Оценка перспектив нефтеносности выявленных ловушек в пласте Ю2 на территории деятельности ТПП «Когалымнефтегаз»

Аннотация


ООО «ЛУКОЙЛ - Западная Сибирь», Когалым, Россия В условиях усложнения поисков месторождений нефти и газа на территории ТПП «Когалымнефтегаз» всё большее экономическое значение приобретает создание более совершенных моделей для прогноза нефтегазоносности ловушек. В настоящее время имеется определенный фактический материал как по площадям, содержащим залежи углеводородов, так и по тем участкам, где проведено поисковое бурение, но залежи углеводородов не открыты. На данном статистическом материале предлагается разработать методику прогноза нефтегазоносности с помощью построения вероятностно-статистических моделей. Геолого-математические модели строятся с помощью комплексного использования корреляционного, дискриминантного и регрессионного видов анализа. При таком подходе многомерная задача сводится к одномерной. Это позволяет интерпретировать полученные геолого-статистические данные более качественно. При этом необходимо отметить, что показатели будут использоваться комплексно, что является залогом высокой надежности построенных вероятностно-статис­ти­ческих моделей прогноза нефтегазоносности. Все эти участки должны быть охарактеризованы одними и теми же показателями, которые можно определить до постановки на них глубокого поискового бурения. Это позволяет строить вероятностно-статистические модели, которые практически можно будет использовать при оценке нефтегазоносности неразбуренных ловушек. С помощью данной методики можно планировать очередность бурения на ловушках, это позволит стабилизировать добычу нефти на территории ТПП «Когалымнефтегаз».


