Способ прогноза эффективной емкости коллекторов на основе получаемых поляризационных параметров и проводимости для выбранного типа среды

Изобретение относится к области морской электроразведки и может быть использовано для прогноза эффективной емкости коллектора. Сущность: в пределах нефтегазоносного района дифференциально-нормированным методом электроразведки (ДНМЭ) на основе оптимальной сети профилей определяют латеральное положение аномалии вызванной поляризации, связанной с залежью углеводородов. В пределах нефтегазоносного района выбирают скважины, изученные по данным геофизических исследований скважин (ГИС) и газового каротажа (ГК). Определяют параметры эффективной емкости в изученных скважинах на основе данных ГИС и анализа керна, принимая их за эталонные. На участках в виде окружностей вокруг указанных изученных скважин проводят измерения или используют ранее проведенные измерения по профилям методом ДНМЭ. Затем для каждого участка определяют среднюю величину коэффициента поляризуемости, принимая ее за эталонную. Определяют закон связи, который отражает зависимость коэффициента поляризуемости от эффективной емкости. Выбирают не менее трех продуктивных скважин, в которых имеются данные по следующим параметрам: суммарная эффективная мощность, коэффициент пористости, коэффициент нефтегазонасыщения, дебиты углеводородов, а также данные газового каротажа. Выбирают, по меньшей мере, одну непродуктивную скважину по имеющимся данным ГИС, газового каротажа и по результатам испытания скважин. Для каждой выбранной продуктивной скважины рассчитывают значения эффективной емкости. На каждой скважине рассчитывают осредненные значения поляризуемости и проводимости, формируют выборку осредненных значений коэффициентов поляризуемости и проводимости с последующим расчетом суммарной проводимости разреза. Для скважины, в которой имеются данные ГИС, проверяют наличие корреляции по коэффициентам корреляции изменения значений коэффициента поляризуемости от изменения значений эффективной емкости. Делают вывод о виде зависимости отклика вызванной поляризации от эффективной емкости. Если коэффициент корреляции не менее 0,7, то делают вывод о прямой зависимости полученного в ходе инверсии отклика вызванной поляризации от эффективной емкости пород и о возможности использования данного параметра для регрессионного анализа. Если коэффициент корреляции меньше 0,7, то производят поиск другого поляризационного параметра для слоя в разрезе, имеющего коэффициент корреляции с эффективной емкостью пород не менее 0,7. Выбирают комплексный параметр поляризуемости с наибольшим коэффициентом корреляции между комплексным параметром поляризуемости и эффективной емкостью по скважинам. Проводят для выбранного параметра регрессионный анализ с целью поиска формулы регрессии для данного параметра и эффективной емкости по скважинам. По полученной формуле регрессии на основе значений выбранного комплексного параметра поляризуемости в пределах скважин рассчитывают эффективную емкость. Делают вывод о достоверности полученной расчетной эффективной емкости, а именно: если значения расчетной эффективной емкости и эффективной емкости, полученной по данным ГИС, отличаются в среднем не более чем на 15% и их распределение на качественном уровне аналогичное, то это подтверждает правильность проведенного анализа. Для последующего прогноза параметра эффективной емкости на каждом пикете в пределах площади исследования в пределах аномалии выявленной поляризации строят карты сглаженных значений коэффициента поляризуемости по значениям в целевом и смежном слоях, а также карты сглаженных значений суммарной проводимости. При этом сглаженное значение на каждом пикете профиля получают путем осреднения значений на близлежащих пикетах. По полученной формуле на основе значений выбранного комплексного параметра поляризуемости для всей исследуемой площади на каждом пикете профиля рассчитывают эффективную емкость. Технический результат: повышение точности и оперативности прогноза. 14 з.п. ф-лы, 6 ил.

 

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

Поэтому возникает потребность на участке с известным типом среды спрогнозировать нефтегазоносность коллектора на основе выявленной закономерности (зависимости).

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.

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.

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.

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.

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).

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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:

- возможность использования для количественной оценки в пределах залежи на основе выявленного вида закономерности изменения поляризационных параметров среды (ППС) и емкостных свойств разреза;

- плотность профилей в пределах залежи должна быть не менее 7 км/км² для любых объемов залежи;

- 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;

- 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;

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.

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.

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.

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.

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.

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.

Затем:

выбирают N или, по меньшей мере, 3 продуктивных скважины, в которых имеются данные по следующим параметрам:

- суммарная эффективная мощность (hэф);

- коэффициент пористости (Кп);

- коэффициент нефтегазонасыщения (Кнг);

- дебиты углеводородов (Q);

- и имеющиеся данные газового каротажа: общее количество газа TG, количество метана d;

и выбирают М или, по меньшей мере, одну непродуктивную скважину по имеющимся данным ГИС, газового каротажа и по результатам испытания скважин.

