Электронная библиотека диссертаций и авторефератов России
dslib.net
Библиотека диссертаций
Навигация
Каталог диссертаций России
Англоязычные диссертации
Диссертации бесплатно
Предстоящие защиты
Рецензии на автореферат
Отчисления авторам
Мой кабинет
Заказы: забрать, оплатить
Мой личный счет
Мой профиль
Мой авторский профиль
Подписки на рассылки



расширенный поиск

Прогнозирование свойств коллекторов между скважинами по сейсмическим данным Птецов Сергей Николаевич

Прогнозирование свойств коллекторов между скважинами по сейсмическим данным
<
Прогнозирование свойств коллекторов между скважинами по сейсмическим данным Прогнозирование свойств коллекторов между скважинами по сейсмическим данным Прогнозирование свойств коллекторов между скважинами по сейсмическим данным Прогнозирование свойств коллекторов между скважинами по сейсмическим данным Прогнозирование свойств коллекторов между скважинами по сейсмическим данным Прогнозирование свойств коллекторов между скважинами по сейсмическим данным Прогнозирование свойств коллекторов между скважинами по сейсмическим данным Прогнозирование свойств коллекторов между скважинами по сейсмическим данным Прогнозирование свойств коллекторов между скважинами по сейсмическим данным Прогнозирование свойств коллекторов между скважинами по сейсмическим данным Прогнозирование свойств коллекторов между скважинами по сейсмическим данным Прогнозирование свойств коллекторов между скважинами по сейсмическим данным
>

Диссертация - 480 руб., доставка 10 минут, круглосуточно, без выходных и праздников

Автореферат - бесплатно, доставка 10 минут, круглосуточно, без выходных и праздников

Птецов Сергей Николаевич. Прогнозирование свойств коллекторов между скважинами по сейсмическим данным : Дис. ... д-ра техн. наук : 25.00.10 : Москва, 2003 143 c. РГБ ОД, 71:04-5/458

Содержание к диссертации

Введение

Глава 1. Создание геологических моделей резервуаров и залежей .

1.1 Состав и структура компьютерных геологических моделей месторождений и средств их создания 8

1.2. Описание модели данных 10

1.3. Программные и технические средства для создания геологических моделей месторождений 12

1.4. Интерпретационная система ГЕРМЕС для комплексной интерпретации данных трехмерной сейсморазведки и ГИС 14

1.5. Создание геологических моделей на основе современных программных систем и технологий 18

1.6. Геологический мониторинг запасов нефти и газа и разработки месторождений...22 Глава CLASS 2. Программные и технологические средства обработки и интерпретации CLASS

2.1 Базовая обработка 28

2.2. Интерпретационная обработка 29

2.3 Анализ параметров отраженных волн 40

2.4 Моделирование и анализ параметров волн в технологиях AVO и инверсии 67

2.5. Структурная интерпретация 86

2.6. Прогнозирование коллекторских свойств продуктивных пластов между

скважинами 90

Глава 3. Результаты применения программных и технологических решений для прогнозирования свойств коллекторов

3.1. Результаты прогнозирования эффективных толщин песчаных коллекторов в

неокомских клиноформах Приобского местрождения 98

3.2 Определение свойств тонкослоистых песчаных резервуаров на основе сейсмического прогнозирования и анализа кубов пористости, плотности и коэффициента Пуассона 120

Заключение 137

Список использованной литературы

Введение к работе

Объект исследований

Объектом исследований являются компьютерные методы обработки и анализа сейсмических отраженных волн и геофизических исследований свойств пород в скважинах с целью межскважинного прогноза коллекторских свойств резервуаров нефти и газа.

Актуальность темы

Актуальность работы определяется необходимостью повышения эффективности геолого-геофизического моделирования месторождений углеводородов на основе новых технологических и программных решений прогнозирования коллекторских свойств продуктивных толщ между скважинами по данным сейсморазведки.

Известно, что в результате поисков и разведки с помощью геолого-геофизических методов создаются информационные модели нефтяных и газовых месторождений для решения задач дальнейших этапов разведки и последующей эксплуатации. Полнота и детальность описания этих моделей зависит от масштабов съемки и повышается от региональных исследований к детальной разведке. Для перспективных территорий на этапе разведки создаются геолого-геофизические модели резервуаров, которые далее дополняются другими моделями - фильтрационными, экономическими, инженерно-геологическими и другими. Следует выделить особо, что геолого-геофизические модели резервуаров являются основой для подсчета запасов углеводородов, проектирования и реализации разведочного бурения и проведения в них геофизических исследований скважин и последующего проектирования разработки месторождений и эксплуатационного бурения. Разведка с помощью бурения является наиболее капиталоемким и дорогостоящим процессом и должна проводиться с наименьшим геологическим и инвестиционным риском. Снижение этих рисков может и должно достигаться с помощью предварительного геолого-геофизического моделирования резервуаров и залежей и на их основе оптимального размещения скважин, выбор интервалов и методов ГИС и размещения наземных геофизических методов разведки, прежде всего трехмерной сейсморазведки в сочетании с ВСП, широкополосным АК и плотностным каротажом скважин.

Целями геолого-геофизического моделирования месторождений углеводородов на основе данных сейсморазведки являются:

• Снижение геологических рисков при бурении поисковых и разведочных скважин.

• Снижение стоимости разработки месторождений углеводородов за счет оптимизации размещения эксплуатационных скважин и планирования траектории для бурения скважин.

