Петрофизическая типизация карбонатного разреза путём интегрированного анализа геолого-геофизических данных с целью уточнения фильтрационных свойств коллектора

Введение. Оценка фильтрационно-ёмкостных свойств трещиноватого карбонатного разреза в большинстве случаев сопряжена с трудностями, обусловленными высокой литологической гетерогенностью отложений, неоднородностью свойств как по разрезу, так и по латерали, сложной структурой пустотного пространства коллекторов, а главное, наличием системы трещин, обуславливающей фильтрацию флюидов в резервуарах такого типа. Для более геологичного моделирования поведения фильтрации и достижения максимального уровня добычи важно осуществлять дифференцированное изучение фильтрационно-емкостных свойств карбонатного коллектора.

Цель. В рамках работы осуществлялась разработка методики петрофизической типизации сложнопостроенных карбонатных отложений башкирского яруса. На текущий момент существует большое разнообразие современных методик дифференцированной оценки фильтрационных свойств карбонатных коллекторов, включающих использование результатов интерпретации Hi-Tech-методов и различных статистических алгоритмов. Целью работы являлась апробация рекомендуемых методик ведущими производителями скважинного оборудования и вендорами ПО для выявление наиболее оптимальных и эффективных решений в области прогноза трещиноватости.

Материалы и методы. Типизация коллекторов башкирского яруса выполнялась путём интегрированного анализа результатов специальных методов ГИС, керновых исследований, данных ПГИ и комплекса ГИС путём привлечения соответствующей алгоритмической базы, а также методов машинного обучения на этапе кластеризации карбонатных отложений по типу пустотного пространства.

Результаты. По итогам комплексирования результатов оценки трещиноватости с использованием различных алгоритмов анализа скважинных материалов была выполнена петротипизация изучаемого карбонатного разреза и разработана электрофациальная модель, позволяющая выполнять прогноз выделенных петротипов, в частности трещинно-поровых и порово-трещинных коллекторов, по определённому комплексу ГИС с применением методов машинного обучения в автоматическом режиме.

Заключение. Выделение типов коллекторов по ГИС — это первый шаг к их дифференцированному изучению. Дифференцированное изучение важно, так как позволяет точнее определить характеристики пласта. В частности, исследования КВД, в которых одновременно участвуют интервалы с разным типом пустотного пространства, приводят к неоднозначной интерпретации. В предложенной программе исследований в новых разведочных скважинах типизация коллекторов по описанной методике — это важный элемент в схеме проведения работ по гидродинамическим исследованиям и исследованиям керна. Присутствие в разрезе трещиноватых коллекторов оказывает существенное влияние на дренирование залежи и подходы к разработке месторождения, что обуславливает необходимость учета в гидродинамической модели данной особенности с целью воспроизведения характерных эффектов от наличия системы трещин. Конечная цель дифференцированных исследований — построение гидродинамической модели двойной среды.

1. Йе С., Рабиллер Ф. Новый инструмент для Электрофациального анализа: MRGC — Многогомерная кластеризация на графах // 41й ежегодный симпозиум SPWLA, 2000, 1 с.

2. Гусев С.И., Колбикова Е.С., Гараев А.Ф., Малиновская О.И., Валиев Р.К. Прогнозирование перспективных эффективных толщин карбонатного коллектора девонского возраста Харьягинского месторождения путём комплексного анализа геолого-геофизической информации методами машинного обучения // Нефтегазовая геология. SPE-206520-RU Общество инженеров нефтегазовой промышленности, 2021, 1-22 с.

3. Камаль Хами-Еддин, Клеин П., Ричард Л. Контролируемая классификация престэк данных на основе классификации скважинных данных, 2009, Международный симпозиум SEG, 1-4 с. https://doi.org/10.1190/1.3255223

4. Камаль Хами-Еддин, Паскаль Клеин, Ричард Л., Бруно де Рибе, Маэль Грот. Новая техника прогнозирования литологии и характера насыщения по престэк данным: Практическое применение на карбонатном резервуаре, 13-й Международный симпозиум SEG, Токио, Япония, Апрель, 2019, 1-14 с.

5. Йе Ш., Рабиллер Ф. Автоматическое упорядочивание электрофаций. Petrophysics, Vol. 46, N°. 6., 2005, 409-426 с.

6. Йе Ш., Рабиллер Ф. Автоматизированное определение трещиноватости по данным скважинного имиджа сопротивления высокого разрешения. SPE 49300, Ежегодная Техническая Конференция, SPE 1998, 777-784 c. https://doi.org/10.2118/49300-MS