Способ геофизической разведки для выявления нефтегазовых объектов

Изобретение относится к нефтегазовой геологии и может быть использовано для оптимизации размещения разведочных и эксплуатационных скважин на нефтегазовых объектах. Согласно заявленному способу определения фильтрационно-емкостных свойств и прогнозной нефтегазопродуктивности коллекторов в трехмерном межскважинном пространстве осуществляют на основе сейсмических, гравиметровых, магнитных, электрических и ГИС атрибутов различной физической природы. Полученные данные преобразуют путем спектральной декомпозиции в многоканальные спектрально-временные колонки. Определяют многомерные взаимные корреляционные зависимости между спектрально-временными колонками. Формируют единый информативный массив, увязанный с данными бурения. Преобразуют данный массив в структурно-тектоническую, литолого-фациальную, фильтрационно-емкостную, нефтегазопродуктивную геологические модели в виде разрезов, карт и кубов. Нефтегазовые объекты выявляют с учетом полученных моделей по повышенным значениям удельной емкости и гидропроводности коллекторов и коэффициентам нефтегазопродуктивности. Технический результат: повышение надежности выявления нефтегазовых объектов и обоснованности геологических условий заложения разведочных и эксплуатационных скважин.

 

Изобретение относится к нефтегазовой геологии и может быть использовано для оптимизации размещения глубоких скважин на нефтегазовых объектах по комплексу данных наземной сейсмической, электро-, магнито-, гравиразведки; электрического, радиоактивного, акустического, сейсмического, магнитного, гравитационного каротажа; изучения керна и испытания скважин.

Известен способ геофизической разведки для выявления нефтегазопродуктивных типов геологического разреза в трехмерном межскважинном пространстве (Патент на изобретение №2255358).

В результате реализации этого способа получают интегральные характеристики геологических объектов без количественного определения отдельных элементов (емкости, гидропроводности, коэффициента нефтепродуктивности) в каждой точке межскважинного пространства. Картирование типов геологического разреза производится только по спектрально-временным атрибутам сейсмической записи без использования скоростного (жесткостного) параметра и данных других геофизических методов.

Известен также способ геофизической разведки для определения гидропроводности и емкости нефтепродуктивных пористых коллекторов в трехмерном межскважинном пространстве (Патент на изобретение №2253884).

Недостаток способа также заключается в использовании только спектрально-временных атрибутов сейсмической записи, без скоростного (жесткостного) параметра и данных других геофизических методов.

Наиболее близкой к предлагаемому способу является технология спектрально-скоростного прогнозирования фильтрационно-емкостных свойств и нефтепродуктивности коллекторов в трехмерном межскважинном пространстве (Нестеров В.Н., Копилевич Е.А., Мушин И.А., Давыдова Е.А., Афанасьев М.Л. Технологии сейсморазведки, №1, ЕАГО, М., 2005).

В этом способе фильтрационно-емкостные свойства и нефтепродуктивность нефтяного пласта определяются на основе комплексной интерпретации сейсмических спектрально-временных и псевдоакустического атрибутов с применением искусственных нейронных сетей и статистических, спектрально-корреляционных алгоритмов.

Недостатками способа являются:

- использование только сейсмических данных без других геофизических методов (электроразведки, гравиразведки, магниторазведки);

- амплитудно-фазовая корреляция между собой отдельных трасс, а не СВАН-колонок, взаимная корреляция между которыми определяется с большей надежностью и точностью;

- использование на входе геостатистических алгоритмов кубов различных атрибутов, не увязанных между собой путем многомерной взаимной корреляции.

В силу указанных недостатков всех трех способов-аналогов могут быть допущены ошибки при выявлении нефтегазовых объектов, прогнозировании фильтрационно-емкостных свойств и нефтепродуктивности коллекторов и, как следствие, неоптимальное размещение скважин, увеличение затрат на освоение объектов.

Технической задачей, на решение которой направлено данное изобретение, является повышение надежности выявления нефтегазовых объектов, точности определения фильтрационно-емкостных свойств и прогнозной нефтегазопродуктивности коллекторов в трехмерном межскважинном пространстве.

