Бесплатный автореферат и диссертация по геологии на тему

Моделирование эффективного объема резервуаров нефти и газа по геофизическим данным (на примере месторождений Восточный Акжар и Акшабулак)

ВАК РФ 04.00.12, Геофизические методы поисков и разведки месторождений полезных ископаемых

Автореферат диссертации по теме "Моделирование эффективного объема резервуаров нефти и газа по геофизическим данным (на примере месторождений Восточный Акжар и Акшабулак)"

РГб од

1 3 ДЕН 2100

На правах рукописи

УДК 550.83.01:550.98

АХМЕТЖАНОВ Айтбек Жамсатович

МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОГО ОБЪЕМА РЕЗЕРВУАРОВ НЕФТИ И ГАЗА ПО ГЕОФИЗИЧЕСКИМ ДАННЫМ (на примере месторождений Восточный Акжар и Акшабулак)

Специальность 04.00.12 Геофизические методы поисков и разведки

месторождений полезных ископаемых

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата геолого-минералогических наук

Республика Казахстан Алматы 2000

Работа выполнена в Казахском национальном техническом университете им. К.И. Сатпаева

Научный руководитель: кандидат геолого-минералогических наук,

доцент Е. Нусипов

Официальные оппоненты: доктор геолого-минералогических наук

М.Ш. Омирсериков

кандидат геолого-минералогических наук М.И. Мелентьев

Ведущая организация: Казахский научно-исследовательский

геологоразведочный нефтяной институт

Защита состоится 8 декабря 2000 г. в 14:00 часов на заседании диссертационного совета Д 14.13.01 при Казахском национальном техническом университете им. К.И. Сатпаева в ГУК 531 по адресу: 480013, Алматы, ул. Сатпаева, 22, Институт геологии и нефтегазового дела. Факс: 8-3272-926025

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.

Автореферат разослан 7 ноября 2000 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

К.М. Каримов

<£> 9 ¿г) о

сЭу5~3, У-¿Г, о

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

В работе приводятся результаты исследований по обоснованию подсчетных параметров резервуаров нефти и газа и построению модели эффективного объема, удовлетворяющей требованиям оценки запасов месторождений углеводородов по комплексу геолого-геофизических данных.

Актуальность проблемы. В сложном многоэтапном геологоразведочном процессе в последние годы наметился большой успех в создании геолого-математических моделей месторождений углеводородов. Этот успех во многом обязан хорошо разработанной теоретической базе и интенсивному внедрению компьютерных технологий сбора, обработки и комплексной интерпретации геологических и геофизических данных. Моделирование является одним из наиболее мощных средств для обоснования принимаемых решений при определении подсчетных параметров резервуаров нефти и газа. Начиная с выбора методики проведения геолого-геофизических работ и до планирования первых эксплуатационных скважин, модели дают возможность более эффективно, чем когда-либо ранее, прогнозировать и визуализировать коллекторские свойства пластов. Моделирование в геологии применяется для обоснования теории и поиска закономерностей на основе данных о геологической изученности территории. С помощью моделирования исследуются сложные взаимодействия, происходящие в природе, проводятся сопоставления, упорядочиваются и обрабатываются первичные данные, объясняются наблюдаемые ситуации. Многообразие моделей и их функций обусловлено задачами исследований, но все они в той или иной степени должны представлять собой аналогию с естественными или экспериментальными системами.

Построение технологии интерпретации зависит от возможностей формализации процесса геофизических исследований. Необходимо построить такую математическую модель процесса геолого-геофизических исследований, которая точно и подробно опишет операций преобразования геофизической информации. Эта математическая модель включает набор отдельных взаимосвязанных моделей, обменивающихся между собой информацией.

Подход к процессам моделирования зависит от имеющихся на момент выполнения работ исходных данных, программно-методического обеспечения, теоретических разработок и практических представлений о геологическом строении изучаемых объектов. Из всего многообразия процессов преобразования информации в настоящей работе делается, в основном, упор на разработку компьютерной технологии по переходу от физических свойств к коллекторским свойствам и . создание технологической схемы выделения комплексов литологических образований с повышенными фильтрационно-емкостными свойствами в околоскважинном и межскважинном пространстве с применением

результатов интерпретации данных геофизических исследований скважин к процессу преобразования волновых сейсмических полей.

Создание модели эффективного объема месторождения нефти и газа, согласованной по всем методам исследований, позволяет повысить точность построений при решении основной задачи геологоразведочного процесса -подсчете запасов месторождения, что и определяет актуальность работы.

Цели и задачи исследований. Основной целью проведенных исследований является повышение информативности геолого-геофизичсских материалов на основе изучения связей между зарегистрированными данными геофизических исследований и подсчетными параметрами исследуемых отложений и детальное описание пласта в околоскважинном и межскважинном пространстве в пределах точности, требуемой при подсчете запасов в зависимости от промышленной категории.

Для достижения поставленной цели потребовалось решить следующие

задачи:

исследовать физические свойства горных пород, провести анализ геологических условий в пределах изучаемых площадей и обосновать применение комплекса геофизических методов для выявления отображения физических свойств горных пород в геофизических полях и дальнейшей их интерпретации;

- теоретически обосновать и разработать способы решения задач по предварительной обработке геолого-геофизических материалов, уточнению констант обработки, определению фильтрационно-емкостных свойств коллекторов изучаемых объектов, построению петрофизических моделей объектов исследований;

- разработать и обосновать методику построения интерпретационной математической модели глинистого коллектора нового типа резервуара нефтегазового месторождения по комплексу данных бурения, геофизических исследований скважин и лабораторных исследований керна, разработать сопутствующие решению этой задачи методики;

- создать технологическую схему выделения комплексов литологических образований с повышенными фильтрационно-емкостными свойствами в околоскважинном и межскважинном пространстве на основе применения результатов интерпретации данных геофизических исследований скважин к процессу преобразования волновых сейсмических полей;

- опробовать вышеназванные разработки при решении задач нефтеразведочной геологии на месторождениях Восточный Акжар в Прикаспийской впадине и Акшабулак в Южно-Торгайской впадине.