Полный текст

Введение На территории деятельности ТПП «Когалымнефтегаз» в пределах пласта Ю2, залегающего в кровле малышевского горизонта средней юры, выявлены по результатам 2D-сейсморазведки 10 ловушек углеводородов (рисунок). В настоящей статье выполнена вероятностная оценка перспектив нефтегазоносности данных ловушек. Для решения данной задачи на территории исследований выбираются эталонные участки с установленной нефтегазоносностью и отсутствием ее в пределах пласта Ю2. По этим участкам изучаются различные геолого-геохимические показатели и с помощью вероятностно-статистических методов устанавливаются те, которые характеризуют нефтегазоносность пласта. Далее по этим показателям разрабатываются геолого-математические модели прогноза нефтегазоносности данного пласта, проверяется их «работоспособность» на эталонных и экзаменационных объектах и производится их корректировка. Геолого-математические модели строятся с помощью комплексного использования корреляционного, дискриминантного и регрессионного видов анализа. При таком подходе, т.е. при совместном использовании различной информации, получаемой разными способами, многомерная задача сводится Рис. Схема расположения эталонных объектов и прогнозных ловушек к одномерной. Возможности использования такого подхода для решения аналогичных задач прогноза изучаются в работах [1-6]. В итоге получаем комплексную вероятностную оценку наличия залежи углеводородов в конкретной ловушке, зависящую от ряда показателей, каждый из которых в той или иной степени влияет на нефтеносность. По комплексному вероятностному критерию будут выделены первоочередные, наиболее перспективные в плане наличия залежей углеводородов участки в пласте Ю2 для постановки более детальных поисковых работ. Для составления эталонной выборки были использованы данные по 122 скважинам, вскрывшим пласт Ю2, с известным результатом бурения, из которых 68 скважин являются нефтяными, а в 54 скважинах залежи нефти не обнаружены. Эти скважины располагались на Тевлинско-Русскинском, Равенском и Кечимовском месторождениях (см. рисунок), где в пласте Ю2 открыты промышленные залежи нефти, а также на Северо-Конитлорском, Кочевском, Кустовском и Повховском лицензионных участках, на которых выявлена нефтеносность отдельными скважинами. В тектоническом плане данные лицензионные участки располагаются в пределах Сургутского свода, Ярсомовского мегапрогиба, Северо-Сургутской и Северо-Вартовской ступеней. Построение моделей для прогноза нефтегазоносности структур По вышеприведенным показателям, характеризующим особенности локального геологического строения и нефтегазоносности структур, были вычислены средние значения, среднеквадратичные отклонения для нефтяных и «пустых» структур и с помощью критерия t выполнена оценка степени их влияния на нефтегазоносность. Будем считать, что чем больше по критерию t разделяются средние значения, тем более сильно они контролируют нефтегазоносность структур. По рассматриваемым показателям на первом этапе локального прогноза были построены индивидуальные вероятностные модели. Для исследований использовались три группы критериев. Первая представляла собой геохимические характеристики, которые учитывают влияние на нефтегазоносность пласта Ю2 китербютских, лайдинских и леонтьевских нефтематеринских пород. По данной группе критериев имеется информация по характеристикам рассеянного органического вещества (РОВ): содержание органического углерода Сорг, %; содержание хлороформенного экстракта Бхл, %; битумоидный коэффициент β, %; процент содержания в РОВ сапропелевого вещества СПров, %. Кроме этого для анализа использованы данные пиролиза пород пласта Ю2 подстилающих и перекрывающих отложений. Здесь имеются данные по определению Сорг, значений содержания в породе жидких УВ нефтяного ряда, так называемой «битумоидной» составляющей ОВ - S1, мг УВ/г породы; значений количества УВ, которые могут образоваться при полной реализации нефтематеринского потенциала, содержащегося в ней ОВ - S2, мг УВ/г породы; значений температуры, при которой происходит максимальный выход продуктов углеводородного типа, полученных в результате крекинга, Tmax, °С; значений водородного индекса HI, мгУВ/г Сорг; значений индекса продуктивности PI, отн. единицы. Пробы отобраны с глубин от 2829 до 3199 м и представлены аргиллитами, алевролитами, мергелями, песчаниками, углями. В этих породах Сорг варьируется от 0,09 до 77,2 %, S1 изменяется в диапазоне от 0,02 до 21,7 мг УВ/г породы, S2 варьируется от 0,06 до 292,2 мг УВ/г породы, Tmax изменяется в диапазоне 428-447 °С. Индекс HI имеет размах значений 29,7-825 мг УВ/г Сорг; индекс PI изменяется в диапазоне от 0,03 до 0,389. Эти данные являются достаточно представительными, охватывают практически весь спектр возможных значений изучаемых геохимических характеристик и, по мнению авторов данной статьи, могут быть использованы для зональных прогнозных оценок нефтегазоносности пласта Ю2. С целью разделения битумоидов на сингенетичные и эпигенетичные был построен генетический график Вассоевича по Сорг и β. Для количественной оценки разделения битумоидов по графику Вассоевича на сингенетичные и эпигенетичные битумоиды был использован метод пошагового линейного дискриминантного анализа (ПЛДА). Пример использования ПЛДА для решения различных геологических задач приведен в работах [7-15]. Метод