Для каждой выбранной продуктивной скважины рассчитывают значения эффективной емкости q по формуле q=h_эф*К_п, где h_эф - эффективная мощность и К_п - 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.

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.

Формируют выборку осредненных значений коэффициентов поляризуемости (η) и проводимости (S), определяемых из множества осредненных значений η_i,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).

Проверяют наличие корреляции по коэффициентам корреляции изменения значений коэффициента поляризуемости η_к от изменения значений эффективной емкости q_к, где к - каждая скважина, выбранная из количества N и М.

И делают вывод о виде зависимости отклика ВП от эффективной емкости на основе определенной зависимости вида q_к=f(η_к) и параметра F, представленного как F=η_i*η_j; F=η_i^a*η_j, или параметра Fs, рассчитанного по формуле Fs=η_i×η_j/Ssum; Fs=η_i^a×η_j/Ssum где η_i и η_j - 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:

- 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;

- 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.

- При этом, чтобы выбрать другие поляризационные параметры, анализируют: если коэффициент корреляции возрастает относительно Ккор, рассчитанного для уравнения связи η_i 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=η_i*η_j; Fa=η_i^a*η_j, в которых используются значения коэффициента поляризуемости для обоих слоев i и j.

А, если при этом коэффициент корреляции возрастает относительно Ккор, рассчитанного для уравнения связи η_i 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=η_i*η_j/Ssum; Fsa=η_i^a*η_j/Ssum, рассчитанный с учетом проводимости, в котором используется проводимость, рассчитанная по формуле

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.

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 (η_i×η_j); произведение, дополненное весовыми коэффициентами, вида η_i^a×η_j, где а - показатель степени; произведение, дополненное коэффициентом нефтегазонасыщения (Кнг), вида η_i×η_j×Кнг и другие.

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

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.

Для этого расчета на основе полученных методом ДНМЭ значений поляризуемости и проводимости:

- поочередно рассчитывают коэффициент корреляции каждого комплексного параметра поляризуемости F, или Fa, или Fs, или Fsa и значений эффективной емкости q по скважинам,

- 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,

- 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,

- по полученной формуле на основе значений выбранного комплексного параметра поляризуемости F, или Fa, или Fs, или Fsa в пределах скважин рассчитывают эффективную емкость q_эф.

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=(η_i*Si+η_i*S_j)/(Si+Sj).

Делают вывод о достоверности полученной расчетной эффективной емкости q_эф:

- если значения расчетной эффективной емкости q_эф 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.

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,

- 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 q_эф.

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.

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.

В контексте данной заявки применяются термины в следующем значении:

- к фильтрационным свойствам относится проницаемость (способность пород пропускать через сообщающиеся поры и каналы флюид),

- 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.

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.

Предложенный метод иллюстрируется следующими чертежами.

На Фиг. 1 - показана корреляционная зависимость изменения значений коэффициента поляризуемости η₄ и эффективной емкости q по скважинам.

На Фиг. 2 - показана корреляционная зависимость изменения значений

коэффициента поляризуемости η^*=η₃×η₄ и эффективной емкости q по скважинам.

На Фиг. 3 - показана корреляционная зависимость поляризационного параметра N=η3×η4×100/Ssum и значений эффективной емкости q по скважинам.

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.

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.

На Фиг. 6 - показана зависимость коэффициента поляризуемости 4-го геоэлектрического слоя η₄ от значения эффективной емкости коллектора - М_зап (Северный Каспий).

В предпочтительном варианте предлагаемый способ реализуют следующим образом.

Сеть профилей проектируется и отрабатывается в самом начале проведения работ, потом по этим профилям проводится количественный анализ.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

Далее рассчитывают значения эффективной емкости (q=h_эф*К_п) для каждой эффективной скважины на основе эффективной мощности и коэффициента пористости;

- 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;

- 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;

- на основе этих данных, полученных ДНМЭ, рассчитывают М вариантов комплексных поляризационных параметров, каждый из которых учитывает как поляризуемость, так и проводимость разреза;

- 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.

- 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;

- выбирают поляризационный параметр с наибольшей корреляционной зависимостью от эффективной емкости q по скважинам;

- 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.

- по полученной формуле на основе значений данного поляризационного параметра для всей исследуемой площади рассчитывают эффективную емкость;

- близкие значения расчетной эффективной емкости и эффективной емкости, полученной по данным ГИС для скважин, подтверждают правильность проведенного анализа.

