Full Text

Введение Органическое вещество, рассеянное в осадочных породах, дает ценную информацию о нефтегазоносноси осадочной толщи. Анализ компонентного состава рассеянного органического вещества (РОВ) позволяет определить природу, условия накопления и зрелость РОВ, а также оценить генерационный потенциал отложений и использовать его для прогноза нефтегазоносности территории [1-4]. Изучению элементного состава РОВ в процессе катагенеза посвящено много научных исследований, из которых наиболее значимыми являются работы В.А. Успенского, Н.Б. Вассоевича, С.Г. Неручева, О.А. Радченко, А.Э. Конторовича, Г.А. Калмыкова и других [5-9]. На сегодняшний день существует множество методов изучения состава рассеянного органического вещества [10, 11], к наиболее часто применяемым относятся: химико-битуминологический анализ, пиролиз методом Rock-Eval, газожидкостная хроматография и др. Характеристики РОВ относятся к прямым показателям нефтегазоносности [12-14]. Основой битуминологического анализа является последовательная экстракция битумоидов с применением органических растворителей (хлороформ, бензол, петролейный эфир и др.) и щелочи для последующего выделения гуминовых кислот, входящих в состав остаточного органического вещества. Далее экстракция сопровождается элементным анализом, анализом группового углеводородного состава, а также углепетрографическим исследованием нерастворимого осадка [15-18]. Метод пиролиза керна в инертной атмосфере с помощью прибора Rock-Eval на сегодняшний день является неотъемлемой частью при прогнозе нефтегазоносности территорий по всему миру, он разработан в целях детального анализа нефтематеринских пород [19]. Результаты анализа Rock-Eval применимы как для новых перспективных нефтегазоносных районов, так и для высоко изученных в целях доразведки [20]. К преимуществам метода Rock-Eval относится сравнительно небольшое время проведения анализа, минимальная пробоподготовка, малый вес образцов породы [21-24]. В этом методе используется программируемый по температуре нагрев небольшого количества породы (70 мг) или угля (30-50 мг) в инертной атмосфере (гелий или азот) для определения количества свободных углеводородов, присутствующих в образце, характеризующих долю исходного генетического материала, который трансформирован в углеводороды (S1), и тех, которые могут потенциально высвободиться после созревания, характеризующих остаточный нефтематеринский потенциал (S2). По результатам определения S1 и S2 рассчитываются стандартизованное значение Tmax и индекс продуктивности PI (отношение S1/(S1+S2)). Данные критерии используются в качестве параметров, характеризующих зрелость ископаемого органического вещества. Для более полной диагностики породы также определяется общее содержание органического вещества (TOC) и содержание минерального углерода (MinC). Метод газожидкостной хроматографии позволяет проводить анализ состава сложных смесей органических соединений, в том числе и метанонафтеновой углеводородной фракции битумоидов и нефти, состоящей из насыщенных высокомолекулярных углеводородов. Данный метод отличается быстротой выполнения анализа, наглядностью, возможностью работы с малыми навесками [25, 26] и нередко используется в дополнение к первым двум методам в целях произведения сопоставления миграционной части и нефтематеринской породы, нефти и нефтематеринской породы [27]. По сравнению с битуминологическим анализом, в процессе пиролиза породы исследуются физические процессы, в то время как первый метод позволяет исследовать химический состав битумоидов, представляющий большой интерес при анализе процесса генерации, аккумуляции и миграции рассеянного органического вещества. Кроме этого, еще одной отличительной особенностью битуминологического анализа является большой объем выполненных исследований. Исследования с помощью Rock-Eval и газожидкостной хроматографии проводятся в единичных скважинах по Пермскому краю, следовательно, по результатам данных исследований оценить дифференциацию РОВ по разрезу и площади не представляется возможным. В связи с этим приведем данные битуминологического анализа, по результатам которого различают сингенетичные вмещающие отложения и эпигенетичные битумоиды [28]. Наибольший интерес представляет количество эпигенетических битумоидов в породах, так как они являются более подвижными, миграционно способными и приравниваются к микронефти. Разделение