2.3. Построение моделей для локального прогноза нефтегазоносности
При разработке вероятностных моделей для прогноза нефтегазоносности авторы отчета основывались на результатах предшествующих исследований по различным в отношении нефтегазоносности территориям.
Для проведения прогноза по локальным характеристикам будут исследованы морфологические, гипсометрические и мощностные параметры. На первом этапе исследований были использованы морфологические характеристики локальных поднятий: площадь ловушки – S, амплитуда ловушки – А, а также интенсивность ловушки А/S1/2. Для Шистеровского участка эти характеристики исследовались по следующим геологическим поверхностям:
- кровля турнейских отложений: АС1t ,SС1t ,АС1t / SC1t1/2 ;
- кровля визейских отложений: AС1tl, SС1tl, АС1tl / SC1tl1/2;
- кровля башкирских отложений: AС2b, SС2b, АС2b / SC2b1/2;
Всего для анализа исследовались продуктивные (нефтяные) и непродуктивные («пустые») локальные объекты, находящиеся в десятикилометровой зоне от рамки участка. По изучаемым характеристикам А, S, А/S ½ были вычислены средние значения, среднеквадратичные отклонения для нефтяных и «пустых» структур и с помощью критерия Стьюдента – t, проведена оценка степени их влияния на нефтегазоносность структур (табл. 2.7). Теоретические предпосылки построения таких вероятностных моделей детально изложены в работах [Галкин В.И., 2001; Мерсон М.Э., 2005].
Рассмотрим построение индивидуальных вероятностных моделей на конкретном примере выборки структур по ОГ IIк. Пусть имеем две выборки, в нашем случае класс 1 (81 нефтяная структура по ОГ IIк) и класс 2 (46 «пустых» структур). Необходимо по совокупности (набору) каких-либо показателей разделить их на объекты, принадлежащие к 1 классу. Рассмотрим случай, когда для этих целей взят один показатель – амплитуда А. На первом этапе построения вероятностной модели для классов 1 и 2 строятся гистограммы по данному показателю А. Оптимальные величины интервалов значений показателя А вычисляются по формуле Стерджесса. В каждом интервале определяются вероятности принадлежности к нефтяным структурам. Далее интервальные вероятности принадлежности к 1 классу сопоставляются со средними интервальными значениями Аи. По величинам Р(А)и и Аи высчитывался парный коэффициент корреляции r и строилось уравнение регрессии. Последующая корректировка построенных моделей выполняется при условии, что среднее значения для нефтяных структур должно быть больше 0,5, а для «пустых» меньше 0,5.
Построенные по данной методике уравнения регрессии приведены в таблице 2.7, из которой видно, что из 9 моделей данное условие выполняется в 8 случаях. Для показателя SС1tl для нефтяных структур данное условие также выполнено, но для «пустых» объектов значение вероятности равно 0,5. Это получено из-за близости диапазонов значений в рассматриваемых выборках, а также из-за значительного превышения обучаемых данных в одном классе над другим.
При построении статистических моделей использовалось следующее количество структур: для турнейских объектов по параметру АС1t нефтяных-27 и «пустых»-14; по параметру SС1t для нефтяных-38, «пустых»-19; по параметру АС1t / SC1t1/2 соответственно -27 и 9; для визейских объектов по параметру AС1tl - 26 и 30; по SС1tl-26 и 30 и по - АС1tl / SC1tl1/2-26 и 30; по башкирским объектам для AС2b - 25 и 11; SС2b-25 и 11и по АС2b / SC2b1/2-25 и 11. Приведенные данные показывают, что статистические модели строятся на достаточно большом равномерно распределенном статистическом материале только по показателям визейских объектов - AС1tl, SС1tl , АС1tl / SC1tl1/2. По остальным показателям наблюдается значительное превышение данных по нефтяным структурам по сравнению с пустыми (табл. 2.7). Отметим, что по показателю АС1tl/SC1tl1/2 значение статистического критерия t практически равно критическому значению. Все это показывает, что для всех рассматриваемых отложений имеется возможность использовать построенные модели для прогнозных оценок.
Таблица 2.7
Статистические модели прогноза нефтегазоносности по морфологическим показателям
Показатель
|
Статистические характеристики показателей |
Критерии t – числитель, p – знаменатель |
Вероятность принадлежности к классу нефтяных структур – верхняя строка; Область применения и диапазон изменения вероятностей – нижняя строка |
|
Нефтяные структуры |
Пустые структуры |
|||
АС1t , м |
25,7±10,6* 0,550±0,108 |
11,4±7,2 0,478±0,038 |
2,401710 0,021181 |
Р(АС1t)= 0,416+0,00544 АС1t 1 — 100 м 0,42 — 0,96 |
SС1t, км2 |
1,7±2,7 0,501±0,038 |
1,8±1,9 0,499±0,018 |
-0,110875 0,912119 |
Р(SС1t)= 0,502- 0,0015 SС1t 0,08— 14,2км2 0,48 — 0,50 |
АС1t / SC1t1/2, м/ км |
19,9±8,7 0,506±0,031 |
11,9±5,9 0,477±0,021 |
3,074671 0,042813 |
Р(АС1t / SC1t1/2)= 0,434+ 0,00365 АС1t/SC1t1/2 3,3 — 40,9км2 0,44 — 0,58 |
AС1tl, м |
23,9±22,5 0,539±0,131 |
11,1±5,7 0,464±0,033 |
3,002124 0,004055 |
Р(AС1tl,)= 0,399+0,00586 AС1tl, 1 — 84 м 0,40 — 0,89 |
SС1tl, км2 |
2,4±3,8 0,510±0,096 |
1,6±0,8 0,491±0,019 |
0,935870 0,353507 |
Р(SС1tl)= 0,450+0,02543 SС1tl 0,04 — 18,2км2 0,45— 0,91 |
АС1tl / SC1tl1/2, м/ км |
17,5±13,1 0,517±0,105 |
11,7±6,9 0,470±0,056 |
2,123656 0,040082 |
Р(АС1tl /SC1tl1/2)=0,376+0,00806 АС1tl /SC1tl1/2 2,4 —57,3м/км 0,39 — 0,84 |
AС2b, м |
11,1±9,5 0,513±0,056 |
6,0±3,1 0,484±0,017 |
1,658703 0,106374 |
Р(AС2b)= 0,450+0,00572 AС2b 2,0 — 40,0 м 0,46 — 0,68 |
SС2b, км2 |
1,5±2,1 0,521±0,087 |
1,0±0,7 0,490±0,033 |
0,723251 0,474332 |
Р(SС2b)= 0,445+0,04359 SС2b 0,1 —10,3 км2 0,44 — 0,89 |
АС2b / SC2b1/2, м/км |
9,4±5,4 0,503±0,010 |
7,3±5,9 0,498±0,021 |
1,041094 0,305179 |
Р(АС2b /SC2b1/2)= 0,484+0,00202 АС2b /SC2b1/2 1,6 —25,6м/км 0,48 — 0,53 |
*Примечание – в числителе – среднее значение показателя и стандартное отклонение; в знаменателе – среднее значение вероятности нефтеносности и стандартное отклонение
Статистические различия в средних значениях по критерию t из показателей по турнейской поверхности - АС1t ,SС1t ,АС1t / SC1t1/2 получены только по 2-ум из них - по АС1t и АС1t/SC1t1/. Статистические модели вероятности наличия залежей в данных отложениях по вышеприведенным показателям, приведены в таблице 2.7. Анализ уравнений регрессий приведенных в таблице 2.7 показывает, что все они имеют прямой вид и на вероятностном уровне подтверждают наличие влияния структурных характеристик на нефтегазоносность структур. По показателям визейской поверхности - AС1tl, SС1tl, АС1tl /SC1tl1/2 статистическое различие средних в нефтяных и пустых объектах по критерию t получено по значению амплитуд AС1tl и интенсивности структур АС1tl/SC1tl1/2. Статистические модели вероятности наличия залежей в нижнекаменноугольных терригенных отложениях приведены в таблице 2.7. Анализ уравнений регрессий показывает, что все они имеют прямолинейный вид. Соотношения между амплитудами и вероятностями наличия залежей в изучаемых нефтегазоносных комплексах приведены на рисунке 2.33.
