Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Основы статистически-корреляционной интерпретации материалов геофизических исследований скважин. Учебное пособие
.pdf
до меньше граничной величины – F = 0,0028 << 5,67, что подтверждает
валидность метода СКИ.
Пелитизация калиевых полевых шпатов, реализуемая в методе СКИ
как отрицательная регрессия содержания калия с УЭС породы, приводит к
образованию гидрослюд. На рис. 2 показано сопоставление среднего содержания вторичных гидрослюд (в песчаных интервалах юры Столбовой
площади), определенных по шлифам, со статистической интенсивностью
.i
пелитизации
высокую степень достоверности полученного квадратичного тренда. Ва-
лидность параметра статистической интенсивности пелитизации можно
считать доказанной.
Параметр аппроксимации (R2 = 0,68) подтверждает
пел
Рис. 2. Сопоставление среднего содержания гидрослюды, определенного
по керну со статистической интенсивностью пелитизации
(обратная регрессия УЭС с содержанием калия) в песчаных интервалах
Проверка соответствия вычисленной статистической интенсивности вторичной каолинитизации эмпирическому содержанию вторичных
каолинитов в песчаной породе была проведена по результатам статистическо-корреляционной интерпретации песчаных интервалов на различных нефтегазовых месторождениях (рис. 3).
На рис. 3 показаны две группы положительных регрессий вторичной каолинитизации Болтного месторождения, расположенного в Томской области, и Тамбейского месторождения
следовались интервалы терригенных коллекторов мезозойских отложений. На Болтном месторождении усреднения данных проводилось по
5–6 шлифам для каждого из 10 изучаемых интервалов. На единице
площади поверхности шлифа в интервале [0…0,99 %] содержание вто-
31
на полуострове Ямал. Ис-
ричных каолинитов проводилось с погрешностью ±0,06 %, а в интервале [1…5 %] – ±0,09 %. При статистической интенсивности каолинити-
i
зации больше критической величины
= 0,33 усл. ед. (для 55 образ-
кр
цов) коэффициент корреляции регрессии (i(1)) равняется +0,7.
По Тамбейскому месторождению изучались 13 интервалов (при условии
> 0), в которых усреднялись данные содержания каолинитов для 38 об-
i
разцов (по ~3 шлифа на интервал). Коэффициент корреляции регрессии
(i(2)) равняется +0,62.
Проведенные сопоставления результатов статистическикорреляционной интерпретации материалов ГИС по интервалам коллекторов с результатами исследований шлифов керна подтвердили их
валидность. Далее, после приведения в соответствие по средним значениям интенсивности и содержания
каолинитов, был проведен статисти-
ческий анализ двухвыборочного F-теста для дисперсии, при котором
F
получен следующий результат: F = 1,3 <
= 2,05, подтверждающий
кр
валидность метода СКИ.
Рис. 3. Сопоставление статистической интенсивности каолинитизации
(положительная регрессия пористости с глинистостью) со средним
содержанием вторичных каолинитов, определенных по керну в песчаных
интервалах, где i(1) – на Болтном месторождении; i(2) – на Тамбейском
месторождении
Вычисление интенсивностей вторичных карбонатов в нижнесреднеюрских песчаных пластах Герасимовского месторождения в 83 пластах 12 скважин [10]. Усреднение по количеству интервалов проводи-
32
лось от 3 до 11 выборочных значений по каждой скважине. Лабораторный
анализ керна на предмет усреднённого содержания доломита и сидерита
от количества зерен в аутигенной части тяжелой фракции проводился по
всему юрскому разрезу для каждой скважины. Сопоставление вычисленной интенсивности с эмпирическими данными в 12 скважинах показало
хорошее соответствие с коэффициентом корреляции R = +0,75 (рис
. 4).
Проведенный статистический анализ двухвыборочного F-теста для дисперсии определил коэффициент Фишера: F = 7,7 · 10
–6
<<
F
= 0,35,
кр
что является очередным подтверждением валидности метода СКИ данных ГИС.
Рис. 4. Сопоставление среднего содержания карбонатов, определенных
по керну со статистической интенсивностью вторичной карбонатизации
в песчаных интервалах юрских пластов
Приведем еще один пример сопоставления вычисленной интенсивности вторичных каолинитизации, пелитизации и карбонатизации в
22 песчаных интервалах юры по материалам ГИС четырех скважин
Томской области с результатами лабораторного исследования шлифов
керна [5]. Используя уравнение (16) для перечисленных процессов, был
определен коэффициент χ = 12,2 и по зависимости (15) с условием µ = i
вычислен параметр G · const, с которым
сопоставлены содержания вто-
ричных минералов с высоким коэффициентом корреляции: R = +0,92
(рис. 5). Однофакторный дисперсионный анализ показал коэффициент
33
Фишера: F = 9,7 · 10–9 <<
F
= 3,9, со значительной степенью подтвер-
кр
ждения валидности метода СКИ.
