RU2630852C1 - Method of forecast of effective capacity of collectors on basis of received polarization parameters and conductivity for selected type of environment - Google Patents
Method of forecast of effective capacity of collectors on basis of received polarization parameters and conductivity for selected type of environment Download PDFInfo
- Publication number
- RU2630852C1 RU2630852C1 RU2016129128A RU2016129128A RU2630852C1 RU 2630852 C1 RU2630852 C1 RU 2630852C1 RU 2016129128 A RU2016129128 A RU 2016129128A RU 2016129128 A RU2016129128 A RU 2016129128A RU 2630852 C1 RU2630852 C1 RU 2630852C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- effective
- polarizability
- values
- parameter
- capacity
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V3/00—Electric or magnetic prospecting or detecting; Measuring magnetic field characteristics of the earth, e.g. declination, deviation
- G01V3/08—Electric or magnetic prospecting or detecting; Measuring magnetic field characteristics of the earth, e.g. declination, deviation operating with magnetic or electric fields produced or modified by objects or geological structures or by detecting devices
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V3/00—Electric or magnetic prospecting or detecting; Measuring magnetic field characteristics of the earth, e.g. declination, deviation
- G01V3/08—Electric or magnetic prospecting or detecting; Measuring magnetic field characteristics of the earth, e.g. declination, deviation operating with magnetic or electric fields produced or modified by objects or geological structures or by detecting devices
- G01V3/088—Electric or magnetic prospecting or detecting; Measuring magnetic field characteristics of the earth, e.g. declination, deviation operating with magnetic or electric fields produced or modified by objects or geological structures or by detecting devices operating with electric fields
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V3/00—Electric or magnetic prospecting or detecting; Measuring magnetic field characteristics of the earth, e.g. declination, deviation
- G01V3/38—Processing data, e.g. for analysis, for interpretation, for correction
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Geology (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к области электроразведочных исследований. Оно используется в морской электроразведке с выделенными участками в пределах месторождений, характеризующихся достаточно плотной сетью профилей измерительной установки, в которой используют дифференциально-нормированный метод электроразведки (ДНМЭ). Метод ДНМЭ позволяет выбрать кондиционный материал, отвечающий условиям экспериментальных работ и применяется в комплексе нефтегазопоисковых работ. Изобретение также позволяет использовать результаты однофакторного дисперсионного анализа при определении связи коэффициента поляризуемости и эффективной емкости коллектора.The invention relates to the field of electrical exploration studies. It is used in marine electrical exploration with selected areas within the fields, characterized by a fairly dense network of profiles of the measuring installation, in which the differential-normalized method of electrical exploration (DNME) is used. The DNME method allows you to choose a conditioning material that meets the conditions of experimental work and is used in a complex of oil and gas exploration. The invention also allows the use of the results of one-way analysis of variance in determining the relationship between the polarizability coefficient and the effective collector capacity.
Цель изобретения - совершенствование методики прогнозирования залежей углеводородов (УВ) на основе технологии дифференциально-нормированного метода электроразведки (ДНМЭ). В результате реализации предложенного изобретения получены результаты, позволяющие осуществить количественное прогнозирование эффективной емкости УВ насыщенных коллекторов на основе получаемых поляризационных параметров. Также предложенный метод позволяет определить характер насыщения коллекторов. С учетом описания коллектора с помощью характеристик аномалии вызванной поляризации (ВП), характерной для залежей УВ, а также с учетом того, что коллектором является пласт или совокупность пластов горных пород, имеющих фильтрационно-емкостные свойства (ФЕС - проницаемость, эффективную емкость), достаточные для извлечения из них УВ, способ позволяет определить связь (закон) между изменением поляризационных параметров среды (ППС) и емкостными свойствами (ЕС) разреза. В контексте данной заявки извлекаемые углеводороды - это - флюиды, т.е. текучая и/или газообразная среда из нефти, газа или нефти и газа.The purpose of the invention is the improvement of the methodology for predicting hydrocarbon deposits (HC) based on the technology of the differential-normalized method of electrical exploration (DNME). As a result of the implementation of the proposed invention, results were obtained that make it possible to quantitatively predict the effective capacity of hydrocarbon saturated collectors based on the obtained polarization parameters. Also, the proposed method allows you to determine the nature of the saturation of the collectors. Given the description of the reservoir using the characteristics of the anomaly of polarization (VP) characteristic of hydrocarbon deposits, and also taking into account the fact that the reservoir is a reservoir or a set of rock formations having filtration-capacitive properties (FES - permeability, effective capacity), sufficient to extract hydrocarbons from them, the method allows you to determine the relationship (law) between the change in the polarization parameters of the medium (PPS) and the capacitive properties (EU) of the section. In the context of this application, recoverable hydrocarbons are fluids, i.e. fluid and / or gaseous medium from oil, gas or oil and gas.
Известно изобретение «Система петрофизической оценки в реальном времени», патент RU 2315339 (US 09/975,416, публикация WO 03/032016 (17.04.2003)), опубл.: 20.01.2008, МПК G01V 11/00, в котором определяют интервалы эффективной мощности залежи. Для этого оценивают электрическое удельное сопротивление заполненного водой пласта с использованием известной пористости пласта; связывают различия между измеренным электрическим удельным сопротивлением пласта и оцененным электрическим удельным сопротивлением заполненного водой пласта с наличием подземных скоплений углеводородов. При этом пористость пласта определяют путем отбора скорректированных значений пористости по данным плотностного каротажа, электрическое удельное сопротивление заполненного водой пласта оценивают, используя количественный показатель состава пласта. После чего определяют интервалы эффективной мощности залежи в подземном пласте на основе определенных параметров и критериев приемлемости интервалов. В предложенной системе оценки определение пористости и проницаемости пласта осуществляют с использованием количественного показателя состава пласта, а оценку электрического удельного сопротивления осуществляют для заполненного водой пласта с использованием пористости пласта. Однако целью данного изобретения является связывание различий между измеренным электрическим удельным сопротивлением пласта и оцененным электрическим удельным сопротивлением заполненного водой пласта с наличием подземных скоплений углеводородов. При этом повышают надежность оценки, однако оценивают петрофизические параметры пласта, такие как пористость, проницаемость и насыщение пласта углеводородами или водой непосредственно на месте нахождения скважины. Иными словами - определяют характеристики пласта непосредственно в скважине. Однако этих характеристик недостаточно, чтобы определить характер насыщения всего коллектора. Кроме того, метод не решает задачу прогнозирования эффективной емкости коллекторов в прогнозируемой залежи УВ.The invention is known "Real-time Petrophysical Assessment System", patent RU 2315339 (US 09/975,416, publication WO 03/032016 (04.17.2003)), publ.: 20.01.2008, IPC
Известно изобретение «Способ количественного расчета насыщенности трещинного коллектора углеводородами», патент RU 2523776, опубл. 20.07.2014, WO 2010/148628 20101229, МПК Е21В 47/00, G01V 3/38, которое решает задачу получения аналитического выражения для удельного сопротивления и показателя удельного сопротивления для породы с горизонтальными, вертикальными и сетчатыми трещинами на основе модели простой трещины. Изобретение относится к разработке нефтяных месторождений, в частности, к методу количественного расчета насыщенности трещинного коллектора жидкими и/или газообразными углеводородами. Для этого рассчитывают показатели удельного сопротивления на различных глубинах геологических слоев. Однако определяют зависимость между показателем удельного сопротивления и водонасыщенностью, что не позволяет осуществить точный количественный прогноз эффективной емкости коллекторов. Так в данном способе применяют метод численного моделирования, однако определяют функцию зависимости между показателем удельного сопротивления и водонасыщенностью при различной трещинной пористости, на основе которой рассчитывают насыщенность трещинного коллектора углеводородами в соответствии с пористостью трещин. Этот способ может быть применен только для трещинных коллекторов для повышения точности каротажного зондирования с применением данных керна полного диаметра. В результате получают большое расхождение между результатами расчета согласно классической модели насыщенности в трещинных коллекторах и результатами анализа керна. Численное моделирование электрических свойств трещинного коллектора учитывает только влияние их относительного изменения, которое сильно отличается от характеристик реального коллектора.The invention is known "Method for the quantitative calculation of the saturation of a fracture reservoir with hydrocarbons", patent RU 2523776, publ. 07/20/2014, WO 2010/148628 20101229, IPC Е21В 47/00, G01V 3/38, which solves the problem of obtaining an analytical expression for resistivity and resistivity index for rocks with horizontal, vertical and mesh cracks based on the simple crack model. The invention relates to the development of oil fields, in particular, to a method for quantitatively calculating the saturation of a fractured reservoir with liquid and / or gaseous hydrocarbons. To do this, calculate the resistivity at different depths of the geological layers. However, the relationship between the resistivity index and the water saturation is determined, which does not allow for an accurate quantitative forecast of the effective reservoir capacity. So in this method, the method of numerical simulation is used, however, the function of the dependence between the resistivity index and water saturation at various fracture porosities is determined, based on which the saturation of the fractured reservoir with hydrocarbons is calculated in accordance with the porosity of the cracks. This method can only be applied to fractured reservoirs to increase the accuracy of logging using full diameter core data. The result is a large discrepancy between the calculation results according to the classical saturation model in fractured reservoirs and core analysis results. Numerical modeling of the electrical properties of a fractured reservoir takes into account only the influence of their relative change, which is very different from the characteristics of a real reservoir.