РОВ на типы основывается на закономерности Успенского - Вассоевича, согласно которой с увеличением дисперсности органических веществ доля битуминозных компонентов в нем растет [29-31]. В дополнение и доказательство данной типизации учеными разработана методика разделения РОВ на три класса (сингенетичное, эпигенетичное и смешанное) с помощью вероятностно-статистических методов, которые за последнее десятилетие в нефтегазовой сфере применяются все чаще [32-36]. Целью данного исследования является оценка дифференциации РОВ вероятностно-статистическими методами по данным битуминологического анализа северной части Башкирского свода в целях дальнейшего зонального прогноза нефтегазоносности. Объект исследования Объект исследования - осадочная толща южной части Башкирского свода в пределах Пермского края. Башкирский свод (БС), в свою очередь, является положительной тектонической структурой первого порядка, которая обрела современные очертания в конце герцинского геологического цикла [37, 38]. Свод осложнен многочисленными структурами второго порядка - валами и третьего порядка - локальными поднятиями. В геологическом плане БС приурочен к восточной окраине Восточно-Европейской платформы. В пределах объекта исследования по состоянию на 01.01.2024 разрабатывается 56 месторождений, 9 месторождений находятся в разведке, 12 структур находятся в глубоком бурении, 34 - подготовлены к глубокому бурению, 40 - выявлено. Для БС отмечается промышленная нефтеносность во всех нефтегазоносных комплексах, характерных для Волго-Уральской нефтегазоносной провинции. Но, несмотря на высокую изученность, прогноз нефтегазоносности для данной территории все так же остается актуальным. Построение вероятностно-статистических моделей зонального прогноза нефтегазоносности по характеристикам РОВ Геохимические характеристики РОВ в пределах исследуемой территории изучены методом битуминологического анализа в 62 скважинах, всего Рис. 1. Корреляционное поле между параметрами Сорг и β для территории Башкирского свода Рис. 2. Изменение значений: а - уровня значимости; б - углового коэффициента; в - t-критерия; г - свободного члена в уравнениях регрессии β = f(Сорг) проанализировано 1617 образцов керна. Рассмотрены следующие основные показатели: содержание органического вещества (ОВ, %) и органического углерода (Сорг, %); состав РОВ - процентное содержание хлороформенных (Бхл), петролейных (Бпэ), спиртобензольных (Бсб) битумоидов, содержание гуминовых кислот (Гум.к., %) и нерастворимого остатка (НО, %); характеристика преобразованности РОВ - коэффициент нейтральности битумоида (Кн = Бхл/Бсб, доли ед.), битумоидный коэффициент (β, %). Дифференциация РОВ по типам выполнена с помощью статистического анализа по технологии, приведенной в работе [33]. Поле корреляции между Сорг и β по имеющимся данным представлено на рис. 1. Соотношение между величинами геохимических характеристик Сорг и β характеризуется значительной нелинейностью. Данная закономерность изменения значений β от Сорг, позволяет считать, что процесс преобразования РОВ протекает по общей схеме [39]. Интенсивность процесса преобразования обусловлена различными величинами концентраций Сорг. В связи с этим целесообразно провести исследование характера взаимоотношений между β и Сорг в целях определения диапазона значений Сорг со статистически значимой обратной корреляцией с коэффициентом β, который будет являться граничным значением дифференциации РОВ на автохтонное и аллохтонное. Так, для типизации РОВ на изучаемой территории БС использованы результаты исследований по образцам, где Сорг и β определены совместно. Для дифференцированной оценки зависимости β = f(Сорг) построены линейные уравнения регрессии для различных диапазонов изменения Сорг. Первая модель строится по 3 (n = 3) определениям Сорг, следующая модель получена при n = 4, и так далее до n = 711. Всего было построено 708 статистических моделей. По характеристикам статистических моделей построены зависимости изменения значений свободных членов, коэффициентов при Сорг и значений коэффициентов корреляции r в зависимости от значений Сорг (рис. 2). Анализ полученных зависимостей по характеристикам моделей, позволил выделить три группы соотношений. По данным трем группам проведен дискриминантный анализ в целях определения функций, разделяющих классы. Для построения линейной дискриминантной функции