По планам президента и правительства Российской Федерации (РФ) территория Дальнего Востока РФ должна стать регионом опережающего развития. Одним из таких регионов Дальнего Востока РФ является Чукотский автономный округ. Геологи иногда называют его Чукотским микроконтинентом (ЧМК). Чукотский микроконтинент, по мнению таких исследователей, как Обручев С.В. [1], Ботт М. [2], Валяев Б.М. [3], Сейфуль-Мулюков Р. [4], Сывороткин В.Л. [5], Тимурзиев А.И. [6] и многих других, является очень перспективным для поисков и разведки месторождений различных полезных ископаемых (золото, алмазы, руды, углеводороды). Если анализировать территорию Чукотского микроконтинента с точки зрения наиболее актуальных в настоящее время углеводородных ресурсов, то известно, что его считают достаточно перспективным Арктическим нефтегазовым бассейном, в который входят не только шельфовые зоны Северного Ледовитого (СЛО) и Тихого океанов, но и прибрежные континентальные регионы Дальнего Востока РФ. В этих регионах уже открыто некоторое количество месторождений углеводородов [7]. Чукотский микроконтинент является самой восточной частью азиатской территории Российской Федерации, но с геотектонической точки зрения он является западной частью Северо-Американской литосферной плиты (рис. 1).
В современных условиях, когда имеются определенные экономические и технические сложности с изготовлением отечественного геолого-геофизического оборудования для морской 3D-сейсморазведки на арктических месторождениях и санкции развитых зарубежных стран на поставки современного импортного оборудования для морских геолого-разведочных и нефтедобывающих компаний России [6], одной из возможных замен могут быть достаточно оперативные, всепогодные и относительно недорогие аэрокосмические методы для геолого-геофизических поисков нефтеперспективных областей (НПО) не только на шельфе, но прибрежных регионах СЛО. До последнего времени региональных геолого-геофизических исследований в шельфовых зонах СЛО и северных районах Дальнего Востока РФ (Чукотский АО) было явно недостаточно, чтобы можно было решать задачи по глубинному изучению их недр и перспективности этих регионов на поиски и разведку месторождений нефти и газа.
Используемые данные
Для выделения крупных концентрических морфологических структур (КМС) на территории Чукотского микроконтинента, сформированных мантийными плюмами, были использованы материалы различных геолого-геофизических карт. В частности, была проанализирована карта значений аномального магнитного поля [8] (рис. 2).
Другие данные, представленные на карте [9] (рис. 3) только подтверждают, что основные КМС показанные на карте аномального магнитного поля (рис. 2), были выделены совершенно верно.
Поскольку почти все крупные КМС были сформированы термальными мантийными плюмами, с корневыми структурами, погруженными глубоко в мантию, то необходимо было проанализировать данные представленные на карте мощности земной коры [10] (рис. 4) и карте мощности литосферы, рассчитанной по спутниковым гравитационным данным [11]. Эти карты позволяют выделить глубокие депрессии на этих границах мантии, связанные с корневыми структурами мантийных плюмов (рис. 4, 5).
Еще одним очень важным геолого-геофизическим параметром, проанализированным в этой работе, который указывает на перспективу возможного образования месторождений газообразных и жидких углеводородов, является повышенная по сравнению со среднестатистической плотность глубинных тектонических нарушений (тектонических разломов земной коры). Обычно по глубинным тектоническим разломам происходит тепломассоперенос вещества (газо- и гидротермальных флюидов) различного химического состава (и углеводородов в том числе) к поверхностным зонам их накопления в структурных и литологических «ловушках» осадочного слоя земной коры. Например, многие тектонические разломы земной коры, выявленные в континентальной части Чукотского региона [12], как правило, имеют свое продолжение на акватории Чукотского моря. На рис. 6 изображен фрагмент карты реологической сети тектонических нарушений в пределах расположения Чукотского микроконтинента.