Также известно изобретение «Способ геофизической разведки для определения нефтепродуктивности пористых коллекторов в межскважинном пространстве», патент RU 2236030, опубл. 10.09.2004, МПК G01V 11/00, в котором для определения нефтепродуктивности коллекторов в межскважинном пространстве используют данные различных каротажей: электрического, радиоактивного, акустического, сейсмического каротажей, изучение керна и испытание скважин. Изобретение позволяет повысить надежность определения условий заложения новых разведочных и эксплуатационных скважин на основе не дискретного, осредненного, а непрерывного определения гидропроводности и нефтепродуктивности. Данный способ используется для оптимизации размещения разведочных и эксплуатационных скважин в прогнозируемой залежи УВ. Однако при допущении о постоянстве радиуса поровых каналов в зонах развития определенного одного типа геологического разреза, могут быть допущены ошибки при прогнозировании нефтепродуктивности пористых коллекторов в межскважинном пространстве. Кроме того, другие виды геологических разрезов в предложенном способе не рассматриваются. Так «проводящий разрез», «горизонтально-слоистый разрез» и другие типы разрезов и геофизических слоев не рассматриваются. В частности, не учитываются залежи УВ, которые накапливаются в ловушках, образованных случайными геометрическими компоновками пород-коллекторов и литологических экранов, в отличие от предложенного способа, который не зависит от геометрии этих ловушек. В частности, в этом изобретении по данным бурения и геофизических исследований скважин определяют модельные эталонные образы нефтепродуктивных отложений и их параметры на основе анализа и количественной оценки, а также эталонные корреляционные зависимости параметров по данным электроразведки в районе скважин с последующим пересчетом в значения гидропроводности и нефтепродуктивности пористых коллекторов в любой точке межскважинного пространства на территории нефтяных полей. Однако определения эффективной мощности коллектора для всего осадочного чехла при послойном определении характеристик разреза, в том числе в трехмерно-неоднородных средах, не производится. Следовательно, с помощью способа по данному изобретению не определяется суммарная мощность пластов или частей пластов (в случае, если УВ подпираются водой), которые содержат углеводороды.Also known is the invention "A method of geophysical exploration for determining the oil productivity of porous reservoirs in the interwell space", patent RU 2236030, publ. 09/10/2004, IPC
Известно изобретение «Анализ повторных съемок по данным электромагнитной разведки», патент RU 2428720. Опубл. 10.09.2011 (WO 2007/130205 20071115), МПК G01V 3/12, которое обеспечивает решение проблемы определения трехмерного (3D) распределения углеводородных флюидов внутри подземного пласта-коллектора. При этом для данного анализа определяют изменения содержания углеводородов в подземном пласте-коллекторе в зависимости от времени по данным электромагнитной разведки. Для этого получают данные об электромагнитном поле из полученных данных первичной геофизической съемки, и данные при более поздней геофизической съемке той же самой области, проведенной при тех же самых условиях. Эти данные содержат компоненту поля, чувствительную преимущественно к вертикальному удельному сопротивлению, и компоненту поля, чувствительную, преимущественно к горизонтальному удельному сопротивлению. Для каждой геофизической съемки решают уравнения Максвелла для электромагнитного поля для горизонтального удельного сопротивления и вертикального удельного сопротивления во множестве точек (x, y, z) в подземном пласте-коллекторе с использованием параметров, данные о которых собраны при геофизической съемке, и измеренных данных об электромагнитном поле и сравнивают вычисленные результаты для удельного сопротивления между геофизическими съемками. С помощью данного анализа решают задачу определения разности между удельным электрическим сопротивлением подземного пласта-коллектора в начальный момент времени и его удельным электрическим сопротивлением в один или большее количество более поздних моментов времени, и связывания этой разности с добычей углеводородов из пласта-коллектора в течение промежуточного периода. Однако способ не позволяет в разные моменты времени осуществить количественный прогноз эффективной емкости коллекторов, которые еще не вскрыты новыми скважинами.The invention is known "Analysis of repeated surveys according to electromagnetic intelligence", patent RU 2428720. Publ. 09/10/2011 (WO 2007/130205 20071115), IPC
Известно изобретение «Способ локального прогноза нефтеносности», патент RU 2298817, опубл. 10.05.2007, МПК G01V 9/00, которое позволяет осуществить использование математической вероятностно-статистической интерпретации, в совокупности с комплексом признаков доказанной нефтеносности эталонного объекта. Изобретение относится к поиску, разведке и оконтуриванию нефтегазовых залежей и в нем предлагается использовать данные комплекса геофизических методов, состоящего из наземных измерений параметров естественного электрического и магнитного полей на объекте с доказанной нефтеносностью. При этом устанавливают доверительные интервалы геофизических аномальных показателей и фоновые показатели. Затем интерпретируют полученные сведения в виде зональной геологической пространственной геофизической модели вероятной генетически связи скоплений углеводородов с исследуемым объектом. Полученные материалы используют для выделения статистических выборок параметров распределения показателей исследуемого участка и проводят ранговую корреляцию выборки поиска. Вывод о нефтеносности исследуемого участка делают на основании сопоставления комплекса полученных геофизико-геохимических данных исследуемого участка с комплексом тех же признаков объекта с доказанной нефтеносностью. Однако субъективность интерпретации и неточность результатов исследований, где основная роль отводится человеку, отсутствие комплексной математической обработки качественного и количественного вероятностно-статистического анализа зональных выборок данных без соответствующего учета геологических и тектонических особенностей исследуемого объекта приводит к снижению эффективности разведочных работ на территории с высокой разведанностью нефти и газа. При этом не учитываются различия геофизических и геохимических данных на продуктивных объектах и непродуктивных объектах. Это не позволяет усовершенствовать технологию количественного прогнозирования коллекторов.The invention is known "Method for local forecast oil", patent RU 2298817, publ. 05/10/2007, IPC G01V 9/00, which allows the use of mathematical probabilistic-statistical interpretation, in conjunction with a set of signs of proven oil content of the reference object. The invention relates to the search, exploration and contouring of oil and gas deposits and it is proposed to use data from a complex of geophysical methods consisting of ground-based measurements of the parameters of natural electric and magnetic fields at an object with proven oil content. At the same time, confidence intervals of geophysical anomalous indicators and background indicators are established. Then, the obtained information is interpreted in the form of a zonal geological spatial geophysical model of the probable genetic connection of hydrocarbon accumulations with the studied object. The obtained materials are used to extract statistical samples of the distribution parameters of the indicators of the studied area and conduct rank correlation of the search sample. The conclusion about the oil content of the studied area is made by comparing the complex of the obtained geophysical and geochemical data of the studied area with the complex of the same features of the object with proven oil content. However, the subjectivity of the interpretation and inaccuracy of research results, where the main role is assigned to humans, the lack of complex mathematical processing of qualitative and quantitative probabilistic and statistical analysis of zonal data samples without taking into account the geological and tectonic features of the studied object leads to a decrease in the efficiency of exploration in areas with high oil exploration and gas. At the same time, differences in geophysical and geochemical data on productive objects and unproductive objects are not taken into account. This does not allow to improve the technology of quantitative forecasting of reservoirs.
Известно изобретение «Способ определения продуктивности нефтяного пласта в трехмерном межскважинном пространстве», патент RU 2259575, опубл. 27.08.2005, МПК G01V 11/00, в котором решена задача повышения надежности и обоснованности геологических условий заложения разведочных и эксплуатационных скважин путем определения нефтепродуктивности (дебитов и коэффициентов нефтепродуктивности) в любой точке трехмерного межскважинного пространства на основе использования сейсмических и ГИС-атрибутов. Способ позволяет оптимизировать размещение разведочных и эксплуатационных скважин на исследуемых объектах по комплексу данных наземной трехмерной сейсмической разведки 3D, электрического, радиоактивного, акустического, сейсмического каротажа, изучения керна, испытания скважин. По данным бурения и геофизических исследований скважин определяют эталонные модельные образы нефтепродуктивных отложений, а по данным разведки 3D в районе скважин определяют эталонные экспериментальные образцы. В способе применяют нахождение оптимальных параметров по наибольшим значениям коэффициентов взаимной корреляции, однако используют взаимную корреляцию эталонных атрибутов по данным бурения, геофизических исследований скважин и сейсморазведки 3D, а не на основе корреляции изменения поляризационных параметров среды и фильтрационно-емкостных свойств разреза. Кроме того, этот способ относится к пористым коллекторам и способ использует интегрирование по алгоритму искусственных нейронных сетей при получении информации в процессе бурения скважины. Следовательно, способ не позволяет сделать интегральную оценку фильтрационно-емкостных свойств нефтяного пласта по принципиально различным параметрам различных видов исследования.The invention is known "A method for determining the productivity of an oil reservoir in three-dimensional interwell space", patent RU 2259575, publ. 08/27/2005, IPC
Наиболее близким в предлагаемому способу является изобретение «Способ количественного прогноза ресурсов углеводородов», патент RU 2420768, опубл. 10.06.2011, МПК G01V 9/00, в котором выделяют в пределах нефтегазоносного комплекса два генетически связанных с нефтегазоносностью параметра в границах эталонных и расчетных участков. Устанавливают зависимость между совокупностями геологических параметров и соответствующими им удельными плотностями запасов углеводородов используя полученную зависимость, и рассчитывают удельные плотности запасов углеводородов на каждом эталонном участке. После этого определяют удельные плотности ресурсов углеводородов на расчетных участках с использованием полученных на эталонных участках значений. Изобретение позволяет повысить достоверность прогнозной оценки ресурсов углеводородов нефтегазоносных комплексов за счет выделения на каждом из эталонных и расчетных участков множества площадей, характеризующихся определенным набором (определенной совокупностью) генетически связанных с нефтегазоносностью геологических параметров и соответствующей им удельной плотностью запасов (ресурсов) углеводородов, что исключает необходимость применения устанавливаемых экспертным путем коэффициентов геологических аналогий. Однако количественный прогноз ресурсов УВ на территории распространения нефтегазового комплекса осуществляют на основе оценки ресурсов по удельной плотности на единицу площади. Но на основе статистической количественной зависимости на площадях эталонных участков от соответствующих им геологических параметров невозможно определить качество и достоверность установленной зависимости плотности запасов УВ от указанных геологических критериев.Closest to the proposed method is the invention "Method for quantitative forecasting of hydrocarbon resources", patent RU 2420768, publ. 06/10/2011, IPC
Традиционно количественная оценка ресурсов углеводородов основана на переходе от территории с изученным геологическим строением и нефтегазоносностью, к территориям, перспективы которых необходимо оценить. Эти методы являются основными при оценке перспектив слабоизученных нефтегазоносных районов (НГР) и зон нефтенакоплений. Обычно традиционные способы включают выделение на исследуемой территории некоторого количества хорошо изученных эталонных участков с разведанными и предварительно оцененными залежами УВ. Однако в традиционных методах используют методы внутренних геологических аналогий, а для этого остальная территория делится на расчетные участки.Traditionally, a quantitative assessment of hydrocarbon resources is based on the transition from a territory with a studied geological structure and oil and gas potential to territories whose prospects must be assessed. These methods are the main ones in assessing the prospects of poorly studied oil and gas regions (NGR) and oil accumulation zones. Typically, traditional methods include the allocation in the study area of a number of well-studied reference areas with explored and previously estimated hydrocarbon deposits. However, in traditional methods, methods of internal geological analogies are used, and for this the rest of the territory is divided into settlement areas.
Однако, если имеется участок с изученным типом моделей среды, метод геологических аналогий неприменим, поскольку при выборе эталонных участков с изученной плотностью ресурсов углеводородов, полученное значение плотности ресурсов переносится на территорию расчетного участка путем умножения ее на коэффициент аналогии (В.И. Демин, А.Е. Еханин, А.В. Фатеев «Направление совершенствования метода внутренних аналогий для прогноза нефтегазоносности на основе современных компьютерных программ», журнал «Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений», 5, 2004 год, стр. 31-32). Но способы выбора границ и параметров эталонных и расчетных участков во многом неоднозначны и не учитывают базовые измерения на новом участке поляризационных параметров среды, которые и определяют тип среды.However, if there is a site with a studied type of environmental models, the method of geological analogies is not applicable, since when choosing reference sites with a studied hydrocarbon resource density, the obtained resource density value is transferred to the territory of the calculated site by multiplying it by an analogy coefficient (V.I. Demin, A .E. Yekhanin, A.V. Fateev "The direction of improving the method of internal analogies for predicting oil and gas content based on modern computer programs", the journal "Geology, Geophysics and Petroleum Development and gas fields ", 5, 2004, pp. 31-32). But the methods for choosing the boundaries and parameters of the reference and calculated sections are largely ambiguous and do not take into account basic measurements in the new section of the polarization parameters of the medium, which determine the type of medium.