Рис.2.33.Соотношения между А и Р(А) для различных НГК
Из построенных зависимостей видно, что для всех комплексов отложений при увеличении значений амплитуд структур, вероятность их нефтегазоносности увеличивается, что не противоречит реально существующему распределению объектов нефтегазоносности.
Средние значения вероятностей для нефтяных и пустых структур, по параметру А по поверхности визейских отложений достаточно сильно отличаются, отметим, что в первом случае они всегда больше 0,5, во втором меньше 0,5. Наличие этих данных также подтверждает на вероятностном уровне возможности формирования нефтегазоносности ловушек в зависимости от структурных характеристик. Для территории Пермского края средняя амплитуда структур по данному горизонту для нефтегазоносных структур составляет 39,5 ± 33,2 м, при размахе значений от 7 до 169 м, пустых – 28,5 ± 21,4 м и изменяется от 4 до 200 м. Связь между А и вероятностью наличия залежи Р/А) является статистически значимой [Галкин В.И., 2001].
Вышеприведенные данные показывает, что чем выше амплитуда, тем контрастнее выражен локальный объект, тем больше возможность ловушки аккумулировать и в дальнейшем сохранять мигрирующие массы УВ. Для Шистеровского участка амплитуды ловушек значительно меньше, что естественно затрудняет выполнение прогнозных оценок нефтегазоносности локальных структур по морфологическим показателям.
По показателям башкирской поверхности AС2b, SС2b, АС2b/SC2b1/2 статистических различий по критерию t по средним значениям для нефтяных и «пустых» структур получено не было. Максимальное различие в средних значениях отмечается только для параметра амплитуды структур - AС2b. Статистические модели вероятности наличия залежей в разрезе по этим показателям, приведены в таблице 2.7. Построенные уравнения, как и в случае двух предыдущих поверхностей имеют прямолинейный вид (табл.2.7). Возможность их построения не исключает наличие статистических зависимостей между нефтегазоносностью данных отложений и структурных характеристик ловушек.
Анализируя изменения средних значений амплитуд для нефтяных и «пустых» структур снизу вверх по разрезу, можно установить некоторые закономерности. Так, амплитуды структур по кровле турнейских отложений несколько выше, чем амплитуды по кровле визейских отложений, которые в свою очередь значительно выше, чем амплитуды по кровле башкирских отложений, т.е., на данном участке достаточно четко выполняется принцип постепенного выполаживания структур вверх по разрезу. Кроме того, для территории Шистеровского участка характерен относительно слабый структурный контроль площади структуры S на существование залежей углеводородов.
Статистические модели вероятности наличия залежей в разрезе по вышеприведенным показателям, будут использованы далее при расчете вероятностей нефтегазоносности по прогнозным структурам (табл. 2.8).
Кроме морфологических характеристик локальных структур для локального прогноза нефтегазоносности была использована группа показателей, характеризующих гипсометрию изучаемых поверхностей и мощности между ними. В эту группу вошли следующие характеристики: абсолютные отметки залегания кровли терригенного девона (ОГ III) – НD3т, кровли турнейских отложений (ОГ IIп) – НС1t, кровли отложений визейского яруса (ОГ IIк) – НС1tl, кровли отложений башкирского яруса (ОГ Iп) – НС2b, кровли нижнепермских артинских карбонатных отложений (ОГ Ак) – НР1а, а также мощности пород между вышеперечисленными поверхностями. В данном случае с целью увеличения количества данных для построения статистических моделей было принято решение использовать данные не по структурам, а по скважинам, пробуренным в границах нефтяных и «пустых» структур. Статистические модели разрабатывались по следующим вариантам: первый вариант, учитывает нефтегазоносность всего изучаемого разреза, второй вариант учитывает нефтегазоносность только верхнедевонско-турнейских отложений, третий - только терригенных отложений нижнего карбона и четвертый вариант – только среднекаменноугольных отложений.
Выполним исследования и построим модели по первому варианту. Статистические характеристики и модели вероятности наличия залежей с учетом нефтегазоносности всего разреза приведены в таблице 2.8.