Научные результаты и их новизна. В результате выполненных исследований:

- разработана и теоретически обоснована методика построения математической модели глинистого коллектора нового типа резервуара нефтегазового

месторождения на основе анализа петрофизических особенностей изучаемого разреза;

- разработаны методические приемы по интерпретации данных ГИС и созданию интерпретационных математических моделей на основе решения прямых и обратных задач, позволяющие повысить достоверность получаемых результатов;

- создана технологическая схема выделения комплексов литологических образований с повышенными фильтрационными свойствами в околоскважинном и межскважинном пространстве на основе применения результатов интерпретации данных геофизических исследований скважин к процессу преобразования волнового сейсмического поля в условиях юрских и меловых отложений месторождения Акшабулак;

- получены новые данные о строении и фильтрационно-емкостных свойствах нижнепермских образований структуры Восточный Акжар. По результатам применения разработанных методик построена карта коэффициента

. фильтрационно-емкостных свойств VIII и IX продуктивных горизонтов.

Фактическая основа работы. В основу диссертационной работы положены первичные геолого-геофизические материалы исследований, выполненных ПГО «Акпобнефтегазгеология», ПГО «Казгеофизика» и производственным объединением Южказгеология на структуре Восточный Акжар в Прикаспийской впадине и на месторождении Акшабулак в Южно-Тургайской впадине. В процессе работы над диссертацией использованы и учтены научные разработки КазНТУ, ОНИЛ «ИнтерГИС», АО «КазНедра», ТОО «Казахский институт минерального сырья».

Практическое значение работы. Применение разработок и рекомендаций, изложенных в работе, позволяет повысить достоверность результатов комплексной интерпретации геофизических исследований скважин и сейсморазведки: выделение комплексов литологических образований с повышенными фильтрационно-емкостными свойствами в околоскважинном и межскважинном пространстве; построение моделей залежи и оценка запасов нефти и газа; прогноз дальнейших направлений работ. Разработанные процедуры и методики могут использоваться самостоятельно на этапе выполнения разведочных работ при интерпретации геофизических данных, а также в сочетании с известными разработками. Отдельные результаты исследований внедрены в научных и производственных организациях.

Защищаемые положения:

1. Математическая модель глинистого коллектора нового типа резервуара нефтегазового месторождения в пределах Прикаспийской впадины, созданная на основе петрофизических особенностей разреза позволяет повысить достоверность интерпретации геофизических данных.

2. Определение фильтрационно-емкостных свойств глинистых коллекторов выполняется на основе применения методики непрерывной

интерпретации данных геофизических исследований скважин с использованием разработанных математических моделей.

3. Технологическая схема выделения комплексов литологических

образований с повышенными коллекторскими свойствами в околоскважинном и межскважинном пространстве, основанная на применении результатов интерпретации геофизических исследований скважин к процессу преобразования волновых сейсмических полей способом литологической деконволюции.

Апробация работы и публикации. Фактическая основа и научные разработки по теме диссертации опубликованы в семи статьях и изложены в пяти отчетах научно-исследовательских и договорных работ.

Материалы диссертационной работы докладывались и обсуждались в Министерстве Науки и новых технологий при защите отчетов о выполнении НИР № 0194РК01077 "Разработка методики геомоделирования нефтегазоносных горизонтов и объектов поисково-разведочных работ по результатам ГИС в комплексной системе интерпретации" (Алматы, 1995), № 0197РК00048 "Методика построения сейсмоформационной модели для подсчета запасов нефти и газа" (Алматы, 1998); в Министерстве Геологии и природных ресурсов при защите отчета "Разработка компьютерной технологии для определения подсчетных параметров и построение моделей месторождений углеводородов с использованием материалов сейсморазведки, ГИС и других геофизических методов" (Алматы, 1996); в ТОО СП "Казахтуркмунай" при защите отчетов "Создание интерпретационной модели определения подсчетных параметров коллекторов нефти и газа на месторождении Восточный Акжар" (Алматы, 1997) и "Отчет о результатах работ по договору с СП "Казахтуркмунай" (Алматы, 1995); на II Международном геофизическом конгрессе Казахстана (Алматы, 1998).

Работа связана с выполненными на кафедре "Структурной и нефтяной геофизики" КазНТУ в 1993-1998 г.г. исследованиями, при непосредственном участии автора в качестве исполнителя и научного руководителя по перечисленным выше работам.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти разделов, заключения и списка использованных источников; общий объем работы - 144 страницы машинописного текста, включая 45 иллюстраций. Список использованных источников содержит 103 библиографических наименования.

Большое содействие и поддержку в работе над диссертацией оказали доктор геолого-минералогических наук Т.А. Акишев, коллеги по кафедре геофизики КазНТУ В.П. Немченков, В.М. Рыбин, K.M. Каримов и многие другие. При выполнении работы автор пользовался ценными советами и консультациями P.C. Сейфуллина, В.П. Комарова, A.B. Шималина и др. Автор

признателен всем упомянутым лицам за ценные замечания и советы при обсуждении результатов работ.

Автор выражает благодарность научному руководителю Е. Нусипову за постоянную помощь и консультации, полученные при выполнении работы.

Основное содержание работы

Существующий стереотип поисков и разведки месторождений нефти и газа, оценки их перспектив и планирования дальнейших исследований по подготовке месторождения к разработке ограничен до настоящего времени учетом в качестве ведущих двух факторов: объемного - количественного и структурного - сугубо качественного. В результате получаемые модели месторождений по детальности и составу характеристик не обеспечивают прогноз фильтрационно-емкостных свойств во внескважинном пространстве.

