Шығыс Өріктау кен орнының мысалында карбонатты резервуардың жарықшақтылығын модельдеу

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Негіздеу. Карбонатты резервуарлардың жарықшақтылығын модельдеу ұңғымалардың өнімділігін болжау мен кен орындарын игеруді оңтайландыруда маңызды рөл атқарады. Шығыс Өріктау Каспий маңы ойпатының шығыс жағалау аймағында орналасқан және ақаулар мен жарықтардың дамыған желісі бар күрделі тектоникалық құрылыммен сипатталады. Бұл ерекшеліктер карбонатты коллекторлардың фильтрациялық - сыйымдылық қасиеттеріне айтарлықтай әсер етеді, бұл геологиялық модельдеудің заманауи әдістерін қолдануды қажет етеді. Жарықшақтылықтың егжей-тегжейлі моделін құру құрылымдық біртексіздіктерді және олардың көмірсутектердің көшуі мен жинақталуына әсерін дәлірек бағалауға мүмкіндік береді.

Мақсаты. Зерттеу жоғары жарықшақ аймақтарын және олардың ұңғымалардың өнімділігімен байланысын анықтау үшін карбонатты резервуардың үш өлшемді жарықшақ үлгісін құруға бағытталған. Аталған модель резервуарлардың фильтрациялық және сыйымдылық қасиеттерін болжау дәлдігін арттыру және кен орнын одан әрі пайдалану бойынша тиімді шешімдерді әзірлеу үшін қажет.

Материалдар мен әдістер. Жұмыста FMI деректерін интерпретациялау, негізгі талдау, сейсмикалық атрибуттар және дискретті жарықтар желісін (DFN) модельдеу сияқты заманауи геологиялық модельдеу әдістері қолданылады. Бастапқы геологиялық-геофизикалық деректер жарықшақтардың бағыттары мен қарқындылығын анықтау үшін Ant Tracking және Distance to Object әдістерін қолдана отырып, Petrel бағдарламалық жасақтамасында өңделді. Салынған тренд моделі жарықшақты дискретті модельдеуге негіз болды, бұл жарықшақтың дәрежесін сандық бағалауға және одан әрі дамыту үшін ең перспективалы аймақтарды бөлуге мүмкіндік берді.

Нәтижелері. Әзірленген жарықшақтық моделі жоғары жарықшақты аймақтарды толық анықтауға және олардың ұңғымалардың өнімділігі арқылы корреляциясын орнатуға мүмкіндік берді. Ең қарқынды жарылған аймақтар ақаулардың жанында орналасқандығы анықталды, бұл сұйықтықтың дебитін талдау арқылы расталады. Ant Tracking және DFN әдістерін қолдану ұңғымалар арасындағы кеңістіктегі белгісіздіктерді азайтуға және резервуардың фильтрациялық және жинау қасиеттерін болжауды жақсартуға мүмкіндік берді.

Корытынды. Әзірленген әдіс геологиялық құрылымды толығырақ көрсетуге, ұңғымалардың өнімділігін болжау дәлдігін арттыруға және дамуды жоспарлауды оңтайландыруға мүмкіндік береді. Алынған деректер жаңа ұңғымаларды жобалауда және қос кеуектілігі мен өткізгіштігі бар кен орындарын игеру стратегиясын түзетуде пайдаланылуы мүмкін.

Толық мәтін

##article.viewOnOriginalSite##

Авторлар туралы

А. Б. Кереев

ҚМГ Инжиниринг Атыраулық филиалы

Email: a.kereyev@kmge.kz
ORCID iD: 0009-0009-7494-0584
Қазақстан, Атырау қаласы

А. Е. Әлдебек

ҚМГ Инжиниринг Атыраулық филиалы

Email: a.aldebek@kmge.kz
ORCID iD: 0009-0004-2233-4412
Қазақстан, Атырау қаласы

В. В. Бондарук

ҚМГ Инжиниринг Атыраулық филиалы

Email: v.bondaruk@kmge.kz
ORCID iD: 0009-0008-6791-7290
Қазақстан, Атырау қаласы

А. С. Марданов

ҚМГ Инжиниринг Атыраулық филиалы

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: a.mardanov@kmge.kz
ORCID iD: 0000-0002-8342-3046
Қазақстан, Атырау қаласы

