Исследование влияния плотности сейсмопрофилирования 2D на ошибки структурных построений (на примере Башкирского свода)

Аннотация


С помощью статистического анализа в пределах Башкирского свода выполнено сопоставление данных сейсморазведки 2D и 3D с помощью корреляционного анализа. Данная площадь выбрана, во-первых, в связи с тем, что на ней сейсморазведкой 2D выделено 48 локальных поднятий, во-вторых, в связи с высокими перспективами нефтеносности Башкирского свода. Анализ корреляционного поля между абсолютными величинами погрешности сейсмических построений и плотностью сейсмопрофилирования показал, что при повышении плотности профилирования можно готовить к поисковому бурению малоразмерные объекты. Проанализированный фонд локальных поднятий, выделенных сейсморазведкой 2D, с позиции оценки их подтверждаемости глубоким бурением позволил установить наиболее перспективные объекты. Необходимо отметить, что совместный анализ амплитуд структур и погрешностей сейсмических построений, полученных по методике 2D, в большинстве случаев не может дать однозначные ответы о реальном существовании выявленных структур. Это объясняется тем, что погрешность структурных построений превышает геометрические размеры исследуемого объекта. Поэтому для их подготовки к глубокому нефтепоисковому бурению рекомендуется сгущение сети профилей или в ряде случаев проведение пространственной сейсморазведки 3D.