Предлагаемая в работе модель эффективного объема строится по геофизическим данным на основе применения технологической схемы выделения комплексов литологических образований с повышенными коллекторскими свойствами в околоскважинном и межскважинном пространстве с использованием результатов интерпретации геофизических исследований скважин к процессу преобразования волновых сейсмических полей. На каждом уровне последовательных стадий интерпретации геофизических материалов допустимо считать, что отдельные модели, составляющие, в конечном итоге, модель эффективного объема, являются условно делимыми, однако, при этом должны согласовываться между собой в течение всего процесса построения модели. Формирование модели эффективного объема предусматривает последовательные операции: формирование геологической задачи геофизических работ, выбор объектов моделирования, расчет аномальных петрофизических параметров моделируемого объекта и вмещающей среды, создание модели объекта в виде сочетания частных объектов, объединяющих окончательную модель, сравнение результата расчетов с фактическими данными с целью оценки степени адекватности построенной модели.

Модель эффективного объема, разработанная на примере месторождения определенного класса, в первом приближении может быть справедлива для аналогичных месторождений иных классов. Предлагаемая технологическая схема моделирования объектов позволяет решать многие методические вопросы разведочной геофизики, в том числе оценивать меру сходства вновь открытых месторождений, планировать методику комплексной интерпретации геофизических данных, проводить экспертную оценку надежности выполненных работ.

В разделе 1 выполнен анализ существующих подходов к комплексной интерпретации геолого-геофизических данных. С помощью информационной модели, предложенной Г-Н. Зверевым можно проследить все этапы

преобразования геофизической информации при решении прямой или обратной задачи.

Решению задач исследования комплекса физических свойств геологического разреза и моделирования резервуаров по геофизическим данным посвящено в настоящее время большое количество статей, обзоров и книг казахстанских и зарубежных авторов. Первыми работами, в которых предложены гипотезы о возможности регистрации отражений от водонефтяных и газоконденсатных контактов залежей, о повышении затухания волн при прохождении через залежи, были статьи ИЛ. Баллаха, К.А. Мустафаева и др. Позднее эти гипотезы были подтверждены экспериментами.

С внедрением в практику цифровой регистрации сейсмических данных возникло направление, условно названное прямыми поисками. Работы, проведенные в этом направлении Авербух А.Г., Галаган Е.А., Гогоненковым Г.Н., Куниным Н.Я., Кнеллер JI.E., Козяр В.Ф., Кондратьев O.K., Кондратьев И.К., Птецов С.Н., Рапопорт М.Б., Трапезниковой H.A. и многими другими, стали широко опробоваться в геофизических организациях. Однако аномалии могут определиться простым выклиниванием пластов, приводящим к резонансу амплитуд, изменением литологического состава и другим причинам. Предпринимались попытки классификации и повышения информативности прямых поисков путем привлечения алгоритмов распознавания образов и комплексирования, которые оказались также малоэффективными, поскольку методика не учитывала каких-либо генетических и геологических факторов, изучить которые можно только привлекая к интерпретации геологические данные и материалы ГИС.

В начале 80-х годов стало быстро развиваться направление, получившее название «прогнозирование геологического разреза» (ПГР). Это направление было подготовлено многочисленными исследованиями А.Г. Авербух, Л.М. Бреховских, Г.Н. Гогоненкова, В.В. Жданович, С.Н. Птецова, И.К. Кондратьева, Н.Я. Кунина, A.A. Пудовкина, М.Б. Рапопорт, Ф.И. Хатьянова и др. Основой для применения программно-методического комплекса ПГР является современная цифровая обработка сейсмических данных, позволяющая ослабить или полностью исключить помехи и повысить геологическую информативность записи. К числу процедур обработки относятся корректирующая фильтрация и коррекция статических поправок, позволяющие ослабить фильтрующие свойства среды и влияние верхней части разреза, восстановление амплитуд, миграция, учитывающая сейсмический снос. После обработки сейсмическая запись приводится к модели среды, возбуждаемой сейсмическими волнами, падающими на границы по нормали. Такая модель, в которой изучению и интерпретации подвергаются не отдельные опорные отражения, а все волновое поле, сгенерированное непрерывно чередующимися тонкими пластами, лежит в основе сейсмомоделирования.

Построение физико-математических моделей и разработка

алгоритмической базы были рассмотрены многими исследователями, среди которых в первую очередь следует отметить работы Г.С. Вахромеева, Б.Я. Гельчинского, Г.Н. Гогоненкова, Б.Н. Еникеева, В.В. Корягина, Е.И. Леонтьева, М.М. Элланского и других. Данное направление во многом близко к подходам, позднее разработанным за рубежом.

Обработка и интерпретация геофизической информации должна учитывать особенности изучаемого геологического объекта и специфику измерений геофизических параметров, поэтому большой практический интерес приобретает разработка компьютерных технологий интерпретации геолого-геофизических данных, использующих, по возможности, всю имеющуюся в распоряжении геофизика информацию и по эффективности обработки превосходящую "ручные" способы.

Импульсом к совершенствованию методик интерпретации являются развитие информационно-вычислительных систем, появление новых теоретических разработок в области геологических знаний, применение современных систем регистрации геолого-геофизических материалов, использование которых на практике дает возможность проведения глубокого анализа разносторонних связей в геологии и изучения особенностей геологического строения изучаемых разрезов.

В разделе 2 выполнено математическое моделирование глинистого коллектора нового типа резервуара месторождения Восточный Акжар на основе петрофизических особенностей изучаемого разреза.

Поскольку обоснование и определение подсчетаых параметров глинистых коллекторов не всегда может быть выполнено корректно из-за общеизвестных трудностей, связанных с полиминеральным составом пород-коллекторов, сложной структурой порового пространства, а также неполнотой, в ряде случаев, комплекса ГИС и отсутствием стандартных методик определения их фильтрационно-емкостных свойств, инженерная, по сути, задача превращается в довольно сложную проблему. Построение петрофизических моделей пород с различным содержанием глинистого материала в какой-то степени поддается определению с помощью стандартных методик, основу которых составляет положение о том, что в терригенном разрезе коллекторские свойства песчанно-алеврнто-глннистой породы в значительной степени определяются гранулометрическим составом и характером упаковки зерен (Н.С. Гудок, С.С. Итенберг, 1970, 1984).