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.

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.

В ходе инверсии расчет поляризуемости проводился в 3 и 4 слоях, в остальных слоях значения η закреплялись на нулевом значении.

Установили корреляционную зависимость изменения значений коэффициента поляризуемости η₄ в четвертом целевом для определения ВП геоэлектрическом слое и значений эффективной емкости q по скважинам (K_кор=0.64) (Фиг. 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.

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).

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/S_sura) 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.

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.

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.

Также была выведена формула теоретической зависимости коэффициента поляризуемости от значений эффективной емкости коллектора:

η=η_max(1-e^-λМзап), где η_max - максимально возможное значение коэффициента поляризации пород в заданных условиях, М_зап - величина потенциально извлекаемых запасов, λ - константа для определенных геологических условий.

Экспериментальные данные о связи коэффициента поляризуемости 4-го геоэлектрического слоя η₄ и эффективной емкости коллектора по скважинам - М_зап (Фиг. 6) показывают хорошее соответствие их теоретической зависимости.

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.

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.

1. Способ прогноза эффективной емкости коллекторов на основе получаемых поляризационных параметров и проводимости для выбранного типа среды, включающий выявление закономерностей изменения поляризационных параметров среды (ППС) и емкостных свойств (ЕС) разреза, отличающийся тем, что в пределах нефтегазоносного района, где дифференциально-нормированным методом электроразведки (ДНМЭ) на основе оптимальной сети профилей определено латеральное положение аномалии вызванной поляризации (ВП), связанной с залежью углеводородов (УВ), выбирают скважины, изученные по данным геофизических исследований скважин (ГИС) и газового каротажа (ГК), для чего 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:

- возможность выявления в пределах залежи на основе вида закономерности изменения ППС и ЕС;

- плотность профилей в пределах залежи должна быть не менее 7 км/км² для любых объемов залежи;

- выявленный вид закономерностей изменений ППС и ЕС 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;

- 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;

затем берут параметры эффективной емкости q в изученных скважинах на основе данных ГИС и 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, при этом суммарная величина невязки между модельными и полевыми кривыми DU, P1, Dϕ, Ps должна составлять 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, затем выбирают N или по меньшей мере 3 продуктивные скважины, в которых имеются данные по следующим параметрам:

- суммарная эффективная мощность (h_эф);

- коэффициент пористости (К_п);

- коэффициент нефтегазонасыщения (Кнг);

- дебиты УВ (Q);

- и имеющиеся данные ГК, в том числе общее количество газа TG, количество метана C₁;

и выбирают М или по меньшей мере одну непродуктивную скважину по имеющимся данным ГИС, ГК и по результатам испытания скважин;

для каждой выбранной продуктивной скважины рассчитывают значения эффективной емкости q по формуле q=h_эф*К_п, где h_эф - эффективная мощность и К_п - коэффициент пористости, для всей исследуемой площади на каждой скважине в радиусе R рассчитывают осредненные значения поляризуемости и проводимости, формируют выборку осредненных значений коэффициентов поляризуемости (η) и проводимости (S), определяемых из множества осредненных значений η_i,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 ГИС, проверяют наличие корреляции по коэффициентам корреляции изменения значений коэффициента поляризуемости η_к от изменения значений эффективной емкости q_к, где к - каждая скважина, выбранная из количества N и М, и делают вывод о виде зависимости отклика ВП от эффективной емкости на основе определенной зависимости вида q_к=f(η_к) и параметра F, представленного как F=η_i*η_j; F=η_i^a*η_j, или Fs, рассчитанного по формуле Fs=η_i×η_j/Ssum, где η_i и η_j - коэффициенты поляризуемости для разных слоев, Ssum - суммарная проводимость разреза на каждом пикете профиля, рассчитываемая как сумма проводимостей во всех геоэлектрических слоях:

- 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;

- 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, при этом если коэффициент корреляции возрастает относительно Ккор, рассчитанного для уравнения связи η_i 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 F, представленные как F=η_i*η_j; Fa=η_i^a*η_j, в которых используются значения коэффициента поляризуемости для обоих слоев i и j, а если при этом коэффициент корреляции возрастает относительно Ккор, рассчитанного для уравнения связи η_i 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=η_i*η_j/Ssum; Fsa=η_i^a*η_j/Ssum, рассчитанный с учетом проводимости, в котором используется проводимость, рассчитанная по формуле , где n - количество слоев; на основе полученных методом ДНМЭ значений поляризуемости и проводимости рассчитывают К вариантов комплексных параметров поляризуемости F или Fs с целью выбора наиболее оптимального варианта, 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 ,

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, поочередно рассчитывают коэффициент корреляции каждого комплексного параметра поляризуемости F или Fa, или Fs, или Fsa и значений эффективной емкости q по скважинам,

- 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,

- 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,

- по полученной формуле на основе значений выбранного комплексного параметра поляризуемости F или Fa, или Fs, или Fsa в пределах скважин рассчитывают эффективную емкость q_эф и делают вывод о достоверности полученной расчетной эффективной емкости q_эф: если значения расчетной эффективной емкости q_эф 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, 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 слоях, а также карты сглаженных значений суммарной проводимости, 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 q_эф.

2. Способ прогноза эффективной емкости коллекторов по п.1, отличающийся тем, что выбирают скважины, изученные по данным ГИС, керна и ГК.

3. Способ прогноза эффективной емкости коллекторов по п.1, отличающийся тем, что оптимальная сеть профилей должна удовлетворять дополнительному условию, при котором профили имеют в пределах залежи на радиусе R от скважин по крайней мере одно пересечение.

4. Способ прогноза эффективной емкости коллекторов по п.1, отличающийся тем, что оптимальная сеть профилей определена при условии, что выявленный вид закономерностей изменений ППС и ЕС определен путем сопоставления результатов инверсии данных на основе рассчитанной величины параметра η.

5. Способ прогноза эффективной емкости коллекторов по п.1, отличающийся тем, что оптимальная сеть профилей определена при условии, что выявленный вид закономерностей изменений ППС и ЕС определен путем сопоставления результатов инверсии данных на основе комплексного параметра F или Fs.

6. Способ прогноза эффективной емкости коллекторов по п.1, отличающийся тем, что расчет значения эффективной емкости q ведут на основе экспоненциальной зависимости коэффициента поляризуемости η пород от эффективной емкости коллектора q с применением полученной формулы зависимости для всей площади участков вблизи эталонных скважин, включая сами эталонные скважины.

7. Способ прогноза эффективной емкости коллекторов по п.1, отличающийся тем, что осредненные значения поляризуемости и проводимости рассчитывают на величине радиуса R, который не больше размера залежи и не меньше расстояния между двумя пикетами профиля.

8. Способ прогноза эффективной емкости коллекторов по п.1, отличающийся тем, что расстояние между пикетами профиля (точками наблюдения) не превышает размеров выявленной залежи УВ, принятой за эталонную, и является больше 500 м для сигнала, снятого на участке профиля протяженностью 1-3 км.

9. Способ прогноза эффективной емкости коллекторов по п.8, отличающийся тем, что сигнал записан непрерывно в движении судна и накапливается на участке профиля протяженностью 3 км.

10. Способ прогноза эффективной емкости коллекторов по п.1, отличающийся тем, что формируют выборку осредненных значений коэффициентов поляризуемости (η) и проводимости (S) для скважин, в которых имеются данные ГИС и анализы керна.

11. Способ прогноза эффективной емкости коллекторов по п.1, отличающийся тем, что для осуществления вывода о виде зависимости отклика ВП от эффективной емкости при коэффициенте корреляции меньше 0,7 рассчитывают поляризационные параметры: произведение коэффициентов поляризуемости основного и дополнительного целевых слоев (η_i×η_j); произведение, дополненное весовыми коэффициентами, вида η_i^a×η_j, где а - показатель степени; произведение, дополненное коэффициентом нефтегазонасыщения (Кнг), вида η_i×η_j×Кнг.

12. Способ прогноза эффективной емкости коллекторов по п.1, отличающийся тем, что количество слоев для выбора наиболее оптимального варианта нормировки, в которых рассчитывают проводимость, используемых при расчете К вариантов комплексного параметра поляризуемости Fs, определяют опытным путем.

13. Способ прогноза эффективной емкости коллекторов по п.1, отличающийся тем, что комплексный параметр Fs поляризуемости представляет собой отношение значений поляризуемости к значениям суммарной проводимости.

14. Способ прогноза эффективной емкости коллекторов по п.1, отличающийся тем, что комплексный параметр Fs поляризуемости представляет собой отношение значений поляризуемости к значениям проводимости целевого слоя (Si).

15. Способ прогноза эффективной емкости коллекторов по п.1, отличающийся тем, что комплексный параметр Fs поляризуемости представляет собой отношение значений поляризуемости к значениям проводимости с использованием при нормировании формулы вида Fs=(η_i*Si+η_i*S_j)/(Si+Sj).