Таблица 2.8
Статистические модели прогноза нефтегазоносности структур
Показатель
|
Статистические характеристики показателей* |
Критерии t – числитель, p – знаменатель |
Вероятность принадлежности к классу нефтяных скважин – верхняя строка; Область применения и диапазон изменения вероятностей – нижняя строка |
|
Нефтяные скважины |
Пустые скважины |
|||
НD3тм, м |
–1857,6±48,8 0,540±0,153 |
–1884,6±39,4 0,450±0,131 |
3,79944 0,361161 |
Р(НD3тм)= 6,745 + 0,00334 НD3тм –1777,9 — –1992,2 м 0,09 — 0,81 |
НС1t, м |
–1268,3±73,9 0,530±0,066 |
–1343,3±98,3 0,460±0,088 |
7,20607 0,000000 |
Р(НС1t)=1,669 +0,0009 НС1t –1175,1 — –1585,2 м 0,24 — 0,61 |
НС1tl, м |
–1209,9±61,8 0,530±0,078 |
–1269,1±69,8 0,460±0,088 |
7,35419 0,000000 |
Р(НС1tl)= 2,067 + 0,00127 НС1tl –1421,7 — –1123,6 м 0,26 — 0,64 |
НС2b, м |
-864,0±48,9 0,524±0,070 |
-905,7±65,9 0,464±0,095 |
6,06994 0,000000 |
Р(НС2b)= 1,768 + 0,00144 НС2b –1065,9 — –803,3 м 0,23 — 0,61 |
НP1а, м |
–174,2±76,0 0,506±0,048 |
–200,2±104,1 0,490±0,066 |
2,27137 0,023986 |
Р(НР1а)= 0,618 + 0,00064 НP1а –423,0 — 136,5 м 0,35 — 0,70 |
mD3-C1, м |
566,1±68,6 0,547±0,144 |
516,9±77,2 0,444±0,162 |
4,09738 0,000069 |
Р(mD3-C1)=–0,641+0,00210 mD3-C1 352,9 — 671,6 м 0,10 — 0,77 |
mС1т-С1тл, м |
58,5±15,7 0,504±0,005 |
74,2±32,9 0,499±0,009 |
–5,29594 0,000000 |
Р( mС1т-С1тл )=0,522 – 0,0003 mС1т-С1тл 438,0— 168,8 м 0,47 — 0,51 |
m С1тл-С2b, м |
345,3±24,2 0,502±0,003 |
376,1±21,4 0,498±0,004 |
–6,97703 0,000162 |
Р (m С1тл-С2b)=0,9571 – 0,0002 m С1тл-С2b 293,8 — 389,8 м 0,49 — 0,51 |
m С2b-P1а, м |
691,2±48,3 0,501±0,004 |
703,3±44,8 0,499±0,004 |
-1,92189 0,055789 |
Р (m С2b-P1а)=0,570– 0,0001 m С2b-P1а 614,9 — 832,6 м 0,48 — 0,51 |
*Примечание – в числителе – среднее значение показателя и стандартное отклонение; в знаменателе – среднее значение вероятности нефтеносности и стандартное отклонение
Средние значения для нефтяных и «пустых» скважин статистически различаются по критерию t в параметрах НС1t, НС1tl, НС2b, НP1а, mD3-C1, mС1т-С1тл, m С1тл-С2b, это подтверждает гипотезу о том, что нефтегазоносность разреза контролируется гипсометрией пластов по кровлям всех изучаемых пластов Н, повышенными значениями толщин девонско-турнейского комплекса mD3-C1 и пониженными толщинами нижне- и среднекаменноугольного - mС1т-С1тл, m С1тл-С2b комплексов отложений.
Отметим, что максимальное статистическое различие по критерию t наблюдается по гипсометрии пластов (показатели НС1tl и НС1t), затем по мере уменьшения значений по критерию t имеется следующая последовательность:
m С1тл-С2b, (-6,977), НС2b (6,069), mС1т-С1тл (-5,297), mD3-C1(4,097), (НD3тм(3,777), НP1а(2,271). Статистические модели вероятности наличия залежей в разрезе по вышеприведенным показателям, приведены в таблице 2.8, а ряд соотношений между Н и Р на рисунке 2.34.
Рис.2.34.Соотношение между абсолютными отметками залегания поверхностей Н и вероятностью нефтеносности Р
Анализ уравнений регрессий приведенных в таблице 2.8 показывает, что по абсолютным отметкам толщ и по толщине девонско-турнейского комплекса они имеют прямой вид, а по остальным толщинам комплексов mС1т-С1тл, m С1тл-С2b, m С2b-P1а - обратный. Наличие этих данных подтверждает на вероятностном уровне возможности прогнозирования нефтегазоносности ловушек по значениям изучаемых показателей. Полученный вывод хорошо подтверждается средними значениями вероятностей для нефтяных и «пустых» скважин. Наиболее сильно вероятности отличаются, когда вычисляются по показателям НС1t и НС1tl. Средние значения вероятностей Р(НС1t) и Р(НС1tl) для нефтяных скважин значительно больше 0,5, для «пустых» меньше 0,5. Средние значения вероятностей определенные по мощностям для нефтяных скважин больше 0,5, для «пустых» меньше 0,5. Все вышеизложенное свидетельствует, что скважины с повышенной долей вероятности являются нефтяными, когда занимают более высокое гипсометрическое положение по кровлям турнейской и тульской поверхностей НС1t, НС1tl и характеризуются повышенными толщинами турнейского mD3-C1 и пониженными толщинами остальных комплексов - mС1т-С1тл, m С1тл-С2b, m С2b-P1а.
Для более полного анализа распределения вероятностей по разработанным моделям вычислим значения коэффициентов корреляции r для нефтяных и «пустых» скважин (табл. 2.9). Возможности использования данного подхода для решения задач прогноза нефтегазоносности достаточно убедительно обосновано в следующих работах [Галкин В.И., 2001; Мерсон М.Э., 2005].
Таблица 2.9
Корреляционная матрица
|
Р(НP1а) |
Р(НС2b) |
Р(НС1tl) |
Р(НС1t) |
Р(НD3тм) |
Р(mD3-C1) |
Р(mС1т-С1тл) |
Р(mС1тл-С2b) |
Р(mС2b-P1а) |
Р(НP1а) |
1,00 1,00 |
0,85* 0,96* |
0,69* 0,91* |
0,71* 0,89* |
0,39* 0,72* |
0,68* 0,83* |
0,64* 0,72* |
-0,05 -0,18 |
-0,70* -0,87* |
Р(НС2b) |
|
1,00 1,00 |
0,95* 0,98* |
0,95* 0,96* |
0,71* 0,82* |
0,80* 0,88* |
0,80* 0,79* |
0,38* -0,02 |
-0,22 -0,69 |
Р(НС1tl) |
|
|
1,00 1,00 |
0,99* 0,98* |
0,72* 0,83* |
0,84* 0,89* |
0,79* 0,80* |
0,64* 0,16 |
0,02 -0,61* |
Р(НС1t) |
|
|
|
1,00 1,00 |
0,69* 0,79* |
0,88* 0,94* |
0,87* 0,91* |
0,61* 0,15 |
-0,01 -0,58* |
Р(НD3тм) |
|
|
|
|
1,00 1,00 |
0,25* 0,54* |
0,44* 0,59* |
0,42* 0,12 |
0,25* -0,42 |
Р(mD3-C1) |
|
|
|
|
|
1,00 1,00 |
0,87* 0,92* |
0,52* 0,14 |
-0,18* -0,38 |
Р(mС1т-С1тл) |
|
|
|
|
|
|
1,00 1,00 |
0,40* 0,28* |
-0,11 -0,45* |
Р (mС1тл-С2b) |
|
|
|
|
|
|
|
1,00 1,00 |
0,62* 0,41 |
Р (mС2b-P1а) |
|
|
|
|
|
|
|
|
1,00 1,00 |
Примечание: числитель нефтяные скважины, знаменатель «пустые» скважины, -0,85*-значимые корреляционные связи.
Из таблицы 2.9 видно, что для нефтяных скважин из 36 вычисленных значений r 31 являются статистически значимыми, для пустых скважин значимых связей установлено несколько меньше - 24. Наиболее сильно различаются связи для нефтяных и пустых скважин между Р(НD3тм) и Р(mD3-C1), Р (m С1тл-С2b), Р(m С2b-P1а).
Для более точного прогноза нефтегазоносности Шистеровского участка детально исследуем те же показатели раздельно по нефтегазоносным комплексам (по 2, 3 и 4 вариантам). Принимать, в этих случаях, за нефтяные скважины будем те, которые продуктивны в каждом из комплексов.