Поэтому возникает потребность на участке с известным типом среды спрогнозировать нефтегазоносность коллектора на основе выявленной закономерности (зависимости).Therefore, there is a need in the area with a known type of medium to predict the oil and gas content of the reservoir on the basis of the identified patterns (dependencies).
Чтобы прогнозировать величину параметра эффективной емкости в местах заложения новых скважин, вокруг изученной скважины в радиусе R требуется на выделенных на соответствующей структурной основе в пределах границ участков нефтегазоносного комплекса определить эталонные (исходные) и расчетные эффективные емкости коллекторов запасов углеводородов на выделенных участках. Для эталонных и расчетных участков выбирают, по меньшей мере, два генетически связанных с нефтегазоносностью геологических параметра, в предложенном способе - это связь между изменением поляризационных параметров среды (ППС) и емкостных свойств (ЕС) разреза.In order to predict the value of the effective capacity parameter at the locations of new wells, around the studied well in radius R, it is required to determine the reference (initial) and calculated effective capacities of the reservoirs of hydrocarbons in the allocated areas on the allocated on an appropriate structural basis within the boundaries of the sections of the oil and gas complex. For reference and design areas, at least two geological parameters genetically related to oil and gas content are selected, in the proposed method, this is the relationship between the change in the polarization parameters of the medium (PPS) and the capacitive properties (EC) of the section.
При поисках углеводородов с помощью дифференциально-нормированного метода электроразведки (ДНМЭ) традиционно определяют плановое положение предполагаемой залежи, соответствующее плановому положению аномалии вызванной поляризации (ВП). В данной заявке под плановым (син. - латеральным) положением аномалии понимается ее положение «в плане» - т.е. как она выглядит на карте в горизонтальной (а не в вертикальной, характерной для разреза) проекции. Интенсивность плановой аномалии характеризует суммарный эффект от всех расположенных ниже ее одно- или многопластовых залежей УВ.When searching for hydrocarbons using the differential-normalized method of electrical exploration (DNME), the planned position of the alleged reservoir corresponding to the planned position of the induced polarization anomaly (VP) is traditionally determined. In this application, under the planned (syn. - lateral) position of the anomaly is understood its position "in the plan" - i.e. how it looks on the map in horizontal (and not in vertical, characteristic for the section) projection. The intensity of the planned anomaly characterizes the total effect from all of its one- or multi-layer hydrocarbon deposits.
Поскольку имеются определенные методом ДНМЭ залежи, где работы ДНМЭ проводились в течение нескольких лет, в результате чего сеть профилей ДНМЭ получилась достаточно плотной, и на территории данных залежей пробурены скважины, в которых получены данные геофизических исследований скважин (ГИС) и газового каротажа (ГК), то можно провести анализ корреляции параметров ДНМЭ с объемом залежи углеводородов (УВ). Если достоверной информации о плановом положении залежей нет, то требуется осуществить разведочные нефтегазопоисковые работы путем измерений методом ДНМЭ, включая места, где имеется достаточное для установления корреляционных связей количество пробуренных скважин, по которым получены данные ГИС и газового каротажа. При этом для установления связи ППС и емкостных свойств (ЕС) необходимо привлекать осредненные значения коэффициента поляризуемости в смежном и целевом геоэлектрических слоях, а также послойные и суммарные значения проводимости. Для этого используют целевой поляризационный слой и смежные с целевым геоэлектрические слои. Целевой слой определяется как слой, распределение поляризуемости в котором в наибольшей степени связано с залежью УВ. Его положение в разрезе ассоциируется с положением геохимического барьера, на уровне которого в результате диффузии над залежью УВ возникает восстановительная обстановка и образуются эпигенетические сульфиды (в частности, пирит), которые приводят к возникновению аномалий ВП.Since there are deposits identified by the DNME method where DNME operations have been carried out for several years, as a result of which the network of DNME profiles has turned out to be quite dense, and wells have been drilled in the territory of these deposits, in which data from geophysical studies of wells (GIS) and gas logging (GK) have been obtained , then it is possible to analyze the correlation of the DNME parameters with the volume of hydrocarbon deposits (HC). If there is no reliable information on the planned position of the deposits, it is necessary to carry out exploration oil and gas exploration by measuring using the DNME method, including places where there are sufficient number of wells drilled to establish correlation links for which well logging and gas logging data have been obtained. At the same time, in order to establish the relation between the PPP and the capacitive properties (EC), it is necessary to use the averaged polarizability coefficient in the adjacent and target geoelectric layers, as well as layer-by-layer and total conductivity values. To do this, use the target polarization layer and adjacent to the target geoelectric layers. The target layer is defined as a layer in which the distribution of polarizability is most associated with the hydrocarbon reservoir. Its position in the section is associated with the position of the geochemical barrier, at the level of which, as a result of diffusion over the hydrocarbon deposit, a reducing situation arises and epigenetic sulfides (in particular, pyrite) are formed, which lead to the occurrence of VP anomalies.
На основе данных параметров требуется рассчитать различные варианты комплексных поляризационных параметров. Так выявлено, что, если удается снизить влияние литологического фактора, когда изменение отклика ВП связано с изменением проводимости разреза, тогда корреляционная зависимость изменения значений коэффициента поляризуемости в целевом геоэлектрическом слое и значений эффективной емкости по скважинам повышается.Based on these parameters, it is required to calculate various variants of complex polarization parameters. It was revealed that if it is possible to reduce the influence of the lithological factor when the change in the response of the VP is associated with a change in the conductivity of the section, then the correlation dependence of the change in the values of the polarizability coefficient in the target geoelectric layer and the values of the effective capacity for the wells increases.
В предложенном способе влияние исследуемого фактора - корреляция поляризационного параметра и коэффициента поляризуемости целевого горизонта - очевидно значимо и является статистически достоверно. Получение результата подтверждают результаты однофакторного дисперсионного анализа (дисперсионный анализ - Analysis Of Variances, ANOVA - это процедура сравнения средних значений выборок, на основании которой можно сделать вывод о соотношении средних значений генеральных совокупностей; реализуется в какой-либо программе статистического анализа, например, в STADIA (Кулаичев А.П. Методы и средства анализа данных в среде Windows. STADIA 6.0 Изд. 2-е, перераб. и доп. - М.: Информатика и компьютеры, 1998).In the proposed method, the influence of the studied factor — the correlation of the polarization parameter and the polarizability coefficient of the target horizon — is obviously significant and is statistically significant. The result is confirmed by the results of one-way analysis of variance (analysis of variance - Analysis Of Variances, ANOVA - this is a procedure for comparing the average values of samples, based on which we can conclude on the ratio of the average values of the general populations; it is implemented in some statistical analysis program, for example, in STADIA (Kulachev A.P. Methods and tools for analyzing data in a Windows environment. STADIA 6.0, 2nd ed., Revised and add. - M.: Informatics and computers, 1998).
В результате различия выборок комплексных поляризационных характеристик, вычисленных в окрестностях различных скважин, с очень большой вероятностью можно сделать вывод, что они не случайны, и, следовательно, можно выявить их связи с параметрами разреза, определенными для этих скважин. Аналогичные критические значения статистики Фишера, а, следовательно, и аналогичные выводы можно получить и для выборок коэффициента поляризуемости.As a result of the difference in the samples of complex polarization characteristics calculated in the vicinity of different wells, it is very likely that they are not random, and, therefore, their relationship with the cut parameters defined for these wells can be revealed. Similar critical values of the Fisher statistics, and, therefore, similar conclusions can be obtained for samples of the polarizability coefficient.
В предложенном способе с помощью полученных уравнений регрессии для степенного (комплексного) поляризационного параметра, поляризационного параметра и значений эффективной емкости, по данным ГИС для отдельных скважин можно рассчитать значения эффективной емкости и по всему исследуемому участку.In the proposed method, using the obtained regression equations for a power-law (complex) polarization parameter, polarization parameter and effective capacitance values, according to well logging data for individual wells, we can calculate the effective capacitance values for the entire studied area.
Задача, которая решается предложенным способом - это выявление в ходе анализа взаимосвязи между параметрами ДНМЭ и параметрами разреза, установленными по ГИС, что позволяет дать более точный и оперативный прогноз на исследованную площадь.The problem that is solved by the proposed method is the identification during the analysis of the relationship between the DNME parameters and the section parameters established by the GIS, which allows us to give a more accurate and operational forecast for the investigated area.
По данным единичных скважин установить эту взаимосвязь не удавалось. Следует учесть, что применяемая в способе зависимость носит статистический характер и может рассматриваться как функциональная связь только для исследованного участка. Выявленная зависимость не может быть распространена на участки с другими типами моделей среды.According to the data of single wells, this relationship could not be established. It should be noted that the dependence used in the method is statistical in nature and can be considered as a functional relationship only for the studied area. The revealed dependence cannot be extended to areas with other types of environmental models.
Таким образом, предложенный способ позволяет достичь следующего технического результата: усовершенствование технологии оперативного количественного прогнозирования; и возможность количественного прогноза эффективной емкости коллекторов на основе получаемых поляризационных параметров для выбранного типа среды.Thus, the proposed method allows to achieve the following technical result: improving the technology of operational quantitative forecasting; and the ability to quantify the effective reservoir capacity based on the obtained polarization parameters for the selected medium type.
Данный технический результат достигается за счет того, что способ прогнозирования объема залежи УВ для выбранного типа среды, включает количественную оценку залежи на основе выявления закономерностей изменения поляризационных параметров среды (ППС) и емкостных свойств (ЕС) разреза.This technical result is achieved due to the fact that the method for predicting the volume of hydrocarbon deposits for the selected type of medium includes a quantitative assessment of the deposit based on the identification of patterns of change in the polarization parameters of the medium (PPP) and capacitive properties (EU) of the section.
Новизна предложенного способа состоит в том, что в пределах нефтегазоносного района, где методом ДНМЭ на основе оптимальной сети профилей определено латеральное положение аномалии ВП, связанной с залежью УВ, выбирают скважины, изученные по данным геофизических исследований скважин (ГИС) и газового каротажа (ГК). В частном случае формируют выборку осредненных значений коэффициентов поляризуемости (η) и проводимости (S), для скважин, в которых имеются данные ГИС и газового каротажа (ГК). В частном случае информацию, полученную по ГИС, уточняют данными керна. По керну определяют пористость, но этот параметр также можно определить и по данным ГИС, без керна. В дальнейшем, при поиске взаимосвязей, можно использовать и те, и другие данные.The novelty of the proposed method lies in the fact that within the oil and gas region, where the lateral position of the airspace anomaly associated with the hydrocarbon reservoir is determined using the DNME method, the wells selected based on the data of geophysical studies of wells (GIS) and gas logging (GK) are selected . In a particular case, a sample of averaged values of the polarizability coefficients (η) and conductivity (S) is formed for wells in which there are well logging and gas logging (GC) data. In the particular case, the information obtained by GIS is updated with core data. Porosity is determined by core, but this parameter can also be determined by well log data, without core. In the future, when searching for relationships, you can use both the one and the other data.
Для этого сначала определяют оптимальную сеть профилей в границах и по периферии залежи УВ с выходом части профилей за пределы залежи для исследования методом ДНМЭ и выявления областей аномальных и фоновых значений η. При этом данная сеть профилей должна удовлетворять условиям:For this, the optimal network of profiles is first determined within the boundaries and around the periphery of the hydrocarbon deposit with some of the profiles leaving the reservoir for investigation by the DNME method and revealing the areas of anomalous and background η values. Moreover, this network of profiles must satisfy the conditions:
- возможность использования для количественной оценки в пределах залежи на основе выявленного вида закономерности изменения поляризационных параметров среды (ППС) и емкостных свойств разреза;- the possibility of using for quantitative assessment within the reservoir on the basis of the identified type of pattern of change in the polarization parameters of the medium (PPS) and capacitive properties of the section;
- плотность профилей в пределах залежи должна быть не менее 7 км/км2 для любых объемов залежи;- the density of the profiles within the deposit should be at least 7 km / km 2 for any volume of the deposit;
- выявленный вид закономерностей изменений ППС и емкостных свойств определен либо путем сопоставления результатов инверсии данных, полученных в процессе измерений по профилям методом ДНМЭ, с величиной эффективной емкости q в скважинах, либо с использованием вида изменений, известных из предыдущих измерений для различных объемов залежи на площадях, расположенных в аналогичных геолого-геоэлектрических условиях того же района работ, или того же и смежных районов;- the identified type of patterns of changes in the PPP and capacitive properties is determined either by comparing the results of the inversion of the data obtained during the measurements on the profiles using the DNME method with the value of the effective capacity q in the wells, or using the type of changes known from previous measurements for different volumes of deposits in the areas located in similar geological and geoelectric conditions of the same area of work, or of the same and adjacent areas;
- характер насыщения коллекторов определен в процессе измерений методом ДНМЭ в сопоставлении с данными ГИС и результатами испытания скважин, а также газового каротажа и/или анализа керна;- the nature of the saturation of the reservoirs was determined during the measurement using the DNME method in comparison with well log data and well test results, as well as gas logging and / or core analysis;
При этом, в частном случае, оптимальная сеть профилей должна удовлетворять дополнительному условию, при котором профили имеют в пределах залежи на радиусе R от скважин, по крайней мере, одно пересечение.Moreover, in the particular case, the optimal network of profiles must satisfy the additional condition under which the profiles have at least one intersection within the reservoir at a radius R from the wells.
Во всех случаях выбирают кондиционный материал, отвечающий условиям экспериментальных работ, иными словами выбирают только те пикеты (точки наблюдения), на которых получены пригодные для моделирования кривые.In all cases, a conditioner material is selected that meets the conditions of the experimental work; in other words, only those pickets (observation points) are selected at which curves suitable for modeling are obtained.
Сеть профилей должна отвечать требованиям плотности наблюдений (количеству погонных км на единицу площади) и количеству точек физ. наблюдений вблизи скважин-эталонов, чтобы в радиусе R вблизи скважин оказалось, по возможности, как можно больше пикетов (точек физического наблюдения (ф.н.)). Именно эти два условия определяют ее оптимальность. В этом случае результаты осреднения данных будут точнее и выборка данных представительней - в последнем случае важно и количество скважин, которых должно быть не менее 3-х (одной «сухой» и двух продуктивных). Чем больше скважин на площади и больше точек ф.н. вблизи них с набором данных, тем точнее в конечном случае статистика и точнее уравнение регрессии. Чем больше плотность профилей, тем точнее будут результаты осреднения в скользящем окне (больше данных будет участвовать в осреднении) с радиусом R и результирующая прогнозная карта.The network of profiles must meet the requirements of the density of observations (the number of linear kilometers per unit area) and the number of physical points. observations near the reference wells so that, as far as possible, there are as many pickets as possible (physical observation points (fn)) in a radius R near the wells. It is these two conditions that determine its optimality. In this case, the results of averaging the data will be more accurate and the data sampling is more representative - in the latter case, the number of wells, which should be at least 3 (one “dry” and two productive), is also important. The more wells in the area and the more fn. near them with a data set, the more accurate the statistics in the final case and the more accurate the regression equation. The higher the density of the profiles, the more accurate the averaging results in a sliding window (more data will be involved in the averaging) with radius R and the resulting forecast map.
Затем берут параметры эффективной емкости q в изученных скважинах на основе данных ГИС и газового каротажа (и/или анализа керна), принимая их за эталонные, на участках в виде окружностей с радиусом R вокруг этих изученных скважин. Проводят измерения или используют ранее проведенные измерения по профилям методом ДНМЭ, получая полевые кривые параметров пикетов DU, P1, Dϕ, Ps, и в ходе инверсии полевых кривых получают модельные кривые параметров DU, P1, Dϕ, Ps, на основе которых для каждого участка определяют среднюю величину коэффициента поляризуемости η, принимая ее за эталонную. P1, Dϕ, Ps - это геоэлектрические дифференциально-нормированные параметры (ДНП), a DU - геоэлектрический параметр. Все - ДНП и геоэлектрический - параметры регистрируют методом ДНМЭ, а затем на основе их рассчитывают коэффициент поляризуемости η.Then, the parameters of the effective capacity q in the studied wells are taken on the basis of logging data and gas logging (and / or core analysis), taking them as reference, in areas in the form of circles with a radius R around these studied wells. Measure or use previously performed profile measurements using the DNME method, obtaining field curves of the parameters of the pickets DU, P1, Dϕ, Ps, and during the inversion of the field curves, model curves of the parameters DU, P1, Dϕ, Ps are obtained, based on which for each section the average value of the polarizability coefficient η, taking it as a reference. P1, Dϕ, Ps are the geoelectric differential-normalized parameters (DNP), and DU is the geoelectric parameter. All — DNP and geoelectric — parameters are recorded by the DNME method, and then the polarizability coefficient η is calculated based on them.
При этом суммарная величина невязки между модельными и полевыми кривыми DU, P1, Dϕ, Ps должна составлять не более 0,8%. (т.е. с погрешностью не более 0,8%). По совокупности данных, полученных на всех вышеуказанных участках, определяют закон связи, который отражает зависимость η от q, полученный на основе экспериментальных и теоретических данных.In this case, the total discrepancy between the model and field curves DU, P1, Dϕ, Ps should be no more than 0.8%. (i.e. with an error of not more than 0.8%). Based on the totality of the data obtained in all the above sections, the law of coupling is determined, which reflects the dependence of η on q, obtained on the basis of experimental and theoretical data.
Поскольку теоретически доказана экспоненциальная зависимость коэффициента поляризуемости η пород от эффективной емкости коллектора q, то, когда экспоненциальная зависимость η и q устанавливается для участков вблизи эталонных скважин, тогда формулу полученной зависимости можно применить для всей площади, включающей эти эталоны. Выборка скважин должна носить репрезентативный характер, по которому определяют закон связи экспериментальных данных о коэффициенте поляризуемости и эффективной емкости коллектора относительно их теоретической зависимости.Since the exponential dependence of the polarizability coefficient η of rocks on the effective reservoir capacity q is theoretically proven, when the exponential dependence of η and q is established for areas near reference wells, then the formula of the obtained dependence can be applied for the entire area including these standards. The sample of wells should be representative in nature, which determines the law of the relationship of experimental data on the polarizability coefficient and effective reservoir capacity relative to their theoretical dependence.
Затем:Then:
выбирают N или, по меньшей мере, 3 продуктивных скважины, в которых имеются данные по следующим параметрам:choose N or at least 3 productive wells in which there is data on the following parameters:
- суммарная эффективная мощность (hэф);- total effective power (heff);
- коэффициент пористости (Кп);- porosity coefficient (Kp);
- коэффициент нефтегазонасыщения (Кнг);- coefficient of oil and gas saturation (Kng);
- дебиты углеводородов (Q);- hydrocarbon rates (Q);
- и имеющиеся данные газового каротажа: общее количество газа TG, количество метана d;- and available gas logging data: total amount of gas TG, amount of methane d;
и выбирают М или, по меньшей мере, одну непродуктивную скважину по имеющимся данным ГИС, газового каротажа и по результатам испытания скважин.and choose M or at least one non-productive well according to the available well logging data, gas logging and well test results.
Для каждой выбранной продуктивной скважины рассчитывают значения эффективной емкости q по формуле q=hэф*Кп, где hэф - эффективная мощность и Кп - коэффициент пористости. В частности, расчет значения эффективной емкости q ведут на основе экспоненциальной зависимости коэффициента поляризуемости η пород от эффективной емкости коллектора q и могут вести с применением полученной формулы зависимости для всей площади участков вблизи эталонных скважин, включая сами эталонные скважины.For each selected productive well, the values of effective capacity q are calculated by the formula q = h eff * K p , where h eff is the effective power and K p is the porosity coefficient. In particular, the calculation of the effective capacity q is based on the exponential dependence of the polarizability coefficient η of the rocks on the effective reservoir capacity q and can be carried out using the obtained formula of the dependence for the entire area of the areas near the reference wells, including the reference wells themselves.
Для всей исследуемой площади на каждой скважине в радиусе R рассчитывают осредненные значения поляризуемости и проводимости. В частном случае, осредненные значения поляризуемости и проводимости рассчитывают на величине радиуса R, который не больше размера залежи и не меньше расстояния между двумя пикетами профиля. Так расстояние между пикетами профиля (точками наблюдения) может не превышать размеров выявленной залежи УВ, принятой за эталонную, и может являться больше 500 м для сигнала, снятого на участке профиля протяженностью 3 км.For the entire studied area at each well in radius R, the averaged values of polarizability and conductivity are calculated. In a particular case, the averaged values of polarizability and conductivity are calculated on the value of radius R, which is not more than the size of the deposit and not less than the distance between two pickets of the profile. Thus, the distance between the profile pickets (observation points) may not exceed the size of the identified hydrocarbon deposits, taken as a reference, and may be more than 500 m for a signal recorded on a 3 km section of the profile.
Формируют выборку осредненных значений коэффициентов поляризуемости (η) и проводимости (S), определяемых из множества осредненных значений ηi,j, и S в каждом геоэлектрическом слое, полученных вокруг каждой скважины в радиусе R для каждого пикета профиля в каждом геоэлектрическом слое с последующим расчетом суммарной проводимости разреза Ssum, для скважины, в которой имеются данные геофизического исследования скважин (ГИС).A sample of the averaged values of the polarizability coefficients (η) and conductivity (S) is determined from the set of averaged values η i, j , and S in each geoelectric layer obtained around each well in radius R for each picket profile in each geoelectric layer with subsequent calculation the total conductivity of the Ssum section, for a well in which there are data from a geophysical well survey (GIS).
Проверяют наличие корреляции по коэффициентам корреляции изменения значений коэффициента поляризуемости ηк от изменения значений эффективной емкости qк, где к - каждая скважина, выбранная из количества N и М.Check the presence of correlation by correlation coefficients of the change in the values of the polarizability coefficient η k from the change in the values of the effective capacity q k , where k is each well selected from the number N and M.
И делают вывод о виде зависимости отклика ВП от эффективной емкости на основе определенной зависимости вида qк=f(ηк) и параметра F, представленного как F=ηi*ηj; F=ηi a*ηj, или параметра Fs, рассчитанного по формуле Fs=ηi×ηj/Ssum; Fs=ηi a×ηj/Ssum где ηi и ηj - коэффициенты поляризуемости для разных слоев, и Ssum - суммарная проводимость разреза на каждом пикете профиля, рассчитываемая как сумма проводимостей во всех геоэлектрических слоях; а - показатель степени:And they conclude about the form of the dependence of the response of the VP on the effective capacitance based on a certain dependence of the form q k = f (η k ) and the parameter F, presented as F = η i * η j ; F = η i a * η j , or the parameter Fs calculated by the formula Fs = η i × η j / Ssum; Fs = η i a × η j / Ssum where η i and η j are the polarizability coefficients for different layers, and Ssum is the total conductivity of the section at each picket of the profile, calculated as the sum of the conductivities in all geoelectric layers; a - exponent:
- если коэффициент корреляции не менее 0,7 - то делают вывод о прямой зависимости полученного в ходе инверсии отклика ВП от эффективной емкости пород и о возможности использования данного параметра для регрессионного анализа;- if the correlation coefficient is not less than 0.7, then they conclude that the VP response obtained during the inversion is directly dependent on the effective rock capacity and the possibility of using this parameter for regression analysis;
- если коэффициент корреляции меньше 0,7 - то производят поиск другого поляризационного параметра для i и j номеров слоя в разрезе, имеющего коэффициент корреляции с эффективной емкостью пород не менее 0.7, для чего рассчитывают другие поляризационные параметры.- if the correlation coefficient is less than 0.7, then search for another polarization parameter for i and j layer numbers in the context, having a correlation coefficient with an effective rock capacity of at least 0.7, for which other polarization parameters are calculated.
- При этом, чтобы выбрать другие поляризационные параметры, анализируют: если коэффициент корреляции возрастает относительно Ккор, рассчитанного для уравнения связи ηi и q не менее чем на 0,1 при учете значения коэффициента поляризуемости не только в целевом поляризующемся геоэлектрическом слое, но и в смежном с ним поляризующемся геоэлектрическом слое, в котором производился расчет коэффициента поляризуемости при проведении инверсии, то делается вывод о необходимости учета поляризуемости в обоих слоях, и затем апробируются комплексные параметры поляризуемости, представленные как F=ηi*ηj; Fa=ηi a*ηj, в которых используются значения коэффициента поляризуемости для обоих слоев i и j.- At the same time, to select other polarization parameters, they analyze: if the correlation coefficient increases relative to Kcor calculated for the coupling equation η i and q by no less than 0.1, taking into account the value of the polarizability coefficient not only in the target polarizing geoelectric layer, but also in the polarizing geoelectric layer adjacent to it, in which the polarizability coefficient was calculated during the inversion, it is concluded that it is necessary to take into account the polarizability in both layers, and then complex polarizability parameters represented as F = η i * η j ; Fa = η i a * η j , in which the values of the polarizability coefficient are used for both layers i and j.
А, если при этом коэффициент корреляции возрастает относительно Ккор, рассчитанного для уравнения связи ηi и q не менее чем на 0,1 только при учете и проводимости разреза, то в качестве основного для дальнейшего анализа используют комплексный параметр поляризуемости Fs=ηi*ηj/Ssum; Fsa=ηi a*ηj/Ssum, рассчитанный с учетом проводимости, в котором используется проводимость, рассчитанная по формулеAnd if in this case the correlation coefficient increases relative to Kcor calculated for the coupling equation η i and q by no less than 0.1 only when taking into account and section conductivity, then the complex polarizability parameter Fs = η i * η is used as the main one for further analysis j / ssum; Fsa = η i a * η j / Ssum calculated taking into account the conductivity, which uses the conductivity calculated by the formula
где n - количество слоев. При этом количество слоев для выбора наиболее оптимального варианта нормировки, в которых рассчитывают проводимость, используемых при расчете К вариантов комплексного параметра поляризуемости Fs, определяют опытным путем.where n is the number of layers. Moreover, the number of layers for choosing the most optimal variant of normalization, in which the conductivity is calculated, and the variants of the complex polarizability parameter Fs used in calculating K, are determined experimentally.
В частном случае для осуществления вывода о виде зависимости отклика ВП от эффективной емкости при коэффициенте корреляции меньше 0,75 рассчитывают другие поляризационные параметры, которыми могут быть также следующие поляризационные параметры: произведение коэффициентов поляризуемости основного и дополнительного целевых слоев (ηi×ηj); произведение, дополненное весовыми коэффициентами, вида ηi a×ηj, где а - показатель степени; произведение, дополненное коэффициентом нефтегазонасыщения (Кнг), вида ηi×ηj×Кнг и другие.In a particular case, to draw a conclusion about the form of the dependence of the response of the VP on the effective capacitance with a correlation coefficient less than 0.75, other polarization parameters are calculated, which can also be the following polarization parameters: the product of the polarizability coefficients of the main and additional target layers (η i × η j ); a product supplemented by weighting factors of the form η i a × η j , where a is an exponent; a product supplemented by a coefficient of oil and gas saturation (KG), of the form η i × η j × Kng and others.
На основе полученных методом ДНМЭ значений поляризуемости и проводимости рассчитывают К вариантов комплексных параметров поляризуемости F или Fs с целью выбора наиболее оптимального варианта (т.е. варианта с максимальным Ккор), подходящего для данных геолого-геофизических условий, что определяется высокой корреляцией значений расчетных и эталонных эффективных емкостей в конечной формуле, где аппроксимирующая функция представляет собой интегральную функцию вероятностей нормального распределения вида On the basis of the polarizability and conductivity values obtained by the DNME method, K variants of the complex polarizability parameters F or Fs are calculated to select the most optimal variant (i.e., the variant with maximum Kcor) suitable for these geological and geophysical conditions, which is determined by the high correlation of the calculated and reference effective capacities in the final formula, where the approximating function is an integral probability function of a normal distribution of the form
где x - экспериментальное значение η или F, или Fa, или Fs, или Fsa; μ - среднее значение η или F, или Fa, или Fs, или Fsa; σ - дисперсия.where x is the experimental value of η or F, or Fa, or Fs, or Fsa; μ is the average value of η or F, or Fa, or Fs, or Fsa; σ is the variance.
Для этого расчета на основе полученных методом ДНМЭ значений поляризуемости и проводимости:For this calculation, based on the obtained by the DNME method, the values of polarizability and conductivity:
- поочередно рассчитывают коэффициент корреляции каждого комплексного параметра поляризуемости F, или Fa, или Fs, или Fsa и значений эффективной емкости q по скважинам,- alternately calculate the correlation coefficient of each complex polarizability parameter F, or Fa, or Fs, or Fsa and the effective capacitance q values for the wells,
- выбирают комплексный параметр поляризуемости F, или Fa, или Fs, или Fsa с наибольшим коэффициентом корреляции между комплексным параметром поляризуемости - F, или Fa, или Fs, или Fsa - и эффективной емкостью q по скважинам,- choose the complex polarizability parameter F, or Fa, or Fs, or Fsa with the highest correlation coefficient between the complex polarizability parameter - F, or Fa, or Fs, or Fsa - and the effective capacity q of the wells,
- проводят для выбранного параметра регрессионный анализ с целью поиска формулы регрессии для данного параметра F, или Fa, или Fs, или Fsa и эффективной емкости q по скважинам,- conduct a regression analysis for the selected parameter in order to find the regression formula for a given parameter F, or Fa, or Fs, or Fsa and the effective capacity q in the wells,
- по полученной формуле на основе значений выбранного комплексного параметра поляризуемости F, или Fa, или Fs, или Fsa в пределах скважин рассчитывают эффективную емкость qэф.- according to the obtained formula, based on the values of the selected complex polarizability parameter F, or Fa, or Fs, or Fsa within the wells, the effective capacity q eff is calculated.
При этом комплексный параметр Fs поляризуемости может представлять собой в частном случае также отношение значений поляризуемости к значениям суммарной проводимости или отношение значений поляризуемости к значениям проводимости целевого слоя (параметр Si), или отношение значений поляризуемости к значениям проводимости, с использованием при нормировании формулы вида Fs=(ηi*Si+ηi*Sj)/(Si+Sj).In this case, the complex polarizability parameter Fs can also be, in a particular case, the ratio of polarizability values to total conductivity values, or the ratio of polarizability values to the conductivity values of the target layer (parameter Si), or the ratio of polarizability values to conductivity values, using a normalization formula of the form Fs = (η i * Si + η i * S j ) / (Si + Sj).
Делают вывод о достоверности полученной расчетной эффективной емкости qэф:Make a conclusion about the reliability of the obtained calculated effective capacity q eff :
- если значения расчетной эффективной емкости qэф и эффективной емкости q, полученной по данным ГИС для скважин отличаются в среднем не более чем на 15% и их распределение на качественном уровне (больше или меньше) аналогичное, то это подтверждает правильность проведенного анализа.- if the values of the calculated effective capacity q eff and effective capacity q obtained from well logs differ on average by no more than 15% and their distribution at the qualitative level (more or less) is similar, then this confirms the correctness of the analysis.
Затем, для последующего прогноза параметра эффективной емкости q на каждом пикете в пределах площади исследования в пределах выявленной аномалии ВП строят карты сглаженных значений коэффициента поляризуемости по значениям в целевом и смежном слое, а также карты сглаженных значений суммарной проводимости,Then, for the subsequent forecast of the effective capacitance parameter q at each picket within the study area within the revealed VP anomaly, maps of smoothed values of the polarizability coefficient are constructed from the values in the target and adjacent layers, as well as maps of smoothed values of the total conductivity,
- при этом сглаженное значение на каждом пикете профиля получают путем осреднения значений на близлежащих пикетах, расположенных от него в радиусе R. По полученной формуле на основе значений выбранного комплексного параметра поляризуемости F, или Fa, или Fs, или Fsa для всей исследуемой площади на каждом пикете профиля рассчитывают эффективную емкость qэф.- in this case, the smoothed value at each picket of the profile is obtained by averaging the values at nearby pickets located from it in radius R. According to the formula obtained, based on the values of the selected complex polarizability parameter F, or Fa, or Fs, or Fsa for the entire studied area on each effective profile q eff .
Также предложенный способ возможно применять для морской электроразведки в том случае, если сигнал записан непрерывно в движении судна и накапливается на участке профиля, определенном расчетами протяженности. Оптимальной протяженностью является 1-3 км.Also, the proposed method can be used for marine electrical exploration in the event that the signal is recorded continuously in the movement of the vessel and accumulates in the section of the profile determined by the calculation of the length. The optimal length is 1-3 km.
В частном случае выбирают скважины, изученные по данным геофизических исследований скважин (ГИС), керна и газового каротажа (ГК). В частном случае, при поиске взаимосвязей, можно использовать данные в любом сочетании. Так по образцам керна определяют одну из составляющих эффективной емкости - пористость (Кп). В предложенном способе емкостные свойства разреза - это эффективная мощность и коэффициент пористости, а поляризационные параметры среды (ППС) - это поляризуемость, рассчитанная в геоэлектрических слоях, или комплексный поляризационный параметр, рассчитанный на основе поляризуемости, или поляризуемости и проводимости. Также в способе аномальные значения η получены в областях продуктивных скважин, а фоновые - в областях не продуктивных скважин.In a particular case, wells are selected that are studied according to the data of geophysical surveys of wells (GIS), core and gas logging (GC). In the particular case, when searching for relationships, you can use data in any combination. So, core samples determine one of the components of the effective capacity - porosity (Kp). In the proposed method, the capacitive properties of the section are the effective power and porosity coefficient, and the polarization parameters of the medium (PPS) are the polarizability calculated in geoelectric layers, or a complex polarization parameter calculated on the basis of polarizability, or polarizability and conductivity. Also in the method, anomalous η values are obtained in the areas of productive wells, and background values in areas of non-productive wells.
В контексте данной заявки применяются термины в следующем значении:In the context of this application, terms are used in the following meaning:
- к фильтрационным свойствам относится проницаемость (способность пород пропускать через сообщающиеся поры и каналы флюид),- permeability (the ability of rocks to pass fluid through communicating pores and channels) belongs to the filtration properties,
- к емкостным - эффективная толщина (толщина, занятая УВ-флюидом) и пористость. Поскольку проницаемость на основе ВП не определяется, то применяется аббревиатура «ЕС» - емкостные свойства, аббревиатура ФЕС - фильтрационно-емкостные свойства - применяется для определения понятия коллектора.- capacitive - effective thickness (the thickness occupied by the HC fluid) and porosity. Since the permeability based on VP is not determined, the abbreviation “EC” is used - capacitive properties, the abbreviation FES - filtration-capacitive properties - is used to define the concept of a reservoir.
Чтобы сохранить логику в условных обозначениях параметров, в данной редакции принято, суммарный параметр обозначать буквой F, там, где он дополнен операцией возведения в степень «а», обозначать Fa; комплексный параметр с учетом проводимости "S" обозначать Fs; то же, с операцией возведения в степень "а", обозначать Fsa.In order to preserve the logic in the legend of the parameters, in this edition it is accepted that the total parameter be denoted by the letter F, where it is supplemented with the operation of raising to the power “a”, denote Fa; the complex parameter, taking into account the conductivity "S", is denoted by Fs; the same, with the operation of raising to the power "a", denote Fsa.
Предложенный метод иллюстрируется следующими чертежами.The proposed method is illustrated by the following drawings.
На Фиг. 1 - показана корреляционная зависимость изменения значений коэффициента поляризуемости η4 и эффективной емкости q по скважинам.In FIG. 1 - shows the correlation dependence of the change in the values of the polarizability coefficient η 4 and effective capacity q for wells.
На Фиг. 2 - показана корреляционная зависимость изменения значенийIn FIG. 2 - shows the correlation dependence of the change in values
коэффициента поляризуемости η*=η3×η4 и эффективной емкости q по скважинам.the polarizability coefficient η * = η 3 × η 4 and the effective capacity q in the wells.
На Фиг. 3 - показана корреляционная зависимость поляризационного параметра N=η3×η4×100/Ssum и значений эффективной емкости q по скважинам.In FIG. 3 - shows the correlation dependence of the polarization parameter N = η3 × η4 × 100 / Ssum and the effective capacitance q values for the wells.
На Фиг. 4 - показана корреляционная зависимость поляризационного параметра Nst=η3×η4 1.3×100/Ssurn и значений эффективной емкости q, а также q×Кнг по скважинам.In FIG. 4 - shows the correlation dependence of the polarization parameter Nst = η 3 × η 4 1.3 × 100 / Ssurn and the values of the effective capacity q, as well as q × Kng for the wells.
На Фиг. 5 - показаны графики распределения значений эффективной емкости q по данным ГИС и значений q, рассчитанных с использованием корреляционной зависимости с поляризационными параметрами Nst и N. In FIG. 5 - shows graphs of the distribution of the values of the effective capacitance q according to well logs and q values calculated using the correlation dependence with the polarization parameters Nst and N.
На Фиг. 6 - показана зависимость коэффициента поляризуемости 4-го геоэлектрического слоя η4 от значения эффективной емкости коллектора - Мзап (Северный Каспий).In FIG. 6 - shows the dependence of the polarizability coefficient of the 4th geoelectric layer η 4 on the value of the effective collector capacity - M west (North Caspian).
В предпочтительном варианте предлагаемый способ реализуют следующим образом.In a preferred embodiment, the proposed method is implemented as follows.
Сеть профилей проектируется и отрабатывается в самом начале проведения работ, потом по этим профилям проводится количественный анализ.A network of profiles is designed and developed at the very beginning of the work, then a quantitative analysis is carried out on these profiles.
Профили устанавливаются для исследования залежи методом ДНМЭ. В контексте данного способа профиль - это последовательность пикетов (точек физического наблюдения), расположенных на прямолинейной линии перемещения установки вдоль заданного направления, характеризующийся собственной нумерацией, началом, концом, количеством пикетов и длиной. При морской электроразведке данные непрерывно поступают при движении судна, а затем собранные данные на конкретном участке профиля осредняют и соотносят к центру этого участка, называемому точкой физического наблюдения или пикетом.Profiles are set for the study of deposits by the method of DNME. In the context of this method, a profile is a sequence of pickets (points of physical observation) located on a straight line of movement of the installation along a given direction, characterized by its own numbering, start, end, number of pickets and length. In marine electrical exploration, data is continuously received when the vessel is moving, and then the data collected at a particular section of the profile is averaged and correlated to the center of this section, called the physical observation point or picket.
Важным условием для прогнозирования объема исследуемой залежи является то, что имеется наличие: 1) Плотной сети профилей, 2) Сухих (непродуктивных) и продуктивных скважин, чтобы можно было провести «эталонировку» последующих данных.An important condition for predicting the volume of the studied reservoir is that there is: 1) A dense network of profiles, 2) Dry (unproductive) and productive wells, so that it is possible to carry out a “standardization” of subsequent data.
Для этого при поисках углеводородов с помощью метода ДНМЭ традиционно определяется плановое положение предполагаемой залежи, соответствующее плановому положению аномалии ВП. Данное исследование направлено на определение возможности количественной оценки залежи на основе выявления закономерностей изменения ППС (поляризационных параметров среды) и емкостных свойств разреза.For this, when searching for hydrocarbons using the DNME method, the planned position of the alleged reservoir corresponding to the planned position of the VP anomaly is traditionally determined. This study is aimed at determining the possibility of quantitative assessment of deposits based on the identification of patterns of changes in the PPS (polarization parameters of the medium) and the capacitive properties of the section.
Понятие «разрез», применяемая в данном контексте - это в узком смысле проекция 2D геологических слоев на вертикальную плоскость под линией профиля. Когда определяют плановое положение залежи методом ДНМЭ, то под геоэлектрическими свойствами разреза понимают параметры DU, P1, Dϕ, Ps, которые получают в виде кривых, поступающих затем на вход программы инверсии данных. При этом под разрезом подразумевается верхняя часть литосферы до опорного горизонта, т.е. определенной глубинности, и которая обладает рядом физических, в том числе и геоэлектрических свойств.The concept of “section”, used in this context, is in the narrow sense the projection of 2D geological layers on a vertical plane under the profile line. When the planned position of the deposit is determined by the DNME method, then the geoelectric properties of the section are understood as the parameters DU, P1, Dϕ, Ps, which are obtained in the form of curves, which are then input to the data inversion program. In this case, the section refers to the upper part of the lithosphere to the reference horizon, i.e. a certain depth, and which has a number of physical, including geoelectric properties.
Важным условием является то, что на участке с определенным методом ДНМЭ плановым положением залежи должны присутствовать скважины, изученные на основе данных ГИС и газового каротажа. Это позволяет в скважине определить флюидонасыщение геологических пластов-коллекторов (нефть, газ, вода, «сухо») и их емкостные свойства.An important condition is that in the area with the planned DNME method the planned location of the reservoir must be present wells, studied on the basis of well logging and gas logging. This allows the well to determine the fluid saturation of geological reservoirs (oil, gas, water, “dry”) and their capacitive properties.
В качестве примера таких исследований может быть описана северная акватория Каспия, где работы ДНМЭ проводились в течение нескольких лет, в результате чего сеть профилей ДНМЭ над залежью достаточно плотная.As an example of such studies, the northern water area of the Caspian can be described, where the work of DNME has been carried out for several years, as a result of which the network of DNME profiles over the reservoir is quite dense.
Поскольку характер насыщения коллекторов флюидами характеризуется наличием аномалии ВП, то под коллектором в предложенном способе понимают пласт или совокупность пластов горных пород, обладающих фильтрационно-емкостными свойствами, достаточными для извлечения из них УВ-флюидов: нефти и газа. Однако, поскольку коллектор углеводородов также характеризуется породами, содержащими пустоты (поры, каверны или системы трещин), способными вмещать и фильтровать флюиды, то количественная оценка коллектора может осуществляться на основе определения пористости и эффективной мощности. Поскольку разделение количества нефти и газа не представляется возможным в предложенном способе, применяют понятие флюид, как состояние вещества, объединяющего жидкости и газы, т.е. как текучая среда или текучее вещество. В коллекторе параметры пористости (Кп) и эффективной мощности (hэф) могут рассчитываться на основе разных видов каротажа, но, в основном, традиционно, это электрокаротаж (БК), НГК и АК. На основе газового каротажа определяют общее количество газа TG и количество метана C1.Since the nature of the saturation of reservoirs with fluids is characterized by the presence of VP anomalies, the reservoir in the proposed method is understood to mean a formation or a combination of rocks with filtration-capacitive properties sufficient to extract hydrocarbon fluids from them: oil and gas. However, since the hydrocarbon reservoir is also characterized by rocks containing voids (pores, cavities or fracture systems) that can contain and filter fluids, the reservoir can be quantified based on the determination of porosity and effective power. Since the separation of the amount of oil and gas is not possible in the proposed method, the concept of fluid is used as the state of a substance combining liquids and gases, i.e. like fluid or fluid. In the reservoir, the parameters of porosity (KP) and effective power (heff) can be calculated on the basis of different types of logging, but mainly, traditionally, these are electric logging (BK), OGK and AK. Based on the gas log, the total amount of gas TG and the amount of methane C 1 are determined.