Полный текст

Введение Территория Пермского края характеризуется высокой степенью изученности сейсморазведкой 2D. Плотность сейсмопрофилирования на отдельных площадях достигает 8 км/км2. На настоящий момент в фонде выявленных и подготовленных поднятий находится более 250 структур. Все они являются малоразмерными и до последнего времени не представляли практического интереса. В настоящее время фонд крупных и средних структур, вводимых в нефтепоисковое бурение, полностью исчерпан и одним из путей поддержания на высоком уровне сырьевой базы региона является ввод в бурение малоразмерных поднятий. Однако, как показала практика, подтверждаемость таких структур глубоким бурением во многом зависит от фактических ошибок сейсморазведки 2D. Разработка методики определения ошибок структурных построений Анализ ошибок структурных построений рассмотрим на примере Западно-Павловской поисковой площади, расположенной в пределах Башкирского свода. Южная часть площади охватывает район Чернушинской валообразной зоны на востоке и территорию Татышлинского выступа и Дубовогорской террасы на западе. Северная половина площади включает в себя западную часть Таныпского атолла и Капканскую зону поднятий Дубовогорской террасы. Для первоочередного анализа данная площадь выбрана по двум основным причинам. Первая – на ней сейсморазведкой 2D выделено 48 локальных поднятий; и вторая – в связи с высокими перспективами нефтеносности Башкирского свода. Методика оценки нефтеносности и обоснование перспектив открытия новых месторождений на территории Башкирского свода приведены в ряде работ [1–6]. Как показывает практика, ошибки структурных построений во многом зависят от плотности сейсмопрофилирования, поэтому оценим погрешность сейсморазведки 2D на Западно-Павловской поисковой площади исходя из следующих основных предпосылок: 1. Для исследований выбран отражающий горизонт (ОГ) IIК как наиболее контрастный и прослеживающийся практически на всей Западно-Павловской площади. 2. Район исследований покрыт сейсморазведочными работами 2D с различной плотностью профилирования. 3. На четырех месторождениях (Павловском, Трушниковском, Кряжевском и Южинском) и прилегающих к ним участках в пределах Западно-Павловской площади выполнены сейсморазведочные работы 3D. 4. Абсолютные отметки ОГ IIК, полученные по данным сейсморазведки 3D, примем за истинные. 5. Ошибки построения структурной поверхности по результатам сейсморазведки 2D в пределах площадей 3D вычисляются как разность между абсолютными отметками ОГ, полученными по методикам 3D и 2D: dA0 = A0 (3D) – A0 (2D). 6. В пределах площадей 3D строим математические модели для dA0 в зависимости от плотности профилирования сейсморазведки 2D (ПлПР). 7. По полученным моделям строим карту ошибок структурных построений по сейсморазведке 2D для всей Западно-Павловской площади. На первом этапе с использованием статистических методов [7–13] оценим точность структурных построений сейсморазведки 2D на Павловской площади 3D. Корреляционное поле между A0 (3D) и A0 (2D) приведено на рис. 1. Коэффициент корреляции между абсолютными отметками ОГ A0 (3D) и A0 (2D) достаточно высокий, статистически значимый, равный 0,88. Ошибка сейсморазведки 2D составляет ±15,2 м. Так, например, в точке с A0 (3D), равной –1230 м, сейсморазведка 2D может дать абсолютные отмет- Рис. 1. Корреляционное поле между A0 (2D) и A0 (3D) для Павловской площади ки отражающего горизонта IIК в интервале от –1246,2 до –1215,8 м. Проанализируем, имеются ли какие-либо статистические связи погрешности структурных построений с плотностью сейсмопрофилирования 2D. Для изучения зависимости dA0 от ПлПР была построена схема плотности сейсмопрофилирования 2D, для чего были использованы профили, отработанные с 1978 по 2003 г. Анализ схемы показал, что Западно-Павловская площадь охвачена сейсморазведкой 2D весьма неравномерно, плотность сейсмопрофилирования изменяется от 0,02 до 8,5 км/км2. Минимальные значения плотности наблюдаются в районе Самойловского месторождения, а максимальные – в районе Трушниковского, Чикулаевского, Кряжевского и северного купола Павловского месторождений. На рис. 2 приведено корреляционное поле между абсолютными величинами погрешности сейсмических построений и плотностью сейсмопрофилирования. Из рис. 2 видно, что при увеличении ПлПР с 1,9 до 7,1 км/км2 разброс ошибок уменьшается от 23 до 12 м, т.е. повышение плотности профилирования позволяет готовить к поисковому бурению более мелкие объекты. Для составления обобщенной математической модели прогноза ошибок структурных построений в зависимости от плот- Рис. 2. Корреляционное поле между dA0 и ПлПР для Павловской площади ности профилирования сейсморазведки 2D для Западно-Павловской площади были дополнительно построены и проанализированы корреляционные поля для Трушниковской, Кряжевской и Южинской площадей 3D. Анализ корреляционных полей между абсолютными величинами погрешностей структурных построений по сейсморазведке 2D и плотностью сейсмопрофилирования показал, что для рассмотренных четырех площадей сейсморазведки 3D они подобны. Для этих площадей построено объединенное корреляционное поле, которое представлено на рис. 3. Использование объединенных данных позволило повысить представительность выборки, а следовательно, и надежность прогнозных моделей, построенных по ней. На основе данной выборки создана модель прогноза среднеквадратичных dA0 (SD) погрешностей сейсморазведки 2D в зависимости от плотности профилирования dA0 (SD) = ± (21,726 – 2,8958ПлПР + + 0,1361ПлПР2). По этой формуле были выполнены расчеты и построена схема погрешностей сейсморазведки 2D (рис. 4) для Западно-Павловской площади. Проанализируем фонд локальных поднятий, выделенных сейсморазведкой 2D, с позиции оценки их подтверждаемости глубоким бурением. Отметим, что подня- Рис. 3. Объединенное корреляционное поле между dA0 и ПлПР для Павловской (1), Трушниковской (2), Кряжевской (3) и Южинской (4) площадей 3D Рис. 4. Схема среднеквадратичных погрешностей сейсморазведки 2D: –– 14 –– – изолинии среднеквадратичных погрешностей, м; О – контуры локальных поднятий Рис. 5. Гистограммы для A/dA0 (SD) тия, выявленные в результате детализационных работ по методике 3D, не рассматривались. Исследования были проведены по 32 поднятиям, на которых не выполнялось бурение. Дополнительно были проанализированы 14 структур с известными результатами бурения. С использованием схем среднеквадратичных погрешностей (рис. 4) для каждого поднятия были определены погрешности dA0 (SD), зависящие от плотности сейсмопрофилирования, и рассчитаны отношения амплитуд прогнозных поднятий к данным погрешностям A/dA0 (SD). С целью ранжирования поднятий по их перспективности подтверждения глубоким бурением были детально проанализированы результаты расчетов. Для этого была построена гистограмма по показателю A/dA0 (SD) (рис. 5) и выполнено ранжирование структур и приподнятых участков (ПУ). Анализ гистограммы отношений амплитуд поднятий к среднеквадратичным погрешностям (см. рис. 5) показывает, что для 8 поднятий это отношение превышает единицу. Максимальной величиной A/dA0 (SD), равной 2,61, характеризуется Галечная структура. Необходимо отметить, что из этих 8 поднятий 2 относятся к классу недоразведанных (Золотушинская и Кубинская), 2 – к классу подтвердившихся непродуктивных (Станиславская 58б, 58в), 3 – к классу прогнозных (Галечная, Сараевская и ПУ 57), Репищенская структура выведена из фонда по пересмотру геологических материалов. Для оставшихся 38 поднятий значение A/dA0 (SD) < 1. Среди этих поднятий имеется одно с запасами, не поставленными на баланс (Купцовское), 5 недоразведанных (Калинское, Валлийское 101а, 101б, Лыковское и Ашехлинское), 2 подтвердившихся непродуктивных (Станиславское 58а, Базухинское, Зеленинское) и 2 неподтвердившихся непродуктивных (Валентиновское, Миковское). Заключение Таким образом, учитывая амплитуды выявленных структур и погрешность сейсмических построений, можно констатировать, что сейсморазведка по методике 2D на данной площади в большинстве случаев не может однозначно подтвердить реальное существование выявленных структур, поэтому для их подготовки к глубокому нефтепоисковому бурению рекомендуется сгущение сети профилей или в ряде случаев проведение пространственной сейсморазведки 3D.