В общем случае скелетная часть терригенного коллектора состоит из непрерывного спектра частиц различного размера, в котором по общепринятой классификации выделяют следующие гранулометрические фракции: песчанистая - размер зерен более 0.1 мм; алевритовая - размер зерен от 0.1 до 0.01 мм; -глинистая - размер зерен менее 0.01 мм. Основными параметрами, определяющими фильтрационно-емкостные свойства терригенных межзерновых коллекторов, а также влияющими на показания геофизических методов являются

объемные содержания песчаного компонента Дпес с пористостью КПпес; алевритового компонента Дал с пористостью КПал; глинистого компонента Дгл с пористостью КПгл и пористость скелета породы КПск (объем между зернами скелетной части, формируемой песчаной и алевритовой компонентами).

В песчаниках со слоистым типом глинистости глинистый материал замещает часть песчаной (алевритовой породы) и общая пористость складывается из пористости скелета и пористости глинистого компонента. В таком коллекторе нефтенасыщенной будет только эффективная пористость породы.

В песчаниках с рассеянным типом глинистости, глинистый компонент заполняет часть порового пространства скелета, и общая пористость при этом уменьшается на коэффициент глинистости. Нефтенасыщенность такой породы будет состоять из эффективной пористости минус доля глин.

Обобщая приведенные модели можно построить универсальную модель терригенной породы, которая состоит из долей компонент и их пористостей и коэффициента насыщения пород. В такой породе связь между зарегистрированными параметрами ГИС и подсчетными параметрами исследуемых отложений описывается математическими выражениями, набор которых и формирует петрофизическую модель породы. Однако, применение этих выражений к коллекторам с глинистым скелетом приводит к ошибочным результатам. В этом случае необходимо разработать соответствующую петрофизическую модель глинистого коллектора.

Для выполнения работ по построению петрофизической модели глинистого коллектора использованы результаты наблюдений геофизических данных по скважинам структуры Восточный Акжар, приуроченной к поднятию, расположенному в центральной части восточного склона Прикаспийской синеклизы в пределах Коздысайской тектонической ступени. В скважинах, в пределах ассельского яруса нижнепермских образований выполнен комплекс методов ГИС масштаба 1:200, включающий методы нейтронного гамма-каротажа, ественной гамма-активности, плотностного гамма-гамма-каротажа, акустического каротажа по скорости, бокового электрокаротажа, кавернометрии ствола скважины.

При формировании петрофизической модели большое внимание уделялось увязке данных ГИС с макро- и микроописаниями керна и результатами определения петроф изических параметров. Горная порода рассматривалась как физико-химическая система, состоящая из компонентов и фаз. Компонент - это вещество химического состава, входящее в систему и способное при выделении из нее существовать самостоятельно. Фаза - часть системы с определенным комплексом физических свойств. Твердую фазу породы слагают минеральные частицы скелета (матрицы) и цемента, жидкую -пластовые воды и углеводороды.

Анализ исходных данных ГИС позволяет отметить значительный

диапазон изменения данных ГИС. Так, например, интенсивность нейтронного гамма-излучения меняется в пределах от 1.3 усл.ед. до 5.3 усл.ед., естественного гамма-излучения от 1 мкр/час до 30 мкр/час. Значителен интервал изменения времени пробега акустической волны: от 150 мкс/м до 300 мксек/м, еще более широк диапазон кажущегося электрического сопротивления от 3 ом.м до 2500 ом.м. В графиках прослеживается определенная системность в изменении физических параметров, а также группирование параметров в псевдооднородные области. Область, обусловленная плотными породами, выделяется по высоким значения интенсивности нейтронного гамма-излучения и кажущегося электрического сопротивления, а также по низким значениям интенсивности естественной гамма-активности и времени пробега акустической волны. Полной противоположностью является область, соответствующая глинистым породам. Все остальные породы изучаемого разреза в показаниях геофизических методов занимают промежуточное положение.

Для привязки отмечаемых особенностей регистрируемых параметров к определенным литотипам пород выполнен тщательный анализ кернового материала. Основными литологическими разностями исследуемых отложений являются аргиллиты в различной степени карбонатизированные, глинистые и полимиктовые песчаники, алевролиты и карбонаты. Большая часть образцов поднятого на поверхность керна представляет собой тонкое переслаивание перечисленных литотипов. По данным рентгено-структурного анализа основными породообразующими минералами являются - кварц, глинистые минералы (иллит, смектит), кальцит и в незначительном количестве доломит.

При конструировании твердой фазы петрофизической модели горной породы структуры Восточный Акжар ассельского яруса необходимо учитывать наличие или отсутствие связанной воды, оказывающей существенное влияние на геофизические показания. Среди горных пород, не содержащих в твердой фазе связанную воду, или содержащих в незначительных количествах, можно выделить две группы - это карбонаты, представленные известняком, реже доломитом, и псаммиты, представленные песчаником, алевролитом, реже туфом. Области на кросс-плотах, соответствующие плотным породам, обусловлены этими типами пород, а также их производными: известковый песчаник, песчанистый алевролит и т.п. Горные породы, содержащие в твердой фазе связанную воду, также подразделяются на две группы: кремневую, представленную небольшими скоплениями радиолярита и пелитовую, которая широко представлена аргиллитом и, в гораздо меньшей степени, породами иллит-смектитового состава. Этим образованиям на кросс-плотах соответствуют большие контуры глинистых пород. Точки, оказавшиеся вне выделенных областей соответствуют той гамме горных пород, которая образуется при наложении процессов пелитизации: глинистый песчаник, мергель, алевролит глинистый и т.д.

Значительный интерес представляют глинистые породы иллит-

смектитового состава, в интервалах опробования которых получены притоки нефти. Детальные исследования этих пород показали, что структурные и кристаплохимические особенности глинистых минералов тонкодисперсной фракции характеризуются наименьшими катагенетическими изменениями. Они представлены отложениями, обогащенными смешанно-слойными образованиями иллиг-смектитового состава, которые для краткости будем называть казтурит. Довольно часто в этих образованиях наблюдается тенденция к упорядочению в чередовании иллита и смектита. Такие смешанно-слойные образования ведут себя не как смеси, а как настоящие минералы и им даются названия (Ю.К. Бурлин и др., 1991).