Оптимальная сеть профилей в пределах границ залежи, а также за ее пределами должна быть плотностью не менее 7 км/км2. Затем в пределах этой сети выбирают продуктивные и непродуктивные скважины. Продуктивные скважины - это скважины, которые вскрыли залежи УВ. В них определены: эффективная мощность, коэффициент пористости, коэффициент нефтегазонасыщения, дебиты углеводородов, данные газового каротажа, например, общее количество газа TG, количество метана C1. При этом в них возможен количественный прогноз параметра эффективная емкость q, а также дебит нефти или газа (Qн или Qг), общее количество газа (TG), содержание метана (С1) и другие.The optimal network of profiles within the boundaries of the reservoir, as well as beyond it, should be a density of at least 7 km / km 2 . Then, productive and unproductive wells are selected within this network. Productive wells are wells that have uncovered hydrocarbon deposits. They determined: effective power, porosity coefficient, oil and gas saturation coefficient, hydrocarbon production rates, gas logging data, for example, total amount of TG gas, amount of methane C 1 . At the same time, a quantitative forecast of the effective capacity parameter q is possible in them, as well as oil or gas flow rate (Qн or Qг), total gas amount (TG), methane content (С 1 ) and others.
В качестве непродуктивных скважин выбирают скважины, где по данным испытаний пластов приток УВ не был получен, по данным ГИС УВ-насыщенные интервалы разреза не выделены, а по данным газового каротажа содержание газа TG и метана С1 отвечает фоновым показаниям, характерным для изучаемого разреза.As non-productive wells, wells are selected where, according to reservoir test data, no hydrocarbon inflow was obtained, according to well log data, hydrocarbon-saturated intervals of the section were not identified, and according to gas logging, the content of TG and C 1 methane corresponds to the background readings characteristic of the studied section.
В скважине величину параметров TG и C1 определяют прибором во время проведения газовой съемки. В непродуктивных скважинах величина параметров TG и С1 близка к нулю или носит фоновый характер, т.е. не связана с залежами УВ. Иными словами, непродуктивная скважина это скважина, которая вскрыла водоносный пласт или оказалась «сухой», т.е. при ее испытании притока какого-либо флюида получено не было.In the well, the value of the parameters TG and C 1 is determined by the device during the gas survey. In unproductive wells, the value of the parameters TG and C 1 is close to zero or has a background character, i.e. not associated with hydrocarbon deposits. In other words, a non-productive well is a well that has opened an aquifer or turned out to be “dry”, i.e. when it was tested, no fluid was received.
Далее рассчитывают значения эффективной емкости (q=hэф*Кп) для каждой эффективной скважины на основе эффективной мощности и коэффициента пористости;Next, the values of the effective capacity (q = h eff * K p ) are calculated for each effective well based on the effective power and porosity coefficient;
- рассчитывают осредненные в радиусе R значения поляризуемости и проводимости для всей исследуемой площади. Величина радиуса R зависит от размеров залежи и расстояния между точками физических наблюдений;- calculate the polarizability and conductivity averaged over a radius R for the entire investigated area. The value of the radius R depends on the size of the deposit and the distance between the points of physical observations;
- формируют выборку полученных осредненных значений поляризуемости и проводимости в радиусе R вокруг каждой скважины, для которой имеются данные ГИС и газового каротажа. Причем, чем больше скважин, тем точнее прогноз;- form a sample of the obtained average values of polarizability and conductivity in a radius R around each well for which there are well logging and gas logging data. Moreover, the more wells, the more accurate the forecast;
- на основе этих данных, полученных ДНМЭ, рассчитывают М вариантов комплексных поляризационных параметров, каждый из которых учитывает как поляризуемость, так и проводимость разреза;- based on these data obtained by DNME, M variants of complex polarization parameters are calculated, each of which takes into account both the polarizability and the conductivity of the section;
- делают вывод по осредненным значениям коэффициента поляризуемости, а также по значениям комплексных поляризационных параметров о наличии или отсутствии корреляции между поляризационными параметрами и эффективной емкостью путем построения графиков зависимости и расчета коэффициента корреляции. Расчет поляризуемости проводится послойно в целевом и смежном слое или на основе комплексного суммарного параметра. В приведенном ниже примере - это третий и четвертый геоэлектрические слои. Так принимают такие типы комплексных параметров поляризуемости, как суммарный - F, Fa или комплексный параметр поляризуемости, рассчитанный с учетом проводимости - Fs, Fsa.- make a conclusion on the average values of the polarizability coefficient, as well as on the values of complex polarization parameters about the presence or absence of a correlation between the polarization parameters and the effective capacity by plotting dependencies and calculating the correlation coefficient. The polarizability calculation is carried out layer by layer in the target and adjacent layer or on the basis of a complex total parameter. In the example below, these are the third and fourth geoelectric layers. So take such types of complex polarizability parameters as the total - F, Fa or complex polarizability parameter, calculated taking into account the conductivity - Fs, Fsa.
- поочередно устанавливают корреляционную зависимость каждого поляризационного параметра, как коэффициента поляризуемости η для каждого слоя, так и комплексных поляризационных параметров, и значений эффективной емкости q по скважинам;- alternately establish the correlation dependence of each polarization parameter, as the polarizability coefficient η for each layer, and complex polarization parameters, and the values of the effective capacity q in the wells;
- выбирают поляризационный параметр с наибольшей корреляционной зависимостью от эффективной емкости q по скважинам;- choose the polarization parameter with the greatest correlation depending on the effective capacity q in wells;
- проводят для него регрессионный анализ с целью поиска формулы регрессии для данного параметра и эффективной емкости по скважинам; Однако анализ проводят для каждого типа моделей среды отдельно.- conduct a regression analysis for it in order to find a regression formula for a given parameter and effective well capacity; However, the analysis is carried out for each type of environmental model separately.
- по полученной формуле на основе значений данного поляризационного параметра для всей исследуемой площади рассчитывают эффективную емкость;- according to the obtained formula, based on the values of this polarization parameter, the effective capacity is calculated for the entire studied area;
- близкие значения расчетной эффективной емкости и эффективной емкости, полученной по данным ГИС для скважин, подтверждают правильность проведенного анализа.- close values of the calculated effective capacity and effective capacity obtained according to well logging data confirm the correctness of the analysis.
На примере определения объема залежи в северной акватории Каспия получили следующие значения. Были предоставлены данные по 8 продуктивным скважинам, включающие эффективную мощность, коэффициент пористости, коэффициент нефтегазонасыщения, данные газового каротажа, а также данные газового каротажа по одной непродуктивной скважине.Using the example of determining the volume of deposits in the northern waters of the Caspian, the following values were obtained. Data were provided for 8 productive wells, including effective power, porosity coefficient, oil saturation coefficient, gas logging data, and also gas logging data for one non-producing well.
Для проведения анализа сформированы выборки данных ДНМЭ в радиусе 1.5 км вокруг скважин, по которым предоставлены данные ГИС и газового каротажа. Для исследования привлекались осредненные значения коэффициента поляризуемости в третьем и четвертом геоэлектрических слоях, а также значения проводимости послойно и суммарные по разрезу. На основе данных параметров рассчитывались различные варианты комплексных поляризационных параметров.For the analysis, samples of DNME data were generated in a radius of 1.5 km around the wells, for which well logging and gas logging data were provided. The averaged values of the polarizability coefficient in the third and fourth geoelectric layers, as well as layer-by-layer conductivity and total values along the section, were used for the study. Based on these parameters, various variants of complex polarization parameters were calculated.
В ходе инверсии расчет поляризуемости проводился в 3 и 4 слоях, в остальных слоях значения η закреплялись на нулевом значении.During the inversion, the polarizability was calculated in
Установили корреляционную зависимость изменения значений коэффициента поляризуемости η4 в четвертом целевом для определения ВП геоэлектрическом слое и значений эффективной емкости q по скважинам (Kкор=0.64) (Фиг. 1).The correlation dependence of the change in the values of the polarizability coefficient η 4 in the fourth target for determining the VP geoelectric layer and the effective capacitance q values for the wells (K cor = 0.64) was established (Fig. 1).
Если коэффициент корреляции возрастает до 0,82, при учете значения коэффициента поляризуемости не только в целевом 4-м геоэлектрическом слое, раскрепленном при проведении инверсии, но и в смежном 3-м слое, также раскрепленном при проведении инверсии (Фиг. 2), то, следовательно, параметр η3×η4 лучше подходит для дальнейшего поиска формулы регрессии и определения эффективной емкости.If the correlation coefficient increases to 0.82, when taking into account the values of the polarizability coefficient, not only in the target 4th geoelectric layer unfastened during the inversion, but also in the adjacent 3rd layer also unfastened during the inversion (Fig. 2), then therefore, the parameter η3 × η4 is better suited for further searching for the regression formula and determining the effective capacity.
Расчет поляризационного параметра Fs=η3×η4×100/Ssum позволяет в определенной мере снизить влияние литологического фактора, когда изменение отклика ВП связано с изменением проводимости разреза. Корреляционная зависимость данного параметра с эффективной емкостью еще выше и составляет 0,87 (Фиг. 3).The calculation of the polarization parameter Fs = η3 × η4 × 100 / Ssum allows to a certain extent reduce the influence of the lithological factor when the change in the response of the VP is associated with a change in the conductivity of the section. The correlation dependence of this parameter with the effective capacity is even higher and is 0.87 (Fig. 3).
Поскольку целевым горизонтом является 4-й геоэлектрический слой, следующим шагом было введение поправочного степенного коэффициента для параметра η4, чтобы придать ему больший вес. Опытным путем значение коэффициента было выбрано равным 1,3. Значение коэффициента корреляции степенного поляризационного параметра Fsa (Fsa=η3×η4 1.3×100/Ssura) и эффективной емкости q составило 0,88. Если при сопоставлении с эффективной емкостью учитывать коэффициент нефтегазонасыщения (вместо q брать q×Кнг), то коэффициент корреляции с Fsa падает до 0,84 (Фиг. 4), следовательно, его использовать нецелесообразно.Since the 4th geoelectric layer is the target horizon, the next step was to introduce a correction power factor for parameter η 4 to give it more weight. Empirically, the coefficient value was chosen equal to 1.3. The correlation coefficient of the power polarization parameter Fsa (Fsa = η 3 × η 4 1.3 × 100 / S sura ) and effective capacitance q was 0.88. If, when comparing with the effective capacity, the oil and gas saturation coefficient is taken into account (instead of q, take q × Kng), then the correlation coefficient with Fsa drops to 0.84 (Fig. 4), therefore, it is not practical to use it.
Для оценки статистической значимости корреляции поляризационного параметра Fs и коэффициента поляризуемости целевого горизонта η4 был проведен однофакторный дисперсионный анализ ANOVA. Анализировалось девять групп (выборки поляризационных параметров вокруг девяти скважин). По результатам анализа был сделан следующий вывод. Влияние исследуемого фактора очевидно значимо, т.к. отношение дисперсии, обусловленной этим фактором, к дисперсии внутригрупповой (разбросу значений внутри групп) F=15,239 значительно превышает не только 5% уровень значимости (2,053), но и 0,1% (3,693). Таким образом, различия характеристики Fs и Fsa, вычисленные в окрестностях различных скважин с очень большой вероятностью являются не случайными, и можно надеяться на выявление их связи с параметрами разреза, определенными для этих скважин. Аналогичные критические значения статистики Фишера, а, следовательно, и аналогичные выводы были получены для выборок коэффициента поляризуемости η4.To assess the statistical significance of the correlation of the polarization parameter Fs and the polarizability coefficient of the target horizon η 4 , a one-way ANOVA analysis of variance was performed. Nine groups were analyzed (samples of polarization parameters around nine wells). Based on the results of the analysis, the following conclusion was made. The influence of the studied factor is obviously significant, because the ratio of variance due to this factor to intra-group variance (the scatter of values within groups) F = 15.239 significantly exceeds not only the 5% significance level (2.053), but also 0.1% (3.693). Thus, differences in the characteristics of Fs and Fsa calculated in the vicinity of various wells are very likely to be non-random, and we can hope to identify their relationship with the cut parameters defined for these wells. Similar critical values of the Fisher statistics, and, therefore, similar conclusions were obtained for samples of the polarizability coefficient η 4 .
С помощью регрессионного анализа, осуществленного в программе MathCAD, был осуществлен поиск формулы регрессии для параметров q и Fsa, а также для q и Fs. Было установлено, что и в том, и в другом случае, аппроксимация на основе функции вероятностей существенно лучше линейной и более «физична». Значения статистики Фишера при такой аппроксимации (F=22,702) существенно превышают 1% уровень значимости (Fcr01=10,925). С помощью полученных уравнений регрессии для степенного поляризационного параметра Fsa (а также поляризационного параметра Fs) и значений эффективной емкости q по данным ГИС были рассчитаны значения эффективной емкости q по всему исследуемому участку. Значения q, рассчитанные вблизи скважин, весьма близки к значениям эффективной емкости по данным ГИС (Фиг. 5). Скважины 10 и 11 - проектные.Using the regression analysis performed in the MathCAD program, a regression formula was searched for for the parameters q and Fsa, as well as for q and Fs. It was found that in both cases the approximation based on the probability function is significantly better than linear and more “physical”. The values of the Fisher statistics with this approximation (F = 22,702) significantly exceed the 1% significance level (Fcr01 = 10,925). Using the obtained regression equations for the power-law polarization parameter Fsa (as well as the polarization parameter Fs) and the values of the effective capacitance q, the values of the effective capacitance q over the entire studied area were calculated using well logging data. The q values calculated near the wells are very close to the values of the effective capacity according to the GIS data (Fig. 5).
Также была выведена формула теоретической зависимости коэффициента поляризуемости от значений эффективной емкости коллектора:A formula was also derived for the theoretical dependence of the polarizability coefficient on the values of the effective collector capacity:
η=ηmax(1-e -λМзап), где ηmax - максимально возможное значение коэффициента поляризации пород в заданных условиях, Мзап - величина потенциально извлекаемых запасов, λ - константа для определенных геологических условий.η = η max (1- e- λMzap ), where η max is the maximum possible value of the polarization coefficient of rocks under given conditions, M app is the value of potentially recoverable reserves, λ is a constant for certain geological conditions.
Экспериментальные данные о связи коэффициента поляризуемости 4-го геоэлектрического слоя η4 и эффективной емкости коллектора по скважинам - Мзап (Фиг. 6) показывают хорошее соответствие их теоретической зависимости.The experimental data on the relationship between the polarizability coefficient of the 4th geoelectric layer η 4 and the effective reservoir capacity in wells - M app (Fig. 6) show good agreement between their theoretical dependence.
Таким образом, выявленные в ходе анализа взаимосвязи между параметрами ДНМЭ и параметрами разреза, установленными по ГИС, позволяют дать более точный прогноз на исследованную площадь. Следует отметить, что статистическая взаимосвязь параметров поляризации и эффективной емкости проявляет себя через значения полей ВП, осредненных в некотором радиусе (в нашем случае - 1.5 км). По единичным данным установить эту взаимосвязь не удалось.Thus, the relationships between the DNME parameters and the section parameters established by the GIS revealed during the analysis allow us to give a more accurate forecast for the studied area. It should be noted that the statistical relationship between the polarization parameters and effective capacitance manifests itself through the values of the VP fields averaged over a certain radius (in our case, 1.5 km). According to single data, this relationship could not be established.
Однако следует отметить, что установленная зависимость носит статистический характер и может рассматриваться как прообраз возможной функциональной связи только для исследованного участка. Выявленная зависимость не может быть распространена на участки с другими типами моделей среды. Для них требуется отдельное исследование.However, it should be noted that the established dependence is statistical in nature and can be considered as a prototype of a possible functional relationship only for the studied area. The revealed dependence cannot be extended to areas with other types of environmental models. They need a separate study.
Claims (34)
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2016129128A RU2630852C1 (en) | 2016-07-15 | 2016-07-15 | Method of forecast of effective capacity of collectors on basis of received polarization parameters and conductivity for selected type of environment |
PCT/RU2017/000428 WO2018013004A1 (en) | 2016-07-15 | 2017-06-16 | Method for predicting effective collector capacity |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2016129128A RU2630852C1 (en) | 2016-07-15 | 2016-07-15 | Method of forecast of effective capacity of collectors on basis of received polarization parameters and conductivity for selected type of environment |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2630852C1 true RU2630852C1 (en) | 2017-09-13 |
Family
ID=59893765
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2016129128A RU2630852C1 (en) | 2016-07-15 | 2016-07-15 | Method of forecast of effective capacity of collectors on basis of received polarization parameters and conductivity for selected type of environment |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2630852C1 (en) |
WO (1) | WO2018013004A1 (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111965720A (en) * | 2020-08-19 | 2020-11-20 | 中国地质调查局西安地质调查中心(西北地质科技创新中心) | Method for acquiring hydraulic conductivity coefficient based on ground-well combination |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111007568A (en) * | 2018-10-08 | 2020-04-14 | 中国石油化工股份有限公司 | Method for quantifying spatial distribution characteristics of classified reservoir |
CN113622903B (en) * | 2020-04-21 | 2023-09-26 | 中国石油天然气股份有限公司 | Reservoir reconstruction method and device |
CN113687421B (en) * | 2021-08-23 | 2022-10-21 | 中国石油大学(北京) | Data processing method and device for seismic signals, electronic equipment and storage medium |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2420768C1 (en) * | 2009-12-07 | 2011-06-10 | Федеральное Государственное Унитарное Предприятие "Сибирский Научно-Исследовательский Институт Геологии, Геофизики И Минерального Сырья" | Method of quantitative prediction of hydrocarbons resources |
RU2491580C1 (en) * | 2012-02-07 | 2013-08-27 | Общество с ограниченной ответственностью "Сибирская геофизическая научно-производственная компания" | Method of measuring geophysical characteristics using successive inversion of geoelectric data with additional time filter |
-
2016
- 2016-07-15 RU RU2016129128A patent/RU2630852C1/en active
-
2017
- 2017-06-16 WO PCT/RU2017/000428 patent/WO2018013004A1/en active Application Filing
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2420768C1 (en) * | 2009-12-07 | 2011-06-10 | Федеральное Государственное Унитарное Предприятие "Сибирский Научно-Исследовательский Институт Геологии, Геофизики И Минерального Сырья" | Method of quantitative prediction of hydrocarbons resources |
RU2491580C1 (en) * | 2012-02-07 | 2013-08-27 | Общество с ограниченной ответственностью "Сибирская геофизическая научно-производственная компания" | Method of measuring geophysical characteristics using successive inversion of geoelectric data with additional time filter |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
С.А.Иванов. Разработка и применение методики геологической интерпретации данных дифференциально-нормированного метода электроразведки для поисков месторождений нефти и газа. Автореф. диссертации на соискание уч. степ. кандидата геолого-минералогических наук, г. Иркутск, 2009. * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111965720A (en) * | 2020-08-19 | 2020-11-20 | 中国地质调查局西安地质调查中心(西北地质科技创新中心) | Method for acquiring hydraulic conductivity coefficient based on ground-well combination |
CN111965720B (en) * | 2020-08-19 | 2023-05-23 | 中国地质调查局西安地质调查中心(西北地质科技创新中心) | Method for acquiring hydraulic conductivity based on ground-well combination |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2018013004A1 (en) | 2018-01-18 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11037084B2 (en) | Method and apparatus for evaluating exploitation value of a geological resource | |
CN1040364C (en) | Method for analising seismic traces using a statistical calibration technique for deduction of geological characteristics | |
Verma et al. | Estimation of total organic carbon and brittleness volume | |
Wang et al. | Improved methods for determining effective sandstone reservoirs and evaluating hydrocarbon enrichment in petroliferous basins | |
RU2661489C1 (en) | Method of integrating initial data to update filtration structure of non-uniform carbonate reservoirs | |
RU2630852C1 (en) | Method of forecast of effective capacity of collectors on basis of received polarization parameters and conductivity for selected type of environment | |
RU2475646C1 (en) | Method of construction of geologic and hydrodynamic model of oil and gas deposits | |
KR102111207B1 (en) | A method for selecting a sweet spot in shale gas | |
CN107795320B (en) | Calculation method for horizontal well carbonate reservoir parameters | |
CN104239743B (en) | The method and apparatus for determining lithologic reservoir forming probability | |
US20190203593A1 (en) | Method and System for Modeling in a Subsurface Region | |
Hamdi | Well-test response in stochastic permeable media | |
US20140278318A1 (en) | Natural Resource Reservoir Modeling | |
Stallman | Aquifer-test design, observation and data analysis | |
Masoudi et al. | Developing a method for identification of net zones using log data and diffusivity equation | |
Bagheri et al. | Fracture permeability estimation utilizing conventional well logs and flow zone indicator | |
Shahat et al. | Resistivity zone index: A new approach in rock typing to enhance reservoir characterization using well log data | |
RU2572525C1 (en) | Reservoir location method for oil-source formations | |
RU2700836C1 (en) | Method of reservoirs saturation prediction based on complex analysis of data cpp, stm, gis | |
CN112765527A (en) | Shale gas resource amount calculation method and system | |
CN116449423A (en) | Method, device, equipment and storage medium for analyzing single sand body configuration of braided river | |
Botechia et al. | Investigation of production forecast biases of simulation models in a benchmark case | |
Hussain et al. | Evaluation of unconventional hydrocarbon reserves using petrophysical analysis to characterize the Yageliemu Formation in the Yakela gas condensate field, Tarim Basin, China | |
Zeyghami et al. | A comprehensive methodology for reservoir cut-off determination | |
Davies | Permeability Modelling of a Sandstone Reservoir in Parts of the Niger Delta |