Вероятностные модели нефтегазоносности для верхнедевонско-турнейского комплекса приведены в таблице 2.10
Таблица 2.10
Статистические модели прогноза нефтегазоносности в верхнедевонско-турнейских отложениях
Показатель
|
Статистические характеристики показателей* |
Критерии t – числитель, p – знаменатель |
Вероятность принадлежности к классу нефтяных скважин – верхняя строка; Область применения и диапазон изменения вероятностей – нижняя строка |
|
Нефтяные скважины |
Пустые скважины |
|||
НD3тм, м |
–1852,1±30,9 0,550±0,088 |
–1871,6±36,5 0,490±0,104 |
2,17591 0,033649 |
Р(НD3тм)=5,843 + 0,00286 НD3тм –1992,2 — –1803,2 м 0,15 — 0,69 |
НС1t, м |
–1252,8±39,9 0,550±0,059 |
–1312,9±71,2 0,460±0,105 |
5,60620 0,000000 |
Р(НС1t)=2,406+ 0,00148 НС1t –1585,1 — –1175,2 м 0,06 — 0,67 |
НС1tl, м |
–1199,7±37,1 0,560±0,079 |
–1246,7±53,5 0,460±0,114 |
5,54749 0,000000 |
Р(НС1tl)= 3,126 + 0,00214 НС1tl –1417,3 — –1123,5 м 0,09 — 0,72 |
НС2b, м |
-846,7±31,8 0,565±0,092 |
-886,2±48,7 0,450±0,141 |
5,20137 0,000001 |
Р(НС2b)= 3,029 + 0,00291 НС2b –1036,3 — –803,3 м 0,01— 0,69 |
НP1а, м |
–135,2±61,8 0,527±0,105 |
–171,0±81,7 0,466±0,134 |
2,81216 0,005829 |
Р(НP1а)= 0,750+ 0,00165 НP1а –392,6 — 48,9 м 0,10 — 0,67 |
mD3-C1, м |
598,8±37,4 0,527±0,025 |
537,1±64,1 0,484±0,045 |
4,24344 0,000080 |
Р(mD3-C1)=0,114+0,00069 mD3-C1 352,9 — 671,6 м 0,35 — 0,57 |
mС1т-С1тл, м |
53,1±6,2 0,536±0,028 |
66,1±21,4 0,476±0,098 |
–4,39759 0,000024 |
Р( mС1т-С1тл )=0,781 – 0,0046 mС1т-С1тл 38,0 — 167,9 м 0,01— 0,60 |
m С1тл-С2b, м |
353,0±21,8 0,522±0,101 |
360,3±17,9 0,487±0,082 |
–2,09178 0,037621 |
Р (m С1тл-С2b)=2,146 – 0,0046 m С1тл-С2b 293,8 — 389,6 м 0,35 — 0,79 |
m С2b-P1а, м |
713,2±41,4 0,501±0,028 |
715,7±49,4 0,499±0,035 |
0,282325 0,778229 |
Р(m С2b-P1а)=1,000 - 0,0007 m С2b-P1а 614,9 — 832,6 м 0,41 — 0,56 |
*Примечание – в числителе – среднее значение показателя и стандартное отклонение; в знаменателе – среднее значение вероятности нефтеносности и стандартное отклонение
Из данной таблицы видно, что средние значения всех показателей для данного НГК статистически различаются по критерию t , кроме m С2b-P1а. Все это убеждает в том, что нефтегазоносность верхнедевонско-турнейского комплекса статистически контролируется гипсометрией всех изучаемых пластов, и в определенной мере контролируется величинами мощностей между ними. Статистические модели вероятности наличия залежей в верхнедевонско-турнейском комплексе по вышеприведенным показателям, приведены в таблице 2.10. Средние значения вероятностей для нефтяных и «пустых» скважин наиболее сильно отличаются по следующим показателям: НС1t, НС1tl, НС2b. Значения вероятностей для нефтяных скважин во всех случаях больше 0,5, для «пустых» меньше 0,5. Для того чтобы скважины были с повышенной долей вероятности нефтяными они должны занимать более высокое гипсометрическое положение по кровлям НD3тм, НС1t,, НС1tl, НС1tl, НP1а, т.е., структуры должны быть сквозными.
По третьему варианту предусматривается построение моделей вероятности нефтегазоносности с учетом продуктивности только нижнекаменноугольных визейских отложений. Статистические вычисления и модели вероятности наличия залежей в этом НГК по вышеприведенным показателям приведены в таблице 2.11. Для данного комплекса средние значения статистически различаются по всем показателям, кроме НP1а. Это показывает, что нефтегазоносность данного НГК контролируется целой группой критериев.
Таблица 2.11
Статистические модели прогноза нефтегазоносности в нижнекаменноугольных терригенных отложениях
Показатель
|
Статистические характеристики показателей* |
Критерии t – числитель, p – знаменатель |
Вероятность принадлежности к классу нефтяных скважин – верхняя строка; Область применения и диапазон изменения вероятностей – нижняя строка |
|
Нефтяные скважины |
Пустые скважины |
|||
НD3тм, м |
–1846,7±39,5 0,540±0,142 |
–1871,0±38,4 0,450±0,138 |
2,785921 0,006698 |
Р(НD3тм)=7,188 + 0,0036 НD3тм –1992,2 — –1779,0 м 0,02 — 0,79 |
НС1t, м |
–1241,9±43,7 0,540±0,149 |
–1294,3±37,5 0,360±0,127 |
8,305214 0,000000 |
Р(НС1t)= 4,771 + 0,00341 НС1t –1375,3 — –1175,2 м 0,09 — 0,76 |
НС1tl, м |
–1187,6±40,3 0,570±0,149 |
–1234,2±37,5 0,350±0,154 |
8,074304 0,000000 |
Р(НС1tl)= 6,007 + 0,00458 НС1tl –1296,3 — –1123,6 м 0,07 — 0,86 |
НС2b, м |
-849,4±27,3 0,533±0,091 |
-872,4±30,1 0,456±0,099 |
5,208471 0,000001 |
Р(НС2b)= 3,361 + 0,00333 НС2b –933,7 — –803,3 м 0,25 — 0,68 |
НP1а, м |
–153,8±58,1 0,502±0,026 |
–146,9±70,9 0,504±0,031 |
-0,669557 0,504162 |
Р(НP1а)= 0,569+ 0,00044 НP1а –273,2 — 136,5 м 0,44 — 0,63 |
mD3-C1, м |
603,9±36,8 0,597±0,216 |
563,1±38,9 0,357±0,228 |
4,768513 0,000009 |
Р(mD3-C1)=–2,942+0,00586 mD3-C1 512,8 — 671,3 м 0,06 — 0,99 |
mС1т-С1тл, м |
54,5±6,6 0,610±0,131 |
60,1±7,5 0,498±0,150 |
–5,17082 0,000001 |
Р( mС1т-С1тл )=1,695 – 0,0199 mС1т-С1тл 38,0— 82,9 м 0,05 — 0,94 |
m С1тл-С2b, м |
339,5±24,3 0,553±0,104 |
362,7±16,0 0,453±0,068 |
–7,15072 0,000001 |
Р (m С1тл-С2b)=2,013 – 0,0043 m С1тл-С2b 293,8 — 389,8 м 0,33 — 0,75 |
m С2b-P1а, м |
712,3±64,1 0,524±0,090 |
735,3±62, 0,496±0,087 |
-2,32517 0,021273 |
Р(m С2b-P1а)=1,522– 0,0014 m С2b-P1а 614,9 — 906,3 м 0,25 — 0,66 |
*Примечание – в числителе – среднее значение показателя и стандартное отклонение; в знаменателе – среднее значение вероятности нефтеносности и стандартное отклонение
Отсюда видно, что средние значения вероятностей наиболее сильно статистически различаются по показателям вероятности Р(НС1t) и Р(НС1tl). Вышеприведенный комплексный анализ показывает, что нефтегазоносность изучаемого НГК в большей степени контролируется гипсометрией кровли пласта НС1tl., следовательно, при прочих равных условиях этот параметр, действительно во многом определяет нефтегазоносность данного НГК. Отметим, что величины мощностей mD3-C1, mС1т-С1тл, m С1тл-С2b, m С2b-P1а, также статистически контролируют нефтегазоносность этого НГК.
