USD 99.9971

0

EUR 105.7072

0

Brent 73.06

+2.02

Природный газ 2.915

+0.09

11 мин
899

Построение цифровой геологической модели нефтяной залежи в условиях дефицита информации о параметрах трещиноватости с применением данных дешифрирования

Построение цифровой геологической модели нефтяной залежи в условиях дефицита информации о параметрах трещиноватости с применением данных дешифрирования

Целью исследования является построение геологических моделей карбонатных коллекторов в условиях дефицита информации о параметрах трещиноватости. Параметры трещиноватости получены по данным о геотектонике района. Выделены зоны повышенной продуктивности коллекторов, проведено моделирование трещин в ПО Petrel. Исследование позволяет повысить достоверность геомоделей залежей.

Опыт моделирования трещинных коллекторов показывает, что стандартные модели не обеспечивают в должной степени историю разработки месторождений. При разработке коллекторов этого типа зачастую наблюдаются явления, которые не могут быть объяснены на основе классической теории фильтрации в пористых средах. Это связано с процессами в системе трещин, которые существенно влияют на показатели эксплуатации скважин и являются одними из ключевых при добыче углеводородов [1, 2].

Однако для качественного моделирования системы трещин необходим большой объем специальных исследований, направленных на изучение геометрии и физических свойств трещин в продуктивном пласте. Такие исследования, безусловно, проводятся на крупных месторождениях и месторождениях, открываемых в последние годы. Для мелких месторождений и месторождений на завершающей стадии разработки, какими являются месторождения юга России, такие исследования считаются экономически нецелесообразными. Нами предпринята попытка построить модель трещин на основе имеющихся в распоряжении геологических и промысловых данных.

Исследуемое Величаевско-Колодезное месторождение находится в западной части Прикаспийской низменности на левом берегу реки Кумы. Месторождение открыто в 1957 году, введено в разработку в 1958 году.

Продуктивный пласт нефтекумской свиты нижнего триаса представлен в основном трещиноватыми и неравномерно кавернозными известняками и доломитами, а также подчиненными прослоями мергелей и аргиллитов. Кроме того, наблюдаются прослои туфов (пепловых, сильно измененных вплоть до образования глин) [3]. Пустотное пространство пород представлено: первичными и вторичными порами, трещинами, пустотами выщелачивания по ним, кавернами, порами растворения. Тип коллектора – трещинно-кавернозный.

Согласно классификации А.А. Ханина, исследуемые коллекторы по своим фильтрационно-емкостным параметрам относятся к четвертому и пятому классу (проницаемость пониженная и низкая). Матрица коллекторов практически непроницаемая (проницаемость менее 0,001 х 10-3 мкм2). Проницаемость, обуславливаемая трещиноватостью пород, по керну не определялась. По данным гидродинамических исследований скважин, проницаемость карбонатных коллекторов изменяется в пределах 13 х 10-3–158 х 10-3 мкм2 и составляет в среднем 68 х 10-3мкм2.

Малые размеры пор обусловливают неэффективность порового пространства матрицы в определении емкостных и фильтрационных возможностей карбонатного коллектора. Пористость карбонатных пород составляет в основном 2–3 % и только в отдельных случаях увеличивается до 8–10 %.

Основными пустотами, формирующими эффективное пустотное пространство пород, являются трещины, каверны и поры выщелачивания. Отмечается развитие трех систем трещин, отвечающих за фильтрационную способность пород: горизонтальных, вертикальных и диагональных. Ширина трещин 0,01–1,5 мм. Расстояние между трещинами изменяется в широких пределах: 1–40 мм и более. Густота трещин чаще всего составляет 150–200 1/м, изменяясь от 80 до 800 1/м. Наблюдаются трещины, открытые и заполненные кальцитом или глинистым материалом, реже пиритом.

Материалы и методы

Изучение трещиноватых коллекторов и построение высококачественных геологических моделей компанией Schlumberger производится в соответствии с выработанным общим порядком и последовательностью выполнения работ [4]. В процессе моделирования трещиноватости выбирается либо алгоритм непрерывного моделирования сети трещин CFN (Continuos Fracture Network), либо алгоритм дискретного моделирования, т.е. распределения трещин как объектов, DFN (Discrete Fracture Network). Каждый из них имеет свои преимущества и недостатки. В процессе моделирования сети трещин применяется модуль Fracture network modeling, который включает в себя полный инструментарий для построения модели трещин и преобразования ее в модель двойной пористости/двойной проницаемости. После построения сети трещин применяется апскейлинг.

Метод позволяет прогнозировать полный комплекс параметров трещиноватости и использовать их в дальнейшем при перемасштабировании моделей трещинной пористости, проницаемости и сигма-фактора для гидродинамического моделирования.

