Автоматизированная интерпретация данных геофизических исследований

т.е. объекты различного уровня связаны между собой иерархическим образом. Таким образом, важнейшей особенностью объекта исследо­ вания как системы является его иерархичность, которая означает, что каждый ее элемент в свою очередь может рассматриваться как неко­ торая система, а сама исследуемая система представляет собой лишь один из компонентов более широкой системы.

Традиционные «ручные» методики интерпретации данных ГИС, как правило, используют геофизическую информацию не только для определения литологического состава, характера насыщения и физи­ ческих свойств пластов горных пород, но и для определения страти­ графической принадлежности этих пластов, фактически объединяя задачи интерпретации материалов ГИС по отдельным скважинам и межскважинную корреляцию разрезов скважин.

Широко известные алгоритмы распознавания образов оказались относительно эффективными при решении задач литологической идентификации пород и определения характера насыщения коллекто­ ров. Что же касается задач стратиграфической индексации (межсква­ жинной корреляции) пластов, то в большинстве современных про­ грамм машинной обработки данных ГИС эти задачи не столько реша­ ются, сколько обходятся за счет явного или скрытого применения человеко-машинных режимов работы. Указанное ограничение воз­ можностей автоматизированной интерпретации ГИС обусловлено тем, что стратиграфическая идентификация по самой своей природе отно­ сится к числу задач, решаемых на основе системного подхода. При использовании традиционных методик системно-структурного анали­ за, требующих иерархической декомпозиции разрезов отдельных скважин, используются представления, плохо поддающиеся формали­ зации и поэтому малопригодные для того, чтобы стать основой алго­ ритмов машинной идентификации стратиграфической принадлежно­ сти горных пород по данным скважинных наблюдений.

Однако декомпозиция не является единственным способом реализации системного подхода к изучению геологических объектов. В силу пространственной компактности геологических систем и их элементов иерархичность можно учесть с помощью так называемого интегрального (целостностного, а не кусочного) способа отражения

иерархичности. Поэтому представляет интерес интегративный спо­ соб реализации системно-структурного подхода к решению задач корреляции разрезов скважин при машинной обработке данных ГИС. Способ заключается в одновременном рассмотрении как исходных диаграмм Г ИС, так и их псевдостатистических (усредненных) отобра­ жений, получаемых в результате сглаживания исходных диаграмм с помощью скользящих окон различных размеров. При этом описание элемента системы (точки на оси скважины) включает в себя как дан­ ные по самому элементу, так и характеристики членов всей цепочки подсистем разных иерархических уровней, которым этот элемент при­ надлежит, играя роль их (подсистем) общего геометрического центра.

Использование псевдостатистических представлений кривых ГИС позволяет построить алгоритмы интерпретации, по своей форме не отличающиеся от обычных статистических алгоритмов, но факти­ чески базирующихся на системном подходе. Такие алгоритмы дают возможность при интерпретации на ЭВМ данных ГИС объединить литологическую интерпретацию со стратиграфической, т.е. достичь той же полноты интерпретации, которой характеризуются традици­ онные «ручные» методики.

ГЛАВА 8. Автоматизированная корреляция разрезов

СКВАЖИН ПО МАТЕРИАЛАМ ГИС С ТОЧКИ ЗРЕНИЯ

СИСТЕМНО-СТРУКТУРНОГО ПОДХОДА

Эффективность применения системно-структурного подхода в нефтяной отрасли наиболее ярко проявляется при исследовании (моделировании) нефтяной залежи [19, 36, 59]. Описание залежи как геологического объекта приобретает системно-структурный ха­ рактер при учете окружающей залежь среды и становится очевид­ ным, что одним из основных элементов процедуры построения реаль­ ной модели является проведение геологических границ (литологи­ ческих, геолого-физических и т.п.).

Важным этапом на пути получения описания модели залежи является межскважинная корреляция геологических разрезов отдель­

ных скважин. Успешное построение корреляционных схем возможно только в случае принятия модели слоистого строения осадочной толщи и использования четкой литолого-стратиграфической класси­ фикации пластов горных пород, выделяемых в разрезе скважин по материалам промыслово-геофизических исследований.