• Повышение нефтеотдачи за счет оптимизации положения по глубине и в пространстве интервалов вскрытия продуктивных пластов в прогнозных зонах наиболее высокой пористости и трещинноватости.

Роль сейсморазведки. Еще несколько лет назад модели месторождений создавались на основе данных ГИС для упрощенного гидродинамического моделирования фильтрационных процессов в резервуарах, а модели резервуаров строились со значительным загрублением свойств пласта по вертикали и вдоль пласта на основе интерполяции свойств между разведочными скважинами, расстояния между которыми составляли многие километры. Роль сейсморазведки сводилась лишь к использованию структурных планов. Действительно, разработка месторождений нефти и газа в песчаных коллекторах мелового и юрского возраста в Западной Сибири, Предкавказье и Прикаспии, девонских отложений на территории Русской платформы всегда была затруднена по причине недостаточно детальной информации о структуре тонкой слоистости и латеральной литологической изменчивости коллекторов. Ограничения разрешающей способности сейсморазведки по доступной толщине пласта заставляли в прошлом при построении геологических моделей и подсчете запасов ограничиваться данными ГИС и керна. Когда расстояния между скважинами составляют первые километры, детальность описания пласта без использования данных

К трехмерной сейсморазведки по горизонтали оставалась неудовлетворительной, а построенные таким образом модели входили в противоречие с результатами пробной эксплуатации месторождений.

Более эффективное решение этих проблем появилось с освоением новых технологий обработки и интерпретации данных трехмерной сейсморазведки, использованием динамических характеристик волн и прогнозного волнового сопротивления для прогнозирования коллекторских свойств пород - пористости, песчанистости и эффективных толщин пластов между скважинами. Возникли новые технологии интегрированной интерпретации данных сейсморазведки и большого количества эксплуатационных скважин для создания детальных моделей месторождений на участках пробной эксплуатации. При интерполяции в объеме пористости и плотности, определенных по ГИС, между скважинами используются (в качестве пространственных весовых функций) кубы волнового сопротивления и коэффициента Пуассона, определенного по новой технологии AVO -анализа (измерения амплитуд отражений с увеличением угла падения на границу). Современные технологии объемного анализа кубов прогнозных подсчетных параметров пластов с применением прозрачности позволили выполнять анализ объемной формы резервуаров нефти. В итоге новые технологии обработки и интерпретации данных сейсморазведки обеспечили повышение детальности геологических моделей между скважинами и более надежное прогнозирование свойств резервуаров.

Цель работы.

Главная цель настоящей работы — создание и использование новых программных средств и новых технологий интегрированной интерпретации данных сейсморазведки и ГИС для повышения эффективности геолого-геофизического прогнозирования коллекторских свойств продуктивных пластов в пространстве между скважинами.

Основные задачи исследований

Для достижения этой цели необходимо решение задач:

• создать новые программные средства для извлечения из сейсмических отраженных волн информации о структурном положении и форме резервуаров нефти и газа, а так же извлечения информации о коллекторских свойствах - пористости, песчанистости, эффективных толщинах пластов.

• создать интегрированные технологии описания свойств резервуаров и залежей нефти и газа по данным трехмерной сейсморазведки и ГИС, опирающиеся на новейшие программные разработки анализа литологии, фациального состава и петрофизических характеристик пород продуктивных пластов.

показать достоверность решаемых задач построения геологических моделей продуктивных пластов на примере геологического моделирования конкретных месторождений с использованием информации о поведении коллекторских свойств пластов между скважинами с применением калибровки сейсмических данных по скважинам.

Достоверность научных выводов и рекомендаций

Для оценки достоверности полученных результатов использовались два концептуальных подхода:

1. В процессе анализа сравнивались данные, полученные из независимых источников информации, прежде всего наземных геофизических методов исследований: — измерения параметров сейсмических волновых полей, данные сейсмических скважинных исследований на глубинах в окрестности ствола скважины - (СК, ВСП) и данные геофизического исследования скважин (ГИС) с комплексом электрических, магнитных, ядерных, акустических и других типов полей, а так же данные измерений физических свойств горных пород на основе промысловой геологии и петрофизики. Точность прогнозных результатов по данным сейсморазведки определялась на основе сравнения прогнозных параметров продуктивных пластов - глубин, толщин, пористости с результатами фактического измерения аналогичных параметров по данным скважинных исследований. Результаты сопоставления приведены в заключительном разделе работы.

Научная новизна.

1. Впервые показана возможность измерения динамических параметров отраженных волн -многоканальных оценок энергии сигналов и помех в заданных диапазонах частот, сжатия сигналов, униполярных фаз, мгновенных скоростей и когерентности с точностью, достаточной для обнаружения зон с повышенными коллекторскими свойствами и оценки емкостных параметров резервуаров углеводородов.

2. Созданы оригинальные алгоритмы и программные комплексы для анализа динамических параметров волн, отличающиеся от известных повышенной помехоустойчивостью и широким диапазоном параметров анализируемых волн:

? способ многоканального поинтервального динамического анализа отражений (DIANA),

? новый способ расчета униполярных фаз,

? программный комплекс анализа мгновенных скоростей и когерентности (IVELA).

? система объемного анализа отражений и интерпретации данных трехмерной сейсморазведки (система GERMES).

