On the question of hydraulic flow units use in terrigenous deposits taking into account facies (on the example of the Sof'inskoye field in the Perm Krai)

Abstract


Within the Perm Krai, most of the hydrocarbon reserves are associated with terrigenous deposits of the Visean stage, which are characterized by high lithological heterogeneity, variability of reservoir properties, which are associated with different geological conditions of sedimentation, as a result of which the overall dependence of such petrophysical parameters, as porosity ( K por ) and permeability ( K perm ), is characterized by a fairly high dispersion. The use of one common dependence K por = f ( K perm ) for the entire area can lead to significant errors in the calculation of permeability. In foreign literature, the solution to this problem is most often covered through the method of "hydraulic flow units", this technique was considered by domestic authors for the last decade. Reconstruction of the conditions for the productive layer formation with the further use of the method of hydraulic flow units will increase the efficiency in creating hydrodynamic models of deposits, as well as study in more detail changes in the porosity and reservoir properties of reservoir rocks over the area and predict zones with improved reservoir properties. The hydraulic flow unit is defined as "a representative unit volume of rock within which the geological and petrophysical properties that affect fluid flow are mutually consistent and predictably distinct from those of other rocks". On the example of the Sof'inskoye oil field in the Perm Krai, the porosity and permeability properties of reservoir rocks ( K por , K perm ) were analyzed using core data. The calculation of the flow zone indicator (FZI) and the allocation of hydraulic units (HU) were carried out within the productive deposits of the Visean terrigenous complex. To isolate the HU groups, a graph of the accumulated frequencies of the FZI values was plotted. Within each HU group, mean FZI, porosity and permeability values were determined. A matrix of the occurrence of the FZI depending on the facies setting was constructed, and an analysis of the FZI was carried out depending on the granulometric composition of the rock. Based on the results of the studies, the authors of the works found that the calculation of permeability using the petrophysical dependences K por = f ( K perm ), based on the release of HU, made it possible to predict zones with the highest reservoir properties, which further increased the efficiency of drilling production wells.