ПЛДА позволил вычислить вероятности отнесения значений к эпигенетическому классу битумоидов Рэ. По нашему мнению, критерий Рэ характеризует процессы миграции углеводородов из материнских пород в пласты коллектора при формировании залежей в пласте Ю2. Аналогичные функции разделения на сингенетичные и эпигенетичные битумоиды построены для лайдинских и леонтьевских нефтематеринских пород. По вышеприведенным показателям, характеризующим особенности геохимических характеристик китербютского, лайдинского и леонтьевского горизонтов и возможности миграции углеводородов из них в ловушки, были построены вероятностные модели. Примеры таких моделей для китербютского горизонта приведены ниже. Вероятностные модели по геохимическим показателям по китербютскому горизонту: Уравнения вероятности принадлежности к классу нефтяных зон Р(Сорг) = -0,217 + 0,64513Сорг Р(Бхл) = -0,092 + 5,3702Бхл Р(β) = -0,092 + 5,3702β Р(СПров) = 0,271 + 0,04996 СПров Р(РI) = -3,104 + 63,129РI Р(НI) = 2,098 - 0,0033НI Р(Рэ) = -3,104 + 61,129Рэ С помощью данных уравнений можно оценить влияние изучаемых характеристик органического вещества на зональную нефтегазоносность пласта Ю2. Аналогичный анализ и расчеты выполнены для лайдинского и леонтьевского горизонтов. Построение комплексных моделей для прогноза нефтегазоносности структур Далее обоснован комплексный геохимический критерий Ргеох, отвечающий за процессы генерации и миграции углеводородов из нефтематеринских пород. При вычислении Ргеох используется такое сочетание вероятностей, при котором средние значения вероятностей Ргеох наиболее сильно отличаются для нефтяных и пустых зон при равном значении m. Исследования показали, что при m от 2 до 7 средние значения Ргеох для нефтяных зон повышаются от 0,622 до 0,702, для пустых убывают от 0,384 до 0,338. Правильность распознавания по вероятностям, вычисленным по этим данным, составляет 70-73 %. Оценка влияния геохимических показателей лайдинского и леонтьевского горизонтов на нефтегазоносность пласта Ю2 выполнена точно по такой же методике, что и для китербютского горизонта. Значения комплексной вероятности для лайдинского горизонта обозначим Ргеох-ла, для леонтьевского - Ргеох-л. При разработке обобщенной геохимической модели использовались значения Ргеох-к, Ргеох-ла, Ргеох-л. По данным критериям по методу условных комплексных вероятностей вычислялась комплексная геохимическая вероятность Ргх. Аналогичный анализ был выполнен по значениям толщин пластов и структурных характеристик. Здесь отметим, что при анализе толщин пластов использовались суммарные толщины пласта Ю2 - Моб, суммарные толщины различных типов пород в составе пласта Ю2 (глинистых - Мгл, алевритовых - Мал и проницаемых - Мпр). В качестве структурных характеристик использовались абсолютные отметки кровли Нк и подошвы Нп пласта Ю. Как показывает практика, прогнозные статистические модели наиболее эффективно работают в том случае, если они построены для участков со схожим геологическим строением. В связи с этим было выполнено сравнение обучающих выборок для крупных тектонических элементов по различным толщинам и структурным показателям пласта Ю2 по критерию t. Было установлено, что прогнозные модели необходимо разрабатывать совместно для Северо-Сургутской и Северо-Вартовской ступеней, Ярсомовского мегапрогиба. Для Сургутского свода нужно разрабатывать самостоятельные модели. Следовательно, для прогноза зональной нефтегазоносности необходимо построить две группы моделей. Первая группа моделей для Ярсомовского мегапрогиба, дополненная данными по Северо-Сургутской и Северо-Вартовской ступеням, и вторая - для Сургутского свода. По группам мощностных и структурных показателей, как и ранее по геохимическим показателям, строились ЛДФ и по ним рассчитывались комплексные вероятности прогноза нефтеносности Р(Z). Далее с помощью многомерного регрессионного анализа устанавливалась связь между значениями Р(Z) и показателями, в результате чего были получены многомерные уравнения регрессии для определения комплексной вероятности отнесения объекта к классу нефтяных зон. Многомерные вероятностные модели прогноза нефтеносности по толщинным (PМ) и структурным (PН) показателям для Ярсомовского мегапрогиба, Северо-Вартовской и Северо-Сургутской ступеней имеют следующий вид: РМ = 1,090055 - 0,070161Моб + + 0,053463Мал + 0,043044Мгл, R = 0,98; РН = 167,0107 + 0,1066Нк - 0,0493Нп, R = 0,96. Для Сургутского свода получены аналогичные модели: РМ = -2,26037 + 0,16469Мпр + + 0,07744Мал + 0,03504Мгл, R = 0,97; РН = 33,19017 - 0,01279Нк + 0,02407Нп, R = 0,99. По данной группе показателей по изложенной выше методике был определен комплексный показатель PМ. Для структурных показателей разработан комплексный показатель PН. Значения данных комплексных показателей были вычислены для эталонной выборки (табл. 1). По нашему мнению, критерий Ргх отвечает за генерационный потенциал нефтематеринских пород и миграцию углеводородов из них, критерии PМ и PН - за аккумуляцию и консервацию углеводородов. Статистические характеристики разработанных критериев для нефтяных и пустых зон приведены в табл. 1. Таблица 1 Оценка информативности комплексных критериев Критерии Нефтяные зоны Пустые зоны t/p χ2/p Ргх 0,732±0,183 0,198±0,193 9,053 0,0000 64,494 0,0000 PМ 0,668±0,233 0,369±0,208 6,695 0,0000 41,054 0,0000 PН 0,707±0,204 0,329±0,234 8,569 