Адаптивный алгоритм для многовариантных расчетов неструктурных ловушек при проведении вероятностной оценки эффективных нефтегазонасыщенных объемов

Введение. Традиционно прогноз эффективного флюидонасыщенного объема в межскважинном пространстве вносит наибольшую неопределенность при геолого-экономической оценке активов. В зависимости от особенностей геологического строения продуктивных отложений оцениваемых участков возникает необходимость разработки универсальных алгоритмов для адаптации процесса расчетов.

Цель. Оптимизация крупных проектов геологоразведочных работ за счет универсализации подходов к многовариантным расчетам флюидонасыщенных толщин в зависимости от количества, типа и качества исходной геолого-геофизической информации.

Материалы и методы. Разработан технический адаптивный алгоритм для многовариантных расчетов с использованием функции Workflow в геологических программных пакетах, предусматривающий более 2500 возможных сценариев в зависимости от множества факторов. В рамках использования алгоритма предусмотрена автоадаптация расчетов при задании необходимых исходных данных, а также определенной численной комбинации для вызова определенных циклов.

Результаты. Использование настоящего алгоритма позволяет автоматизировать и тем самым значительно ускорить процесс многовариантной геологической оценки флюидонасыщенных объемов.

Заключение. Адаптация многовариантных расчетов увеличивает ценность крупных проектов геолого-разведочных работ на поисковом и разведочном этапе — как в контексте сокращения сроков и трудозатрат, так и в призме возможности расчетов дополнительных интервалов за выделенное время на геологическую оценку.

1. Charles J. G. Experience with the Quantifi cation of Subsurface Uncertainties. — Tulsa: SEG. — 2001. — 424 p.

2. Esiri A., Jambol D., Ozowe C. Enhancing reservoir characterization with integrated analysis and geostatistical methods // Journal of Multidisciplinary sciences. — 2024. — 12 p.

3. Авербух А.Г. и др. Методические указания по созданию постоянно действующих геолого-технологических моделей нефтяных и газонефтяных месторождений. — Москва: ОАО «ВНИИОЭНГ», 2003. — 164 с.

4. Букатов М.В., Пескова Д.Н., Ненашева М.Г. Ключевые проблемы освоения ачимовских отложений на разных масштабах исследования // PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти. — 2018. — T. 2. — С. 16–21. https://doi.org/10.24887/25877399-2018-2-16-21

5. Морозов В.Ю., Сапьяник В.В. Актуальные проблемы освоения нефтегазового потенциала Западной Сибири // Геология нефти и газа. — 2018. — № 3. — С. 27–36.

6. Гермаханов А. и др. Обоснование экономической целесообразности геологического изучения объектов за счет государственных программ и проектов // Дискуссионный клуб «Недра». — 2023. — С. 122–130.

7. Игилманов Б. Подсчет запасов углеводородов на основе 3D -модели в симуляторе ТНавигатор. Применение Workflow для оптимизации работы // Yessenov science journal. — 2022. — № 2 (43). — С. 87–94.

8. Методика оценки новых активов разведки и добычи углеводородов БРД. — Санкт-Петербург: ГК «Газпром нефть», 2022. — 122 c.

9. Ковалевский Е.В. Геологическое моделирование на основе геостатистики. — Москва: ОАО «ЦГЭ», 2011. — 100 с.

10. Переплеткин И.А. Технические решения для учета вертикальных неоднородностей разреза в алгоритмах двумерного моделирования при проведении вероятностной оценки // Геология в развивающемся мире. Сборник научных трудов по материалам XVIII Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. — Пермь: ПГНИУ, 2025. — С. 313–317.

11. Переплеткин И.А. Захарова О.А. База алгоритмов вероятностной оценки объектов различного генезиса // Актуальные проблемы геологии, геофизики и геоэкологии. Материалы XXXVI молодежной научной школы-конференции, посвященной памяти чл.-корр. АН СССР К.О. Кратца и акад. РАН Ф.П. Митрофанова. — Апатиты, 2025. — С. 61– 65.

12. Perrin. M., Rainaud J.-M. Shared earth modeling. Knowledge driven solutions for building and managing subsurface 3D geological model. — Paris: Editions Technip, 2013. — 399 p.

13. Lin L. et al. Optimizing the reservoir model of delta front sandstone using Seismic to Simulation workflow: A case study in the South China Sea // SEG International Exposition and 86th Annual Meeting Expanded Abstracts. — 2016. — pp. 2821–2825.

14. Song Y. et al. A workflow for turbidite reservoir characterization — a case study of the Macedon member, Northern Carnarvon Basin, NW Australia // Front. Earth Sci. — 2023. — Vol. 11.— 15 p.

15. Dubrule O. Geostatistics in Petroleum Geology. AAPG Continuing Education Course Note Series #38. — Tulsa, Oklahoma, USA, 1998. — 127 p.

16. Перепечкин М.В. Технология построения геологических моделей по геолого-геофизическим данным в программ ном комплексе DV-Geo: автореф. дис. … канд. техн. наук. — Москва: РГГРУ им. Орджоникидзе, 2007. — 22 с.

17. Colombera L., Mountney N.P., Medici G., Jared West L. The geometry of fluvial channel bodies: empirical charachterization and implications for object-based models of the subsurface // AAPG bulletin. — 2019. — Vol. 103. — pp. 905–929.

18. Асмаев Д.А. и др. ПроГРРесс: геологоразведка как бизнес. Материалы 3-й Международной научно-практической конференции. — Сочи, 2023. — 4 с.

19. Переплеткин И.А., Захарова О.А. Интегрированный подход к геологической экспресс-оценке множества объектов. Новые технологии — нефтегазовому региону // Материалы Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. В 2-х томах. — Тюмень, 2025. — С. 18–21.

20. Переплеткин И.А. Подход к моделированию и вероятностной оценке объема коллектора прибрежно-морских отложений на участках с ограниченной геолого-геофизической изученностью (на примере среднеюрских отложений Западной Сибири и франско-фаменских отложений Волго-Урала) // Геология, геоэкология и ресурсный потенциал Урала и сопредельных территорий: Сборник статей XIII Всероссийской молодежной конференции, посвященной памяти чл.-корр. В.Н, Пучкова. — 2025. — С. 101–104.

21. Переплеткин И.А., Забоева А.А., Музраева Б.Ю. Проведение многовариантной оценки продуктивного объема ачимовских отложений с учетом концептуальных особенностей геологического строения // Проблемы геологии и освоения недр. труды XXIX Международного симпозиума имени академика М.А. Усова, посвященного 80-летию Победы в Великой Отечественной войне. Том II. — Томск, 2025. — С. 40–41.

22. Переплеткин И.А., Алехин И.И., Викторова Е.М. Универсальные методики многовариантных расчетов неструктурных ловушек с учетом сложного геологического строения // Актуальные проблемы нефти и газа. Сборник трудов VII Всероссийской молодежной конференции. — Москва: ИПНГ РАН, 2024. — С. 155–159.

23. Саакян М.И., Закревский К.Е., Лепилин А.Е., Ахметов Ч.Р. К вопросу о перспективах создания корпоративного программного обеспечения геологического моделирования // Нефтяное хозяйство. — 2019. — № 11. — С. 50–54.

24. История развития кол-центров: с чего все начиналось. Цифровые технологии: аутсорсинговый контакт-центр [Электронный ресурс]. URL: https://www.dtco.ru/articles/

25. Демьянов В.В., Савельева Е.А. Геостатистика: теория и практика. — Москва: Наука, 2010. — 327 с. 26. Yilmaz O. Seismic data analysis. Tulsa: SEG, 2001. — 1027 p.

26. Белозеров Б.В., Буторин А.В., Кайгородов С.В., Фаизов Р.З. Практические советы по 3D-геологическому моделированию. Изд. 2-е. — Москва–Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2018. — 424 с.

27. Киселев В.С. и др. Инструкция по оценке качества структурных построений и надежности выявленных и подготовленных объектов сейсморазведки МОВ-ОГТ (при работах на нефть и газ). — 1984. — 76 с.

28. Куркин А.А. Оценка пространственного распределения ошибок структурных построений // Нефть и газ. — 2016. — № 1. — С. 15–21.

29. Pyrcz M., Deutsch C. Geostatistical reservoir modeling. — Oxford University Press, 2014. — 449 p.

30. Алехин И.И., Переплеткин И.А., Мещерякова А.С. Методика вариации структурного плана многопластового месторождения со сложным геологическим строением // Актуальные проблемы нефти и газа. — 2024. — Т. 15, № 2. — С. 122–140.

31. Переплеткин И.А., Космачева М.С. Возможности динамического анализа для прогнозирования распространения коллектора при низкой степени изученности сейсмическими данными // PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти. — 2025. — № 10(3). — С. 14–27. https://doi.org/10.51890/2587-7399-2025-10-3-14-27

32. Руководство по формированию концептуальной основы крупных проектов ГРР. — Санкт-Петербург: ПАО «Газпром нефть», 2022. — 103 c.