен для большинства однородных типов пород, принадлежащих определенному фациальному комплексу. В худшем случае, когда в пределах некоторого фациального комплекса наблюдается бимодальное распределение Кп (на гистограмме выделяются два пика), целесообразно выполнить работу по выделению дополнительных фациальных типов либо разделить рассматриваемый фациальный комплекс. Или же попытаться выявить в плане зоны различных условий осадконакопления, контролирующих распределение коэффициента пористости пород [2]. В результате анализа гистограмм распределения Кп продуктивных пластов отдельно по каждому фациальному комплексу с учетом обоснованных

*

петрофизиками граничных значений (Кп = 10 %) устанавливаются величины минимальных, максимальных и средних значений данного параметра, которые используются в дальнейшем в настройках алгоритма стохастики при расчете куба пористости с учетом типов фаций.

Анализируя приведенные на рис. 3 комплексные гистограммы распределения Кп, наблюдаем одномодальное, близкое к нормальному виду распределение данного параметра. Было установлено, что распределение частоты встречаемости коллекторов различных классов в песчаниках и алевролитах дельтовых проток имеет ярко выраженное смещение в сторону высокоёмких пород. На высокопористые коллекторы с Кп более 15 % (по классификации Авдусина и Цветковой) приходится 84 %, а на среднепористые коллекторы (с Кп от 10 до 15 %) около 8 % от всей выборки. В то же время среди песчано-алевритовых пород дельтовых заливов в основном преобладают неколлекторы (значение Кп < 10 %), что составляет 95 % от всей выборки. Также следует отметить, что в фациаль-ном комплексе типа дельтового залива не было установлено наличие высокопористых коллекторов. Среди пород конусов выноса проток преобладают коллекторы (около 68 %). Большая часть коллекторов приходится на высокопористые - 52 %, а примерно 16 % от всей выборки приходится на среднепористые коллекторы.

По результатам анализа комплексных гистограмм нормального распределения пористости можно сделать вывод: гистограммы распределения параметра пористости имеют одномодальное, близкое к нормальному виду распределение; наилучшими коллекторскими свойствами обладают песчаники и алевролиты, приуроченные к фациальному комплексу типа протока дельты; наблюдается ухудшение коллектор-

ских свойств пород конусов выноса, практически полное отсутствие коллекторов в породах дельтовых заливов.

Для оценки вертикальной характеристики непрерывной скважинной кривой Кп были построены по ряду месторождений (Кирилловское, Кустовское, Мало-Усинское и Андреевское месторождения нефти) отдельно для каждого типа фаций комплексные гистограммы вертикального распределения Кп (рис. 4).

а б в

Рис. 4. Вертикальные распределения Кп в породах разных фациальных комплексов нижнетиманской терригенной толщи по 4 месторождениям: а - дельтовые протоки; б - дельтовые заливы; в - конус выноса протоки

Среди песчаников и алевролитов дельтовых проток встречаемость коллекторов имеет преимущественное распределение, максимальные коллекторские свойства (пористость) постепенно ухудшаются, что наблюдается примерно до 20-го слоя трехмерной сетки и связано с этапом трансгрессии моря. Вместе с тем коллекторы конусов выноса проток разбросаны хаотично по всему разрезу, однако отметим, что в некоторых интервалах разреза наблюдаются максимальные выносы терригенного материала. Среди пород дельтовых заливов наблюдается наличие среднепористых коллекторов, расположенных в верхней части разреза, примерно до 20-го слоя трехмерной сетки, которые отложились в результате трансгрессии моря.

При детальном изучении геологического строения Кирилловского месторождения нефти с помощью пространственной сейсморазведки 3D (по И.С. Путилову) в ячейках стратиграфической сетки были рассчитаны значения прогнозного коэффициента пористости. По данной сетке была построена промежуточная карта Кп для интервала, соответствующего нижнетиманским отложениям. Учитывая слабые стороны статистической модели, полученные данные были обработаны геостатистическими методами для повышения их достоверности. Используя геостатистический алгоритм кокрайгинга, удалось получить окончательную схему прогнозных коэффициентов пористости в продуктивных интервалах терригенного девона. Ранее подобный подход был опробован для отложений терригенного девона на Кустовском месторождении нефти [4]. В итоге были построены карты прогнозного коэффициента пористости исходя из анализа количественных связей между интервальными атрибутами волнового поля и геолого-геофизи-ческими данными и карты достоверности их прогноза (карты вероятности) для нижнетиманских терригенных отложений.

Полученные в результате прогнозные схемы коэффициентов пористости в интервале нижнетиманских отложений в пределах скважин соответствуют скважинным параметрам (по РИГИС), а в межскважин-ном пространстве отражают неоднородность свойств. В результате анализа карт следует отметить, что повышенные значения коэффициентов пористости согласуются с фациальными комплексами протока дельты и конуса выноса протоки и косы, границы которых были выделены на сейсмофациальных картах.

Из приведенных выше карт отдельно для каждого фациального комплекса были построены трехмерные параметры прогнозной пористости и вероятности ее прогноза. Непрерывные параметры вероятности учитывались при задании среднеквадратического отклонения распределения коэффициента пористости, которое используется при настройках стохастического алгоритма.

В итоге получаем распределение параметра Кп по разрезу терриген-ных отложений девона, в данном случае нижнетиманских отложений.

Затем, после распределения куба пористости, проводится литологическое моделирование (распределение типа «коллектор - не коллектор») путем «отсечки» по граничному значению рассматриваемого параметра

*

(для нижнетиманских продуктивных отложений Кп = 10 %). Данный

способ позволяет упростить этап литологического моделирования и в итоге получить дискретный параметр литологии, который наиболее точно отражает форму и характер распространения коллекторов.

В качестве оценки полученных результатов были построены карты эффективных толщин и эффективных нефтенасыщенных толщин, а также подсчитаны балансовые запасы нефти отдельно для каждого из рассматриваемых в данной работе фациальных комплексов. Итак, для фации типа протока дельты балансовые запасы нефти составляют 69 % от суммарного количества запасов по всему нижнетиманскому цикли-ту, для фации типа конус выноса протоки - 25 %, для фации типа залив дельты - всего 6 %.

Библиографический список

1. Руководство пользователя программного продукта IRAP RMS. -М., 2010.

2. Методические указания по созданию постоянно действующих геолого-технологических моделей нефтяных и газонефтяных месторождений. Ч. 1. Геологические модели / ОАО «ВНИИОЭНГ». - М., 2008.

3. Литолого-фациальное строение продуктивной живетско-ниж-нефранской терригенной толщи Кустовского, Андреевского, Мало-Усинского и Кирилловского месторождений: отчет о НИР / ООО «Перм-НИПИнефть». - Пермь, 2009.

4. Детальное изучение геологического строения Кирилловского месторождения нефти с помощью пространственной сейсморазведки 3D: отчет по НИР / ООО «ПермНИПИнефть». - Пермь, 2009.

References

1. Rukovodstvo pol'zovatelja programmnogo produkta IRAP RMS. -M., 2010 g.

2. Metodicheskie ukazanija po sozdaniju postojanno dejstvujuwih geologo-tehnologicheskih model ej neftjanyh i gazoneftjanyh mestorozhde-nij. Ch. 1. Geologicheskie modeli. OAO «VNIIOJeNG». - M., 2008.

3. Litologo-facial'noe stroenie produktivnoj zhivetsko-nizhnefranskoj terrigennoj tolwi Kustovskogo, Andreevskogo, Malo-Usinskogo i Kiril-lovskogo mestorozhdenij: otchet o NIR / OOO «PermNIPIneft'». - Perm', 2009.

4. Detal'noe izuchenie geologicheskogo stroenija Kirillovskogo mestorozhdenija nefti s pomow'ju prostranstvennoj sejsmorazvedki 3D: ot-chet po NIR / OOO «PermNIPIneft'». - Perm', 2009.

Об авторах

Дерюшев Александр Борисович (Пермь, Россия) - аспирант кафедры геологии нефти и газа Пермского национального исследовательского политехнического университета (б 14990, г. Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: DeryushevAB@mail.ru).

Потехин Денис Владимирович (Пермь, Россия) - начальник отдела геологического моделирования, филиал ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг» «ПермНИПИнефть» в г. Перми (б140бб, г. Пермь, ул. Советской Армии, д. 29, e-mail: Potekhin@permnipineft.ru).

About the authors

Deryushev Alexandr Borisovich (Perm, Russia) - graduate, State National Research Polytechnical University of Perm (29, Komsomolskij avenue, Perm, Russia, б14990, e-mail:DeryushevAB@mail.ru).

Potekhin Denis Vladimirovish (Perm, Russia) - Head of the geological modeling, a subsidiary of «LUKOIL-Engineering», «PermNIPIneft» in Perm (б14 0бб, Perm, ul. the Soviet Army, 29, e-mail: Potekhin@permnipineft.ru).

Получено 09.09.2011