Статистические характеристики и вероятностные модели по изучаемым показателям для среднекаменноугольной толщи (вариант 4) приведены в табл. 2.12.
Таблица 2.12
Статистические модели прогноза нефтегазоносности среднекаменноугольных отложений
Показатель
|
Статистические характеристики показателей* |
Критерии t – числитель, p – знаменатель |
Вероятность принадлежности к классу нефтяных скважинам – верхняя строка; Область применения и диапазон изменения вероятностей – нижняя строка |
|
Нефтяные скважины |
Пустые скважины |
|||
НD3тм, м |
-1862,1±55,4 0,520±0,103 |
–1877,8±38,1 0,491±0,079 |
1,32960 0,188030 |
Р(НD3тм)= 3,984+ 0,00186 НD3тм –1992,2 — –1792,3 м 0,28 — 0,65 |
НС1t, м |
–1247,3±57,5 0,557±0,084 |
–1311,8±73,2 0,463±0,106 |
5,67222 0,000000 |
Р(НС1t)=2,379 +0,00146 НС1t –1550,5 — –1175,2 м 0,12 — 0,66 |
НС1tl, м |
–1191,5±45,9 0,561±0,048 |
–1247,9±33,4 0,458±0,105 |
6,26326 0,000000 |
Р(НС1tl)= 2,741 + 0,00183 НС1tl –1417,5 — –1129,3 м 0,15 — 0,67 |
НС2b, м |
-849,4±33,2 0,544±0,071 |
-885,9±54,1 0,466±0,115 |
4,8771151 0,000003 |
Р(НС2b)= 2,362 + 0,00214 НС2b –1059,9 — –803,3 м 0,09 — 0,64 |
НP1а, м |
–161,4±66,8 0,502±0,026 |
–172,1±86,1 0,498±0,034 |
0,765956 0,445020 |
Р(НP1а)= 0,565+ 0,00039 НP1а –423,0 — 0,6 м 0,40 — 0,56 |
mD3-C1, м |
589,6±68,4 0,589±0,151 |
541,7±60,2 0,483±0,133 |
2,81159 0,006413 |
Р(mD3-C1)= –0,714+0,00221 mD3-C1 374,0 — 671,6 м 0,11 — 0,77 |
mС1т-С1тл, м |
56,1±14,0 0,519±0,064 |
64,5±20,8 0,481±0,070 |
–2,68762 0,008015 |
Р( mС1т-С1тл )=0,778 – 0,0046 mС1т-С1тл 38— 165 м 0,02 — 0,60 |
m С1тл-С2b, м |
340,3±22,4 0,552±0,118 |
362,3±16,9 0,435±0,089 |
-6,81627 0,000000 |
Р (m С1тл-С2b)=2,356 – 0,0053 m С1тл-С2b 293,8 — 389,8 м 0,29 — 0,79 |
m С2b-P1а, м |
689,4±52,3 0,506±0,041 |
714,3±44,9 0,486±0,035 |
-3,03243 0,002906 |
Р(m С2b-P1а)=1,058– 0,0008 m С2b-P1а 614,9 — 832,6 м 0,39 — 0,56 |
*Примечание – в числителе – среднее значение показателя и стандартное отклонение; в знаменателе – среднее значение вероятности нефтеносности и стандартное отклонение
Проведенные расчеты показывают, что средние значения параметров для данного НГК статистически различаются по критерию t по гипсометрии пластов и по толщине между комплексами. Для нефтяных скважин по показателям НС1t, НС1tl, НС2b средние значения абсолютных отметок значительно выше, чем для «пустых» скважин. Средние значения для нефтяных скважин по показателям НD3тм и НP1а имеют значения абсолютных отметок значительно выше, чем для «пустых» скважин.
Таким образом, в отличие от нижележащих НГК нефтегазоносность данного комплекса несколько слабее контролируется гипсометрией пластов. По критерию t нефтегазоносность данного комплекса достаточно сильно контролируется мощностями отложений, что хорошо подтверждается значениями данного критерия приведенного в таблице 2.12.
Анализ, проведенный по всем 4 сочетаниям параметров показывает, что нефтегазоносность различных НГК определяется различным набором критериев, поэтому при оценке перспектив нефтегазоносности необходимо построить по этим показателям вероятностные модели и выполнять расчеты по ним.
Для комплексной оценки нефтегазоносности был последовательно использованы методы условных комплексных вероятностей и многомерный пошаговый регрессионный анализ. Возможности использования данных методов с примерами их практической реализации при прогнозе нефтегазоносности локальных структур детально описаны в авторских работах.
По методу условных комплексных вероятностей была вычислена вероятность наличия залежей - РKOMP, учитывающая все построенные линейные модели по отдельным НГК. Вычисленные значения РKOMP были использованы для построения многомерных моделей. В результате выполненных расчетов для всех НГК были получены математические модели прогноза нефтегазоносности.
Для верхнедевонско-турнейского комплекса получено следующее уравнение регрессии:
РD3-C1м =- 0,903 +0,986891 Р(НС1t) +0,666967 Р(АС1t) +1,207159 Р(АС1t / SC1t1/2), при R=0,99; Fp/Ft=101984,1; p<0,000000. (2.8)
Ошибка вычислений по данной формуле составляет 0,00112. Формирование модели для данных отложений происходило в следующей последовательности: на первом шаге в модель была включена вероятность Р(НС1t) и коэффициент корреляции r составил 0,88, на 2 шаге в модель был включена вероятность Р(АС1t) при этом, множественный коэффициент корреляции R = 0,98, затем Р(АС1t / SC1t1/2) - R = 0,99. Как видно из уравнения регрессии в него вошли не все используемые показатели, а только наиболее информативные. Значения вероятностей по 31 прогнозным структурам вычисленные по данной формуле приведены в таблице 2.13.