Full Text

Введение На Софьинском месторождении в пределах визейского терригенного нефтегазоносного комплекса выделено четыре продуктивных пласта: Тл2-а, Тл2-б, Бб1 и Бб2. С отбором керна на месторождении пробурена 21 скважина. Суммарная проходка с отбором керна составила 2914,1 м при выносе 1943,5 м, или 66,7 %. В девяти скважинах проходка с отбором керна составила 891,7 м при выносе 880 м, или 98,7 %. По результатам ранее проведенного литолого-фациального анализа для терригенных отложений визейского яруса [1-19] на Софьинском месторождении выделены следующие фациальные комплексы: Протока дельты (ПД). Заливно-лагунное побережье (ЗЛП). Бары и другие прибрежно-аккумулятивные образования (Б). Материалы и методы В табл. 1 приведены статистические характеристики параметров пористости и проницаемости для каждой выделенной фации. Терригенные породы фации протоки дельты (ПД) преимущественно представлены образцами с пористостью от 17,5 до 22,5 % (91 % выборки). Коэффициент проницаемости данной фации в большинстве образцов составляет от 100 до 500 мД (54 % выборки). Фация заливно-лагунного побережья (ЗЛП) представлена преимущественно породами с пористостью 10-15 % (63 % выборки) и более 15 % (34 %). Коэффициент проницаемости для пород-коллекторов данной фации в основном составляет от 100 до 500 мД (доля в выборке 43 %), в 23 % образцов проницаемость составляет более 500 мД, слабопроницаемые породы составляют 36 % выборки (10-100 мД) и в 21 % образцов проницаемость менее 10 мД. К фации прибрежно-аккумулятивного комплекса, бары (Б) относятся преимущественно породы с пористостью более 15 % (70 % выборки), 15 % образцов с пористостью 10-15 %. Проницаемость в основном составляет от 10 до 100 мД (58 % выборки), 12 % приходится на образцы с проницаемостью от 100-500 мД (табл. 1). Результаты расчетов и анализа Для определения статистической значимости средних величин в выборках использовался t-критерий Стьюдента, рассчитанный по формуле (1): (1) где М1 - средняя арифметическая первой выборки, М2 - средняя арифметическая второй выборки, m1 - средняя ошибка первой средней арифметической, m2 - средняя ошибка второй средней арифметической. Расчеты показали, что имеются статистические значимые различия между сравниваемыми средними значениями коэффициентов пористости и проницаемости фаций протоки дельты и баров, но при этом отсутствуют статистически значимые различия параметров между фациями баров и заливно-лагунного побережья, т.е. отложения в пределах данных фаций близки по фильтрационно-емкостным свойствам. По имеющимся керновым данным пористости (Кп) и проницаемости (Кпр) построено корреляционное поле (рис. 1), коэффициент корреляции (r) составляет 0,66. На диаграмме также видно, что определяется последовательность смены фации, но при этом существует зона неопределенности, где значения точек, характеризующие различные фациальные обстановки, попадают в единую область. В связи с достаточно высоким разбросом значений при установлении зависимости между коэффициентами пористости и проницаемости и вследствие имеющихся погрешностей в расчете проницаемости, в зарубежной практике при прогнозе проницаемости предложен метод гидравлических единиц потока [5-14], который увязывает между собой петрофизические и геологические параметры. Метод основан на выделении групп коллекторов (Huydraulic Flow Units) на графике накопленной частоты параметра расчета индикатора гидравлической единицы (FZI - Flow Zone Indicator) путем выделения прямолинейных участков, которые соответствуют группам гидравлических единиц (HU) с близкими по значению FZI [5, 20-22]. Выделение гидравлической единицы потока базируется на расчете параметра FZI, мм, по пористости и проницаемости (2): (2) Использование HU подразумевает, что существует ограниченное количество типов пород-коллекторов, которые характеризуются индивидуальным средним значением FZI, а разброс значений FZI вызван случайными экспериментальными погрешностями [4, 5, 22]. Основываясь на том, что параметр FZI увязывает между собой геологические параметры, условия осадконакопления и фильтрационно-емкостные свойства пород-коллекторов [17, 23-32], изучена зависимость в породе глинистой фракции с размерами зерен диаметром менее 0,01 мм и способность породы быть коллектором, а также параметры FZI. Известно, что чем выше в породе содержание глинистой фракции, тем выше удельная поверхность, больше количество остаточной связанной воды, а значит, и значения параметра FZI должны быть ниже. И, наоборот, менее глинистые, хорошо отсортированные пески характеризуются меньшей удельной поверхностью и более высоким параметром FZI. По результатам проведенного анализа установлено, что с увеличением в породе глинистой фракции возрастает содержание связанной воды, что проявляется в прямой линейной связи между параметром относительной глинистости (ɳ) и коэффициентом остаточной водонасыщенности Кво (рис. 2, а) с коэффициентом детерминации (R2) 0,89. Соответственно, существует Рис. 1. Корреляционное поле Кп и Кпр для терригенных отложений фаций протоки дельты (ПД), заливно-лагунного побережья (ЗЛП), баров (Б) Таблица 1 Основные статистические характеристики фаций Пара-метр Протока дельты tрасч > tтеор p Бары tрасч > tтеор p Заливно-лагунное побережье Кп, % 19,3±3.8 3,4-25,5 4,21 > 1,97 0,05 16,1±4.8 4,2-22,7 0,44 < 1,97 0,05 15,7 ± 3,1 6,5-21,5 Кпр, % 433,2±339,5 0,23-1590,7 6,15 > 1,97 0,05 160,4±217,1 0,1-940,4 1,74 < 1,97 0,05 100,2±97,9 0,12-541,4 Примечание: в числителе - среднее значение и стандартное отклонение, в знаменателе минимальное и максимальное значение параметров Кп, Кпр; tрасч - значение расчетного t-критерия Стьюдента; tтеор - теоретическое значение t-критерия Стьюдента; р - уровень статистической значимости. Рис. 2. Графики зависимостей: а - коэффициента остаточной водонасыщенности (Кво) и относительной глинистости пород (ɳ); б - параметра FZI и коэффициента остаточной водонасыщенности Рис. 3. График накопленной частоты FZI для фации протоки дельты Рис. 4. Зависимость Кпр от Кп для фации заливно-лагунного побережья Таблица 2 Характеристики гидравлических единиц потока Фация HU FZI FZI сред, мкм tрасч > tтеор* p Протоки дельты (ПД) 1 1,37 7,22 > 2,22 0,05 2 2,70 17,29 > 1,99 0,05 3 4,76 15,81 > 1,98 0,05 4 6,42 9,77 > 2,03 0,05 5 7,41 6,08 > 2,11 0,05 6 8,80 Заливно-лагунное побережье (ЗЛП) 1 0,56 6,75 > 2,10 0,05 2 1,27 6,31 > 2,07 0,05 3 2,08 10,33 > 2,03 0,05 4 3,27 9,49 > 2,00 0,05 5 4,1 6,16 > 2,01 0,05 6 5,60 Бары (Б) 1 0,21 7,05 > 2,11 0,05 2 1,54 8,06 > 2,08 0,05 3 3,35 7,03 > 2,11 0,05 4 4,48 6,05 > 2,13 0,05 5 6,04 Таблица 3 Таблица прогнозных уравнений Кпр = f (Кп), с учетом выделенных HU и без учета таковых Фация HU Уравнение с учетом FZI R (коэффициент корреляции) N (количество образцов) Протоки дельты (ПД) 1 - - - 2 y = 3,1947e0,1669x 0,86 10 3 y = 1,3574e0,2649x 0,74 74 4 y = 11,859e0,1878x 0,96 25 5 y = 17,452e0,1829x 0,95 14 6 y = 10,535e0,2217x 0,94 8 y = 1,7657e0,261x (обобщенная зависимость для фации протоки дельты) 0,61 133 Заливно-лагунное побережье (ЗЛП) 1 y = 0,0179e0,2933x 0,81 11 2 y = 0,1788e0,2427x 0,77 9 3 y = 0,1941e0,3034x 0,80 15 4 y = 1,7189e0,2204x 0,89 22 5 y = 3,5957e0,2072x 0,89 33 6 y = 17,15e0,1486x 0,77 16 y = 0,0396e0,4387x (обобщенная зависимость для фации заливно-лагунных побережий) 0,64 106 Бары (Б) 1 y = 0,0029x0,6871 0,58 4 2 y = 0,0657e0,3245x 0,64 15 3 y = 1,8866e0,2182x 0,94 7 4 y = 3,5274e0,2149x 0,94 11 5 y = 18,33e0,1612x 0,69 6 y = 0,0015e0,5908x (обобщенная зависимость для фации баров) 0,67 43 обратная нелинейная связь между параметром FZI и коэффициентом остаточной водонасыщенности с коэффициентом детерминации 0,66 (рис. 2, б) [33]. Таким образом, параметр FZI позволяет сгруппировать породы с близкими характеристиками порового пространства, различие которых определяется условиями осадконакопления. Для выделения групп HU строился график накопленных частот значений FZI [12, 15, 17, 34-40] и на графике определялись прямолинейные участки, которые и соответствовали группам коллекторов HU (рис. 3). Далее для каждой группы HU определялись средние параметры фильтрационно-емкостных свойств (ФЕС) (табл. 2). Из данных табл. 2 видно, что параметр FZI зависит от фациальных обстановок, в фации протоки дельты он достигает своего максимума. При помощи t-критерия Стьюдента проведено сравнение полученных выборок в пределах фаций, что показало наличие статистически значимых различий между выделенными группами HU. Для каждой группы HU, выделенных с учетом FZI, построены уравнения прогноза Кпр = f (Кп), представленные в табл. 3. Наиболее тесная связь получена между коэффициентами пористости и проницаемости при разделении группы HU в пределах фаций, коэффициенты корреляции изменяются в диапазоне от 0,58 до 0,96 [29, 40]. Отношение коэффициентов пористости и проницаемости в данном случае, рассматривается как совокупность зависимостей для каждой группы HU со своими петрофизическими свойствами (рис. 4), что говорит о возможности определения более точного коэффициента проницаемости с использованием зависимостей, полученных с помощью FZI [12, 26, 27]. Заключение По результатам проведенной работы установлено, что существует связь между параметром FZI и петрофизическими свойствами породами, которые в свою очередь определяются условиями осадконакопления. Использование параметра FZI и разделение пород на гидравлические единицы позволяет детально учитывать геологическую неоднородность пласта. Единая зависимость по керновым данным «пористость - проницаемость» может привести к значительной погрешности при определении проницаемости по данным ГИС, используемой в дальнейшем в гидродинамической модели месторождения. Анализ корреляционных зависимостей «пористость - проницаемость» с учетом выделения HU в пределах фаций показал достаточно тесную связь между коэффициентами пористости и проницаемости. Таким образом, для повышения достоверности в определении фильтрационно-емкостных свойств пород рекомендуется использование зависимостей Кпр = f(Кп), построенных с учетом групп HU.