Для того чтобы эффективно эксплуатировать нефтяные залежи, необходимо иметь правильное представление о их геологическом строении и добывных возможностях скважин. Большая часть геоло­ гических и геофизических наблюдений, на основе которых осуществ­ ляется изучение геологического строения залежи, относится к отдель­ ным пересечениям толщи горных пород какого-либо месторождения буровыми скважинами и носит фрагментарный локальный характер. Отсюда понятно, что для получения общей характеристики геологи­ ческого строения объекта используется некий комплекс локальных замеров и наблюдений, каждое из которых считается локальным, так как носит точечный характер на фоне огромных размеров изу­ чаемого геологического объекта. Локальные замеры производятся для получения самых разнообразных геопараметров, всесторонне описывающих объект исследования (форма, размеры, условия залега­ ния геологических тел, их геофизические, геохимические и другие ха­ рактеристики). Чтобы охарактеризовать месторождение как связный пространственный объект (это необходимо для решения основных задач геологической разведки и геологического обеспечения разработ­ ки), требуется осуществить восхождение от результатов локальных наблюдений и измерений к целостной, полно определенной модели изучаемого месторождения, выполнить экстраинтерполяцию про­ мыслово-геофизических данных на межскважинные пространства.

Объем, непосредственно вскрытый скважинами, по сравнению с объемом всего изучаемого объекта ничтожно мал. Сам объект, как правило, отчетливо стратифицирован и его изменчивость особенно велика в вертикальном направлении. Интенсивность такой изменчи­ вости и крайне малый объем информации о самом объекте делает задачу экстраинтерполяции скважинных данных на межскважинные пространства очень неопределенной и трудноразрешимой. Отсюда,

в связи со стратифицированностью объекта и значительно меньшей интенсивностью его латеральной изменчивости по сравнению с вер­ тикальной степень неопределенности задачи можно существенно снизить, заменив экстраинтерполяцию, выполняемую в трехмерном пространстве, на выполняемую в двумерном пространстве. Это дости­ гается за счет расчленения изучаемого месторождения и вмещающего его блока земной коры на отдельные слои, пласты или пачки, рассмат­ риваемые при выполнении экстраинтерполяции в качестве двумерных плоских тел. Другими словами, только приняв модель слоистого строе­ ния осадочной толщи, можно ставить задачу литологической корреля­ ции - идентификации одного и того же пласта в различных скважинах.

На практике определение стратиграфических границ при кор­ реляции по данным ископаемой фауны и флоры и анализов керна не проводится, они успешно заменяются каротажными кривыми. Таким образом, обязательный элемент корреляции - сопоставление частей разреза скважины по конфигурациям диаграмм ГИС.

Действительно, как уже было отмечено выше, при традицион­ ной «ручной» методике геологической интерпретации материалов ГИС задача детальной корреляции разрезов в определенной мере решается попутно с выполнением литологической интерпретации, а существующие автоматизированные системы обработки материа­ лов скважинных наблюдений обычно решают вопросы литологиче­ ской идентификации и стратиграфической индексации разреза

вотрыве друг от друга, зачастую в явной или скрытой форме пол­ ностью перекладывая корреляцию разрезов на человека, управляю­ щего работой автоматизированной системы.

Использование математических методов в геологии началось

вконце 1940-х годов [11, 20] и с появлением ЭВМ стало Широко внедряться в практику геологических исследований [14, 41]. Так,

в1954 году К.Б. Барнесом был предложен метод корреляции По сход­ ству кривых ГИС, основанный на вычислении максимальной взаим­ ной корреляционной функции. В 1961 году А.В. Вистелиус [11] вы­ сказал мысль об использовании взаимных корреляционных функций при сопоставлении разрезов скважин. Его математическая пОстанов­

ка задачи корреляции разрезов (синхронность разрезов определяется по максимуму взаимной корреляции) нашла признание как у отече­ ственных, так и зарубежных исследователей. Методам корреляции, базирующимся на максимизации функций взаимной корреляции, противостоят методы, в основе которых лежат различные алгоритмы распознавания образов (Ш.А. Губерман и др.). В качестве количест­ венных показателей сходства-различия при сравнении сопоставляе­ мых толщ горных пород используются критерии Стьюдента и Фишера [20]. Некоторые из этих методов опираются на использование заранее сформированного послойного описания разреза и последовательную проверку гипотез о принадлежности определенных слоев к ранее выделенным стратиграфическим подразделениям.

А.Е. Кулинкович и др. [14, 37] задачу корреляции предлагают решать на основе описания отдельных слоев специальными кодами и представления всего разреза в виде последовательности таких кодов или в заданной упорядоченности геологических объектов, характери­ зуемых векторными описаниями их свойств в эталонной скважине.

Однако все вышеперечисленные предложения по решению задач автоматической корреляции не смогли дать достаточно поло­ жительных результатов, так как при использовании метода взаим­ ной корреляционной функции не сформулированы удовлетвори­ тельные способы ввода имеющейся промыслово-геологической ин­ формации о строении разреза и о закономерностях изменения толщин пластов горных пород, а при распознавании образов необос­ нованные надежды возлагаются на получение случайного удовле­ творительного решения.

Поиском оптимального решения задачи корреляции занима­ лись многие исследователи. Оригинальный метод корреляции разре­ зов предложен в 1963 году Б. Жеховским [25]. Он предусматривает попарное сравнение двух разрезов скважин, построение поверхности взаимных расстояний объектов и выявление линии минимальных взаимных расстояний, принимаемой за линию корреляции. Доста­ точно широкое признание получила сугубо геометрическая линейная модель Б. Хейтса [62]. В начале 1970-х годов А.М. Волковым и др. было предложено решать задачу корреляции в форме задачи динами­

ческого программирования. Сравнивались формы кривых ГИС с оди­ наковым или почти одинаковым числом точек наблюдений. Если со­ поставляемые пласты сильно отличались друг от друга по толщинам, кривые ГИС, описывающие интервалы разреза различной длины, сжимались или растягивались без изменения формы, а затем (до­ бившись одинаковой длины) переоцифровывались с одним и тем же шагом квантования. Те же приемы использовались при одновремен­ ном прослеживании границ нескольких пластов.

Изменчивость осадков не позволяет надежно идентифициро­ вать стратиграфический элемент на основе изучения одного эта­ лонного разреза. Поэтому некоторые разработанные алгоритмы межскважинной корреляции разрезов скважин базируются на идее геолого-статистических разрезов (ГСР) В.А. Бадьянова и др. [4]. Эти алгоритмы, так же как и чисто декомпозиционные алгоритмы корреляции МИНГ Ш.А. Губермана и др. [15], будут более де­ тально рассмотрены ниже. Эти два наиболее известные направле­ ния межскважинной корреляции описываются для того, чтобы еще больше оттенить нашу идею о литолого-стратиграфических по­ строениях.

Следует отметить, что в нефтегазопромысловой геологии продолжаются исследовательские работы по разработке новых алгоритмов корреляции разрезов скважин. Так, например, Ю.В. Шурубором в последнее время был предложен базовый алгоритм де­ тальной корреляции разрезов (БАДКР), для которого характерно «почти корректное» решение задачи восхождения от данных по интерпретации материалов ГИС по отдельным скважинам к еди­ ной модели (корреляционной схеме) продуктивной толщи, залежи или месторождения [59]. Результат работы этой программы - межскважинная корреляция пластов-коллекторов с получением графического изображения корреляционных схем на экране дис­ плея. Программа может быть использована при подсчете запасов нефтяных и газовых залежей.

Наиболее используемые и известные алгоритмы корреляции предложены В.А. Бадьяновым и Ш.А. Губерманом. Алгоритмы меж-

скважинной корреляции разрезов скважин, базирующиеся на идее гео­ лого-статистического разреза (ГСР) впервые описаны В.А. Бадьяновым [4] в начале 1970-х годов. Системный характер этих алгоритмов достаточно очевиден: он выражается в последовательном примене­ нии декомпозиционного (расчленение разреза каждой скважины на слои и «расписывание» пластов, выделенных на сводном разрезе, по отдельным скважинам) и интегративного (построение сводного разреза) подходов.

Однако успехи в машинном решении задач детальной корреля­ ции пластов, выделяемых в составе продуктивной толщи, ограничен­ ной легко прослеживаемыми поверхностями, и результаты, достиг­ нутые с помощью метода геолого-статистических разрезов, не сни­ мают полностью проблему корреляции. Авторы алгоритма считают, что в нефтепромысловой геологии и проектировании разработки нефтяных месторождений существует задача оценки и учета реаль­ ной структурно-морфологической сложности природных резервуа­ ров нефти и ее следует решать при детальном расчленении и корре­ ляции разрезов скважин. Достаточными исходными данными для решения этой задачи являются сведения об отметках границ продук­ тивного горизонта и проницаемых пропластков. Поэтому был разра­ ботан алгоритм эвристического характера, с помощью которого вы­ бирается модель напластования геологического объекта, а затем в рамках выбранной модели строится геолого-статистический разрез (ГСР), оценивается ритмичность ГСР и выделяются границы ритмов, идентифицируются пропластки в изучаемых скважинах в соответст­ вии с выделенными ритмами и, наконец, выбирается модель напла­ стования для каждого ритма. Другими словами, методика построе­ ния ГСР принципиально сводится к нахождению хотя бы одной корреляционной поверхности, как можно ближе к продуктивному горизонту: лучше, когда это четкий репер.

Однако трудно ожидать, что реальные процессы седиментации реализовали бы модель в чистом виде. Поэтому проводится попарное сопоставление разрезов скважин с ГСР и вычисляется коэффициент взаимосвязи, т.е. вероятность появления коллектора и неколлектора.

Сам же ГСР представляет собой дифференциальную кривую распре­ деления относительного содержания (вероятности появления) кол­ лекторов и дает обобщенную картину строения исследуемого геоло­ гического объекта по разрезу. Пропластки контрольной скважины относятся к какому-либо ритму по критериям пространственной бли­ зости, в результате чего множество пропластков коллектора разбива­ ется на подмножества, соответствующие ритмам (пластам). В итоге продуктивный горизонт расчленяется на пласты и устанавливается

их взаимооднозначное соответст­ вие, чем достигается пообъектная корреляция. На рис. 8 видно, что решение задачи корреляции дает детальную пространственную картину строения объекта: поло­ жения пластов и зон их слияния.

Алгоритмы ГСР трактуют геологический разрез в качестве относительно простой иерархи­ ческой системы, что является одним из факторов, ограничи­ вающих возможности таких ал­ горитмов. И в то же время с по­ мощью этого алгоритма можно значительно упростить сложные корреляционные построения.

В последние годы пред­ принята попытка создать чисто декомпозиционный алгоритм корреляции разрезов скважин в МИНГ. Авторы этого алгоритма Ш.А. Губерман [15], О.И. Бари­ нова и др. при корреляции пла­ стов горных пород в осадочных

толщах преследовали две цели: 1) установить в разрезах изучаемых скважин точки, которые в период накопления осадков принадлежали одной и той же поверхности осадконакопления (синхронные точки); 2) выделить в разрезах скважин интервалы, принадлежащие (или не­ когда принадлежавшие) одному и тому же геологическому телу.

Предполагается, что разрез состоит из подразделений нескольких иерархических уровней - крупных однородных интервалов, каждый из которых может расчленяться на более мелкие интервалы, а те, в свою очередь, делятся на еще более мелкие. Для интервалов каждого уровня устанавливаются свои группы предпочтительных значений, т.е. предла­ гается описывать разрез в несколько этапов: сначала грубо, а затем де­ тализировать его, расчленяя каждый из выделенных на предыдущем уровне интервалов по такому же принципу. На практике этому соответ­ ствует разбивка разреза на толщи, пачки, пласты, пропластки. При этом считается, что в пределах каждого крупного интервала пласты залегают плоскопараллелыю или веерообразно (принцип перспективного соот­ ветствия Б. Хейтса [62]) с неизменным порядком их следования по вер­ тикали (принцип упорядоченности) и малой изменчивостью физических свойств по простиранию (принцип похожести) [12].

Физические свойства пластов, относящихся к одному и тому же месторождению, изменяются в пределах одних отложений от раз­ реза к разрезу незначительно, что сказывается на сходстве конфигу­ рации участков диаграмм ГИС, полученных с помощью одинаковых геофизических методов в различных скважинах. Поэтому при корре­ ляции разрезов прежде всего выделяются интервалы, наиболее сход­ ные по своей конфигурации. В качестве меры похожести использует­ ся величина нормированного коэффициента корреляции двух сопос­ тавляемых участков диаграмм.

В основу алгоритма сопоставления разрезов скважин положена геометрическая модель геологических разрезов, основанная на пред­ положении, что геологический разрез состоит из нескольких этажей и что внутри каждого этажа толщина входящих в него пластов изме­ няется от разреза к разрезу пропорционально расстоянию между разрезами. Алгоритм сопоставления границ пластов, выделенных на каротажных диаграммах, базируется на поиске функции минималь­