составлены матрицы центрированных сумм квадратов и смешанных произведений, по ним вычислены выборочные матрицы [40-42] и построены следующие линейные дискриминантные функции (ЛДФ): Сравнение средних значений показателей РОВ по типам Показатели, ед. изм. Средние значения Критерии _t_ p Тип РОВ сингенетичное смешанное эпигенетичное НО, % 60,875 ± 39,117 16,634 ± 29,951 12,224 0,000 60,875 ± 39,117 30,036 ± 35,065 5,316 0,000 30.036 ± 35,065 16,634 ± 29,951 2,561 0,011 Сорг, % 1,487 ±3,505 0,680 ± 1,287 2,667 0,008 1,487 ± 3,505 0,830 ± 1,199 1,319 1,188 0,830 ± 1,199 0,680 ± 1,287 0,718 0,474 ОВ, % 1,974 ± 4,662 0,907 ± 1,713 2,651 0,008 1,974 ± 4,662 1,102 ± 1,595 1,314 0,189 1,102 ± 1,595 0,907 ± 1,713 0,705 0,482 Бпэ 0,002 ± 0,011 0,077 ± 0,124 -13,499 0,000 0,002 ± 0,011 0,022 ± 0,046 -7,802 0,000 0,022 ± 0,046 0,077 ± 0,124 -3,019 0,003 Бхл 0,035 ± 0,078 0,605 ± 1,075 -12,014 0,000 0,035 ± 0,078 0,222 ± 0,317 -10,594 0,000 0,222 ± 0,317 0,605 ± 1,075 -2,475 0,014 Бсб 0,079 ± 0,100 0,281 ± 0,412 -10,057 0,000 0,079 ± 0,100 0,311±0,407 -10,191 0,000 0,311±0,407 0,281 ± 0,412 0,446 0,656 Гумин_кисл_ % 0,012 ± 0,039 0,001 ± 0,002 3,156 0,002 0,012 ± 0,039 0,001 ± 0,001 1,897 0,058 0,001 ± 0,001 0,001 ± 0,002 -0,040 0,968 Кн, доли ед. 0,366 ± 0,277 1,878 ± 2,370 -14,114 0,000 0,366 ± 0,277 0,774 ± 0,408 -9,383 0,000 0,774 ± 0,408 1,878 ± 2,370 -3,237 0,001 β, % 3,147 ± 3,254 61,358 ± 21,851 -58,589 0,000 3,147 ± 3,254 19,389 ± 3,265 -33,702 0,000 19,389 ± 3,265 61,358 ± 21,851 -13,505 0,000 Полученные функции являются статистически значимыми, что подтверждается уровнем значимости полученных связей и величинами χ2, Доля правильности классификации по обучающей выборке составляет 92,21 %. Дифференциация РОВ по типам в большей степени происходит по функции Z1. Анализ полученной ЛДФ показывает, что порядок формирования происходит в последовательности расположения параметров в уравнении. На первом шаге включается показатель β, затем величина НО, и так далее. Таким образом, дифференциация, полученная по параметрам Сорг и β прослеживается и по другим геохимическим характеристикам РОВ. Все это позволяет на статистическом уровне обосновать дифференциацию РОВ на три класса. Выделенные с помощью статистического анализа классы ассоциируются с сингенетичным, смешанным и эпигенетичным типами РОВ. Графически закономерность Успенского - Вассоевича, скорректированная по статистически обоснованным типам РОВ для территории БС приведена на рис. 3. Наиболее сильно дифференциация РОВ наблюдается по β, нежели по Сорг. При этом установлено, что существование смешанного и эпигенетического РОВ отмечается только при значениях Сорг <10 %. Данное обстоятельство показывает, что процесс преобразования РОВ происходит в отложениях, где значение концентрации Сорг составляет менее 10 %. Граница между сингенетичным РОВ и смешанным колеблется по параметру β в диапазоне 15-18 %. Граница между смешанным и эпигенетичным - по значению β = 28-32 %. Распределение по количеству определений следующее: 73,45 % - сингенетичное РОВ; 8,65 % - смешанное, и 17,89 % - эпигенетичное. Для подтверждения того, что выделенные группы РОВ характеризуются различными средними значениями изучаемых характеристик, выполнен анализ по критерию Стьюдента t [43, 44]. Различие в средних значениях по типам РОВ считается статистически значимым, если значение t-критерия отлично от 0, а уровень значимости p при этом меньше или равен 0,05. Средние значения геохимических показателей по выделенным типам РОВ, t и p статистики приведены в таблице. Рис. 3. Поле корреляции между Сорг и β с выделенными группами РОВ для территории БС Рис. 4. Схема изменения значений по территории северной части Башкирского свода Рис. 5. Значения коэффициентов корреляции (r) между характеристиками РОВ и Рис. 6. Изменение значений t-критерия коэффициентов в уравнениях Анализ рассчитанных средних значений основных геохимических характеристик РОВ показывает статистически различный состав сингенетичных, смешанных и эпигенетичных битумоидов. Максимальное различие средних значений по всем показателям получено между характеристиками сингенетичных и эпигенетичных РОВ. Это также доказывает, что дифференциация РОВ наблюдается не только по соотношению β и Сорг, но и по другим характеристикам органического вещества. Для прогноза нефтегазоносности актуально оценивать дифференциацию и типизацию