3. Предложены новые технологические решения прогнозирования коллекторских свойств продуктивных пластов в виде обобщенных графов интерпретационной обработки сейсмических записей и комплексной интерпретации данных трехмерной сейсморазведки и ГИС. Графы определяют последовательность процедур, входные и выходные данные.

4. Показана технология прогнозирования коллекторских свойств продуктивных пластов, позволяющая совмещение в единой координатной системе и совместный анализ кубов пористости, полученных по данным трехмерной сейсморазведки и кубов пористости по данным эксплуатационного бурения, полученных на смежной или на той же самой территории.

5. Впервые для условий тонкослоистого разреза терригенных отложений Западной Сибири показана реальная возможность прогнозирования кубов пористости и коэффициентов Пуассона с приемлемой точностью и на их основе для конкретных месторождений и пластов выявить зоны геологического риска для бурения новых скважин и рекомендовать перспективные участки для бурения новых скважин.

Основные защищаемые положения

1. Созданы новые алгоритмы, программы и технологии анализа отраженных волн для прогнозирования геологического разреза (ПГР), которые обеспечивают извлечение более полной информации о строении резервуаров и залежей с высокой производительностью, достаточной для производственного решения задач.

2. Реализованы на практике новые технологии интерпретации сейсмических данных в виде графов обработки, подтверждающие полноту и последовательность процедур обработки и интерпретации, достаточные для решения геологических задач, вплоть до рекомендаций на бурение разведочных скважин.

3. Созданы на основе новых технологий интерпретации сейсмических данных геолого-геофизические модели, по которым уточнено размещение новых скважин на Сусликовском и Когалымском месторождениях, а так же на других месторождениях в Западной Сибири и Самарском Поволжье.

Практическая значимость работы.

1. Разработанные при участии и под руководством автора программные системы СЦС-3-ПГР используются при решении производственных задач в организациях Минтопэнерго и МПР для целей специальной обработки и интерпретации при построении геологических разрезов по сейсмическим данным, включая программные системы анализа мгновенных скоростей (IVELA), поинтервального анализа динамических параметров волн (DIANA), интерпретации кубов трехмерных сейсмических данных (GERMES). 2. Созданная при участии и под руководством автора технология интегрированной интерпретации данных трехмерной сейсморазведки и ГИС (GERMES) использовалась для геолого-геофизического моделирования и прогнозирования эффективных толщин коллекторов Приразломного, Лемпинского и Приобского нефтяных месторождений. Полученные данные использованы при выборе решений по размещению новых скважин.

3. Предложенные технологические решения интегрированной интерпретации, в соавторстве с А. Г. Авербухом и другими авторами, являются составной частью Инструкции по проведению наземной сейсморазведки, созданной в 2000 году по заданию Минтопэнерго под руководством О. А. Потапова.

4. Созданная под руководством и при участии автора технология обработки и интерпретации данных трехмерной сейсморазведки и ГИС на основе новейших программных систем компании ООО «Парадайм Геофизикал» использована с целью геологического моделирования Когалымского, Сусликовского и ряда других месторождений. Получены новые геологические результаты, уточняющие строение продуктивных пластов, которые используются при размещении новых скважин эксплуатационного бурения. Новые данные бурения подтвердили эффективность предложенных решений.

Реализация в промышленности

1. Разработанные при участии и под руководством автора программные системы СЦС-3-ПГР используются при прогнозировании геологических разрезов по сейсмическим данным более чем в 50 организациях бывшего СССР и затем в России, Казахстане, Белоруссии. Программные системы анализа мгновенных скоростей (IVELA), поинтервального анализа динамических параметров волн (ДИАНА), интерпретации кубов трехмерных сейсмических данных (ГЕРМЕС) применяются для решения производственных задач в организациях: - Азнефтегеофизика, Башнефтегеофизика, Саратовнефтегеофизика, Самаранефтегеофизика, Сибнефтегеофизика , Тюменьнефтегеофизика и многих других.

2. Созданная технология интегрированной интерпретации GERMES в сочетании с интерпретационной системой компании LANDMARK, использована для геолого-геофизического моделирования и прогнозирования эффективных толщин коллекторов Приразломного, Лемпинского и Приобского нефтяных месторождений на лицензионных территориях нефтяной компании ЮКОС.

3. Созданная при участии автора технология прогнозирования коллекторских свойств продуктивных пластов на основе новейших программных систем компании Парадайм Геофизикал, использована с целью геологического моделирования Когалымского, Сусликовского и ряда других месторождений на лицензионных территориях компаний Лукойл-АИК и Варьеганнефтегаз.

Апробация работы и публикации

Основные положения и результаты по теме диссертации автором были доложены на международных конференциях EAGE (Европейская ассоциация геологов и геофизиков) в 1994 г., Международных семинарах членов СЭВ в 1984, 1985 годах, ЕАГО (Евроазатское геофизическое общество) в 1995,1996, 1997, 2000 годах, на конференции ГЕОМОДЕЛЬ 1998, 1999,2000 и 2001 годах, а так же других отраслевых конференциях и семинарах.

По теме диссертации опубликована монография в 1989 г. и более 45 научных статей. Работа была выполнена на основе разрешенных к публикации материалов, полученных в разное время в Центральной геофизической экспедиции Минтопэнерго, Инжиниринговом центре нефтяной компании ЮКОС и международной компании Парадайм Геофизикал.

Объем работы.