По данным, приведенным на рис. 6, выделены преимущественно диагональные направления реологической сети глубинных тектонических разломов на территории Чукотского микроконтинента [12]. Выделенные по аэрокосмическим и наземным данным зоны глубинных тектонических разломов на территории Чукотского микроконтинента (рис. 6), как правило, образуют в его пределах ослабленные зоны земной коры повышенной флюидной проницаемости, тепломассопереноса и дегазации углеводородов из более глубоких горизонтов недр Земли в структурные ловушки осадочного слоя [13]. Особенно перспективными на нефть и газ должны быть структурные ловушки, расположенные в узлах пересечений глубинных тектонических разломов (рис. 6). Поэтому при постановке разведочных работ на нефть и газ очень важно ориентироваться на пространственную структуру расположения крупных тектонических разломов земной коры исследуемого региона (рис. 6), поскольку плотность горных пород, затрудняющая процессы бурения скважин и повышающая износ бурового оборудования, значительно ниже в зонах расположения тектонических разломов, а процессы субвертикального тепломассопереноса углеводородов к поверхностным зонам их накопления значительно выше. Соответственно, будет выше и дебит нефте- и газодобычи разбуриваемых скважин при установке буровых установок в зонах глубинных разломов земной коры.
В методику изучения нефтегазоносности КМС также входит, помимо изучения пространственной структуры расположения тектонических разломов, изучение эндогенной динамики исследуемых территорий (изучение структуры распределения теплового потока или других геотермических параметров земной коры). Поэтому ниже приведем карту распределения прогнозных ресурсов геотермальной энергии [14] для территории Чукотского микроконтинента (рис. 7).
По геотермическим данным известно, что Ноябрьская КМС, расположенная на территории Западной Сибири, связана с активным по тепломассопереносу одноименным термальным палеомантийным плюмом [3], что и позволило найти в пределах этой КМС большое количество высокопродуктивных месторождений нефти и газа с большими запасами углеводородов (например, Уренгойское и многие другие). Судя по приведенным данным на карте прогнозных ресурсов геотермальной энергии (рис. 7), аналогичными Ноябрьской КМС по количеству геотермальной энергии и, возможно, высокоперспективными для поисков залежей нефти и газа концентрическими морфологическими структурами на севере Дальнего Востока РФ могут являться многие КМС из выделенных на рис. 2–7, сформированных активными термальными мантийными плюмами, расположенными на территории Чукотского микроконтинента.
Методы исследований
В настоящей статье использованы некоторые из ранее разработанных технологий по математической обработке и геолого-геофизической интерпретации [15], которые были применены для вероятностно-статистического анализа комплекса различных геолого-геофизических данных (ГГД), оцифрованных с карт на территории Чукотского микроконтинента. Эта технология может позволить проводить более надежное количественное исследование региональных геолого-тектонических особенностей строения этого региона и выполнить статистическую оценку их региональной нефтегазовой перспективности.
В качестве основных методов исследования на этой территории предлагается использовать
разработанную методику [15], которая опирается на статистические параметры наземных ГГД [10–14] и результаты аэрокосмических методов дистанционного зондирования Земли [16]. Полученные статистические результаты можно использовать для прогноза потенциальных нефте- и газо-перспективных концентрических морфологических структур (КМС), расположенных на территории Чукотского микроконтинента. Это может дать возможность с небольшими финансово-экономическими затратами выделить новые НГО, проявляющиеся как в морфологических особенностях аномального магнитного поля (концентрические магнитные неоднородности), так и в морфологии рельефа поверхности земной коры (рис. 4) и поверхности астеносферы (рис. 5).
Для прогноза углеводородной перспективности КМС на территории Чукотского микроконтинента предлагается использовать элементы теории вероятности [17]. На основании использования вероятностных методов обработки различных ГГД (Нм, рраз, Нл, Q) была сделана попытка не субъективно (гипотетически), а количественно с помощью методов вероятности и математической статистики проанализировать на территории Чукотского микроконтинента, насколько могут быть нефтеперспективны разные по диаметру КМС.