Әдебиет тізімі

  1. Абилхасимов Х.Б. Особенности формирования природных резервуаров палеозойских отложений Прикаспийской впадины и оценка перспектив их нефтегазоносности. Москва : Издательский дом Академии Естествознания, 2016. 244 с.
  2. Ромм Е.С. Фильтрационные свойства трещиноватых горных пород. Москва : Недра, 1966. 271 c.
  3. Гудок Н.С., Богданович Н.Н., Мартынов В.Г. Определение физических свойств нефтеводосодержащих пород: учебное пособие для вузов. Москва : Недра, 2007.
  4. Булач М.Х., Белоновская Л.Г. Методические рекомендации по изучению и прогнозу коллекторов нефти и газа сложного типа. Ленинград : ВНИГРИ, 1989. 103 с.
  5. Багринцева К.И. Условия формирования и свойства карбонатных коллекторов нефти и газа. Москва : РГГУ, 1999. 285 с.
  6. Дальян И.Б. Особенности тектоники подсолевых комплексов восточной окраины Прикаспийской впадины в связи с нефтегазоносностью // Геология нефти и газа. 1996. №6. С. 8–17.
  7. Бражников О.Г. Перспективы нефтегазоносности Прикаспийской впадины с позиции тектоники плит: дисс. докт. геол.-мин. наук. Москва, 1993. Режим доступа: https://earthpapers.net/perspektivy-neftegazonosnosti-prikaspiyskoy-vpadiny-s-pozitsii-tektoniki-plit. Дата обращения: 10.12.2024.
  8. Козяев А.А., Щуковский Р.М., Закревский К.Е. Моделирование трещиноватости. Практикум по DFN в Petrel 2016–2019. Москва : МАИ, 2019. 94 с.
  9. Жолтаев Г.Ж., Кулумбетова Г.Е. Характеристика карбонатных и терригенных подсолевых отложений востока Прикаспийской впадины // Недра Поволжья и Прикаспия. 2019. Вып. 98. С. 65–77. doi: 10.24411/1997-8316-2019-19805.
  10. Ажгалиев Д.К. Уточнение модели строения подсолевой толщи восточной бортовой зоны Прикаспийской впадины // Геология нефти и газа. 2019. № 6. С. 31–40. doi: 10.31087/0016-7894-2019-6-31-40.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу
2. Figure 1. Schematic regional profile through the eastern flank

Жүктеу (454KB)
Метадеректер
3. Figure 2. Tectonic zoning scheme of the Eastern part of the Pre-Caspian Depression [1]

Жүктеу (679KB)
Метадеректер
4. Figure 3. East Urikhtau field. Well B-2. Comparison of geophysical well logging and core

Жүктеу (1MB)
Метадеректер
5. Figure 4. Limit values for porosity and permeability

Жүктеу (287KB)
Метадеректер
6. Figure 5. PWF measurement and derivative in semi-logarithmic coordinates. Well B-1

Жүктеу (244KB)
Метадеректер
7. Figure 6. Fracture modeling workflow

Жүктеу (507KB)
Метадеректер
8. Figure 7. Visualization of initial FMI data by wells and stereograms

Жүктеу (924KB)
Метадеректер
9. Figure 8. Visualization of the seismic attribute Ant Tracking

Жүктеу (798KB)
Метадеректер
10. Figure 9. Trend cube: Distance to object

Жүктеу (312KB)
Метадеректер
11. Figure 10. Example of fracturing with intensity measurement

Жүктеу (400KB)
Метадеректер
12. Figure 11. Intensity cube

Жүктеу (448KB)
Метадеректер
13. Figure 12. Fracture intensity maps for KT-I and KT-II zones

Жүктеу (647KB)
Метадеректер
14. Figure 13. Discrete Fracture Network (DFN)

Жүктеу (1009KB)
Метадеректер

© Кереев А.Б., Әлдебек А.Е., Бондарук В.В., Марданов А.С., 2025

Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қол жетімді Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».