Диссертация состоит из введения, трех глав и заключения. Текст изложен на 98 страницах, включая 53 рисунка, 5 таблиц и список литературы из 97 наименований.

Исходный материал.

В основе диссертации 28 опубликованных работ, включая монографию и статьи в геофизических журналах и сборниках. Кроме того, опубликовано около 35 кратких и расширенных тезисов докладов на различных конференциях и семинарах. Основные результаты исследований так же содержатся в отчетах, в том числе написанных автором в качестве ответственного исполнителя в ЦГЭ, НК ЮКОС и Парадайм Геофизикал в период 1985 года по настоящее время.

Благодарности

Автор выражает искреннюю признательность за сотрудничество, консультации и ценные советы при работе над программными системами, технологиями, с исходными материалами моим коллегам Авербуху А. Г., Афанасенкову А. П., Баранскому Н. Л., Барс О. Я., Басырову М. А., Быкову В. В., Винниковскому В. С, Гогоненкову Г. Н., Гриншпуну А. В., Гутману И. С, Денисову С. Б., Золотой Л. А., Зорькиной В. Я., Кашику А. С, Керусову И. Н., Керусову А. И., Копылову В. Е., Королеву Е. К., Коростышевскому М. Б., Косову В. В., Левянту В. Б., Медведеву Д. К., Маляровой Т. Н., Матусевичу В. Ю, Першукову В. А., Птецову Р. С, Рудой В. С, Стрекозину В. В, Скворцову М. Б., Токареву М. Ю, Чалову С. Е., Угаровой Л. С, Шевченко А. А., Эльмановичу С. С.

Автор хотел бы отметить поддержку и ценные советы научного консультанта работы Заслуженного деятеля науки, профессора Урупова А. К., а так же профессоров кафедры Серкерова С. А. и Завалишина Б. Р.

Настоящая диссертация систематизирует и обобщает многолетние разработки и опыт автора, в том числе опубликованные в статьях и монографии. Материалы, которые приводятся в данной работе, получены самим автором или под непосредственным руководством автора его учениками и последователями, при работе в Центральной геофизической экспедиции Минтопэнерго СССР, в российской нефтяной компании ЮКОС и затем в международной геофизической компании Парадайм Геофизикал.

Содержание работы. Работа состоит из трех глав.

В первой главе рассмотрены основные подходы к описанию модели коллекторов и программных и технологических решений для измерения их характеристик.

Приводится краткий перечень известных разработок по данной проблеме, включая инерпретационные системы, созданные с участием автора. Рассматривается модель С резервуара с позиций математического описания пространственного положения и формы резервуара, описание литологического состава пластовой модели резервуара, описание петрофизических характеристик пластовой модели резервуаров, а так же описание модели содержания углеводородов в резервуаре.

Во второй главе рассмотрены программные и технологические средства извлечения информации о модели резервуара из отраженных волн и геофизических исследований скважин, в том числе: программные и технологические средства извлечения полезных сигналов из поля помех и компенсации искажений сигнала (Базовая обработка), средства извлечения информации о свойствах коллекторов (Интерпретационная обработка), анализ акустических и эластических свойств резервуара (Атрибутный анализ и инверсия), анализ характера насыщения резервуара флюидами (AVO). Важное внимание уделено рассмотрению программных систем и технологиям принятия решений при формировании цифровых геологической модели месторождений (Интегрированная интерпретация). В качестве перспективных задач рассмотрены программные системы для отслеживания изменения свойств коллекторов и характера насыщения их флюидами во времени (Геологический мониторинг запасов).

В третьей главе рассматриваются результаты применения программных и технологических решений для прогнозирования свойств коллекторов, в том числе рассмотрены практические результаты описания коллекторов с тонкослоистой структурой на реальных месторождениях и показана возможность прогнозирования эффективных толщин коллекторов на основе атрибутного анализа, прогнозирования пористости в терригенных коллекторах с тонкослоистой структурой на основе расчета акустического и упругого импеданса (волнового сопротивления), а так же прогнозирования нефтенасыщенности коллекторов на основе коэффициентов Пуассона.

Как важнейший элемент прогноза, рассматрена оценка точности и достоверности прогнозирования свойств коллекторов по сейсмическим данным (точность глубин, толщин, пористости).

В заключении приводятся выводы по результатам работы.

Программные и технические средства для создания геологических моделей месторождений

Решение геологических задач и создание геологических моделей месторождений в виде карт, схем, разрезов, текстового их описания, графических изображений резервуаров и залежей, в том числе в объемном и стерео представлении, реализуется с помощью компьютерных систем, программных и технологических решений. Часто от начала поисковых работ до конкретных рекомендаций на бурение очередной скважины проходит всего несколько месяцев, поэтому производительность обработки и интерпретации должна обеспечивать принятие решений ценой несколько миллиардов рублей в такие короткие сроки и при этом использовать геолого-геофизическую информацию в максимально возможном объеме. Такие сервисные работы приобрели коммерческий и производственный характер на Западе уже более двух десятков лет, а в России последние десять лет. Поэтому требования к технологиям и технике стали предельно жесткими, хотя и сохранилась высокая наукоемкость и во многом исследовательский характер выполнения работ по интегрированной интерпретации и геологическому моделированию.

Как и ранее, в основе всех без исключения программных, технологических и технических решений лежат математические, физические и геологические методы описания горных пород и флюидов. В современных системах обработки и интерпретации воплощены идеи, описанные многими авторами в предыдущие годы, хотя и появились новые решения, использующие современные идеи и алгоритмы. В качестве примера новых революционных решений следует назвать во - первых, методы нейронных классификаций, в корне изменившие алгоритмы прослеживания отражений и оценки их параметров, во - вторых, методы объемного анализа отражений и свойств пластов с применением принципов прозрачности. В работе далее будут подробно рассмотрены материалы их использования. При упоминании новых технологий и программ мы постараемся кратко, где это возможно, наряду с технологическими решениями, дать ссылку на алгоритмический прототип и геофизическую суть используемых технологий.

Российские системы интегрированной интерпретации значительно скромнее по стоимости и по функциональному назначению, чем известные системы, созданные на Западе. Но в отличие от западных систем, российские системы созданы на базе отечественных математических и алгоритмических решений и часто более эффективны по многим параметрам, в том числе и по информативности. Обмен информацией во всем мире сделал доступными многие решения, поэтому на наш взгляд, сравнение таких систем представляет только коммерческий интерес, важнее содержательная сторона и оценка функциональных возможностей решения геологических задач с помощью систем интерпретации. Для примера ниже приводится описание возможностей системы ГЕРМЕС, разработанной в 1993 году в Центральной геофизической экспедиции Минтопэнерго. Автор настоящей диссертационной работы руководил созданием этой системы, поэтому ее описание в качестве прототипа в данной работе вполне уместно. По полноте функций на то время это была одна из наиболее современных систем. Следует иметь в виду, что такого рода системы при современных темпах программных разработок морально устаревают примерно каждые три года, поэтому обычно требуют непрерывной финансовой, технической поддержки и совершенствования. В связи с финансовым кризисом в России в начале 90-х годов такая поддержка со стороны государства быстро закончилась. Тем не менее, эта система эксплуатировалась в ряде организаций еще несколько лет после ее завершения, а отдельные технические решения нашли свое продолжение в последующих системах, развиваемых в ЦГЭ. Приведем краткую характеристику аппаратного и программного комплекса ГЕРМЕС.

Архитектура вычислительного комплекса совместима с имеющейся у геофизиков нефтяных компаний техникой на платформе рабочих станций и персональных компьютеров. Устоявшаяся на сегодня система вычислительного комплекса основана на модульной стратегии "клиент-сервер". Связь между элементами системы осуществлялась по сети ETHERNET. В состав вычислительного комплекса входят следующие компоненты.

1. Базой вычислительной сети является сервер класса SGI ORIGIN или SunUltra. К серверу могут быть подключены ленты: 8мм Exabyte или IBM 4590. Сервер выполняет функции интерпретационной обработки сейсмических данных 2Д/ЗД, ввода и вывода цифровых записей и результатов обработки и архивизации всех результатов.

2. Роль интерпретационного центра выполняет одна или несколько рабочих станций SGI OCTANE или Sun Blade с памятью не менее 512 MB, двумя цветными экранами 20 дюймов, 100 GB дисков, CD ROM. Станция обеспечивает трехмерную сейсмическую интерпретацию и геологическое обобщение объемной модели резервуара. Кроме того, она обслуживает цветной полномасштабный плоттер 36" НРХХ Color, диджитайзер и сканер.

3. Персональные компьютеры с процессорами Пентиум, дополненными графическими картами, дисками на 100 ГБ, CD ROM и сетевыми картами связаны с UNIX- машинами. Эти компоненты системы предназначены для совместного применения с UNIX -программным обеспечением и программ под управлением WINDOWS , в основном, для обработки данных ГИС, керна, петрофизики, ввода табличной информации.

Все вычислительные компоненты работают под операционными системами IRIX (для SGI) или SOLARIS (для Sun) и MS Windows (для персональных компьютеров).

Информационное обеспечение интегрированных систем основано на использовании геолого- геофизических баз данных, управляемых файловыми системами OS IRIX, OS SOLARIS и универсальными системами управления баз данных типа ORACLE или SYBASE.

Базы данных трехмерной сейсморазведки в системе ГЕРМЕС упорядочены по разветвленным логическим структурам данных, состоящих из следующих разделов: 1. Описание месторождения: графические схемы и таблицы. 2. Описание геофизических исследований скважин: графические схемы, таблицы координат, таблицы методов и интервалов, каротажные кривые, пластовые описания ГИС, литология, стратиграфия, керн. 3. Описание сейсмической площади 2Д: координаты профилей, таблицы пересечений, таблицы сноса скважин на профили, сейсмические разрезы. 4. Описание сейсмической площади ЗД: таблицы координат, сейсмические кубы, срезы куба и случайные профили. 5. Описание скоростного куба, включая таблицы вертикальных годографов по скважинам, таблицы погоризонтного описания скоростей, таблицы время-скорость для сетки куба, интерполированный скоростной куб. 6. Описание горизонтов: времен, глубин, атрибутов сейсмических волн, толщин и т.д. 7. Описание нарушений: по профилю, в кубе, плоскости нарушений, блоки. 8. Описание сейсмогеологических моделей: синтетических трасс, профилей, куба.