Все известные вероятностные критерии принятия решений о наличии или отсутствии аномалии в исследуемых данных обычно базируются на теории проверки статистических гипотез (I-го и II-го рода) [17]. Для проверки статистических гипотез необходима информация о цифровых данных, представленных на гистограммах N(Фi) и графиках условных плотностей распределения для гипотезы наличия р(Фi/H1) и отсутствия р(Фi/H0) аномалии в анализируемых видах ГГД. Поэтому на основе длинных рядов ГГД, снятых с оцифрованных карт [10–14], был произведен расчет и построение гистограмм N(Фi) по значениям четырех видов ГГД (Hм, рраз, Hл, Q). Гистограмма, также как и понятие классической вероятности, описывает распределение частот N(Фi)=(m/n), определяемых для каждого из n - общего количества значений (Ф) ряда случайных величин определенного вида ГГД [17]. Обозначим фиксированную выборку ряда из n исследуемых значений f(хj) какого-либо вида ГГД (Ф(хj)) как:
Для того, чтобы исключить систематические ошибки, которые могут присутствовать в цифровых данных, снятых с исследуемых карт, во всех рядах ГГД были вычислены математические ожидания М(Ф). После исключения математического ожидания М(Ф) из каждого значения ряда ГГД f(x) определялось значение дисперсии σ(Ф) этого ряда значений ГГД. Используя центрированные значения рядов ГГД, строились гистограммы распределения рядов ГГД. На рис. 8 представлены гистограммы распределения значений рядов следующих ГГД: мощности земной коры N(Hм), плотности распределения тектонических разломов N(рраз), мощности литосферы N(Hл), геотермальной энергии N(Q), зафиксированных на территории основных нефтегазоносных бассейнов (НГБ) РФ.
Из представленной на (рис. 8А) гистограмме N(Hм) видно, что многие НГО на территории РФ расположены в регионах, где наблюдаются повышенные значения мощности земной коры (Hм = 40 км) по сравнению со средними значениями этого параметра по всей Земле (Hм = 33 км) [2]. Другая гистограмма N(рраз) (рис. 8Б) плотности расположения тектонических разломов в пределах территории НГБ РФ была построена по данным карт [12–13]. На построенной гистограмме N(Hл) (рис. 8В) выделено три значения мощности литосферы 100, 150, 220 км, зафиксированных на территории НГБ РФ (Западно-Сибирский, Ямало-Ненецкий, Волго-Уральский, Тимано-Печорский, Прикаспийский, Северо-Кавказский). Гистограмма N(Q), построенная на рис. 8Г, демонстрирует, что показатели геотермальной энергии в основных НГБ РФ также имеют повышенные значения этого параметра.
Полученные в пределах НГБ РФ данные гистограмм (рис. 8) затем были использованы при расчетах значений условных плотностей распределения для гипотез наличия аномалии р(Фi/H1) и ее отсутствия р(Фi/H0). Затем необходимо было проверить, соответствуют ли значения построенной по данным гистограммы статистической (условной) плотности распределения определенному виду теоретической плотности распределения (Гаусса, равномерному, Пуассона и др.). Для этого был использован критерий Колмогорова [17], который можно представить в следующем виде:
где D = max│Fn(х) - F(х)│ – максимум модуля разности между статистической функцией распределения Fn(х) и теоретической F(х). Вероятность их соответствия определяется по данным соответствующих таблиц [17]. Согласно проведенным расчетам по критерию Колмогорова [17], теоретическое распределение значений условной плотности распределения р(Нм/H1) мощности земной коры (рис. 9А), мощности литосферы р(Нл/H1) (рис. 9В) и распределения тектонических разломов р(рраз/H1) (рис. 9Б) оказались близкими к закону распределения Гаусса, а распределение значений геотермальной энергии р(Q/H1) – к равномерному закону распределения (рис. 9Г).