About the authors

Ekaterina I. Efremova

LUKOIL-Engineering LLC

Ivan S. Putilov

LUKOIL-Engineering LLC

References

  1. Кокорин А.А., Касаткина В.Е., Гильманова Н.В. Особенности геологического строения объектов бс1/10 и бс2/10 дружного месторождения, определяющие характер обводнения скважин и механизм вытеснения нефти // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений, 2014. - Вып. 10.
  2. Хуснуллина Г.Р. Комплексирование литологических и петрофизических исследований для оптимизации разработки Красноленинского месторождения (Каменный участок, Восточная часть) / VII Всероссийское литологическое совещание 28-31 октября 2013.
  3. Хасанова К.А., Щетинкина Д.А. К вопросу значимости генетических особенностей при выделении коллекторов на примере Тевлонско-Русскинского месторождения (Западная Сибирь) // Вестник ПНИПУ. Геология. Нефтегазовое и горное дело. - 2012. - Вып.3.
  4. Методика отображения в цифровой геологической модели литолого-фациальных особенностей терригенного коллектора / В.П. Мангазеев, В.Б. Белозеров, И.Н. Кошовкин, А.В. Рязанов // Нефтяное хозяйство. - 2006. - № 5. - С. 66-70.
  5. Jude 0. Amaefule fnd Mehmet Fltunbay, Core Laboratories; Djebbar Tiab, U. of Oklahoma; David G. Kersey end Dare K. Keelan, Core Laboratorie. Enhanced Reservoir Dis-cription: Using Core and Log Data To Identify (Flow) Units and Predict Permeability in Uncored Intervals // SPE 26436. - P. 205-220.
  6. Способ оценки послойной неоднородности нефтяных пластов по проницаемости в условиях недостаточной информативности / Р.Х. Халимов, Р.З. Нургалиев, А.А. Махмутов, Н.И. Хисамтудинов // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. - 2016. - № 12. - С. 56-58.
  7. Permeability prediction by hydraulic flow units-theory and applications / M. Abbaszadeh [et al.] // SPE Formation Evaluation. - 1996. - Vol. 11, № 04. - С. 263-271.
  8. Basoi R.E., Shanin N., Dawood S.E. Reservoir rock typing from crest to flank is there a link // SPE paper 117728, presented at the Abu Dhabi International Petroleum Exhibition and Conference. - UAE, Abu Dabi, 2008. - 22 p.
  9. Kaseem A.L., Mike O.O. A robust Approach to flow unit zonation // SPE paper 98830, presented at the 29th Annual SPE International Technical Conference and Exhibition. - Nigeria, Abuja, 2005. - 15 p.
  10. Pittman E.D. Relationship of porosity and permeability to various parameters derived from mercury injection-capillary pressure curves for sandstone // AAPG Bulletin. - 1992. - V. 76. - P. 191-198.
  11. Permeability Prediction Using Genetic Unit Averages of Flow Zone Indicators (FZIs) and Neural Networks / C.I. Uguru, U.O. Onyeagoro, J. Lin, J. Okkerman, I.O. Sikiru // The 29th Annual SPE International Technical Conference and Exhibition in Abuja. - Nigeria, 2005.
  12. Global Hydraulic Elements: Elementary Petrophysics for Reduced Reservoir Model-ling / P.W.M. Corbett, Y. Ellabad, K. Mohammed, A. Posysoev // VEAGE 65-th Conference & Exhbition. - Stavanger, Norway, 2003. - Z-99.
  13. Identifying Reservoir Rock Types using a Modified FZI Technique in the Brazilian Pre-Salt / Nadege Bize Forest, Shlumberger Frances Abbots, SHELL; Victoria Baines, Shlumberger; Austin Boyd, LRAP-POLI/COPPE/UFRJ. // The Offshore Technologe Conference brasil held in Rio de Janeiro. - Brazil, 2019.
  14. Tiab D., Donaldson E.C. Petrophysics: Theory and Practice of Measuring Reservoir Rock and Transport Properties. - US, Houston: Gulf Professional publishing, 2012.
  15. Борисов. В.Г. Улучшенный алгоритм применения метода единиц потока для прогнозирования фильтрационно-емкостных свойств коллектора в скважинах, не охарактеризованных керном // Нефтяная провинция. - 2018. - Вып. 3.
  16. Хасанова К.А., Митяев. М.Ю. Методика построения геологической модели нефтяного коллектора (на примере пласта БП11 Вынгаяхинского месторождения, Западная Сибирь) // Литосфера. - 2014. - Вып. 4.
  17. Белозеров Б.В. Изучение возможностей геофизических методов, в связи с геологическим моделированием месторождений углеводоров. - СПб., 2008.
  18. Белозеров Б.В. Роль петрофизических исследований при оценке насыщения сложнопостроенных коллекторов // Известия Томского политехнического университета. - 2010. - Вып. 1.
  19. Построение единой литолого-фациальной модели пластов-коллекторов визейской терригенной толщи на лицензионных участках ООО «ЛУКОЙЛ-ПЕРМЬ» в пределах Жуковского, Забродовского и Енапаевского лицензионных участков для оптимизации точек заложения поисково-оценочных скважин: отчет ООО «ПермНИПИнефть» по договору № 09z1507/4349. Этапы 1-3. Енапаевский лицензионный участок / Е.Е. Винокурова, Т.В. Стукова [и др.]. - Пермь, 2010 г. (Фонды ООО «ЛУКОЙЛ-ПЕРМЬ»).