Создание геологических моделей на основе современных программных систем и технологий

Рассмотрим теперь состав современных систем геологического моделирования, применяемых в настоящее время в передовых российских нефтяных и сервисных компаниях. В качестве примера такой системы можно рассмотреть систему геологического моделирования, которая с участием автора была спроектирована и создана в Инжиниринговом центре НК ЮКОС. Основу программного обеспечения этой системы составили уже упомянутая выше система ГЕРМЕС, интегрированная система интерпретации компании ЛЭНДМАРК (в качестве базового ядра системы и основных сейсмических приложений) и программы компании Шлюмберже (для обработки и интерпретации данных промысловой геофизики, картопостроения и мониторинга разработки месторождений). Ее более чем трехлетний опыт эксплуатации при моделировании Приобского, Приразломного и других месторождений позволил сделать некоторые обобщения и выводы, касающиеся состава программ, технологий и результатов геологического моделирования.

В обобщенном виде перечень задач и этапов, получаемые на этих этапах результаты и тип программных средств для их реализации приведены в таблице ниже.

В качестве комментария к приведенным выше систематизированным сведениям о структуре и составе интегрированной системы можно добавить, что аналогичная по технологическим решениям система в настоящее время активно функционирует в жестком коммерческом режиме в компании Парадайм Геофизикал в Москве. Разумеется, программные решения этой системы базируются на собственных разработках компании, которые признаны одними из лидирующих в мире и продолжают совершенствоваться активными темпами. На основе этой системы, с участием и под руководством автора настоящей работы организована и выполняется интерпретация с производительностью более десятка проектов в год. Примеры геологической эффективности выполненных проектов, на которые получены разрешения на демонстрацию материалов и которые опубликованы в открытой печати, приведены в последней главе работы.

Приведенный в предыдущем разделе набор технологий предназначен для создания геологической модели месторождения и оценки его запасов. Без этих оценок не может быть принято решение о рентабельности разработки и ни один банк не вложит инвестиции в дальнейшую разведку и разработку без надежды на получение обоснованной прибыли от проекта. Однако следующий шаг в освоении залежей нефти и газа состоит в бурении новых скважин для уточнения свойств коллекторов и оптимизации схем разработки. Для этих целей, особенно крупных месторождений с низким качеством коллекторов, во всем мире принято реализовывать проекты пробной эксплуатации. На этом этапе могут быть использованы программные системы для отслеживания контура залежи во времени в период первого десятилетия эксплуатации. Эта задача является одной из наиболее актуальных для многих месторождений в России, поскольку многие месторождения разрабатываются по-прежнему без детальной информации о геологическом строении резервуаров. По этой причине точность оценки запасов многих месторождений оставляет желать лучшего, а проблемы бурения пустых скважин и обводнения продуктивных пластов ждут своего решения.

Главной причиной такого положения дел следует назвать фактическую неадекватность описания формы и пространственного положения резервуаров при подсчете запасов их реальному строению, которая связана с недостаточной детальностью и точностью геолого-геофизических данных. Это вполне закономерно, если учесть фактическую низкую плотность и качество наблюдений, полученных двумя наиболее информативными методами - ГИС и сейсморазведки. Но из этого следует, что при построении геологической модели нет альтернативы более точным и детальным данным трехмерной сейсморазведки, в сочетании с разведочными скважинами, либо, что еще более эффективно, с эксплуатационными скважинами. Но наибольший эффект при оценке перспектив запасов и проектирования дальнейшего бурения может быть получен при реализации геологического мониторинга запасов и разработки как процесса долговременных периодически возобновляемых наблюдений в поле и в скважинах .

Реализация мониторинга запасов и разработки возможна на основе приведенной ниже схемы, основанной на выполненном стартовом геологическом моделировании, описанном выше. В приведенной ниже таблице приведены основные программные и технологические компоненты для ее решения.

Представленная выше схема состоит из двух базовых компонент — повторной специальной обработки геолого-геофизической информации на основе периодически повторяемых трехмерных сейсмических и скважинных наблюдений и вторая компонента системы - поддержки мониторинга запасов и разработки месторождений на основе информационных систем с WEB - доступом через сети ИНТЕРНЕТ. Вторая компонента системы является программной и не зависит от конкретного месторождения. В виде системы мониторинга добычи (СМД) прототип такой системы создан и успешно функционирует в нефтяной компании ЮКОС с участием компании Шлюмберже.

Основу СМД составляют системы Finder и Geo VIEW. Последняя представляет собой продукт, интегрирующий доступ к данным из системы Finder, внешних источников данных, и реализованный в виде Internet-приложения, доступного практически с любого рабочего места, подключенного по сети к серверам СМД. Пользователь может просмотреть и проверить имеющуюся информацию, а также выбрать или загрузить необходимые данные, при этом система паролей разграничивает права пользователей, обеспечивая тем самым дополнительную защиту корпоративной информации. GeoWeb предоставляет доступ к картам. На этих картах пользователь может выбрать любой тип данных - скважины, маркера, каротаж, инклинометрию, керн и т.д. Существует возможность выбора подобных данных из таблиц с использованием функций запросов или выбора списков. По выбранным скважинам могут быть визуализированы геологические разрезы и графики по добыче. Пакет также содержит механизм создания отчетов на базе Oracle по данным по лицензионным участкам и 2Д/ЗД сейсмике. В табличной форме могут быть представлены любые данные, хранящиеся в файлах. GeoView предоставляет визуальные средства просмотра данных в наглядном виде: графики, карты, разрезы, формы, отчеты, и т.д. для Системы Мониторинга Добычи.

Такие системы существуют пока в единичных экземплярах в мире и в России, но представляются наиболее перспективными для развития интерпретационных систем, теории и практики интегрированной интерпретации.

Анализ параметров отраженных волн

Свойства функции мгновенной когерентности и ее физическая трактовка описаны выше, поэтому ограничимся лишь двумя замечаниями. По желанию интерпретатора с целью тестирования параметров, определяющих диапазон скоростей и надежность машинной интерпретации мгновенной когерентности, для некоторых фиксированных координат х вдоль профиля можно визуализировать изображения мгновенной когерентности в виде привычных для анализа вертикальных спектров скоростей. Это удобно делать в цветокодированном виде с наложением графиков v(/), которые являются результатом машинной интерпретации спектров скоростей и представляют собой вертикальное сечение х = const двухмерного изображения мгновенных скоростей Гогт (х, /). Второе замечание касается практической интерпретации двухмерного изображения максимальных по координате скоростей значений мгновенной когерентности. Во - первых, двухмерное изображение мгновенной когерентности, воспроизведенное в цветокодированном виде с наложением черно - белого изображения мгновенных фаз, которые получают по суммотрассам U (х, /), имеет самостоятельное значение при интерпретации как основа для анализа динамических характеристик отражений. Во - вторых, это же изображение является количественной мерой доверия к точности и надежности определения мгновенных скоростей, воспроизведенной в удобной для анализа форме. В - третьих, изображения мгновенных фаз и когерентности могут служить для визуальной или автоматической корреляции горизонтов и расчета погоризонтных сечений мгновенных скоростей с целью последующего построения толстослоистой модели интервальных скоростей известными способами: взаимных точек, итерационным способом Гогоненкова - Борейко.

Мгновенная когерентность как функция трех переменных (для профильного анализа) и четырех переменных (для трехмерного анализа добавляется азимут годографа ОГТ или ортогональная координата профиля) является промежуточным результатом для последующей машинной интерпретации с целью оценки мгновенных скоростей для суммирования vorr, интервальных скоростей уинт и средних скоростей vcp . Мгновенные скорости для суммирования vorr определяются на скользящей вдоль профиля базе В из нескольких соседних точек ОГТ в скользящем по оси времен окне too в два этапа.

На первом этапе рассчитывается прогнозное значение средневзвешенной скорости po - минимальное значение когерентности для отражений, регулируется геофизиком; Уф -значение фоновой скорости; М- число перебираемых скоростей , соответствующее перебираемым кинематическим поправкам в формуле (2). р(х ) о, то crcrr6v9 = i

Из этих формул следует, что если на временном разрезе присутствуют отражения с когерентностью выше оценки ро, то ожидаемое прогнозное значение скорости получается с помощью суммирования скоростей в некотором пространственно - временном окне, определяемом размерами скользящей базы В и размерами соо Если отражений нет, то для этого текущего отсчета координат х и / в качестве прогнозного будет взято значение фоновой скорости. —

На втором этапе в окрестности прогнозной скорости v (х, /) будет найдено значение локального максимума когерентности, для которого оценка скорости vorr будет удовлетворять следующим условиям:

1) значение интервальной скорости, определенной по формуле Урупова - Дикса для оцениваемого значения скорости vorr, попадает в переменный по времени диапазон изменений интервальных скоростей, заданный геофизиком;

2) при наличии двух равноотстоящих локальных максимумов когерентности как функции скорости для текущего отсчета времен будет взят тот, для которого градиент мгновенной скорости суммирования положителен.

Таким образом, в результате применения этих решающих правил получают автоматически определенные непрерывные по х и / значения мгновенных скоростей vorr (х, 0» которые далее пересчитываются в мгновенные интервальные и мгновенные средние скорости. Временные интервалы для расчета интервальной скорости вычисляют по локальным максимумам мгновенной когерентности по оси времен для каждой точки ОГТ. Так же как и максимумы огибающей амплитуд, максимумы когерентности позволяют оценить времена отражений с той степенью детальности, которая обеспечивается крутизной огибающей отраженной волны. Поскольку мгновенная когерентность определяется и усредняется на базе из нескольких соседних ОГТ, эта последовательность времен отражений вдоль профиля будет в значительной мере регулярной и коррелированной по оси х, отображая свойства когерентности отражений вдоль профиля. Временные интервалы между отдельными отражениями будут для большинства реальных тонкослоистых разрезов настолько малыми (близкими к периоду записи), что можно считать в пределах этих интервалов между соседними ОГТ среду горизонтально - слоистой и применять упрощенную модификацию формулы Урупова-Дикса: -.//»/ - , / ч ± где /,-, Л-11 - времена локальных максимумов когерентности по оси времени.

Поскольку мгновенная интервальная скорость определяется на каждой ОГТ и по соседним временным интервалам , мозаика из отдельных текущих оценок интервальных скоростей образует двухмерное изображение интервальных скоростей, на котором реальная неоднородность среды отображается в виде аномалий. Уровень случайных помех может быть существенно снижен применением медианной обработки до и после вычисления мгновенных интервальных скоростей. Использование при медианной обработке скоростей робастных оценок среднего позволяет существенно снизить роль случайных всплесков скоростей.

Определение свойств тонкослоистых песчаных резервуаров на основе сейсмического прогнозирования и анализа кубов пористости, плотности и коэффициента Пуассона

Проблема состоит в том, что керновые исследования в скважинах обычно выполняются для заданных по данным скважинных исследований (ГИС) небольших интервалов глубин, соответствующих выборочным коллекторам. Тем не менее, после стратиграфической идентификации, описанной выше, можно увязать в пространстве точки таких измерений петрофизических характеристик пород с поведением геофизических полей, измеренных по данным ГИС по стволу скважины и с параметрами сейсмических отражений в объеме. Поскольку сейсмические отражения формируются в породах с различными скоростями и плотностями, первоочередное значение имеют сопоставления формы сейсмических отражений с данными акустического и плотностного каротажа. В свою очередь, поскольку скорости и плотности в породах зависят от литологии, пористости, глинизации пор, трещинноватости пород и характера насыщения пор и трещин, то становится понятной схема петрофизического обоснования сейсмической интерпретации. По сути, должна быть решена задача оценки степени влияния и чувствительности амплитуд, импеданса, скоростей, плотностей и других параметров сейсмических отражений от каждого из перечисленных выше петрофизических параметров среды. Можно только добавить, что на нефте и водонасыщение коллекторов реагируют скорости и амплитуды продольных волн и слабо реагируют скорости и амплитуды поперечных и обменных волн. На их отношении построены способы обработки типа AVO (анализа амплитуд с удалением источников волн от приемников). На рисунке 3.19 слева показано совмещение каротажных диаграмм, сейсмических трасс, трасс импеданса и пористости. Справа показан кроссплот связи между сейсмическим импедансом и пористостью по ГИС для интервала продуктивных песчаников. Сопоставление выполнено с шагом квантования каротажа, поэтому сейсмический сигнал выглядит необычно растянутым. Но при этом видно, на какие толщины слоев реагирует сейсмическая волна в зависимости от достигнутой степени разрешенности волн. Восстановленный с помощью инверсии сейсмический импеданс (акустическое сопротивление) в отличие от отражения имеет вид пластовой кривой и качественно согласуется с отфильтрованной кривой пористости по ГИС. На основе этого кроссплота можно получить уравнение пересчета импеданса в пористость. Регулярные выбросы -отклонения от линейной зависимости соответствуют плохому соответствию импеданса от малых, до 4 метров толщин слоев. Статистические зависимости скорости продольных и обменных волн по данным многоволновой широкополосной акустики позволяют построить тонкослоистые скоростные модели, рассчитать синтетические сейсмограммы продольных и обменных волн и калибровать расчеты коэффициента Пуассона по сейсмическим данным на основе технологии AVO. На рис. 3.20 показано два кроссплота зависимости коэффициента пористости от коэффициента Пуассона для одинаковых интервалов глубин. Верхний кроссплот соответствует измеренным значениям в скважине (по данным С.В.Добрынина, СК "Петроальянс"). Нижний кроссплот, построенный в тех же диапазонах, получен по измеренным данным, спрогнозированным нами по сейсмическим трехмерным данным. Две линии в центре отделяют точки, принадлежащие водонасыщенной зоне по глубине измерений, от нефтенасыщенной зоны. Между линиями находятся точки, укладывающиеся в переходную зону смешанного нефте-водонасыщения. Видно, что характер и диапазоны зависимостей практически идентичны, что позволяет переносить выводы о характере нефтенасыщения с каротажных данных на сейсмические. Далее в работе будут показаны результаты интерактивного распознавания зон нефтенесыщенных коллекторов с применением критерия соотношения пористость\коэффициент Пуассона.

Для получения информации об акустической модели среды была выполнена амплитудная инверсия сейсмических данных, полученных в результате специальной обработки. В процессе работы использовался пакет матобеспечения Vanguard компании Парадайм Геофизикал. Для восстановления полной скоростной характеристики импеданса по глубине требуется к сейсмическому диапазону частот добавить информацию о других частотных компонентах акустической модели, в частности низкочастотных (менее 10 Гц). Для этой цели на третьем этапе, этапе стратиграфической интерпретации были построены скоростная и плотностная модели на основе скважинных данных. Границы слоев в виде поверхностей, полученных на этапе интерпретации, использовались для описания толстослоистого каркаса модели по реперным горизонтам. При построении детальной акустической модели был принят вариант параллельного поведения пропластков по отношению к верхней границе слоя. Построение акустической модели проводилось путем трехмерной интерполяции акустического импеданса по скважинным данным, используя метод ко-крайгинга. При этом учитывались геометрия слоев, характер залегания пропластков внутри слоев и их количество внутри каждого выделенного слоя. В результате были получены учитывающие макро- и микроструктурные особенности среды, кубы плотности и скорости, которые использовались в дальнейшем в качестве акустической модели. Следующий, четвертый этап представлял собой непосредственно амплитудную инверсию сейсмического куба данных. Преобразование проводилось в полосе частот 13-45 Гц. Информация о низких частотах была получена из вспомогательной акустической модели.

В результате был рассчитан куб псевдоакустического импеданса, который использовался в дальнейшей интерпретации. На заключительной стадии куб импеданса был разделен на скоростную и плотностную составляющие. Соответственно, были получены кубы псевдоплотности и псевдоскорости. Этот шаг был вызван тем, что по данным статистического анализа выявилась низкая корреляция между плотностью и скоростью в интервале исследования, но зато обнаружена хорошая зависимость пористости и песчанистости от плотности (в отличие от худшей связи со скоростью и, в меньшей степени, импедансом).

Похожие диссертации на Прогнозирование свойств коллекторов между скважинами по сейсмическим данным