Об авторах

Алексей Николаевич Морошкин

Филиал ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг» «ПермНИПИнефть» в г. Перми

Автор, ответственный за переписку.
Email: moroshkin@permnipineft.com
614066, г. Пермь, ул. Советской Армии, 29

начальник управления геологического моделирования и подсчета запасов филиала ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг» «ПермНИПИнефть» в г. Перми

Список литературы

  1. Кривощеков С.Н., Галкин В.И. Построение матрицы элементарных ячеек при прогнозе нефтегазоносности вероятностно-статистическими методами на территории Пермского края // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. – 2008. – № 8. – С. 20–23.
  2. Галкин В.И., Кривощеков С.Н. Обоснование направлений поисков месторождений нефти и газа в Пермском крае // Научные исследования и инновации. – 2009. – Т. 3, № 4. – С. 3–7.
  3. К методике оценки перспектив нефтегазоносности Соликамской депрессии по характеристикам локальных структур / В.И. Галкин, И.А. Козлова, А.В. Растегаев, И.В. Ванцева, С.Н. Кривощеков, В.Л. Воеводкин // Нефтепромысловое дело. – 2010. – № 7. – С. 12–17.
  4. Прогнозная оценка нефтегазоносности структур на территории Соликамской депрессии / В.И. Галкин, А.В. Растегаев, И.А. Козлова, И.В. Ванцева, С.Н. Кривощеков, В.Л. Воеводкин // Нефтепромысловое дело. – 2010. – № 7. – С. 4–7.
  5. Оценка точности определения прогнозных запасов нефти в пределах Соликамской впадины / А.В. Растегаев, В.И. Галкин, И.А. Козлова, В.Л. Воеводкин, И.В. Ванцева // Нефтепромысловое дело. – 2010. – № 7. – С. 8–12.
  6. Воеводкин В.Л., Галкин В.И., Кривощеков С.Н. Исследование влияния критериев нефтегазоносности и изученности территории Пермского края на распределение месторождений углеводородов // Нефтяное хозяйство. – 2012. – № 6. – С. 30–34.
  7. Вероятностно-статистическая оценка инженерно-геологических условий для специального районирования / В.В. Середин, В.И. Галкин, М.В. Пушкарева, Л.О. Лейбович, С.Н. Сметанин // Инженерная геология. – 2011. – № 4. – С. 42–47.
  8. Прогнозирование карстовой опасности при инженерно-геологическом районировании территории / В.В. Середин, В.И. Галкин, А.В. Растегаев, Л.О. Лейбович, М.В. Пушкарева // Инженерная геология. – 2012. – № 2. – С. 40–45.
  9. Bartels C.P.A., Ketellapper R.H. Exploratory and explanatory statistical analysis data. – Boston: MartinusNijhoff Publishing, 1979. – 284 p.
  10. Davis C.J. Estimation of the probability of success in petroleum exploration // Mathematical Geology. – 1977. – Vol. 9, № 4. – P. 409–427.
  11. Donnelly K.P. Simulations to determine the reariance and edge effect of total nearest neighbor distance, in Hodder. – 1 ed. // Simulation studies in archeology. – Cambridge: Cambridge Unit. Press, 1978. – P. 91–95.
  12. Watson G.S. Statistic on spheres. – New York: John Wiley and Sons, Inc., 1983. – 238 p.
  13. Unwin D. Introductory spatial analysis. – London: Methuen and Co., Ltd., 1981. – 212 p.

Статистика

Просмотры

Аннотация - 262

PDF (Russian) - 46

Ссылки

  • Ссылки не определены.

© Морошкин А.Н., 2012

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах