Scientific journal

Advances in current natural sciences

ISSN 1681-7494

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 0,775

Нефтеносные пласты ЮГ2 – ЮГ4 Берегового НГКМ входят в состав малышевского горизонта тюменской свиты среднеюрского возраста и являются самым нижним доказанным этажом продуктивности этого месторождения. Пласты данной группы вскрыты относительно небольшим количеством скважин (14 шт.), по пяти из которых имеется керновый материал (общий вынос керна составил 241 м). Кроме того, в пределах Берегового НГКМ выполнены сейсморазведочные работы МОГТ 3D объемом чуть больше 1100 км2.

Пласты ЮГ2 – ЮГ4 характеризуются сложным геологическим строением, поэтому для построения их геологических был применен геосистемный подход, реализуемый путем комплексирования данных кернового материала, геофизических исследований скважин (ГИС) и сейсморазведки (СРР) с учетом априорных представлений о современных процессах и обстановках седиментации. Наиболее научно развитой версией геосистемного подхода в настоящее время является секвенс-стратиграфия, положения которой широко использовались при моделировании.

Главная цель исследования – построение комплексной геологической модели, которая позволяет прогнозировать свойства среднеюрский отложений и выделять наиболее перспективные потенциально нефтегазоносные части резервуара. Данная цель достигалась при решении следующих задач:

− построение секвенс-стратиграфического каркаса объекта исследования;

− проведение детального литолого-фациального анализа керна скважин, построение концептуальных литолого-фациальных моделей секвенсов;

− выделение фаций в разрезах скважин, не охарактеризованных керном (при помощи использования нейросетевого алгоритма) по данным ГИС;

− проведение сейсмофациального анализа, качественная и количественная интерпретация его результатов на основе концептуальных литолого-фациальных моделей.

Материалы и методы исследования

Основными стратиграфическими границами, на которые опирается корреляция исследуемого интервала, являются кровля пласта ЮГ2 и подошва пласта ЮГ4, которые однозначно прослеживаются в геологическом разрезе. Кровля пласта ЮГ2 ассоциируется с кровлей тюменской свиты (и кровлей малышевского горизонта) и уверенно отбивается по электрическим (БК) и радиоактивным (ГК) методам. Подошва пласта ЮГ4 является подошвой малышевского горизонта – стратиграфической границей событийного обоснования, сформированной в результате падения относительного уровня моря в начале позднетюменского времени и последовавшего за этим опесчаниванием разреза.

Согласно данным региональной палеогеографии исследуемые отложения образовывались в континентальных и переходных условиях [1], в которых границы секвенсов приурочены к определенным геологическим событиям – резким падениям относительного уровня моря (ОУМ).

После выполнения увязки местной стратиграфической шкалы [2] с кривой глобальных колебаний уровня моря по Б. Хаку [3] авторами было установлено, что в рассматриваемом районе изменения строения объекта исследования подчинены глобальной цикличности. По данным Б. Хака во временном интервале, соответствующем малышевскому горизонту, произошло 3 полных и 1 неполный цикл колебания абсолютного уровня моря третьего порядка. Начало каждого цикла начинается с глобального падения уровня моря. При соответствующем сочетании тектоники и эвстатики эти события приводят к формированию в осадочных разрезах стратиграфических несогласий – границ секвенсов соответствующего иерархического уровня (рис. 1).

Разрез типичного секвенса, сформированного в субконтинентальных условия прибрежной равнины, имеет следующее строение [4]:

− Нижний системный тракт LST является базальным членом секвенсов, представляет собой покров преимущественно песчаных отложений аллювиального и (или) приливно-отливного генезиса. LST включают в себя основные резервуары района работ.

− Трансгрессивный системный тракт TST находится в средней части секвенсов, вероятно, он может характеризоваться повышенной углистостью, включать озерные, дельтовые и мелководноморские образования. Резервуары в его составе встречаются спорадически.

− Верхний системный тракт HST – терминальный член секвенсов, представляет собой углисто-глинистые образования прибрежных равнин иногда с разобщенными песчаными телами аллювиального и приливно-отливного генезиса.

Изложенные представления об особенностях строения секвенсов были положены в основу их выделения в разрезе скважин [5–7]. Суть методики заключается в следующем. Генезис субконтинентальных секвенсов можно представить как результат взаимодействия двух факторов, которые условно названы «региональным» и «случайным». Региональный фактор – это квазициклические колебания относительного уровня моря. Случайный фактор – это автоколебания аллювиальных и приливно-отливных систем. Очевидно, что случайный фактор может полностью «затушевывать» региональный.

Рис. 1. Фрагмент стратиграфической схемы верхне-среднеюрских отложений Западной Сибири [2], увязанный со схемой изменения уровня моря [3], с нанесенными стратиграфическими границами объекта исследования

Поэтому для выявления регионального фактора был использован методический прием, идея которого была заимствована из сейсморазведки: сейсмические трассы в сейсмограмме сначала выравниваются посредством ввода разнообразных поправок, а затем суммируются с целью подавления помех и усиления сигнала. По аналогии с сейсмотрассами в рамках исследования аналогичным образом были обработаны каротажные диаграммы двойного разностного параметра гамма-каротажа (∆Jγ) в интервале малышевского горизонта:

− сначала они были отредактированы из-за наличия углей – последние заменены на глинистые отложения;

− затем кривые ∆Jγ были приведены к единой мощности, подискретно суммированы и нормированы.

Результирующая кривая приведена на рис. 2.

Как уже упоминалось ранее, временной интервал малышевского горизонта включает три полных цикла колебания уровня моря и один неполный цикл, выделяемый в его прикровельной части. Эти данные были учтены при интерпретации интегральной кривой ∆Jγ. При анализе интегральной кривой ∆Jγ также было установлено, что в интервале малышевского горизонта можно выделить секвенсы более высокого 4 порядка. Всего в результате интерпретации интегральной кривой ∆Jγ авторами было выделено (рис. 2):

− 4 секвентные границы третьего порядка (R0, R1, R2, R3);

− 3 секвентные границы четвертого порядка (R0–1, R1–2, R2–3).

Так как над границей секвенса залегают песчаные тела, а под ней располагаются углисто-глинистые отложения, то каждая из выделенных секвентных границ может быть интерпретирована как подошва пласта. Так как в ходе корреляции было выделено 7 секвентных границ (третьего и четвертого порядков), то интервал малышевского горизонта может быть разделен на 7 самостоятельных пластов.

Исторически на Береговом месторождении в интервале малышевского горизонта выделяются два пласта – ЮГ2 и ЮГ4. Секвенс-стратиграфический подход позволил обоснованно разделить пласты ЮГ2 и ЮГ4 на две части (пласты ЮГ21 – ЮГ22 и ЮГ41 – ЮГ42 соответственно) и выделить три дополнительных пласта между ними (пласты ЮГ31, ЮГ32 и ЮГ33) (рис. 3).

Рис. 2. Интегральная кривая ∆Jγ малышевского горизонта Берегового НГКМ с выделенными границами секвенсов

Детальный литолого-фациальный анализ керна скважин. Построение концептуальной литолого-фациальной модели объекта

После построения секвенс-стратиграфического каркаса был выполнен детальный седиментологический анализ керна с целью определения обстановок осадконакопления исследуемых отложений и подбора адекватной концептуальной модели.

На основании изучения литологического состава пород отобранного керна установлено, что формирование нижней части малышевского горизонта происходило в континентальных обстановках осадконакопления в условиях низменной (сильно пенепленизированной) аллювиальной равнины с речными каналами меандрирующего типа и хорошо развитой пойменной долиной.

Рис. 3. Пример стратификации отложений малышевского горизонта на основе опорных секвенсных границ

Рис. 4. Концептуальные модели осадконакопления среднеюрских отложений с иллюстрациями Nichols [8]; Walker, Print [9]; Galloway [10]

Отложения верхней и средней частей малышевского горизонта формировались в условиях постепенно затапливаемой прибрежной равнины. По керну отмечается трансгрессивная последовательность: вверх по разрезу прибрежно-континентальные отложения приливно-отливных отмелей, маршей и рассекающих их мелких речных русел сначала сменяются отложениями заливов, а затопленные речные долины, расширяясь, превращаются в эстуарии. Далее, с началом нового этапа трансгрессии, происходит существенная перестройка области седиментации и начинают формироваться отложения прибрежно-морского, дельтового генезиса, которые впоследствии перекрываются мелководно-морскими отложениями внутреннего шельфа.

На основании выполненного седиментологического анализа кернового материала для дальнейшего геологического моделирования были приняты следующие концептуальные модели (рис. 4):

− Пласты ЮГ32 – ЮГ42 – модель аллювиальной равнины с меандрирующим типом речной системы;

− Пласты ЮГ22 – ЮГ31 – модель приливно-отливной равнины с речными каналами и модель заливного побережья;

− Пласт ЮГ21 – модель побережья, осложненного влиянием дельт со смешанным влиянием речных и волновых процессов.

Определение обстановок осадконакопления на керне выполнялось в форме выделения фаций – геологических тел, сформировавшихся в определенной физико-географической среде и характеризующихся особенными литологическими и фильтрационно-емкостными свойствами [11].

В ходе литологического описания керна было выделено 26 фаций, приуроченных к континентальным, прибрежно-континентальным, прибрежно-морским и мелководно-морским фациальным комплексам. Мощность описанных фаций изменяется от первых сантиметров до метров. При этом:

− с одной стороны, высокая степень детальности выделения фаций является залогом корректности интерпретации их седиментационных обстановок;

− с другой стороны, последующий переход при геологическом моделировании в масштабы ГИС и сейсморазведки требует их укрупнения.

Таблица 1

Фации, выделенные по результатам описания керна, и макрофации, полученные на основе их укрупнения

Рис. 5. Диаграмма распределения фаций и макрофаций (расшифровка индексов фаций представлена в табл. 1)

Поэтому на основании генетических, морфологических, литологических и геофизических свойств изначально выделенные по керну 26 фаций были укрупнены до 11 макрофаций, которые соответствуют обособленным палеогеографическим зонам и могут быть реализованы в геологических моделях.

Всего были выделены следующие макрофации – глинистые отложения шельфа, морские алевритовые отложения, дельтовые алевритовые отложения, дельтовые песчаные отложения, алеврито-глинистые отложения залива, песчаные отложения залива, отложения болот, смешанные алеврито-глинистые отложения приливно-отливной отмели, смешанные алеврито-глинистые континентальные отложения, пески разливов и песчаные речные русла.

Выделенные по результатам анализа керна фации и макрофации представлены в табл. 1. На рис. 5 представлены круговые диаграммы, иллюстрирующие, как произошло перераспределение фаций в результате их укрупнения.

Выделение фаций в скважинах, не охарактеризованных керном

Для корректного построения фациальной модели необходимо иметь сведения о фациальном строении исследуемого разреза в каждой скважине. Как правило, объема керна, отбираемого в скважинах, недостаточно для решения данной задачи. Поэтому для того чтобы построить комплексную фациальную модель, необходимо распространить фации, выделенные в пределах интервалов скважин, охарактеризованных керном, на весь остальной скважинный фонд, где присутствуют только данные ГИС.

Для решения данной задачи применялся нейросетевой прогноз. Прогнозирование фациальных обстановок в интервалах отсутствия отбора керна выполнялось в модуле MLP-классификатор ПО TechLog (Schlumberger), основанном на технологии многослойного перцептрона – нелинейного регрессивного статистического метода. Обучение нейросети проходило по пяти керновым скважинам. В качестве входных данных ГИС для фациального моделирования были выбраны кривые двойного разностного параметра гамма-каротажа (DGK), водородосодержания (TNPH), акустического (DTP) и плотностного (RHOB) методов.

При выполнении первой итерации нейросетевого прогноза сходимость рассчитанных макрофаций с фактическими данными составила 60 %. Столь низкое качество прогнозирования обусловлено тем, что многие макрофации в поле параметров ГИС практически неотличимы друг от друга и разделяются только на основании своего положения в разрезе или характера изменения их мощностей.

Таблица 2

Принцип укрупнения макрофаций в блоки

Например, макрофация континентальных смешанных алеврито-глинистых отложений и макрофация смешанных отложений приливно-отливной отмели имеют идентичные признаки по ГИС, но отличаются положением в стратиграфическом разрезе малышевского горизонта:

− субконтинентальные отложения входят в состав секвенсов ЮГ32 – ЮГ42,

− приливно-отливные – состав секвенсов ЮГ22 - ЮГ31.

Макрофации русел и песков разлива также имеют сходные показания по ГИС, но отличаются по своей мощности: макрофации русел имеют значительно большую мощность, чем отложения песков разлива.

Поэтому для того чтобы повысить достоверность прогноза, авторами был применен следующий технический прием. Макрофации со сходными характеристиками по ГИС, но приуроченные к разным интервалам разреза объединялись между собой в шесть условных «блоков макрофаций» (табл. 2). При прогнозировании «блоков макрофаций» посредством нейросетевого алгоритма сходимость расчетных и фактических керновых данных составила 80,6 %. На рис. 6 продемонстрированы результаты работы нейросети.

Полученные при помощи нейросетевого анализа «блоки макрофаций» были распространены на скважины, охарактеризованные только данными ГИС. На заключительном этапе анализа спрогнозированные по данным ГИС «блоки макрофаций» были обратно трансформированы в макрофации на основе их стратиграфического положения в разрезе (табл. 2) и мощности (рис. 7).

Для осуществления дальнейшего количественного сейсмического прогноза макрофаций в межскважинном пространстве для каждого пласта в каждой скважине были рассчитаны доли содержания всех макрофаций.

Результаты исследования и их обсуждение

Целью сейсмофациального анализа в рассматриваемом случае был прогноз площадного распространения фаций, обладающих наилучшими фильтрационно-емкостными свойствами (ФЕС).

Согласно проведенным исследованиям к наиболее перспективным отнесены макрофации дельтовых песков, песчаных заливов, русел и песков разливов (рис. 8).

Для построения фациальных моделей был использован метод мультиатрибутного анализа результатов синхронной детерминистической инверсии 3D сейсмических данных, выполненной для изучаемого интервала. Для прогнозирования в пределах каждого пласта были выбраны фации с наибольшей песчанистостью и ФЕС, к которым должны быть приурочены зоны с наибольшими эффективными толщинами.

Рис. 6. Сопоставление «блоков макрофаций», выделенных по керну и полученных по результатам работы нейросети

При анализе результатов синхронной инверсии было установлено, что коэффициент корреляции сейсмических данных с долей перспективных фаций в разрезе больше, чем с коэффициентом песчанистости. Данное наблюдение позволяет утверждать, что фациальные тела картируются более достоверно. Полученный вывод, по мнению авторов, имеет принципиальное значение, поскольку показывает, что фации, как геологические тела, входящие в состав геосистем-секвенсов, оказывают большее влияние на распределение сейсмических атрибутов, чем номинально выделяемые прослои коллекторов.

Рис. 7. Гистограмма распределения толщин блока макрофаций песчаных аллювиальных отложений для интервала малышевского горизонта с выделением по ней самостоятельных мощностных трендов макрофаций русел и песков разлива

Рис. 8. График зависимости проницаемости от пористости выделенных макрофаций по данным лабораторных исследований керна

В качестве примера в данной статье приводятся результаты концептуального фациального моделирования пласта ЮГ32, отложения которого образовались в континентальных условиях аллювиальной равнины. Целевой моделируемой фацией этого пласта, соответственно, является фация русел. В результате моделирования была получена карта, описывающая содержание доли фации русловых отложений в пространстве.

Рис. 9. Фациальная модель пласта ЮГ32 на основе сейсмического прогноза фации русел

Аллювиальные пояса меандрирования имеют очень сложную фациальную структуру, обусловленную наложением друг на друга песчаных кос, формирующихся в результате развития меандр различных русел в разное время. По результатам сейсмического прогноза в пределах пласта ЮГ32 можно наблюдать подобную картину. Зоны наиболее выраженных фрагментов аллювиальной системы (места, где прогнозируется повышенное содержание доли русловых отложений) можно рассматривать как зоны повышенной гидродинамической связности резервуаров, разобщенные фациями ближней и дальней поймы (рис. 9).

Полученные результаты в дальнейшем будут уточняться за счет привлечения метода стохастической инверсии волнового поля, которая должна обеспечить еще более плотную связь скважинных и сейсмических данных.

Заключение

В ходе построения секвенс-стратиграфической модели малышевского горизонта Берегового НГКМ был создан секвенс-стратиграфический каркас объекта, включающий семь секвенсов четвертого порядка. Секвенс-стратиграфический подход позволил обоснованно разделить традиционно выделяемые на Береговом месторождении пласты ЮГ2 и ЮГ4 на две части (пласты ЮГ21 – ЮГ22 и ЮГ41 – ЮГ42 соответственно) и выделить три дополнительных пласта между ними (пласты ЮГ31, ЮГ32 и ЮГ33).

На основании анализа кернового материала были установлены и описаны фации изучаемого объекта и установлена их вертикальная последовательность.

Фации, определенные по керну, по данным ГИС при помощи нейросетевого моделирования были распространены на все скважины, вскрывшие исследуемый разрез. При этом была обоснована оптимальная крупность выделенных тел, апробированы алгоритмы последовательного укрупнения и разукрупнения фаций.

Были установлены фации, характеризующиеся наилучшим ФЕС, которые могут рассматриваться как наиболее перспективные резервуары для углеводородов. Результаты синхронной детерминистической инверсии 3D сейсмических данных позволили распространить данные фации в межскважинном пространстве при помощи мультиатрибутного сейсмического анализа. Установлено, что достоверность прогноза фаций по сейсмическим атрибутам выше, чем достоверность прогноза коэффициента песчанистости, что объясняется геосистемной природой фаций.

Полученные результаты являются основой для проектирования геологоразведочных работ, а также последующего трехмерного цифрового геологического и гидродинамического моделирования.