Способ геофизической разведки для выявления нефтегазовых объектов включает проведение детальных сейсморазведочных работ МОГТ 3Д; электроразведочных, магниторазведочных и гравиметрических работ; бурение скважин с отбором керна, электрический, радиоактивный, акустический, сейсмический, магнитный и гравитационный каротаж; изучение керна, испытание скважин.

По совокупности данных бурения и ГИС по известным критериям судят о наличии коллекторов, их емкости, проницаемости, гидропроводности, нефтепродуктивности, уровне ВНК, местоположении нефтяных полей, а также корреляционной связи между емкостью, гидропроводностью и нефтепродуктивностью (дебиты, коэффициенты нефтепродуктивности).

По данным акустического, сейсмического, электрического, радиоактивного, магнитного и гравитационного каротажа, лабораторных исследований керна формируют жесткостные, электрические, магнитные и гравиметрические модели целевого интервала геологического разреза в скважинах, рассчитывают геофизические синтетические трассы, по которым проводят СВАН, определяют модельные СВО и их спектрально-временные атрибуты (СВА).

Спектрально-временные атрибуты (СВА) представляют собой отношение энергии высоких частот и больших времен к энергии низких частот и малых времен, а также произведения удельной спектральной плотности на средневзвешенные частоту и время либо на максимальные частоту и время энергетических спектров СВАН-колонки по оси частот и времен (Давыдова Е.А., Копилевич Е.А., Мушин И.А. Спектрально-временной метод картирования типов геологического разреза. Доклады РАН, том 385, №5, М., 2002; Копилевич Е.А., Давыдова Е.А., Мушин И.А. и др. «Способ геофизической разведки для определения нефтепродуктивных типов геологического разреза», Патент на изобретение №2183335).

Для трехмерного пространства СВА представляют собой:

СВА по оси частот

где t₂-t₁=Δt^куб - высота куба, временной интервал, в котором со сдвигом τ определяется этот атрибут во временном окне Δt₀=t_к-t_н. Количество таких определений

, где τ_min - шаг дискретизации геофизической информации;

или

СВА по оси времен:

или

где ƒ_н, ƒ_к, t_н, t_к - начальные и конечные частоты и времена энергетических частотного и временного спектров на уровне 0,1 от максимума спектра; ƒ_cp и t_cp - средние частота и время; и - средневзвешенные частота и время; ƒ_i, t_j, A_i, A_j - текущие частота, время и амплитуда; ƒ_max и t_max - максимальные частота и время на уровне 0,7 от максимумов спектров; t₁ и t₂ - начальное и конечное время атрибутных кубов; Δƒ=ƒ_к-ƒ_н; Δt₀=t_к-t_н.

Эти СВА характеризуют энергетические спектры трехмерных СВАН-колонок сейсмической, электро-, магнито-, гравиметрической информации.

СВА двумерных СВАН-колонок кривых ГИС и моделирования имеют точно такое же математическое выражение, только без суммирования по высоте куба Δt^куб=t₂-t₁, т.е. имеют вид двойных сумм.

Модельные, скважинные и экспериментальные СВА должны быть подобными с коэффициентом взаимной корреляции КВК>0,7, что свидетельствует об обоснованном и надежном определении СВА по данным наземной сейсморазведки, электроразведки, магниторазведки и гравиразведки.

По всем трассам сейсмического временного куба в целевом интервале записи определяют псевдоакустические скорости (V_ПАК) с использованием известных алгоритмов. Надежность V_ПАК устанавливается путем сопоставления с акустическими скоростями (V_АК). КВК V_ПАК=f(V_ak) должен быть >0,7, что свидетельствует о надежном определении V_ПАК по данным сейсморазведки в интервале нефтяного пласта.

Сертификация геофизических атрибутов, т.е. выбор оптимальных из 6 спектрально-временных, производят по наибольшим КВК с емкостью, гидропроводностью и нефтегазопродуктивностью коллекторов по данным бурения и испытания скважин.

Объединение сертифицированных СВА, V_ПАК в единый информационный массив производится на основе корреляции отражающих горизонтов (ОГ), электрических, магнитных, гравиметрических реперов и увязки их с данными бурения на СВАН-колонках, которые по сравнению с отдельными трассами являются существенно более инвариантными к воздействию различных искажающих (фильтрующих) факторов, т.е. именно СВАН-колонки являются наилучшей информацией для выявления подобия, увязки, а следовательно, и интеграции данных сейсморазведки, ГИС и других геофизических методов.

Для количественной оценки этого подобия вводится новое формальное представление о взаимной корреляции между многоканальными СВАН-колонками.

Зададим функцию взаимной корреляции R_xy(Θ) между двумя рассматриваемыми трассами x(t) и y(t) в традиционном виде:

Соответственно, простейшее выражение для функции взаимной корреляции двух СВАН-колонок, построенных по этим трассам, может быть записано как

Здесь взаимная корреляция определяется как взвешенная сумма попарных корреляций трасс СВАН-колонки, полученных при одной фильтрации.

Целесообразно опробовать также и более сложное выражение:

где предусмотрен взаимный сдвиг двух СВАН-колонок по частотам.

При этом функцию нормированной взаимной корреляции определяют обычным образом:

где В_ххƒ(0) и B_yyƒ(0) - соответственно функции автокорреляции СВАН-колонок трасс x(t) и y(t) при нулевом сдвиге.

Подобно эквалайзеру, в одной из основных реализаций СВАН трассы на выходе каждого из фильтров нормируются и в совокупности составляют единое отображение, на котором исходные соотношения различных частот по энергии на входе фильтров фактически снивелированы и уже не влияют на вид и структуру СВАН-колонки.

Тем самым, по сравнению с геофизической трассой, СВАН-колонка является существенно более инвариантной к воздействию различных фильтрующих факторов.

Это обстоятельство используют для корреляции ОГ, электрических, магнитных и гравитационных реперов с последующим построением структурно-тектонической модели.

Единый информационный, взаимно увязанный массив геофизических СВА и V_ПАК подается на вход искусственных нейронных сетей (ИНС) с использованием алгоритма «с обучением» для проведения комплексной интерпретации и получения фильтрационно-емкостной (гидропроводность, удельная емкость) и нефтегазопродуктивной моделей.

Литолого-фациальную модель (типов разреза) определяют по этой же исходной информации с помощью статистических, спектрально-корреляционных методов, которые имеют преимущество при разделении информации на классы (кластеры, типы разреза).

Эти геологические модели используют для выявления нефтегазовых объектов по наибольшим значениям емкости, гидропроводности и прогнозной нефтегазопродуктивности с учетом уровней водонефтегазовых контактов и благоприятных структурно-тектонических факторов.

Таким образом достигается резкое снижение затрат на бурение последующих глубоких скважин.

Способ геофизической разведки для выявления нефтегазовых объектов, включающий проведение детальных сейсморазведочных, электроразведочных, магниторазведочных и гравиразведочных работ, бурение скважин с отбором керна, электрический, радиоактивный, акустический, сейсмический, магнитный и гравитационный каротажи, изучение керна, испытание скважин и суждение по полученным данным о наличии нефтегазовых объектов, отличающийся тем, что трассы сейсмических временных, глубинных разрезов и кубов, данные электроразведки, магниторазведки и гравиразведки, кривые геофизических исследований скважин в целевом интервале преобразуют путем спектральной декомпозиции в многоканальные спектрально-временные колонки, каждая из которых становится многоканальной единицей геофизической информации, отображающей свойства геологической среды; определяют многомерные взаимные корреляционные зависимости между спектрально-временными колонками как внутри каждого геофизического метода, так и между методами, формируют единый информационный массив, увязанный с данными бурения, на основе комплексного применения искусственных нейронных сетей, статистических и спектрально-корреляционных способов преобразуют этот массив в структурно-тектоническую, литолого-фациальную (типов геологического разреза), фильтрационно-емкостную, нефтегазопродуктивную геологические модели в виде разрезов, карт и кубов, а по повышенным значениям удельной емкости и гидропроводности коллекторов, коэффициентов нефтегазопродуктивности с учетом уровней водонефтегазовых контактов и структурно-тектонического фактора, устанавливаемым по совокупности этих геологических моделей, выявляют нефтегазовые объекты.