Для нижнекаменноугольных терригенных отложений получена следующая многомерная модель:
РC1vм =- 1,073+0,24791 Р(АС1tl) +0,85949 Р(НС1tl) +1,20219 Р(АС1tl / SC1tl1/2) +0,78909 Р(SС1tl), при R=0,99; Fp/Ft=244,5; p<0,000000. (2.9)
Ошибка вычислений по данной модели составляет 0,03082. Формирование модели происходило в следующей последовательности: на первом шаге была использована вероятность Р(АС1tl) - r = 0,83, на втором Р(НС1tl) - R = 0,96, далее Р(АС1tl / SC1tl1/2)- R = 0,97, затем Р(SС1tl) - R = 0,99. Значения РC1vм по всем прогнозным структурам вычисленные по данной формуле приведено в таблице 2.13.
Для среднекаменноугольных отложений получено следующее уравнение регрессии:
РC2м =- 0,845 + 0,997878 Р(НС2) +1,207470 Р(АС2) +0,329136 Р(SС2) , при R = 0,99; Fp/Ft = 336,7; p < 0,000000. (2.10)
Ошибка вычислений по данному уравнению регрессии составляет 0,0158. Формирование уравнения происходило в следующем порядке: на первом этапе в модель была включена вероятность Р(НС2) - r = 0,86, на 2 была включена вероятность Р(АС2) - R = 0,98, далее Р(SС2) - R = 0,99. Значения РC2м по всем прогнозным структурам вычисленные по данной формуле приведено в таблице 2.13.
Таблица 2.13
Значения комплексных вероятностей для прогнозных структур и ПУ
№ |
№ на схеме |
Структура, ПУ |
РD3-C1м |
РC1vм |
РC2м |
РKOMPм |
1 |
17 |
Триговская |
0,49 |
0,49 |
0,52 |
0,49 |
2 |
14 |
Славянская |
0,63 |
0,61 |
0,59 |
0,80 |
3 |
2 |
Астанинская |
0,56 |
0,46 |
0,52 |
0,55 |
4 |
15 |
Талмазовская з.к. |
0,41 |
0,32 |
0,46 |
0,21 |
5 |
9 |
Любавинская |
0,48 |
0,36 |
0,42 |
0,28 |
6 |
13 |
Северо-Аряжская |
0,40 |
0,32 |
0,48 |
0,22 |
7 |
8 |
Лайгинская |
0,51 |
0,40 |
0,48 |
0,39 |
8 |
10.2 |
Маркидоновская |
0,41 |
0,31 |
- |
0,24 |
9 |
10.1 |
Маркидоновская |
0,46 |
0,29 |
- |
0,26 |
10 |
4.1 |
Богдановская |
0,38 |
0,27 |
0,39 |
0,12 |
11 |
4.2 |
Богдановская |
0,35 |
0,35 |
0,38 |
0,16 |
12 |
32 |
Приподнятый участок |
0,32 |
0,19 |
0,40 |
0,07 |
13 |
33 |
Приподнятый участок |
0,28 |
0,18 |
0,32 |
0,04 |
14 |
34 |
Приподнятый участок |
0,28 |
0,21 |
- |
0,09 |
15 |
35 |
Приподнятый участок |
0,25 |
0,14 |
0,34 |
0,03 |
16 |
36 |
Приподнятый участок |
0,45 |
0,23 |
0,35 |
0,12 |
17 |
37 |
Приподнятый участок |
0,33 |
0,24 |
0,37 |
0,08 |
18 |
38 |
Приподнятый участок |
0,36 |
0,24 |
- |
0,15 |
19 |
39 |
Приподнятый участок |
0,34 |
0,21 |
0,37 |
0,08 |
20 |
26 |
Приподнятый участок |
- |
0,42 |
0,53 |
0,46 |
21 |
23 |
Приподнятый участок |
0,51 |
0,40 |
- |
0,41 |
22 |
22 |
Приподнятый участок |
0,64 |
0,60 |
- |
0,73 |
23 |
21 |
Приподнятый участок |
0,47 |
0,44 |
0,49 |
0,41 |
24 |
31 |
Приподнятый участок |
0,45 |
0,36 |
- |
0,31 |
25 |
19 |
Приподнятый участок |
0,33 |
0,35 |
- |
0,21 |
26 |
20 |
Приподнятый участок |
0,38 |
0,28 |
0,38 |
0,13 |
27 |
24 |
Приподнятый участок |
0,46 |
0,36 |
0,49 |
0,33 |
28 |
25 |
Приподнятый участок |
0,49 |
0,40 |
0,50 |
0,39 |
29 |
27 |
Приподнятый участок |
0,52 |
0,51 |
0,52 |
0,55 |
30 |
28 |
Приподнятый участок |
0,49 |
0,40 |
- |
0,39 |
31 |
29 |
Приподнятый участок |
0,47 |
0,38 |
- |
0,36 |
32 |
30 |
Приподнятый участок |
- |
0,42 |
- |
0,42 |
33 |
18 |
Приподнятый участок |
0,46 |
0,39 |
0,44 |
0,31 |
Анализ всех трех уравнений регрессии показал, что формирование их происходило практически по одинаковой схеме, на первом шаге в модели были включены Р(А / S1/2), на 2 шаге в модели были включены Р(Н), затем Р(А). Это показывает, что нефтегазоносность изучаемых НГК определяется, во-первых, интенсивностью структур и, во-вторых, гипсометрией кровель пластов.
Для комплексного учета оценки влияния этих показателей предлагается вычислить условную комплексную вероятность - РKOMPм с помощью статистического метода определения комплексных условных вероятностей. В данном случае она будет учитывать вычисленные значения вероятностей по каждому комплексу РD3-C1м, РC1vм, РC2м. Суть данного метода оценки нефтегазоносности структур детально изложена в работе [Галкин В.И., 2001]. Средние значения комплексных вероятностей по нефтяным и «пустым» структурам приведенные в таблице 2.14 показывают, что они по критерию t статистически различаются. Отметим, что максимальное различие получено по РKOMPм, минимальное по РC2м.
Таблица 2.14
Статистические характеристики средних значений вероятностей
Вероятность
|
Статистические характеристики вероятностей |
Критерии t – числитель, p – знаменатель |
|
Нефтяные структуры |
Пустые структуры |
||
РD3-C1м |
0,570±0,123 |
0,461±0,068 |
3,573863 0,000741 |
РC1vм |
0,548±0,235 |
0,361±0,142 |
3,647475 0,000592 |
РC2м
|
0,554±0,122 |
0,435±0,113 |
2,796854 0,008140 |
Р KOMPм |
0,535±0,248 |
0,300±0,176 |
3,691777 0,000506 |
По полученным значениям РKOMPм были вычислены величины вероятностей как для эталонных так и прогнозных структур и ПУ (табл. 2.13).
Все вышеприведенные данные показывают, что разработанные комплексные критерии РD3-C1м, РC1vм, РC2м и РKOMPм достаточно хорошо контролируют локальную нефтеносность изучаемых отложений и несомненно могут быть использованы для прогнозных оценок. По значениям вероятностей были вычислены значения r между ними приведенные в таблице 2.15.
Таблица 2.15
Корреляционная матрица
|
РD3-C1м |
РC1vм |
РC2м |
РKOMPм |
РD3-C1м |
1,00 |
0,91* |
0,86* |
0,92* |
РC1vм |
|
1,00 |
0,92* |
0,97* |
РC2м |
|
|
1,00 |
0,95* |
РKOMPм |
|
|
|
1,00 |
Примечание: 0,91*-значимые корреляционные связи
Из таблицы следует, что величина РKOMPм имеет значимые корреляционные связи с вероятностями РD3-C1м, РC1vм, РC2м. При этом отметим, что связи РKOMPм с РD3-C1м, РC1vм, РC2мдостаточно близкие по тесноте. Ранее в работах авторов для территории Пермского края была установлена следующая градация перспектив нефтегазоносности локальных структур в зависимости от величины РKOMP: высоко перспективные при Р KOMP>0,75 (ранг-1); перспективные при 0,5<РKOMP<0,75 (ранг-2); средне перспективные 0,25<РKOMP<0,5 (ранг-3); мало перспективные РKOMP<0,25 (ранг-4) [Галкин В.И., 2001]. Выполним ранжирование 33 прогнозных объектов - структур и приподнятых участков (ПУ) согласно данной градации по величине РKOMPм (табл. 2.16).
Таблица 2.16
Ранжирование прогнозных структур и ПУ
№ |
№ на схеме |
Структура, ПУ |
Ранг структуры по РD3-C1м |
Ранг структуры по РC1vм |
Ранг структуры по РC2м |
Ранг структуры по РKOMPм |
1 |
17 |
Триговская |
3 |
3 |
2 |
3 |
2 |
14 |
Славянская |
2 |
2 |
2 |
1 |
3 |
2 |
Астанинская |
2 |
3 |
2 |
2 |
4 |
15 |
Талмазовская з.к. |
3 |
3 |
3 |
4 |
5 |
9 |
Любавинская |
3 |
3 |
3 |
3 |
6 |
13 |
Северо-Аряжская |
3 |
3 |
3 |
3 |
7 |
8 |
Лайгинская |
2 |
3 |
3 |
3 |
8 |
10.2 |
Маркидоновская |
3 |
3 |
- |
4 |
9 |
10.1 |
Маркидоновская |
3 |
3 |
- |
3 |
10 |
4.1 |
Богдановская |
3 |
3 |
3 |
4 |
11 |
4.2 |
Богдановская |
3 |
3 |
3 |
4 |
12 |
32 |
Приподнятый участок |
3 |
4 |
3 |
4 |
13 |
33 |
Приподнятый участок |
3 |
4 |
3 |
4 |
14 |
34 |
Приподнятый участок |
3 |
4 |
- |
4 |
15 |
35 |
Приподнятый участок |
3 |
4 |
3 |
4 |
16 |
36 |
Приподнятый участок |
3 |
4 |
3 |
4 |
17 |
37 |
Приподнятый участок |
3 |
4 |
3 |
4 |
18 |
38 |
Приподнятый участок |
3 |
4 |
- |
4 |
19 |
39 |
Приподнятый участок |
3 |
4 |
3 |
4 |
20 |
26 |
Приподнятый участок |
- |
3 |
2 |
3 |
21 |
23 |
Приподнятый участок |
2 |
3 |
- |
3 |
22 |
22 |
Приподнятый участок |
2 |
2 |
- |
2 |
23 |
21 |
Приподнятый участок |
3 |
3 |
3 |
3 |
24 |
31 |
Приподнятый участок |
3 |
3 |
- |
3 |
25 |
19 |
Приподнятый участок |
3 |
3 |
- |
4 |
26 |
20 |
Приподнятый участок |
3 |
3 |
3 |
4 |
27 |
24 |
Приподнятый участок |
3 |
3 |
3 |
3 |
28 |
25 |
Приподнятый участок |
3 |
3 |
3 |
3 |
29 |
27 |
Приподнятый участок |
2 |
2 |
2 |
2 |
30 |
28 |
Приподнятый участок |
3 |
3 |
- |
3 |
31 |
29 |
Приподнятый участок |
3 |
3 |
- |
3 |
32 |
30 |
Приподнятый участок |
- |
3 |
- |
3 |
33 |
18 |
Приподнятый участок |
3 |
3 |
3 |
3 |
Отсюда видно, что по комплексному критерию РKOMPм к рангу 1 принадлежит только одна структура - Славянская. К рангу 2 относятся 2 структуры, к рангу 3 принадлежит максимальное количество структур -15 и к рангу 4 относятся 13 структур. Средние значения комплексных параметров в пределах рангов по рассматриваемым вариантам прогноза приведены в таблице 2.17.
Таблица 2.17
Средние значения вероятностей в пределах рангов
Вероятность
|
Ранги |
|
||||
1 |
2 |
3 |
4 |
|
||
РD3-C1м |
0,63 |
0,58 |
0,47 |
0,34 |
|
|
РC1vм |
0,61 |
0,56 |
0,38 |
0,25 |
|
|
РC2м |
0,59 |
0,52 |
0,48 |
0,37 |
|
|
РKOMPм |
0,79 |
0,64 |
0,35 |
0,12 |
|
|
Отсюда видно, что наилучшее разделение по рангам получено, когда расчеты выполняются по величине РKOMPм. Отметим, что по критерию t, средние значения вероятностей по РKOMPм статистически различаются.
Ранее, в главах и 1 и 2 отчета для ранжирования структур и приподнятых участков по качеству их подготовки с помощью сейсморазведки 2D был разработан комплексный критерий вероятности подтверждаемости структур - РКОМ, а для оценки региональной нефтегазоносности по органо-геохимическим параметрам комплексный региональный вероятностный критерий - PКОМПРЕГ. Значения данных критериев для прогнозных структур и ПУ приведены в таблице 2.18.
Для учета всех
ранее разработанных комплексных
вероятностных критериев Р
KOMPм,
PКОМПРЕГ,
РКОМ
была вычислена условная комплексная
вероятность локально-зональной
нефтегазоносности по следующей формуле:
,
где Рi-соответственно
вероятности:
Р KOMPм,
PКОМПРЕГ,
РКОМ.
Значения Рукв для прогнозных структур приведены в таблице 2.18. Отсюда видно, что значения вероятностей находятся в широком диапазоне от 0,06 до 0,98. Для более полного анализа полученных значений Рукв сопоставим их с вероятностями её формирующих, путем построения корреляционных полей (рис. 2.35).