Формирование порового пространства, заполненного свободной (подвижной) водой или нефтью в подавляющем большинстве случаев связано с глинистыми породами и, в частности, с казтуритом. Глинистые породы не образуют традиционных поровых коллекторов, а на небольших и средних глубинах они достаточно пластичны и, следовательно, не дают открытых трещин. Трещины формируются на больших глубинах и имеют различную природу: тектонические, катагенетические и трещины естественного гидроразрыва (Б.К. Прошляков, В.А. Саввин, 1987, 1991).

Тектонические трещины возникают в результате активной дизъюнктивной тектоники при перестройке территории их распространения. Часто наблюдается общая ориентировка в пространстве группы тектонических трещин. Такие генерации трещин чаще всего разновозрастны, нередко ветвятся, в результате чего возрастает плотность и густота трещиноватости.

Катагенетические трещины наблюдаются при тонком переслаивании алевролитов, песчаников, реже карбонатов со смешаннослойными минералами иллит-смекгитового состава. В стадии катагенеза вследствие неодинаковых реакций осадочных образований на механические нагрузки и физико-химические процессы между прослойками пород, различающихся по составу, возникают тонкие трещинки, ориентированные, как правило, параллельно наслоению.

Трещины естественного гидроразрыва характеризуются неравномерностью распределения, ограниченными размерами. Возникают они исключительно на больших глубинах, в стадии катагенеза, в результате воздействия аномально высокого пластового давления, превышающего литостатическое.

По всей видимости в формировании порового пространства казтурита сыграли свою роль все три типа трещин, т.к. ярко выражены основные условия для их возникновения: полиминеральный состав пород, текстурная неоднородность пород, наличие органического вещества, аномально высокое пластовое давление, тектоническая активность района. Следует отметить еще одно потенциальное вместилище - капилляры. Содержащийся в казтурите

смектит обладает сильно выраженными сорбирующими свойствами, образует трехслойный пакет из двух слоев тетраэдров, а между пакетами располагаются молекулы воды, которые могут быть вытеснены и замещены углеводородами, рассеянными в нефте,материнской породе.

В силу своих литологических особенностей казтурит по физическим свойствам отличается от аргиллита. На кросс-плотах, в областях глинистых пород удается выделить контуры, соответствующие показаниям казтурита. Прежде всего, это высокие значения естественной гамма-активности, которые могут быть объяснены сорбированием смектитом радиоактивных минералов. Повышенные значения кажущегося электрического сопротивления и времени пробега акустической волны, также могут служить критерием выделения казтурита. Отмечается резкое уменьшение плотности, но здесь необходимо учесть влияние аномально высоких показаний естественной гамма-активности на процесс регистрации плотностного гамма-метода.

Анализ данных кернового материала и геофизических исследований скважин показал, что ассельский ярус минералогенически представлен широким набором геологических образований: песчаники, доломиты, известняки, известковистые песчаники, алевролиты, алевропесчаники, радиоляриты, туфы, аргиллиты. Однако, главенствующую роль на показания геофизических исследований оказывают карбонаты, песчаник, алевролит, аргиллит, казтурит. Доля оставшихся компонент не превышает 10 % и по данным выполненного комплекса ГИС (методы АК, НГК, ГК, БК, иногда ГГК-П) эти литологические разности не могут быть выделены. Для разработки интерпретационной модели определения подсчетных параметров коллекторов углеводородов месторождения Восточный Акжар рекомендуется горную породу представлять как сумму компонент долей карбоната, алевропесчаника, аргиллита и казтурита.

В разделе 3 приводится теоретическое обоснование способа определения фильтрационно-емкостных свойств глинистых коллекторов на основе применения разработанной математической модели.

Любой геологический объект, как элемент открытой гетерогенной термодинамической системы, подвергавшийся влиянию различных процессов и факторов, неравномерно распределенных во времени и в пространстве необходимо формализовать, т. е. представить в виде интерпретационной модели. Эта модель должна упростить представление об изучаемом объекте, общих свойствах, внутреннем строении, взаимоотношении с внешней средой. При этом модель не должна бьпъ сложнее объекта прототипа, свойства модели должны по возможности однозначно решать поставленную задачу, модель должна обеспечивать интерполяцию и экстраполяцию свойств объекта-прототипа. Модель должна обеспечивать надежность сравнения результатов, полученных путем оценки с исходными данными и очевидность смысловой интерпретации получаемых результатов.

Повысигь достоверность результатов интерпретации предлагается решить на основе создания интерпретационной математической модели, путем решения прямых и обратных задач комплекса методов ГИС (Е.И. Леонтьев, 1978). Методика интерпретации при этом сводится к многократному моделированию измерений и подбору таких моделей и их параметров, чтобы смоделированная информация минимально отклонялась от исходной фактической.

Предлагаемая методика предусматривает создание интерпретационной модели коллектора на основе петрофизических особенностей изучаемого разреза. Основываясь на приведенных в разделе 2 структурных особенностях петрофизических моделей и принимая в качестве основных физических свойств изучаемой среды параметры: интервальное время пробега упругой волны, объемную плотность, водородосодержание, естественную гамма-активность, диффузионно-адсорбционную активность, удельное электрическое сопротивление, были построены интерпретационные модели терригенной породы.

Математически процесс преобразования геолого-геофизических данных в интерпретационную модель залежи углеводородов можно представить на основе принципа непрерывного смешения физических свойств среды:

X®' * Х^1 * * Xю"

где У„-физические свойства пород;

Х„ - физические свойства компонент породы;

Д„ - объемные доли компонент породы;

к- геометрический фактор изучаемой среды.

При заданных свойствах геологического разреза рассчитываются теоретические кривые геофизических методов исследуемых скважин. Эти теоретические кривые сравниваются с фактическим и, по методу наименьших квадратов, определяется расхождением между ними.

