Интерпретация данных ГИС на базе системно-структурного подхода учебн

Продолжение табл. 1.1

Окончание табл. 1.1

Однако основное значение «машинной» интерпретации состоит в том, что на ее основе могут быть созданы принципиально новые методики анализа данных ГИС, обеспечивающие более полное использование диаграмм, позволяющие решать задачи, для «ручной» интерпретации практически неразрешимые.

Чтобы реализовать эти возможности, интерпретация материалов ГИС должна опираться на некоторый достаточно мощный логико-математический аппарат. Применительно к рассматриваемым в настоящем учебном пособии задачам литологической и стратиграфической идентификации пород и определения характера насыщения коллекторов по данным ГИС таким аппаратом может стать совокупность логикоматематических средств, используемых при решении задач распознавания образов, являющихся одним из основных типов задач, которые рассматриваются в рамках теоретических и прикладных исследований по проблеме искусственного интеллекта .

1.3. Моделирование нефтегазовых залежей по данным промыслово-геофизических исследований

Описание геологических объектов – одна из важнейших задач геологических исследований. Геологические тела любых видов, масштабов и любой сложности можно представить только в виде модели, представляющей собой систему особого рода. Поэтому основным методом представления геологических тел в виде системы является метод горно-геометрического моделирования.

Предмет труда – залежь; предмет, с которым работает прогнозист – модель. Для моделирования залежей нефти используется ряд материальных и мысленных методов: физическое, ма- тематически-аналоговое, натурное, математико-аналитическое, статистическое, графическое и т.д.

Следует отметить, что никакая модель не может отразить свойства и отношения моделируемого объекта во всей их пол-

44

ноте и с идеальной точностью. При получении новой информации меняются не параметры модели, а их оценки. Поэтому модели не являются «неадекватными», а обладают «ограниченной адекватностью».

Геологическая модель характеризует изучаемый объект с разных сторон, обобщая все апроксимирующие (описывающие) его возмущающие тела. Геологическая модель объекта изучения – система абстрактных возмущающих тел и вызываемых ими аномальных эффектов, которые апроксимируют (описывают) геологический объект и обобщенно отражают его структуру, размеры, форму, физические свойства и соответствующее им объемное распределение физических полей. Геологическая модель отражает взаимосвязи физических характеристик изучаемого геологического объекта с регистрируемыми в его окрестностях физическими полями. Объемное распределение в геологическом пространстве различных физических параметров характеризует главные структурно-вещественные комплексы изучаемого поля, месторождения, залежи.

Структурно-вещественные комплексы геологического тела – реальный объект изучения. В большинстве случаев поверхности, ограничивающие структурно-вещественные комплексы, могут быть связаны с границами стратиграфических подразделений или с контактами смены пород разного литологического состава. Эти границы, например, четко фиксируются по аномальным показаниям геофизических параметров на диаграммах ГИС. Различие физических параметров изучаемых геологических объектов и вмещающих их пород – обязательное условие возникновения геофизических аномалий при выделении и разделении структурно-вещественных комплексов.

Геологическое моделирование позволяет формировать рациональный комплекс методов ГИС на основе количественных оценок конкурентоспособности каждого из них, выбирать методику интерпретации данных ГИС и проводить оценку ее надежности.

45

Моделирование нефтяных и газовых залежей и описание геологических объектов по данным промыслово-геофизических исследований – одна из важнейших задач геологических исследований. Геологические тела любых видов, масштабов и любой сложности можно представить только в виде модели, представляющей собой систему особого рода. Основным методом представления геологических тел в виде системы является метод геолого-геометрического моделирования, а основную информацию несут материалы ГИС, проинтерпретированные с учетом других скважинных наблюдений. Получение же четкого представления о строении залежей нефти и газа как геологических объектов является наиболее актуальной задачей геологического моделирования.

Накопленный опыт моделирования залежей позволяет сформулировать некоторые проблемы (или «трудности», «сложности»), требующие решения в процессе дальнейшего совершенствования моделей залежей. Главной является проблема адекватности модели оригиналу, т.е. насколько полно модель отражает «все» или хотя бы основные черты (или характеристики) и позволяет решить по крайней мере следующие основные задачи:

–достоверно оценить с количественной точки зрения величину запасов нефти и их распределение по объему залежи с точки зрения возможностей эффективной их разработки;

–обосновать экономическую целесообразность вовлечения всех или части запасов нефти в разработку;

–обеспечить специалистов по проектированию технологии разработки и поверхностного обустройства такой исходной информацией, которая позволила бы выбрать систему разработки, обеспечивающую максимальную величину нефтеизвлечения при минимальных затратах на добычу нефти, т.е. рациональную (оптимальную) систему разработки.

Любые модели нефтегазовой залежи являются идеализированными, упрощенными, приближенными, т.е. неадекватными

46

моделируемому объекту. Степень этой неадекватности установить невозможно, поскольку невозможно сравнить реальную залежь и построенную нами модель. Всякая модель является неполной, частной и не может выразить всех свойств и отношений моделируемого объекта. Обилие моделей для одной и той же залежи объясняется тем, что человеческий разум в состоянии воспринимать максимум лишь «трехмерные», т.е. объемные, а еще лучше «двухмерные» плоские модели.

Неадекватность моделей реальным объектам проистекает из-за следующих причин, часто именуемых барьерами. Аналогичные барьеры возникают и при моделировании нефтяных и газовых залежей, которые нужно преодолеть для получения наиболее достоверной модели залежи:

–барьер информативности возникает ввиду невозможности получения информации о всех без исключения свойствах в любых точках залежи УВ и о всех процессах, происходящих в залежи в ходе ее разработки;

–барьер многомерности порождается сложностью залежи УВ как материального объекта и приводит к необходимости применения для ее «исчерпывающей» характеристики чрезвычайно большого количества параметров;

–барьер неоднородности обусловлен изменчивостью количественных характеристик (параметров) залежи по ее объему, т.е. по площади и разрезу;

–барьер временной неустойчивости порождается изменчи-

востью параметров залежи во времени, имеющей место как в связи с пополнением информации о залежи в результате ее разбуривания (изменчивостью оценок), так и вследствие влияния на параметры залежи процессов ее разработки.

Для одной и той же залежи можно построить сколь угодно много моделей – все зависит от фантазии авторов. Очевидно также, что построение множества моделей залежей бессмысленно – должны быть какие-то ограничения. Логическим ограничением, вытекающим из описанного выше перечня «барьеров»,

47

является следующее. Каждая модель залежи, предлагаемая взамен или в развитие предшествующей (а именно такой путь предлагается в настоящей работе), будет в том случае новой (или прогрессивной), если она хоть в какой-то мере снижает влияние названных выше «барьеров». Такой подход к построению моделей обеспечивает выход на все более объективные описания моделей нефтяных игазовыхзалежей, которыедолжны:

–быть более информативными, т.е. характеризоваться более полным использованием геолого-геофизической информации о залежи в сочетании с гидродинамическими (потокометрическими) данными, с данными по термометрии, акустике и т.д;

–снижать мерность представлений о залежи;

Примечание. Мерностью называется количество параметров, которыми характеризуется система или объект. Так, положение точки на линии характеризуется одной координатой Х (т.е. точка одномерна). Положение точки на плоскости характеризуется двумя координатами (Х, У) – двумерное пространство; положение точки в объемном пространстве характеризуются тремя координатами (Х, У, Z) – 3- мерное пространство, привычное для восприятия человеком. Пространство, в котором мы существуем (вселенная) считается 4-мерным; четвертое измерение – время; любое объемное тело (3-мерное) изменяется во времени («стареет»), и это необходимо учитывать.

Сложные системы многомерны. Так, разработка нефтяного месторождения характеризуется почти тремястами параметрами, т.е. любой добытый объем нефти находится в 300-мерном пространстве и любая модель залежи нефти (разрабатываемой) 300-мерна. Поскольку человеческий разум воспринимает в основном три измерения (длина, широта, высота), четвертое измерение (время) воспринимается уже с трудом. Поэтому всегда возникает проблема снижения мерности модели для облегчения ее восприятия.

Снижение мерности достигается объединением различных параметров (агрегатированием, интегрированием, комплексированием). Так, например, известно, что дебит скважины (q) зависит от следующих семи параметров: проницаемости (Кпр ), нефтенасыщенной толщины пласта (hн), давлений: пластового (Рпл ), забойного (Рзаб), вязко-

48

сти нефти (µн), радиуса контура питания скважины (Rк), приведенного радиуса скважины (rпр) и многих других. То есть в общем виде можно записать

q = f (Кпр, hн, Рпл, Рзаб, µн, Rк, rпр ).

Анализ влияния каждого параметра на дебит громоздок, и результаты его не всегда однозначны, а порой противоречивы и не поддаются физическому толкованию. Поэтому можно или даже нужно сократить число параметров методом их комплексирования:

q = f (Кпрод, ∆ Р) – анализ существенно облегчается.

–строиться с использованием более комплексных, интегральных, псевдостатистических и др. параметров;

–более полно учитывать неоднородность параметров залежи по объему;

–обладать большей устойчивостью во времени, по возможности не требовать серьезных перестроек в связи с получением дополнительной информации о конкретной залежи.

Высокая временная устойчивость модели залежи может быть подтверждена «живучестью» технологических документов (например, большой длительностью промежутка времени, отделяющего пересчет запасов от предшествующего подсчета, уточнение или дополнение технологической схемы или проекта разработки от момента составления самой схемы или проекта).

Внефтяной науке проблемой моделирования залежей занимались такие известные ученые, как И.М. Губкин, М.А. Жданов, М.М. Чарыгин и др.

Вначале применялись модели залежей, которые можно назвать однородными, хотя неоднородность свойств залежи была

49

известна давно. Однородность моделей заключалось в том, что переменные параметры залежей нефти (пористость, проницаемость, нефтенасыщенность и др.) заменялись их средними значениями, причем характеристики рассеяния средней величины – дисперсия, среднеквадратическое отклонение и коэффициент вариации не учитывались. Использование вместо каких-либо переменных параметров их средних величин позволяет представить модель залежи однородной по данным параметрам. Однако такие модели обладали ярко выраженной неадекватностью реальным залежам и поэтому были очень неустойчивыми во времени. Тем не менее в период ввода в разработку крупных высокопродуктивных месторождений недостатки принципов построения однородных моделей нефтегазовых залежей не оказывали существенного влияния на величины прироста запасов нефти и ее текущую добычу.

В последующие годы получили распространение материальные и мысленные методы моделирования залежей нефти.

Материальные методы моделирования

Физическое моделирование – сохранение в той или иной мере на экспериментальных установках природы изучаемых явлений (исследование фильтрационных процессов на кернах, на прозрачных моделях и др.). Такие модели исследуют важнейшие стороны нефтеизвлечения, но далеко не все, а главным образом – глубинные, без выхода на поверхностные показатели разработки и поэтому носят частный характер, в том числе из-за «масштабного эффекта», т.е. несоизмеримости модели с реальным объектом.

Математически-аналоговое моделирование – установление связи между величинами, присущими разным физическим явлениям, но описываемыми одинаковой формы математическими уравнениями. (Например, уравнение фильтрации Дарси или уравнение дебита скважины Дюпюи по форме аналогичны уравнению закона Ома, и на этой основе широкое распростра-

50