Из данных, приведенных на рис. 9 А, Б, В, можно видеть, что на графике теоретической плотности распределения Гаусса р(Фi/H1) существуют две области (α, β), связанные с ошибками I и II рода. Вероятность ошибки I рода, обнаружения ложной аномалии (α), определяется следующим интегральным выражением:
α = ∫ р(Фi/H0) dΩ(Ф), (3)
где dΩ(Ф) – n-мерное пространство выборки анализируемых значений ГГД.
Вероятность ошибки II рода, пропуска действительной аномалии (β), определяется следующим интегральным выражением:
β = ∫ р(Фi/H1) dΩ(Ф). (4)
По данным, представленным на графиках теоретических функций распределения разных видов ГГД, собранных в пределах территорий занимаемых НГБ РФ (рис. 9), были определены значения априорных вероятностей Рa(Фi/H1), Рa(Фi/H0).
В результате подсчета суммарных значений этих вероятностных параметров (α, β), зафиксированных в зонах пересечения кривых плотностей распределения (рис. 9), можно определить значение среднего риска принятия решения по формуле:
r(h) = Ca×Рa(Фi/H0)×α + Cβ×Рa(Фi/H1)×β , (5)
где Рa(Фi/H1), Рa(Фi/H0) –априорные вероятности гипотез наличия Н1 и отсутствия Н0 полезной аномалии; Са и Сβ. – цены ошибок I и II рода.
Используя эти данные, определялись значения порога (h) принятия, разделяющего пространство dΩ(Ф) значений используемого вида ГГД на две области – S1 и S0 условной плотности распределения р(Фi/H1) и р(Фi/H0) (рис. 9). Минимизация среднего риска по критерию Бейеса приводит к определению значения порога принятия решения, равному:
h = [Ca×Рa(Фi/H0)]/[Cβ×Рa(Фi/H1)]. (6)
Далее по каждому виду оцифрованных с карт ГГД в пределах каждой из 15 анализируемых КМС на территории Чукотского микроконтинента по радиальным направлениям КМС определялось среднее значение каждого вида ГГД. Затем для этого среднего значения ГГД, полученного в пределах каждой КМС, на основании сравнения с графиком теоретической плотности распределения проводился расчет коэффициента правдоподобия (Λ) для каждой исследуемой КМС по следующей формуле [17]:
Λ(Фi) = [р(Фi/H1) / р(Фi/H0)]. (7)
Затем для каждой исследуемой КМС проводилось сравнение рассчитанного порогового значения (h), определенного по каждому виду ГГД на территории НГБ с коэффициентом правдоподобия (Λ). Если значения коэффициента правдоподобия (Λ) для исследуемой КМС было выше порогового значения (h) исследуемого вида ГГД, то принималось решение о гипотезе наличия (H1) аномалии этого вида ГГД, в противном случае – решение о гипотезе ее отсутствия (H0) в пределах этой КМС. Если значение коэффициента правдоподобия (Λ) для исследуемой КМС было выше порогового значения (h), то тогда уже по значениям теоретической плотности распределения рассчитывалось значение вероятности для исследуемой КМС по каждому виду ГГД. Для этого использовался график одномерной теоретической плотности распределения р(Фi/H1), расположенный в области S1.
Известно, что одномерная теоретическая плотность распределения р(Фi/H1) случайного процесса определяет вероятность того, что значения этого процесса в произвольный момент (х) расположения на профиле измерений будут заключены в определенном интервале (ΔФi) и при этом значения вероятности Р(Фi) и теоретической плотности распределения р(Фi/H1) случайного процесса могут быть представлены в виде следующей формулы [17]:
Р{Фi < [Фi(x) /H1] < Фi +ΔФi} ≈ р(Фi/H1)*ΔФi (8)
Из формулы (8) следует, что вероятность Р(Фi/H1) наличия определенного события (аномалии ГГД) (Фi) с точностью до величины этого интервала (ΔФi) будет соответствовать значению теоретической плотности распределения р(Фi/H1) случайного процесса, которые для анализируемых видов ГГД представлены на рис. 9.
В пределах каждой из 7 исследуемых КМС на территории Чукотского микроконтинента сначала было выполнено определение необходимого количества точек для каждой КМС. Поскольку были приняты за априорные значения вероятности для гипотез наличия Pа(Фi/H1) и отсутствия Pа(Фi/H0) аномалии какого либо вида ГГД, которые были получены в пределах НГБ, то тогда формула для определения необходимого количества точек измерения в пределах каждой исследуемой КМС на территории Чукотского микроконтинента может быть записана в следующем виде [17]:
n > {ln [1 - Pа(Фi/H1)]} / {ln [1 - Pа(Фi/H0)]} (9)
После определения необходимого количества точек измерений для каждой КМС (но не менее n), производимых с одинаковым интервалом дискретизации Δх для всех КМС, на основании вышеизложенных методов обработки данных был произведен расчет вероятностей по четырем исследуемым видам ГГД в пределах каждой из 7 КМС на территории Чукотского микроконтинента.
График теоретической плотности распределения геотермальной энергии представлен на рис. 9Г (кривая 1). В соответствии с материалами по теории вероятностей и математической статистике, изложенных в [17], закон равномерного распределения можно описать следующей формулой:
р(Q/H1) = 1 / (Q2 – Q1); если Q1 < Q < Q2 (10)
Для получения окончательного результата проведенных исследований по вероятностям всех четырех видов используемых ГГД Рi(Ф) (i – номер определенного вида ГГД) производилась оценка среднего значения вероятности Рс(Ф) в пределах каждой из 7 КМС.
Результаты исследований
Результаты применения вероятностно-статистического анализа, выполненного в соответствии с формулами (4–10) для анализа (проверки статистических гипотез) рядов случайных ГГД (НМ, НЛ, Q), измеренных в пределах нескольких КМС на территории Дальнего Востока РФ, были систематизированы в виде следующей таблицы 1. Данные этой таблицы могут служить некоторыми статистическими критериями для прогноза новых нефтегазоносных областей на территории Дальнего Востока РФ.
Обсуждение результатов
Результаты статистического анализа региональных ГГД, полученные на территории Дальнего Востока РФ (Чукотский микроконтинент), показывают, что конечным информационным статистическим параметром, используемым для прогноза нефтегазоносности является значение средней вероятности по нескольким видам ГГД, определенное для каждой из 7 КМС (таблица 1). Поскольку исследуемая территория Дальнего Востока РФ (особенно Чукотский регион) находится в зоне повышенных значений геотермальной энергии по сравнению с остальной частью РФ (за исключением Западно-Сибирского, Ямало-Ненецкого, Северо-Кавказского регионов), то наиболее информативными (контрастными) исходными данными, используемыми для статистического прогноза областей расположения месторождений горючих полезных ископаемых, может быть наличие концентрических зон на глубине расположения поверхности Мохоровичича (рис. 4) и концентрических неоднородностей нижней границы литосферы (Нл) (рис. 5), часто связанных с «корневыми» структурами мантийных плюмов. Кроме того, на основании проведенных расчетов можно сказать, что относительно перспективные нефтегазоносные области на территории Дальнего Востока РФ могут быть связаны со следующими КМС: Северо-Чукотская (39а), Западно-Чукотская (43). Согласно проведенным расчетам, малоперспективными для поисков нефти и газа являются следующие КМС: Алазейская (47), Средне-Колымская (46). Из новых регионов, которые по результатам расчетов можно рассматривать пока как слабо изученные по глубинному строению территории Дальнего Востока РФ, но требующие дальнейшего исследования для поисков месторождений природного газа, нефти можно считать Чукотоморскую (39), Сибироморскую (45) ), Дежневскую (39с), Олойскую (44), Олюторскую (48) КМС.
Выводы
- Рассмотрены результаты применения статистического метода, разработанного для проведения сравнительного прогнозного анализа нефтегазовой перспективности территорий в пределах КМС Дальнего Востока РФ.