Задание количества компонентов модели обусловлено как литологическим составом исследуемых отложений, так и полнотой выполненного комплекса ГИС. Взаимосвязь количества компонентов и количества методов ГИС очевидна - для решения системы уравнений количество неизвестных должно равняться количеству уравнений, а заданная компонента должна отображаться в методах ГИС.

при к?* О при к - О

(1)

На основе петрофизического анализа в интерпретационную модель включены следующие компоненты: карбонат, песчано-алевролит, аргиллит, казтурит и коэффициент общей пористости.

В качестве физических свойств компонентов должны быть заданы матричные (скелетные) параметры для каждого метода ГИС. В общем виде матричное значение можно определить по формуле:

Лт=(Л-КПоб*Аг)/(1 -КПоб), (2)

где Ат - значение физического свойства в матрице компоненты породы произвольного метода ГИС;

А - показания метода ГИС;

А\ - показания в жидкости произвольного метода ГИС;

КПоб - коэффициент общей пористости.

Показания в жидкости произвольного метода ГИС весьма удовлетворительно определяются с помощью формул и номограмм по различным источникам и контролируются с помощью кросс-плотов.

Для определения общей пористости нужно в системе уравнений задать три основные точки: показания в жидкости, показания в плотных чистых породах и показания в осложняющем факторе - глинистых породах. При этом необходимо подобрать такой мультипликативный параметр, который не вносил бы погрешности в определение коэффициента общей пористости, что контролируется на кросс-плоте построением наиболее выраженного литологического треугольника с вершинами, соответствующими каждой основной точке. Коэффициент общей пористости определяется с учетом литологического состава пород по формуле:

КПоб=(ак-Тск)/(Тск-Тж), (3)

где ак - показания метода акустического каротажа;

Тж - интервальное время пробега упругой волны в жидкости;

Тек - интервальное время пробега упругой волны в скелете породы.

Интервальное время пробега упругой волны в жидкости весьма удовлетворительно определяется с помощью формул и номограмм по различным источникам, а также может быть оценено с помощью кросс-плота.

Интервальное время пробега упругой волны в скелете породы для большинства мономинеральных образований определено с достаточной точностью, но на прямую воспользоваться этими параметрами нельзя так как терригенный разрез представляет собой непрерывное чередование пород различного состава. Для расчета времени пробега упругой волны в скелете породы, по аналогии с методикой фирмы "ЗсЫитЬе^ег" введены параметры

минерального состава, зависящие только от литологического состава пород:

Х=^к-Сж)/(Тж-ак)*100 (4)

У=(1-IVб)/(Тж-ак) * 100 (5)

Множитель 100 вводится для масштабирования параметров.

Если построить кросс-плот вида ак=/(Б<2ху), то можно считать, что все

точки с одинаковыми значением 52ху=_!_ принадлежат одной литологии,

но различаются значениями коэффициента пористости и при БО*у=0, интервальное время ак~Тск, поэтому, проведя на кросс-плоте прямую через точку равную Тж, касательную ко всему множеству точек, расположенных выше, и с учетом общего тренда, получим уравнение интервального времени пробега упругой волны в скелете породы

Тск=Тж-Ь*Б<2ху (6)

где Ь - коэффициент, учитывающий изменение литологии пород.

После расчета в каждой точке разреза интервального времени пробега упругой волны в скелете породы, рассчитывается коэффициент общей пористости.

Для контроля определения матричных значений выделенных компонентов породы в разрезах скважин выбраны интервалы, принадлежность которых к той или другой компоненте по всей имеющейся информации устанавливается настолько однозначно, насколько это возможно в тонкопереслаивающемся разрезе. Против этих интервалов были сняты исходные показания методов геофизических исследований скважин и рассчитаны матричные значения. Результаты вычислений отображены в виде кросс-плотов в пространстве параметров исходных и матричных значений. Такой анализ был проведен для каждой пары из проведенного комплекса методов ГИС. Получены матричные значения карбоната, например, водородосодержание - 0.0 ± 0.02 см3/см3, время пробега упругой волны 155±3 мкс/м и песчаника, водородсодержание - -0.04±0.02 см7см3, время пробега упругой волны 191±5 мкс/м, хорошо совпадает с данными, известными в литературе. Исходные и матричные значения аргиллита оказались очень близки, т.к. в аргиллите на глубине более 5000 м практически нет свободной воды.

В казтурите разница между исходными и матричными значениями получилась значительной, и по своим матричным показаниям на кросс-плотах компонента казтурита группируется ближе к карбонату и песчаноалевролиту, чем к аргиллиту. Физические свойства с полным основанием подтверждают

ранее введенную самостоятельную породу - казтурит. Объем общего порового пространства модели может быть описан через сумму объемов, заполняющих его флюидов: подвижной (свободной) воды, связанной воды и углеводородов. Так как в казтурите содержится связанная вода, то вводится отдельная компонента -связанная вода, удельное электрическое сопротивление которой значительно отличается от подвижной воды (Б.Ю. Вендельштейн, 1960). Имеются качественные предпосылки, что и другие физические параметры в связанной воде отличны от подвижной воды, но они не подкреплены количественными расчетами и не могут быть использованы в настоящее время. Введение в систему уравнений уравнения "двойной воды" (С1а\уег С., 1977) позволило конкретно оценить влияние удельного сопротивления связанной воды на общее электрическое сопротивление пород.

Технология интерпретации с помощью интерпретационной модели сводится к постановке всех вышеописанных параметров в систему уравнений и решению этой системы. Решаются прямая и обратная задачи: сначала по заданной модели, комплексу ГИС и физическим свойствам компонент оценивается компонентный состав пород, включая и флюиды, а затем по полученным результатам рассчитываются теоретические значения геофизических кривых, от пород с полученным компонентным составом.

Сравнение исходных кривых с теоретическими позволяет оценить качество решения задачи определения литологических и фильтрационно-емкостных характеристик пород. Если условия заданы корректно, то обычно получаются хорошие результаты: исходные и теоретические кривые совпадают весьма удовлетворительно. Несовпадение кривых может быть вызвано неучетом мешающего фактора на стадии первичной обработки. В этом случае необходимо повторить моделирование, но с учетом мешающих факторов.