Рис. 5. Сопоставление средних содержаний вторичных каолинитов, пелитов
и карбонатов, определённых по керну с логарифмическим параметром
относительной статистической интенсивности данных процессов
Таким образом, проведенные исследования на основе петрографического изучения каменного материала и сопоставления их усреднённых результатов с вычисленной интенсивностью различных доминирующих вторичных процессов в песчаных пластах мезозоя доказали достоверность и валидность используемого метода СКИ материалов ГИС.
4.2. Интенсивности вторичных геохимических процессов
в качестве индикаторов углеводородных коллекторов
Литогеохимические аномалии
в песчаных коллекторах не всегда генетически связаны с углеводородами. Поступления глубинных, химически
агрессивных гидротерм могут привести к таким же результатам преобразования пород, что и при мигрирующей водной нефтегазовой смеси с органическими кислотами. Очевидно, что универсальным индикатором присутствия нефти и газа на различных территориях и горизонтах будут гранич
-
ные величины интенсивностей преобразования аллотигенных минералов во
вторичные, аутигенные [15, 16, 27]. Причем в породах сравнительных залежей, аллотигенные минералы (желательно) должны быть сформированы в
тех же фациальных обстановках осадконакоплений.
Рассмотрим алгоритм выявления вторичных процессов в качестве
индикаторов присутствия нефти и газа в песчаных коллекторах.
В первую очередь на исследуемой территории изучаемого горизонта
34
выбираем несколько десятков скважин с испытанными интервалами.
Используя метод СКИ, по данным ГИС в испытанных пластах определяем статистические интенсивности различных процессов. Затем составляем две матрицы: с УВ-насыщенными и водо-сухо-насыщенными
пластами. Вычисляем средние величины интенсивностей процессов и
сравниваем полученные результаты. Выбираем наиболее различающиеся между собой (с
УВ- и водонасыщенными) интенсивности. Они и будут представлять собой индикаторы. Далее, проводим сортировку всего
(УВ- и водонасыщенного) массива данных выбранного индикатора и
определяем граничные величины, в рамках которых вероятность определения УВ-насыщенных интервалов соответствует 75…80 %.
Определив граничные величины интенсивности, являющееся индикатором присутствия углеводородов, проводим вычисления данной интенсивности
в других скважинах исследуемой территории и на основе
граничных величин выявляем перспективные интервалы и участки.
Приведем несколько примеров. На основе старого фонда материалов ГИС была проведена их статистическая интерпретация в 98 водонасыщенных и 22 нефтенасыщенных песчаных интервалах нижнесредней
юры различных скважин Томской области, в которых были проведены
испытания. Скважины расположены
на следующих месторождениях и
участках: Герасимовское, Селимхановский, Южно-Пыжинский, Толпаровский и т. д. Порядка 70 % исследуемых интервалов относятся к
скважинам Герасимовского месторождения [26].
В результате статистической интерпретации данных ГИС в каждом
испытанном интервале определены статистические интенсивности вторичных процессов каолинитизации, пиритизации и параметра ДЭС.
Проведено усреднение величин интенсивностей вторичных процессов
учетом нулевых значений), табл. 1.
(с
Таблица 1
Усредненные результаты статистической интерпретации ГИС
для нефте- и водонасыщенных интервалов нижнесредней юры
по Томской области
Насыщение
Нефть (Н) 0,09 0,17 0,24
Вода (В) 0,11 0,19 0,16
Н/В 0,82 0,89 1,50
i
каол
, усл. ед.
i
пир
, усл. ед.
i
ДЭС
, усл. ед.
Анализ данных табл. 1 показывает незначительное уменьшение интенсивностей вторичных процессов в нефтенасыщенных интервалах.
Этот факт можно объяснить закономерной консервацией нефтью нало-
35
жено-эпигенетических процессов преобразования породы (закономерность Чепикова). Очевидно, что данная закономерность проявляется
вследствие быстрого заполнения ловушки углеводородами, вытесняющими воду и мигрирующими по каналам с нижних горизонтов, т. е.
с фундамента. В верхнеюрских продуктивных пластах интенсивность
вторичных преобразований выше на 20…30 % (по вторичной каолинитизации в меловых пластах различие может достигать
80 %), чем в водоносных интервалах, потому что заполнение смесью «нефть–вода»
коллектора (при ее фазовом разделении с вытеснением химически
агрессивной воды) проходит медленнее вследствие большего расстояния от источника УВ, т. е. от разломов по фундаменту.
В свою очередь, средняя величина статистического параметра ДЭС
i
в нефтенасыщенных интервалах на 50 % больше, чем в водона-
ДЭС
сыщенных коллекторах (табл. 1). Этот факт указывает на повышенную
электропроводность глинистых минералов в нефтенасыщенных песчаниках нижнеюрских отложений в сравнении с водонасыщенными.
В связи с чем данный параметр можно использовать как поисковый инструмент продуктивных интервалов в нижнесреднеюрских пластах
(рис. 6). К тому же
увеличенная поверхностная электропроводимость
глинистого цемента может оказаться причиной образования низкоомных нефтенасыщенных коллекторов, пропускаемых в случае традиционной интерпретации материалов ГИС.
Рис. 6. Гистограммы статистической интенсивности параметра ДЭС
глинистой фракции песчаных пород в нижнесреднеюрских отложениях
Томской области:
2 – нефтенасыщенные интервалы
1 – водо-сухо-насыщенные интервалы;
По рис. 6 видно, что граничное значение статистического парамет-
ра ДЭС нефтенасыщенных интервалов располагается в пределах
36
ДЭС
0,2...0,3i
усл. ед. Анализ величин параметра ДЭС для 36 водона-
сыщенных (из 98 шт.) и 22 нефтенасыщенных песчаников позволил
определить граничную величину
ДЭС
> 0,26 усл. ед. В этом случае в
грi
выборке осталось ~41 % от общего количества нефтенасыщенных коллекторов. Но зато коэффициент успешности в определении перспективных и рекомендованных к испытанию интервалов равен 75 %.
У неподготовленного читателя может возникнуть вопрос «А есть
ли экономический эффект в новой технологии?». Для определения коэффициента успешности выявления продуктивных пластов
при интерпретации данных ГИС сделаем следующее допущение: пусть все
(120 шт.) испытанные песчаные интервалы изначально интерпретировались (стандартным способом) как перспективные, нефтенасыщенные
пласты. В итоге получим:
станд
22/120 0,18 д. ед.K
Низкая величина этого коэффициента обусловлена не только введенным допущением, но совокупностью неэффективных, стандартных
методов интерпретации материалов ГИС. А каждое испытание пласта
требует значительных финансовых затрат.
Проведем сравнительную оценку результатов «работы» рассматриваемых индикаторов по поиску УВ-пластов на месторождении Самотлора с месторождениями Томской области.
На основе базы данных
имеющейся выборки испытанных интервалов (40 нефтенасыщенных и 59 водонасыщенных пластов мезозойских
отложений) месторождения Самотлора была проведена статистическая
интерпретация материалов ГИС по представленным скважинам. На основании полученных результатов были вычислены средние значения
рассматриваемых параметров (табл. 2).
Таблица 2
Усредненные результаты статистической интерпретации ГИС
для нефте- и водонасыщенных интервалов по Самотлору
Насыщение
Нефть (Н) 0, 11 0,13 0,40
Вода (В) 0, 06 0,15 0,28
Н/В 1, 83 0,84 1,43
i
каол
, усл. ед.
i
пир
, усл. ед.
Sum,
усл. ед.
Зная статистические интенсивности рассматриваемых процессов
(пиритизации, пелитизации и параметр ДЭС), определяющих поверхностную электрическую проводимость и оказывающих влияние на УЭС
породы, можно ввести суммарный параметр скрытой электрической
проводимости (СЭП) [29]:
37
Sum YR
2
.
i
Используя в качестве индикаторов «томские» параметры с оптимальными граничными величинами
ДЭС гр
2,4; 0,6,i Sum
мы получаем
всего лишь 12%-е количество выборочных значений нефтенасыщенных
коллекторов месторождения Самотлора с 80%-ю достоверностью. Анализируя табл. 2, можно отметить то, что только интенсивность каолинитизации и параметр СЭП могут являться индикаторами присутствия углеводородов в изучаемых интервалах. Сортировка массива данных выбранных индикаторов позволила определить граничные величины:
каол гр
0,13; 0,4.iSum
В этом случае в исследуемой выборке остается
~27 % от общего количества нефтенасыщенных коллекторов при коэффициенте успешности, равном:
K
11/13 0,84 д. ед.
Sum
Итак, согласно полученным результатам анализа статистических
исследований можно сделать следующий вывод: для территорий с различной геологией необходимо эмпирическим путем подбирать параметры-индикаторы УВ присутствия и их граничные величины в исследуемых коллекторах.
В свою очередь, вертикальная (с низу вверх) миграция химически
агрессивных флюидов обуславливает интенсивные геохимические преобразования
пород верхних горизонтов. Очевидно, что интенсивность
процессов наложенного эпигенеза верхних слоев может служить индикатором характера насыщения нижних горизонтов исследуемого разреза. Проведенные исследования (по Томской области) интенсивностей
вторичных процессов в меловых пластах показали следующую закономерность – присутствие продуктивной залежи в юрских пластах является причиной повышения интенсивности геохимических процессов в
ме-
ловых интервалах (рис. 7).
На рис. 7 показаны гистограммы мультипликативной, усредненной
по меловым пластам интенсивности вторичных процессов (без учета
нулевых величин) каолинизации, карбонатизации и пиритизации, вычисляемой по формуле
.П iii
каол карб пир
Гистограммы мультипликативной интенсивности в меловых интервалах (параметра) при присутствии и отсутствии нефтенасыщенных залежей в юрских пластах 46 скважин различных площадей Томской
области (Вертолетная, Болтная, Мартовская, Линейная и др.) сильно отличаются. Значительный сдвиг вправо «нефтенасыщенного» параметра
38
(относительно бесперспективных юрских пластов) подтверждает факт
влияния залежи углеводородных юрских пластов на повышение интенсивностей вторичных процессов в меловых интервалах. Если для меловых отложений Томской области мы получаем мультипликативный
параметр больше граничной величины
ПП 0,007,
гр
то с вероятно-
стью более 0,9 в нижнем юрском горизонте присутствует нефть.
Рис. 7. Гистограммы мультипликативного параметра, усреднённого
по меловым песчаным отложениям различных УВ-месторождений Томской
области, при различном характере насыщенности пластов юрских отложений
В свою очередь, в 1960–90-х гг. в основном все скважины по Томской области разбуривались до фундамента. Поэтому для изучения
фундамента по материалам старого фонда необходимо использовать
данные по вторичным эпигенетическим процессам в нижнеюрских пластах. На примере Герасимовского месторождения (со вскрытыми палеозойскими отложениями), приуроченного к структуре первого порядка
(
Северо-Межовской мегамоноклинали), покажем возможность применения метода СКИ по нижнему юрскому горизонту для выявления углеводородных залежей в палеозое [15].
В качестве объекта исследований выбраны песчаные отложения
юры в 12 скважинах Герасимовского месторождения, в которых были
проведены испытания перспективных палеозойских отложений. На основании результатов метода СКИ данных ГИС в 34 песчаных интерва
-
лах юры шести скважин («перспективных»), где в палеозое обнаружены
нефтенасыщенные пласты, и в 49 песчаных пластах юры, в скважинах
которых в палеозойских отложениях испытания показали насыщение
«вода», либо «сухо» («бесперспективных»), определен геохимический
индикатор залежей УВ в палеозое.
39
Результаты анализа данных табл. 3 позволяют утверждать, что
усреднённая (по юрским песчаникам) интенсивность вторичной карбонатизации является индикатором присутствия нефти в палеозойских отложениях. Усреднение по количеству интервалов проводилось от 3 до
11 выборочных значений. Данные по керну усреднялись по всему юрскому разрезу. В первом столбце табл. 3 даны результаты испытания
пластов палеозойского
фундамента двух групп скважин: «перспектив-
ная» и «бесперспективная».
Таблица 3
Результаты вычисления статистической интенсивности вторичной
карбонатизации и микрозондового анализа керна на предмет содержания
вторичных карбонатов, усреднённых по юрским песчаным пластам,
Герасимовского месторождения
Насыщение палеозоя
Нефть (Н) 0,145 35,6 36,7
Вода (В) 0,07 13,4 19,3
Н/В 2,07 2,65 1,9
i
карб
, усл. ед.
Сидерит, % Доломит, %
Средняя величина интенсивности по «перспективным» скважинам
на территории нефтесодержащих отложений палеозоя в 2 раза больше
величины данной интенсивности «бесперспективной» зоны. Однофакторный дисперсионный анализ двух выборок интенсивностей вторичной
карбонатизации «перспективных» и «бесперспективных» скважин опре-
F
делил фактор Фишера F = 5,5 >
= 4,7, что указывает на их суще-
гр
ственное статистическое отличие. Граничное значение интенсивности
0,15i
гр кар
усл. ед. разделяет на нефтенасыщенную и «малоперспек-
тивную» зоны.
Карбонаты надпродуктивного комплекса в «перспективных» скважинах более железистые и магнезиальные, а над «бесперспективными»
районами – более кальциевые. С геохимических позиций это объясняется различной подвижностью катионов железа, магния и кальция, мигрирующих вверх в перекрывающие залежь отложения по разломам и оперяющим его трещинам. По всей видимости, железо и магний в фундаменте в большей степени ассоциируется с углеводородами в отличие от
кальция, ассоциирующего с водными растворами.
Приведенные примеры интенсивностей вторичных процессов в качестве индикации присутствия углеводородов позволяют выделять две
категории индикаторов. Во-первых, интенсивность процессов может
быть показателем нефтегазонасыщенности самого
пласта, в котором
прошёл геохимический процесс, обусловленный присутствием УВ; во-
40
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]