РОВ по степени преобладания эпигенетичных (наиболее подвижных) битумоидов. Так, дифференциация РОВ, полученная по содержанию органического углерода Сорг, %, и битумоидного коэффициента β, %, использована для построения вероятностных моделей прогноза наличия эпигенетического РОВ на территории БС. Алгоритм построения индивидуальных и комплексных моделей также представлен в работах [45, 46]. Также стоит отметить, что для построения моделей использованы два типа битумоидов - сингенетичные и эпигенетичные. Всего построено 9 моделей индивидуальных вероятностей по всем исследуемым характеристикам РОВ. Далее по индивидуальным вероятностным моделям разработан комплексный критерий прогноза эпигенетического РОВ - , который определялся по следующей формуле: где - соответственно индивидуальные вероятности: Р(НО), Р(β), Р(Сорг), Р(ОВ), Р(БПЭ), Р(Бхл), Р(БСБ ), Р(ГумК), Р(Бхл/Бсб). Графически изменение комплексной вероятности проявления эпигенетических битумоидов на территории БС представлено на рис. 4. Анализ построенной схемы изменения значений показал, что значения > 0,5 в большей мере коррелирует с открытыми месторождениями, что свидетельствует о миграционной способности битумоидов и, как следствие, об образовании промышленных скоплений углеводородов. Вероятностные показатели РОВ, слагающие комплексную вероятность контролируют нефтегазоносность отложений. Корреляционные связи между и значениями изучаемых характеристик РОВ приведены на рис. 5. Наибольшими корреляционными связями с величиной комплексной вероятности обладают характеристики НО, %, и β, %. В связи с этим целесообразно провести анализ совместного влияния характеристик β и НО на величину доли ед. по всей осадочной толще БС. Совместное влияние характеристик оценено с помощью построения уравнений множественной регрессии и анализа t-критерия коэффициентов при зависимых переменных β и НО, графически результаты построения представлены на рис. 6. По данным рис. 4 видно, диапазоны изменения значений t-критерия для битумоидного коэффициента и нерастворимого остатка различны. Диапазон изменения t-критерия при коэффициенте β равен от -7 до 50, при этом сам t-критерий стабильно увеличивается по всему диапазону изменения комплексной вероятности. t-критерий при коэффициенте НО изменяется в гораздо большем диапазоне, при этом до величины равной 0,6 доли ед. t-критерий стабильно растет, что означает его большую удерживающую способность. Далее при возрастании комплексной вероятности модель влияния меняется, значение t-критерия уменьшается, подвижность РОВ увеличивается. Заключение Изучение соотношения Сорг и β с помощью регрессионного и дискриминантного анализов позволило обосновать дифференциацию РОВ по типам (сингенетичное, смешаное и эпигенетичное) на территории БС. Достоверность типизации подтверждается значением χ2 и высоким процентом правильности классификации. Сравнение средних значений характеристик по выделенным типам по t-критерию также подтвердило корректность выделенных типов РОВ. Построенные индивидуальные вероятностные модели по характеристикам РОВ позволили разработать комплексную вероятностно-статистическую модель прогноза эпигенетического РОВ. По значениям комплексной вероятности для БС построена схема. Значения > 0,5 доли ед. коррелируют с открытыми месторождениями, что свидетельствует о миграционной способности битумоидов с последующим образованием промышленных залежей углеводородов. Вероятностные показатели РОВ, слагающие комплексную вероятность , контролируют нефтегазоносность отложений. Установлено, что максимальное влияние на величину оказывают характеристики: битумоидный коэффициент β, %, и величина нерастворимого остатка НО, %. Детальный статистический анализ влияния β, %, и НО, %, на величину комплексной вероятности показал, что при увеличении комплексной вероятности величина t-критерия при битумоидном коэффициенте стабильно растет. Показатель НО, %, обладает большой удерживающей способностью и контролирует процесс дифференциации РОВ до величины комплексной вероятности, равной 0,55-0,6 доли ед., далее, по мере увеличения комплексной вероятности, величина нерастворимого остатка в меньшей степени влияет на процесс дифференциации РОВ.

About the authors

P. O. Chalova

Perm National Research Polytechnic University

References

Statistics

Views

Abstract - 13

PDF (Russian) - 10

Refbacks

• There are currently no refbacks.