С целью получения модели более точно адаптирующей специфические условия конкретной скважины, интерпретатор может задавать любые интерпретационные модели, имеющиеся в библиотеке. Но при этом необходимо знать что во-первых, число неизвестных не должно превышать числа уравнений и, во-вторых, информация о каждом неизвестном должна содержаться хоть в одном методе комплекса геофизических исследований скважин, подлежащих обработке.

Описанная методика моделирования коллекторских свойств пород осуществляется в режиме диалога, что позволяет оперативно принимать решения в процессе обработки, контролировать его и реализовать различные варианты интерпретации.

На завершающем этапе интерпретации выполняется оценка степени насыщенности коллектора углеводородами.

В разделе 4 приведены результаты применения технологической схемы выделения комплексов литологических образований с повышенными

фильтационно-емкостными свойствами в околоскважинном и межскважинном пространстве с применением процедуры литологической деконволюции.

Полученные по скважинам подсчетные параметры и геометрическое положение коллекторов трансформируются в около- и межскважинном пространстве в модель эффективного объема.

Параметры коллектора изменяются от скважины к скважине и, следовательно, и в околоскважинном и межскважинном пространствах. Характер этих вариаций в редких случаях можно считать в первом приближении линейными. Как правило, изменения имеют сложную форму и их неучет приводит к существенным ошибкам при подсчете запасов месторождения. Одним из способов, который позволяет проследить изменения параметров (параметра) в околоскважинном и межскважинном пространстве и является модель эффективного объема.

Методика построения модели эффективного объема предназначена для количественного определения петрофизических параметров и геометрического положения продуктивных залежей не только в скважине, но и в околоскважинном и межскважинном пространстве. При этом достоверность определения подсчетных параметров по скважине методами ГИС должна быть сохранена в околоскважинном и межскважинном пространстве, для чего нужно выделять и прослеживать в волновом сейсмическом поле коллектор мощностью в несколько раз меньше длины волны, что много меньше разрешающей способности временного сейсмического разреза стандартного графа

обработки.

Повышение разрешенное™ сейсмической записи выполнено путем привлечения информации ГИС при выполнении процедуры деконволюции. Известно, что роль деконволюции состоит в повышении степени сжатия сигнала и уменьшении побочных максимумов, вызванных частично-кратными отражениями как в области источника, так и в зоне отражения от пачек тонких слоев. Деконволюция значительно уменьшает длительность сигнала и увеличивает контрастность амплитудных аномалий на фоне выше- и нижележащих горизонтов. Форма аномалий меняется несущественно и сохраняет свое пространственное положение. В целом можно заключить, что деконволюция повышает амплитудную выразительность аномалий и их разрешенность по времени регистрации. Под названием процедуры деконволюции предполагается выполнение ряда различных видов обработки, включающих определение формы сейсмического импульса и операции над эффективным импульсом. Цель таких преобразований состоит в том, чтобы сделать форму сейсмического импульса одинаковой в пределах изучаемой структуры, или преобразовать эффективную форму импульса, или разделить эффекты импульсной характеристики геологического среза и формы исходного импульса.

Решение первой задачи позволило бы скорректировать вариации сейсмического импульса, связанные' с различными факторами результата

применения методик регистрации сейсмической записи, отличных от профиля к профилю. Но выполнить эту процедуру не представлялось возможным, т.к. необходимо иметь сейсмический материал до процедуры суммирования.

Применение процедуры деконволюции во втором варианте дает возможность решить конкретную геологическую задачу - выделение комплексов литологических образований с повышенными коллекторскими свойствами. Такую деконволюцию будем называть - литологической деконволюцией.

После применения процедуры литологической деконволюции по сравнению с исходным разрезом существенно улучшается динамическая выразительность записи отражений, более определенно выделяются характерные черты отражений, которые по результатам геосейсмомоделирования волнового поля обусловлены геологическим строением продуктивной части разреза. Отмечается улучшение коррелируемости волн по профилю за счет упорядочения их формы и сокращения длительности колебания. Амплитудно-частотный спектр существенно расширился до 70-75 гц по сравнению с исходным разрезом за счет восстановления высоких частот, значительно повысилась разрешенность сейсмической записи.

После процедуры литологической деконволюции сейсмический разрез стал хорошей основой для расчета импульсной характеристики изучаемой геологической среды и определения псевдокоэффициентов отражения.

При мощности продуктивных коллекторов в несколько раз меньшей длины волны, для их выделения в волновом сейсмическом поле, необходимо выполнить расчет оператора перехода (обратного фильтра) от наблюденной сейсмической трассы к трассе коэффициентов отражений по скважине, определенной по данным геофизических исследований скважин и применении полученного оператора ко всему сейсмическому временному разрезу. Для этого на ближайших к скважине сейсмических трассах, после процедуры литологической деконволюции, осуществляется расчет переходной характеристики среды решением системы линейных уравнений по методу Колмогорова-Винера:

А*Х=В, (7)

где А - функция автокорреляции трассы коэффициентов отражения по данным ГИС;

В - функция взаимной корреляции трассы коэффициентов корреляции и сейсмотрассы литологической деконволюции;

Х- обратный фильтр.

Результатом процедуры свертки оператора X с трассой временного разреза литологической деконволюции является трасса псевдокоэффициентов отражения.

По сети профилей, увязанных временных сейсмических разрезов месторождения выполняется литологическая деконволюция и расчет

псевдокоэффициентов отражений. По этим разрезам еще раз проводится уточнение привязки литолого-стратиграфических реперов и выполняется расчленение продуктивного горизонта на коллекторы и непроницаемые породы, с сохранением детальности строения залежи, полученной методами ГИС по скважинам.