Необходимой информацией для построения DFN является знание о литологической характеристике изучаемого объекта, обстановке осадконакопления, степени диагенетических преобразований и, что очень важно, о тектонических движениях в регионе и, в частности, в пределах моделируемого месторождения. Информация о тектонике изучаемых объектов позволяет сформировать представление о распределении и направлении тектонического стресса, который напрямую влияет на процесс трещинообразования [4].

Для качественного моделирования трещиноватых коллекторов важны:

- информация, получаемая из микроимэджеров или керна, о геометрии трещин (простирание и угол наклона);

- динамические данные по гидродинамическим исследованиям скважин или истории добычи (для калибровки сети трещин);

- лабораторные геомеханические исследования керна;

- результаты 3D-сейсморазведки (для определения интенсивности трещин в межскважинном пространстве);

- любые данные, которые могут быть прямыми или косвенными признаками трещинных интервалов или характеризовать трещины в коллекторе, в том числе данные по поглощениям бурового раствора.

При построении DFN важными параметрами, оказывающими влияние на характер сети трещин, являются интенсивность трещин и их пространственное распределение, геометрия (форма, отношение длины к высоте, характер распределения длины трещин, диапазон значений и особенно важный параметр – максимальная длина), ориентация в пространстве, раскрытость, которая и обуславливает проницаемость трещин.

Оценка исходных данных месторождения с целью моделирования трещин

Опыт моделирования трещин в России и за рубежом [5, 6, 7, 8] показывает, что у модельера зачастую не имеется полного набора параметров, описывающих трещины. Наиболее значимыми для моделирования трещин параметрами являются следующие: направление, раскрытость и протяженность отдельных трещин, а также распределение плотности трещин в пространстве.

На исследуемом месторождении специальных исследований трещиноватости методами сейсморазведки с помощью прибора FMI (азимутальный электрический микроимиджер) не проводилось. Керновые исследования также не были ориентированы по сторонам света, а отдельные образцы, отобранные в 60–70-х годах прошлого века не в состоянии отразить реальную картину трещиноватости. Несмотря на это, можно получить параметры трещиноватости по косвенным данным – на основе тектонических исследований, аэрокосмических исследований, а также анализа работы скважин продуктивного пласта.

Разработка месторождений углеводородов Восточного Ставрополья ведется многие десятилетия. Это позволило накопить обширный материал, как о геологическом строении региона, так и о параметрах разработки месторождений. На юге России при планировании системы разработки и проведении геолого-технических мероприятий нефтяных и газовых месторождений часто недооценивается важность влияния трещиноватости на коллекторские свойства горных пород [1]. Вместе с тем геомеханическая характеристика коллекторов вблизи разрывных нарушений имеет существенные отличия от ненарушенных областей, и в первую очередь это связано с системой микро-, мини- и макротрещин, сопутствующих зонам разгрузки тектонических напряжений [2, 4].

Геотектоническая характеристика территории

В тектоническом отношении рассматриваемый регион испытывает действие двух разнонаправленных напряжений: одного – со стороны, испытывающей воздымание в районе Главного Кавказского хребта Альпийско-Кавказской складчатой системы, и другого – в перпендикулярном направлении, со стороны вовлеченного в поднятие Ставропольского свода (рисунок 1). Разгрузка напряжений земной коры происходит через глубинные разломы, образующие систему блоков фундамента. Эти разломы выявлены комплексом геофизических исследований и бурением разведочных скважин. По данным аэрокосмических исследований, блоки, выделенные по глубинным разломам, разбиваются на еще более мелкие, имеющие подчиненное значение и унаследованный характер в направлениях вторичных разрывов [9]. Непосредственно внутри месторождений выделяются еще более мелкие линии разрывов субмеридионального и субширотного направлений, совпадающие с зонами, приуроченными к максимальным накопленным отборам нефти. Характерно то, что их направления близки к направлению глубинных разломов. Впервые эти линейные зоны были обнаружены в аптском ярусе исследуемого месторождения (рисунок 2) [1].

нелеп.jpg

нелеп.jpg

Анализ накопленной добычи по скважинам месторождения показал, что скважины с высокой накопленной добычей нефти располагаются вдоль субширотных и субмеридиональных линейных зон, не привязанных к пликативному структурному каркасу и не связанных с системой разработки. Впоследствии подобные линейные зоны были выявлены и на других месторождениях Ставропольского края, как в карбонатных, так и в терригенных пластах. Объяснение этих зон кроется в геодинамических процессах, происходящих в земной коре: в местах пересечения разнонаправленных движений блоков фундамента возникают участки локального растяжения и сжатия, которые характеризуются разной проницаемостью: на участках (секторах) растяжения трещины более раскрыты, что влечет за собой их повышенную проницаемость и, соответственно, более высокие дебиты углеводородов.

Читать полностью



Статья «Построение цифровой геологической модели нефтяной залежи в условиях дефицита информации о параметрах трещиноватости с применением данных дешифрирования» опубликована в журнале «Neftegaz.RU» (№8, Август 2021)

Авторы:
694538Код PHP *">
Читайте также