Таблица 2.18
Значения вероятностей для прогнозных структур и ПУ
№ |
№ на схеме |
Структура, ПУ |
Р KOMPм |
PКОМПРЕГ |
РКОМ |
Р УКВ |
ранг по РУКВ |
1 |
15 |
Талмазовская з.к. |
0,21 |
0,99 |
0,62 |
0,99 |
1 |
2 |
17 |
Триговская |
0,49 |
0,86 |
0,78 |
0,96 |
1 |
3 |
14 |
Славянская |
0,80 |
0,78 |
0,83 |
0,98 |
1 |
4 |
2 |
Астанинская |
0,55 |
0,76 |
0,82 |
0,94 |
1 |
5 |
22 |
Приподнятый участок |
0,73 |
0,83 |
0,43 |
0,91 |
1 |
6 |
26 |
Приподнятый участок |
0,46 |
0,88 |
0,59 |
0,90 |
1 |
7 |
8 |
Лайгинская |
0,39 |
0,94 |
0,43 |
0,88 |
1 |
8 |
21 |
Приподнятый участок |
0,41 |
0,85 |
0,57 |
0,84 |
1 |
9 |
19 |
Приподнятый участок |
0,21 |
0,96 |
0,36 |
0,80 |
1 |
10 |
27 |
Приподнятый участок |
0,55 |
0,88 |
0,29 |
0,78 |
1 |
11 |
28 |
Приподнятый участок |
0,39 |
0,86 |
0,46 |
0,77 |
1 |
12 |
23 |
Приподнятый участок |
0,41 |
0,77 |
0,54 |
0,74 |
2 |
13 |
25 |
Приподнятый участок |
0,39 |
0,87 |
0,36 |
0,71 |
2 |
14 |
24 |
Приподнятый участок |
0,33 |
0,82 |
0,47 |
0,66 |
2 |
15 |
31 |
Приподнятый участок |
0,31 |
0,81 |
0,48 |
0,65 |
2 |
16 |
18 |
Приподнятый участок |
0,31 |
0,78 |
0,52 |
0,63 |
2 |
17 |
9 |
Любавинская |
0,28 |
0,73 |
0,52 |
0,54 |
2 |
18 |
30 |
Приподнятый участок |
0,42 |
0,88 |
0,17 |
0,53 |
2 |
19 |
29 |
Приподнятый участок |
0,36 |
0,87 |
0,22 |
0,52 |
2 |
20 |
13 |
Северо-Аряжская |
0,22 |
0,69 |
0,53 |
0,41 |
3 |
21 |
10.1 |
Маркидоновская |
0,26 |
0,85 |
0,25 |
0,41 |
3 |
22 |
4.2 |
Богдановская |
0,16 |
0,76 |
0,53 |
0,41 |
3 |
23 |
10.2 |
Маркидоновская |
0,24 |
0,83 |
0,28 |
0,38 |
3 |
24 |
34 |
Приподнятый участок |
0,09 |
0,79 |
0,55 |
0,32 |
3 |
25 |
20 |
Приподнятый участок |
0,13 |
0,75 |
0,48 |
0,30 |
3 |
26 |
4.1 |
Богдановская |
0,12 |
0,75 |
0,40 |
0,22 |
4 |
27 |
36 |
Приподнятый участок |
0,12 |
0,73 |
0,36 |
0,17 |
4 |
28 |
37 |
Приподнятый участок |
0,08 |
0,75 |
0,43 |
0,16 |
4 |
29 |
33 |
Приподнятый участок |
0,04 |
0,81 |
0,48 |
0,14 |
4 |
30 |
38 |
Приподнятый участок |
0,15 |
0,72 |
0,27 |
0,14 |
4 |
31 |
32 |
Приподнятый участок |
0,07 |
0,76 |
0,37 |
0,12 |
4 |
32 |
39 |
Приподнятый участок |
0,08 |
0,75 |
0,34 |
0,12 |
4 |
33 |
35 |
Приподнятый участок |
0,03 |
0,73 |
0,43 |
0,06 |
4 |
Рис.2.35.Соотношение между Рукв и Р KOMPм, PКОМПРЕГ, РКОМ
Как следует из рисунков наиболее тесная связь у Рукв имеется с параметром РKOMPм (r=0,82, tр>tt), корреляция с PКОМПРЕГ менее тесная, но статистически значимая (r=0,64, tр>t t), корреляция с РКОМ еще менее тесная, но так же статистически значимая (r=0,6, tр>t t). Все это убедительно свидетельствует о том, что разработанные вероятностные оценки обоснованы на геолого-геохимическом и сейсмическом материале. Средние значения комплексных вероятностей, формирующих значение Рукв, приведены в таблице 2.19.
Таблица 2.19
Средние значения вероятностей в пределах рангов
Вероятность
|
Ранги |
|||
1 |
2 |
3 |
4 |
|
Р KOMPм |
0,49 |
0,35 |
0,18 |
0,08 |
PКОМПРЕГ |
0,87 |
0,82 |
0,78 |
0,75 |
РКОМ |
0,52 |
0,41 |
0,43 |
0,38 |
Рукв |
0,87 |
0,62 |
0,37 |
0,14 |
Как следует из таблицы, средние значения вероятности Р KOMPм для всех рангов меньше 0,5, что свидетельствует о том, что гипсометрическое положение структур и морфологические характеристики локальных структур Шистеровского участка не в полной мере осуществляют контроль их нефтегазоносности. При этом необходимо отметить, что их средние значения закономерно уменьшается при снижении рангов перспективности структур, что позволяет её использовать при прогнозных оценках. Так же видно, что значения вероятности PКОМПРЕГ для всех изучаемых структур значительно больше 0,5, что свидетельствует о том, что потенциальная нефтегазоносность Шистеровского участка достаточно высокая. Здесь отметим, что значения PКОМПРЕГ закономерно уменьшается при снижении степени перспективности структур, что позволяет её также использовать при прогнозных оценках. Величина РКОМ в зонах различных рангов значительно отличается и так же может быть учтена при ранжировании структур по степени перспективности.
Приведенные выше статистические выкладки показывают, что разработанную методику прогноза нефтегазоносности, основанную на использовании комплекса, во многом независимых показателей, можно рекомендовать для прогнозных оценок. По значениям Рукв была построена схема изменения по Шистеровскому участку (рис.2.36).
Согласно этой схеме значения Рукв закономерно снижаются от высоких значений на юге и юго-западе территории к низким, на севере и северо-востоке. Значение Рукв =0,5 делит территорию на две неравные части - меньшую южную, где значения Рукв по всей площади практически всегда больше 0,5,и большую северную, где значения Рукв меньше 0,5.
Все вышеприведенные данные показывают, что разработанные критерии, в дальнейшем объединенные в комплексный критерий Рукв локально-зональной нефтегазоносности территории достаточно хорошо контролируют нефтеносность изучаемой территории Шистеровского участка и могут быть использованы при прогнозных оценках.
Рис.2.36. Схема изменения значений Рукв по площади Шистеровского участка