- По данным нескольких геолого-геофизических параметров на территории 7 крупных КМС Дальнего Востока РФ были выделены две относительно перспективные на наличие в них месторождений нефти и газа: Северо-Чукотская и Западно-Чукотская.
Автор искренне благодарит докторов геолого-минералогических наук Тимурзиева А.И., Сейфуль-Мулюкова Р.Б., Сывороткина В.Л. – организаторов ежегодных Всероссийских научных конференций «Кудрявцевские чтения» за их огромную работу.
Литература
1. Обручев С.В. Работа Колымского геоморфологического отряда Якутской экспедиции // Известия АН. 1929. Сер. 7. ОФМН. № 8. С. 749–756.
2. Ботт М. Внутреннее строение Земли. М.: Мир. 1974. 375 с.
3. Валяев Б.М. Нетрадиционные ресурсы и скопления углеводородов: особенности процессов нефтегазонакопления углеводородов // В кн.: Дегазация Земли и генезис нефтегазовых месторождений (к 100-летию со дня рождения академика П.Н. Кропоткина), С. 390–404 / под ред. А.Н. Дмитриевского, Б.М. Валяева. М.: ГЕОС, 2011. 504 с.
4. Сейфуль-Мулюков Р. Нефть и газ: глубинная природа и ее прикладное значение. М.: Торус Пресс, 2012. 216 с.
5. Сывороткин В.Л. Глубинная дегазация Земли и глобальные катастрофы. М.: ООО «Геоинформцентр». 2002. 250 с.
6. Тимурзиев А.И. Миф «энергетического голода» от Хабберта и пути воспроизводства ресурсной базы России на основе реализации проекта «Глубинная нефть» // Бурение&Нефть. 2019. № 1. С. 12–20.
7. Юркова Р.М., Воронин Б.И. Перенос молекул водорода и метана в структурных ячейках серпентинитов при подъеме офиолитового диапира // В кн.: Дегазация Земли и генезис нефтегазовых месторождений (к 100-летию со дня рождения академика П.Н. Кропоткина), С. 232–251 / под ред. А.Н. Дмитриевского, Б.М. Валяева. М.: ГЕОС, 2011. 504 с.
8. Карта аномального магнитного поля территории СССР. масштаб 1:10 000 000 // Л.: ВСЕГЕИ. 1977.
9. Петроплотностная карта территории СССР. масштаб 1:10 000 000 // Л.: ВСЕГЕИ. 1977.
10. Вольвовский И.С., Вольвовский Б.С. Разрезы земной коры территории СССР по данным глубинного сейсмического зондирования. Москва: Советское радио, 1975.267 с.
11. Чермак В. Геофизические поля, их природа и геологическая интерпретация // Геодинамика. 1986. Т. 5. № 2. С. 111–256.
12. Ананьева Е.М., Беляев И.В., Головин И.В. и др. Схема зон глубинных разломов территории СССР, масштаб 1:10 000 000 // Л.: ВСЕГЕИ. 1977.
13. Беляевский Н.А. Строение земной коры континентов по геолого-геофизическим данным. М.: Недра, 1981. 431 с.
14. Смыслов А.А. (ред.). Карта геотермальных ресурсов России. Масштаб 1:30000000. Л.: ВСЕГЕИ, 1995. 1 л.
15. Закиров А.Ш., Харитонов А.Л. Глубинное строение и перспективы нефтегазоносности Северного Устюрта // Электронный журнал «Глубинная нефть». 2014. Т. 2. № 11. С. 1059–1071.
16. Соловьев В.В. Структуры центрального типа территории СССР по данным геолого-геоморфологического анализа. Л.: ВСЕГЕИ, 1978. 25 с.
17. Дмитриев В.И. (ред.) Вычислительная математика и техника в разведочной геофизике. Справочник геофизика. М.: Недра, 1982. 222 с.