  20. Кошовкин И.Н., Белозеров В.Б. Отображение неоднородностей терригенных коллекторов при построении геологических моделей нефтяных месторождений // Известия Томского политехнического университета. - 2007. - Т. 310, № 2. - С. 26-32.
  21. Фролова Е.В. Пример методики построения геологической модели нефтяного коллектора // Евразийский союз ученых. - 2015. - Вып. 7.
  22. Фролова Е.В. Выделение гидравлических единиц потока - ключевое направление для классификации терригенных коллекторов (на примере одного из месторождений севера Западной Сибири) // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Геология. Нефтегазовое и горное дело. - 2012. - Вып. 2.
  23. Хуснуллина Г.Р. Геологическое строение и условия формирования продуктивных пластов викуловской свиты Красноленинского месторождения: дис. … канд. геол.-мин. наук. - Тюмень, 2014. - 195 с.
  24. Чернова О.С. Стадийность построения комплексных геолого-геофизических моделей месторождений нефти и газа // Известия Томского политехнического университета. - 2002. - Т. 305, вып. 6: Геология, поиски и разведка полезных ископаемых Сибири. - С. 259-268.
  25. Изучение закономерности изменения проницаемости продуктивных пластов комбинированными методами на примере д1/1, д1/2 Абдрахмановской площади / А.А. Назаров, М.Ш. Магдеев, М.В. Федотов, С.А. Маслов, М.Ф. Валидов // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. - 2017. - Вып. 10.
  26. Чувилев В.О., Шкирман Н.П. Альтернативный анализ фильтрационно-емкостных свойств продуктивных пачек чокракского возраста на примере месторождения Песчаное // Булатовские чтения: сборник статей. - 2018.
  27. Новые подходы к описанию пластов на сибирских нефтяных месторождениях (на примере Крапивинского и Малобалыкского месторождений) / П. Корбетт, А.Дятлов, Т. Кулагина, А. Посысоев, Р. Вестерман, С. Женг, К. Абабков // Интенсификация добычи нефти: матер. междунар. научно-практ. конф. - Томск, 2004. - С. 49-56.
  28. Муромцев В.С. Электрометрическая геология песчаных тел - литологических ловушек нефти и газа. - Л.: Недра, 1984. - 260 с.
  29. Хабаров А.В., Волокитин Я.Е. Методика комплексного анализа данных керна и ГИС с целью литологической классификации терригенных коллекторов // Каротажник. - 2010. - № 3. - С. 83-128.
  30. Недоливко Н.М. Исследование керна в нефтегазовых скважинах. Практикум для выполнения учебно-научных работ студентами «Прикладная геология». - Томск: Изд-во ТПУ, 2008. - 158 с.
  31. Kolodzie S.Jr., Analysis of Pore Throat Size and Use of Waxman-Smits Equation to Determine OOIP in Spindle Field // Colorado: SPE 9382 presented at 55th SPE Annual Fall Technology Conference. - 1980.
  32. Maghsood Abbaszadeh, Hikari Fujii, Fujio Fujimoto. Permeability Prediction by Hydraulic Flow Units - Theory and Applications // SPE 30158.
  33. Niab D., Dinaldson E.C. Petrophysics. - Oxford: Elsevier, 2004. - 926 p.
  34. Шкирман Н.П., Киян А.П. Методика интерпритации и определение параметров продуктивных коллекторов (на примере Ключевого месторождения) // Булатовские чтения: сборник статей. - 2019.
  35. Петухова Ю.А., Потехин Д.В. Математическое моделирование фильтрационно-емкостных свойств коллекторв // Математическое моделирование и компьютерные технологии в процессах разработки месторождений: Х научно-практическая конференция. - 2017.
  36. Алексеев В.П. Литолого-фациальный анализ: учебно-методическое пособие к практическим занятиям и самостоятельное работе по дисциплине «Литология». - Екатеринбург: Изд-во УГГГА, 2003. - 147 с.
  37. Вылцан И.А. Фации и формации осадочных пород. - Томск: Изд-во ТГУ, 2002. - 484 с.
  38. Совершенствование метода гидравлических единиц потока на основе кусочно-линейной аппроксимации функции распределения FZI в условиях сложного геолгического строения / А.А. Махмутов, В.К. Мухутдинов, Р.Х. Гилбманова, Р.М. Инсафов // Нефтяная провинция. - 2021. - Ч. 2. - № 4 (28). - С. 343-352. DOI: 10/25689/NP.2021.4.343-352
  39. Early Determination of reservoir Flow Units Using an Integrated Petrophysical Method / G.W. Gunter, J.M. Finneran, D.J. Hartman, J.D. Miller // SPE 38679. - 1997.
  40. Abbaszadeh M., Fujii H., Fujimoto F. Permeability prediction by Hydraulic Flow Units // Theory and applications: Society of Petroleum Engineers Petrovietnam Conference, 1-3 March 1995. - Hochiminh, 1995. - 11 p.

Statistics

Views

Abstract - 134

PDF (Russian) - 241

Refbacks

  • There are currently no refbacks.

Copyright (c) 2022 Efremova E.I., Putilov I.S.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies