“Core–core” petrophysical relationships generation for reservoir modeling

Толық мәтін

Введение

Анализ кернового материала является неотъемлемым этапом создания литологической, петрофизической, геологической, гидродинамической моделей продуктивного коллектора. Анализ исходных данных позволяет понять геологические предпосылки формирования пластов-коллекторов и дальнейшего распределения свойств в межскважинном пространстве и по вертикали разреза.

Современные технологии позволяют создать не только базовые зависимости, но и проанализировать дополнительные взаимосвязи между параметрами.

Геологические особенности месторождения

При анализе керновых данных необходимо учитывать геологические особенности формирования залежей в пределах месторождения. Представление о формировании залежи позволит скорректировать или подтвердить закономерности распределения свойств продуктивного пласта. В источниках литературы приводятся способы применения двух и более зависимостей для расчёта проницаемости [1–5]. Объектом исследований является пласт Ю₁^1-2, входящий в состав надугольной пачки васюганской свиты.

Предпосылки формирования петрофизических взаимосвязей типа «керн–керн»

Из названия типа взаимосвязей становится понятно, что на всех графиках зависимостей по осям абсцисс и ординат будут данные петрофизических исследований керна. Имеющиеся данные включают исследования коэффициентов карбонатности, пористости, проницаемости, остаточной водонасыщенности, плотности (абсолютно сухого образца, максимально увлажнённого, минералогическая), электрических параметров (параметр пористости, параметр насыщенности, удельное электрическое сопротивление образца), акустических параметров (скорость пробега продольных волн) [6–10].

Взаимосвязи, полученные при лабораторных исследованиях керна, являются наиболее достоверными при характеристике параметров горных пород. Особенно важно, чтобы каждый пласт был охарактеризован большим количеством исследований для создания надёжных взаимосвязей и учёта неоднородностей разреза по вертикали.

Такие взаимосвязи позволяют получать формулы для перехода от геофизических характеристик к геологическим. Так, например, через данные плотности или акустических свойств можно перейти к пористости или получить коэффициенты уравнения Арчи–Дахнова через исследования электрических свойств [11–16].

Дополнительно необходимо отметить принципы формирования петрофизического обоснования интерпретации геолого-геофизических данных. Как правило, для одного стратиграфического пласта формируется набор зависимостей, а в дальнейшем полученные коэффициенты и уравнения используются для расчёта фильтрационно-ёмкостных свойств.

При таком подходе не учитывается неоднородность распределения свойств по площади. Анализируя данные, мы можем наблюдать, что значения плотности, акустических, электрических свойств меняются не только по вертикали, но и по горизонтальной составляющей [17–20].

Петрофизические исследования изучаемого пласта

Петрофизические исследования – наиболее удобный и наглядный источник информации для анализа коллекторских свойств пласта. Рассмотрим следующий пример (рис. 1).

 

Рис. 1.    Зависимость плотности абсолютно сухого образца от коэффициента пористости по керну. Данные по всем скважинам

Fig. 1.     Density (dried plugs) vs core porosity. All wells datasets

В данном случае плотность матрицы, исходя из уравнения, будет составлять 2,5875 г/см³. Однако при таком подходе на всей территории пласта будет использоваться единый коэффициент. Расчёты в таком виде целесообразно проводить в полностью однородной среде, когда заранее предполагается отсутствие изменения свойств по площади месторождения. В действительности наблюдается следующая картина (рис. 2).

 

Рис. 2.    Зависимость плотности абсолютно сухого образца от коэффициента пористости по керну. Данные по отдельным скважинам (каждый цвет соответствует одной скважине)

Fig. 2.     Density (dried plugs) vs core porosity. Separate wells datasets (each color fits one well)

 

При анализе рис. 2 получается, что пористость, вычисляемая через сформированные уравнения, составляет 0,09, 0,0968, 0,0992 и 0,0993 д.е. Очень близкие значения, как в абсолютных, так и в относительных величинах. Следует отметить, что в данных пересчётах не участвует плотность флюида, заполняющего поры породы. Плотность флюида зависит от типа бурового раствора и его концентрации и может варьироваться от 0,8 до 1,2 г/см³, и значительно влиять на итоговое значение пористости.

Плотность матрицы изменяется от 2,6466 до 2,7274 г/см³ (рис. 3) При увеличении плотности матрицы горной породы и постоянных значениях плотности фильтрата бурового раствора и породы наблюдается увеличение коэффициента пористости. Так, например, при среднем значении плотности матрицы, равном 2,65 г/см³, и при изменении этого параметра до 2,63 и 2,73 г/см³ коэффициент пористости будет меняться на 6,9 и 25,9 %, соответственно. Такие расчёты получаются при плотности фильтрата бурового раствора, равной 1 г/см³, и уравнении расчёта пористости (таблица, рис. 3):

$Кп=\frac{{\rho }_m–{\rho }_b}{{\rho }_m–{\rho }_f},$

где ρ_m – плотность скелета, г/см³; ρ_f – плотность фильтрата бурового раствора, г/см³ (принята равной 1); ρ_b – плотность породы, г/см³ (принята равной 2,4).

 

Рис. 3.    Вычисление коэффициента пористости (палетка Por-5 Schlumberger)

Fig. 3.     Porosity coefficient calculation (chart Por-5 Sclumberger)

 

Таблица 1.     Сопоставление полученных значений коэффициента пористости

Table 1.           Porosity coefficients comparison

ρm, г/см3 (g/cm3)	ρb, г/см3 (g/cm3)	Кп, д.е./ Porosity, v/v	Δ, %
2,63	2,4	0,141	0,069
2,65	2,4	0,152	0
2,73	2,4	0,191	0,259

 

Уже на этапе анализа данных керна становится очевидно, что плотностные характеристики и, соответственно, фильтрационно-ёмкостные свойства могут значительно разниться в зависимости от выбора скважины.

Плотность тесно связана с физико-химическим свойствами горных пород и влияет на величину акустических и радиоактивных параметров. На данном этапе происходит анализ плотности твёрдой фазы пород. Эта величина зависит от значений плотности минералов (глинистые, породообразующие, сопутствующие тяжёлые) в составе породы.

Твёрдая фаза может быть:

• мономинеральной. При этом плотность фазы сопоставима с плотностью породообразующего минерала;
• полиминеральной. При этом плотность фазы определяется значением средневзвешенной плотности минералов в составе.

Ограничения применения такого подхода к анализу данных и построению петрофизической модели обусловлены количеством скважин с исследованиями керна и кратному увеличению количества создаваемых зависимостей различных параметров.

В противовес ограничениям, в результате будет получена максимально детальная петрофизическая модель с изменениями свойств, приближенными к фактическим распределениям.

 

Рис. 4.    Карта распределения плотности скелета

Fig. 4.     Matrix density distribution map

 

На рис. 4 отображено распределение величин плотности скелета, полученных по отдельным скважинам для исследуемого пласта. Анализируя карту, можно выделить зоны повышенных и пониженных значений плотности скелета. Величины плотности варьируются от 2,5236 до 2,9445 г/см³. Исходя из этих данных явно выделяются зоны, в которых будут прогнозироваться соответствующие величины пористости. При увеличении плотности скелета коэффициент пористости будет увеличиваться (рис. 2) при остальных постоянных коэффициентах.

Дополнительно вариации плотности свидетельствуют об изменяющемся минералогическом составе пород, увеличении или уменьшении содержания минералов повышенной плотности, или об общем уплотнении (разуплотнении) по латерали пласта. Гранулометрический состав терригенных отложений – индикатор гидродинамической активности территории осадконакопления. При наличии детальных гранулометрических исследований становится возможным дополнительно формировать фациальное зонирование в пределах пласта.

Количество скважин, безусловно, влияет на детализацию карты в разных частях. В юго-восточной части скважин мало, поэтому распределение плотности в этой части характеризуется менее резкими изменениями. При перемещении в западном направлении количество скважин увеличивается и становится возможным выделить две области повышенных значений плотности с величинами около 2,8 и 2,825 г/см³. Наибольшая разница в значениях плотности наблюдается в северной части месторождения с дифференциацией по значениям от 2,5 до 2,9 г/см³. Если рассматривать причины появления таких диапазонов значений, то можно выделить седиментационные и тектонические. Также могут проявляться вторичные процессы изменения литологического состава коллекторов и их коллекторских свойств. Сформированное поле (карта изолиний) даёт представление о распределении наиболее уплотнённых областей с пониженными значениями пористости.

Заключение и выводы

Анализ лабораторных исследований керна показал, что построение графиков зависимости по каждой отдельной скважине позволяет оценить степень неопределённости в конкретной выборке данных и сформировать представление о неоднородности распределения свойств по площади. Благодаря отдельным уравнениям:

• получены достоверные значения параметров плотности скелета в каждой отдельной скважине;
• оценена степень изменчивости петрофизических свойств;
• сформированы тренды распределения петрофизических и фильтрационно-ёмкостных свойств;
• выявлены области пониженных и повышенных значений плотности;
• сформированы причины возникновения предпосылок вариации плотности скелета.

Представленные исследования свидетельствуют об изменении значений плотности скелета, а вместе с тем и пористости по площади месторождения. Ранее, при комплексном анализе геолого-геофизических данных, эта проблема не возникала. В нынешних реалиях компьютерные мощности позволяют формировать максимально детальные геологические модели и учитывать даже незначительные изменения фильтрационно-ёмкостных свойств, влияющие на величину оценки предела коллектора по значениям пористости. Исследования целесообразно продолжить и дополнить анализом по другим физическим свойствам пород, сопоставить полученные результаты и найти закономерности во взаимном изменении петрофизических свойств пород. Тренды изменения свойств целесообразно учитывать при расчётах фильтрационно-ёмкостных свойств и создании геологических моделей.

Авторлар туралы

Mikhail Korovin

National Research Tomsk Polytechnic University

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: korovinmo@hw.tpu.ru
ORCID iD: 0000-0002-3270-2408

Cand. Sc., Associate Professor

Ресей, 30, Lenin avenue, Tomsk, 634050

Anna Aleeva

National Research Tomsk Polytechnic University; TomskNIPIneft JSC

Email: korovinmo@hw.tpu.ru

Cand. Sc., Associate Professor

Ресей, 30, Lenin avenue, Tomsk, 634050; 72, Mira avenue, Tomsk, 634027

Әдебиет тізімі

Қосымша файлдар