0,0000 54,160 0,0000 Рком 0,850±0,241 0,171±0,284 12,838 0,0000 97,649 0,0000 Из табл. 1 видно, что средние значения вероятностей Ргх, PМ, PН и плотности распределений по критериям t и χ2 для нефтяных и пустых зон статистически различаются, при этом максимальное отличие получено по Ргх, минимальное - по PМ. Полученные данные показывают, что участки с установленной нефтегазоносностью находятся в благоприятных условиях генерации и миграции углеводородов, характеризуются хорошими условиями их аккумуляции и сохранности. Участки, где получены отрицательные результаты геолого-поисковых работ, находятся в условиях менее благоприятных для генерации и миграции углеводородов, здесь затруднена их аккумуляция и консервация. По мнению авторов статьи, критерий Рком комплексно отвечает за процессы генерации, миграции, аккумуляции и консервации углеводородов. О том, что данный критерий комплексно описывает эти процессы, свидетельствуют данные, приведенные в табл. 1. Средние значения и плотности распределений критерия Рком делят нефтяные и пустые зоны на две части более сильно, чем по отдельно используемым критериям Ргх, PМ, PН. При этом отметим, что для нефтяных зон основное количество объектов обучающей выборки имеет значения вероятностей в диапазоне 0,9-1,0 (69,6 %), для пустых зон - в интервале 0,00-0,1 (68,0 %). Для прогнозных участков (см. рисунок) рассчитаем значения Ргх, PМ, PН и Рком. Результаты расчетов приведены в табл. 2. Выполненные исследования позволяют оценить перспективы нефтегазоносности выявленных ловушек, местоположение которых приведено на рисунке. Ловушка № 14 Южно-Ягунского участка находится в благоприятных генерационно-миграционных условиях, достаточно хорошо гипсометрически выражена, имеет достаточно хорошие условия аккумуляции и консервации углеводородов. Ловушка № 15 Южно-Ягунского Таблица 2 Значения комплексных вероятностей по прогнозным участкам Название участка Ргх PМ PН Рком Южно-Ягунский № 14 0,85 0,69 0,51 0,49 0,75 0,40 0,88 0,57 Южно-Ягунский № 15 0,18 0,35 0,82 0,45 0,51 0,40 0,51 0,23 Дружный № 16 0,34 0,39 0,39 0,43 0,42 0,29 0,19 0,16 Грибной № 17 - 0,40 0,36 0,43 0,36 0,33 0,24 Яркий № 19 - 0,57 0,53 0,72 0,36 0,77 0,38 № 26 - 0,52 0,46 0,55 0,28 0,856 0,24 Свободный № 20 0,48 0,61 0,67 0,63 0,64 0,41 0,77 0,65 Ватьеганский № 21 0,71 0,24 0,69 0,42 0,54 0,34 0,86 0,11 Ватьеганский № 22 0,62 0,78 0,33 0,43 0,62 0,51 0,57 0,73 Ватьеганский № 23 0,78 0,04 0,47 0,40 0,67 0,27 0,86 0,01 Примечание. числитель - строка значения вероятностей в пределах выделенных ловушек, знаменатель - за пределами ловушек. участка находится в малоблагоприятных геохимических условиях, достаточно хорошо гипсометрически выражена, имеет хорошие условия аккумуляции углеводородов. Ловушка № 16 Дружного участка находится в малоблагоприятных геохимических условиях, гипсометрически выражена слабее, имеет низкие перспективы аккумуляции и консервации углеводородов. По ловушке № 17 Грибного участка оценить геохимические условия генерации углеводородов не представляется возможным, она характеризуется не высокими структурными показателями, имеет низкие перспективы аккумуляции углеводородов. По ловушке № 19 Яркого участка оценить геохимические условия генерации углеводородов не представляется возможным, она достаточно хорошо выражена гипсометрически, имеет средние условия аккумуляции углеводородов. По ловушке № 26 оценить геохимические условия нельзя, она хорошо выражена гипсометрически, имеет средние условия аккумуляции углеводородов. Ловушка № 20 Свободного участка находится в средних геохимических условиях, хорошо выражена гипсометрически, имеет высокие возможности аккумуляции и консервации углеводородов. Ловушка № 21 Ватьеганского участка находится в благоприятных геохимических условиях, также хорошо выражена гипсометрически, имеет высокие возможности аккумуляции и консервации углеводородов. Ловушка № 22 Ватьеганского участка находится в благоприятных геохимических условиях, хуже выделяется по гипсометрии, имеет низкие перспективы аккумуляции и консервации углеводородов. Ловушка № 23 Ватьеганского участка находится в отличных геохимических условиях, хорошо выражена гипсометрически, имеет средние условия аккумуляции и консервации углеводородов. Заключение В результате комплекса выполненных научных исследований были получены следующие результаты: Построены индивидуальные модели прогноза нефтегазоносности, установлено что надежного прогнозирования нефтегазоносности пласта Ю2 можно достичь только на основе комплексного вероятностно-статистического анализа показателей, характеризующих различные процессы формирования залежей углеводородов. Доказано, что комплексное использование различных характеристик при построении многомерных моделей надежно контролирует нефтегазоносность пласта Ю2. На основе критериев Ргх, PМ, PН, разработан обобщенный критерий Рком. Среднее значение для нефтяных зон составляет 0,850 ± 0,241; для пустых зон - 0,171 ± 0,284. По критериям t и χ2 данный критерий является наиболее информативным для прогноза нефтегазоносности пласта Ю2. Анализ значений критерия Рком показывает, что наиболее перспективными ловушками для дальнейшего изучения являются ловушка № 14 Южно-Ягунского участка и ловушки № 21, 23 Ватьеганского участка. Остальные ловушки рекомендуется изучать после получения новых данных в пределах этих объектов.

Об авторах

Константин Геннадьевич Скачек

ООО «ЛУКОЙЛ - Западная Сибирь»

Автор, ответственный за переписку.
Email: KonstatinSkachek@lukoil.com
628484, г. Когалым, ул. Прибалтийская, 20

кандидат геолого-минералогических наук, заместитель генерального директора по геологоразведке ООО «ЛУКОЙЛ - Западная-Сибирь»

Айдар Нафисович Шайхутдинов

ООО «ЛУКОЙЛ - Западная Сибирь»

Email: Aidar.Shayhutdinov@lukoil.com
628484, г. Когалым, ул. Прибалтийская, 20

начальник отдела геолого-разведочных работ по Когалымскому региону ООО «ЛУКОЙЛ - Западная-Сибирь»

Список литературы

  1. Галкин В.И., Растегаев А.В., Галкин С.В. Вероятностно-статистическая оценка нефтегазоносности локальных структур. - Екатеринбург: Изд-во УрО РАН, 2001. - 277 с.
  2. Bartels C.P.A., Ketellapper R.H. Exploratory and explanatory statistical analysis data. - Boston: MartinusNijhoff Publishing, 1979. - 284 p.
  3. Davis C.J. Estimation of the probability of success in petroleum exploration // Mathematical Geology. - 1977. - vol. 9, № 4. - Р. 409-427. doi: 10.1007/BF02047411
  4. Kaufman M.G. Statistical Issues in the Assessment of Undiscovered Oil and Gas Resources // MIT-CEEPR. - 1992. - 30 p.
  5. Watson G.S. Statistic on spheres. - New York: John Wiley and Sons, Inc., 1983. - 238 p.
  6. Unwin D. Introductory spatial analysis. - London: Methuen and Co., Ltd., 1981. - 212 p.
  7. Зональный прогноз нефтегазоносности юрских отложений в пределах территории деятельности ТПП «Когалымнефтегаз» / В.И. Галкин, В.В. Бродягин, А.А. Потрясов, К.Г. Скачек, А.Н. Шайхутдинов // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений / ОАО «ВНИИОЭНГ». - М., 2008. - № 8. - С. 31-35.
  8. Галкин В.И., Шайхутдинов А.Н. О возможности прогноза нефтегазоносности юрских отложений вероятностно-статистическими методами (на примере территории деятельности ТПП «Когалымнефтегаз» // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений / ОАО «ВНИИОЭНГ». - М., 2009. - № 6. - С. 11-14
  9. Шайхутдинов А.Н. Выделение сложнопостроенных ловушек пласта Ю-1 Южно-Ягунского месторождения по данным сейсмофациального анализа // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений / ОАО «ВНИИОЭНГ». - М., 2009. - № 8. - С. 29-37
  10. Галкин В.И., Шайхутдинов А.Н. Построение статистических моделей для прогноза дебитов нефти по верхнеюрским отложениям Когалымского региона // Нефтяное хозяйство. - 2010. - № 1. - С. 52-54
  11. Галкин В.И., Растегаев А.В., Галкин С.В., Воеводкин В.Л. Определение перспективных направлений поисков месторождений нефти и газа в Пермском крае с помощью вероятностно-статистических методов // Наука производству. - М., 2006. - № 1. - С. 1-5
  12. 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
  13. Путилов И.С., Галкин В.И. Применение вероятностного статистического анализа для изучения фациальной зональности турне-фаменского карбонатного комплекса Сибирского месторождения // Нефтяное хозяйство. - 2007. - № 9. - С. 112-114
  14. Кривощеков С.Н., Галкин В.И., Козлова И.А. Определение перспективных участков геолого-разведочных работ на нефть вероятностно-статистическими методами на примере территории Пермского края // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Геология. Нефтегазовое и горное дело. - 2012. - № 4. - С. 7-14
  15. Мелкишев О.А., Кривощеков С.Н. Стохастическая оценка прогнозных ресурсов нефти на поисково-оценочном этапе геолого-разведочных работ // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Геология. Нефтегазовое и горное дело. - 2012. - № 4. - С. 33-40

Статистика

Просмотры

Аннотация - 210

PDF (Russian) - 69

Ссылки

  • Ссылки не определены.

© Скачек К.Г., Шайхутдинов А.Н., 2014

Данный сайт использует cookie-файлы

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

О куки-файлах