Для привязки временного сейсмического разреза к VIII и IX продуктивным горизонтам использовались известные алгоритмы геосейсмомоделирования (Г.Н. Гогоненков, 1987). В качестве описания петрофизической модели VIII или IX продуктивного горизонта использованы результаты интерпретации комплекса ГИС по скважинам Восточный Акжар №№ 5, 23, 3, 24, 9 в масштабе 1:200. Такая детальность по вертикали вполне достаточна для построения тонкослоистой модели изучаемой среды, а полученные в процессе интерпретации литологические параметры (доли карбоната, аргиллита и т.д.) и петрофизические параметры (коэффициенты глинистости, пористости и т.д.), позволяют приблизить модель к реальной среде.

Основным параметром при геосейсмомоделировании является скоростная характеристика изучаемого геологического разреза (время пробега акустической волны). Этот параметр принимается с учетом решения прямой задачи интерпретационной модели ГИС. Синтетический разрез, рассчитанный от геологической модели, сопоставляется с наблюденным временным сейсмическим разрезом и по качественным (визуализация) и количественным (функция взаимной корреляции) признакам принимается решение о результате привязки геологической модели к сейсмическим данным. Сведения о скорости распространения сейсмических волн в горных породах при построении толстослоистой модели получены из специальных методов сейсморазведки: ВСП и сейсмического каротажа.

Привязка продуктивных горизонтов к временному сейсмическому разрезу, а также результаты детального расчленения продуктивных горизонтов по данным геофизических исследований скважин, являются потенциальной информацией для построения геометрии залежи в околоскважинном и межскважинном пространстве. Как показал анализ разрешающей способности сейсморазведки в условиях структуры Восточный Акжар, выделить и проследить по данным волнового сейсмического поля можно пласты мощностью более 45 м. Это же подтверждают и результаты привязки продуктивных горизонтов к временному сейсмическому разрезу. Продуктивный горизонт отличается одним экстремумом, не осложненным перепадами амплитуд, могущих свидетельствовать о наличии неоднородностей в пределах горизонта. Картина волнового поля осложняется еще тем, что продуктивные горизонты практически соприкасаются друг с другом и это создает сложную интерференционную систему отражений, в которой по качественным признакам можно, с определенной долей погрешности разделить толщу на VIII и IX продуктивные горизонты. Но по динамическому характеру записи, продуктивные горизонты

(VIII и IX) проявляются в сейсмическом волновом поле как единый объект, имеющий разноэкстремальные отражения, обусловленные петрофизической характеристикой этого объекта.

Для прогнозирования в околоскважинном и межскважинном пространстве контура продуктивности объекта, включающего в себя коллекторы VIII и IX продуктивных горизонтов, от временного разреза по этим горизонтам рассчитывались мгновенные амплитуды и построен график мгновенных амплитуд по профилю скважин 5-1-23-2-24. Полученный график амплитуд весьма удовлетворительно отражает наличие в той или иной степени нефтегазонасыщенности коллекторов в скважинах.

Для проверки полученного эффекта построена, по результатам интерпретации ГИС, модель предполагаемого продуктивного объекта. От этой модели был рассчитан синтетический сейсмический разрез с его модификациями и выполнен анализ амплитуд. График, характеризующий особенности строения продуктивного объекта, хорошо согласуется с аналогичным графиком рассчитанным от наблюденного временного сейсмического разреза.

Анализируя характер изменения амплитуд волнового сейсмического поля, полученного вдоль продуктивных горизонтов, нельзя не отметить характерную особенность: повышенным дебитом нефти в скважинах соответствуют повышенные значения амплитуд и наоборот. Но процесс образования амплитуды сейсмического сигнала ни в коей мере не зависит от дебита нефти в скважине, а обусловлен рядом физико-геологических условий, которые в конечном счете могут способствовать повышенным дебитам нефти. Эти физико-геологические условия, изучаемого объекта, являются интегральной характеристикой среды, характеризующейся определенными фильтрационно-емкостными свойствами, которые можно проследить на основе результатов моделирования ГИС.

Основной фактор, по-видимому, коэффициент открытой пористости. Поровое пространство в казтурите образовалось за счет проявления, в той или иной мере, трещин тектонических, катагенетических и естественного гидроразрыва. По макро- и микроописаниям образцов, в таких породах сильно выражена горизонтальная слоистость и резко проявляется анизотропия, на основании чего можно сделать качественное заключение о значительном различии продольной и поперечной скорости упругих волн в интервалах с повышенным коэффициентом открытой пористости.

Второй фактор - состав жидкости, насыщающий поровое пространство и оказывающий существенное влияние на величину скорости упругих волн. Так, по результатам испытаний имеются интервалы, насыщенные в большей степени водой, чем нефтью и интервалы, в которых преобладает нефть с газом. Фактор, с которым нельзя не считаться.

Третий фактор - суммарная мощность интервалов с вышеописанными особенностями. Естественно, чем больше мощность пород со скоростной характеристикой отличной от вмещающей среды, тем надежнее фиксируется амплитуда отражений.

Отделить действия каждого фактора в волновом сейсмическом поле не представляется возможным, поэтому вводится интегральная характеристика -коэффициент фильтрационно-емкостных свойств. При этом, интерпретируя характер изменения амплитуд, нужно учитывать, что помимо коэффициента фильтрационно-емкостных свойств на формирование амплитуды волнового поля оказывают влияние и другие факторы.

В разделе 5 приводятся результаты применения разработанных в рамках работы методик на месторождениях Восточный Акжар и Акшабулак.

Для реализации разработанной методики построения модели эффективного объема использованы временные сейсмические разрезы и комплексы методов геофизических исследований по скважинам месторождений Акшабулак и Восточный Акжар. Полученные в результате интерпретации сведения о компонентном и фазовом составе пород изучаемых разрезов позволили уточнить литологическое строение геологических образований, определить петрофизические свойства и литологические неоднородности, дать прогноз площади распределения продуктивных отложений, произвести подсчет запасов месторождения и построить карту коэффициента фильтрационно-емкостных свойств.

Изучением геологического строения Торгайской нефтегазоносной области занимались многие исследователи, среди которых необходимо, в первую очередь отметить работы, выполненные A.A. Альпаевым, Э.С. Воцалевским, Г.Ю Кобзаревым, М.Б. Коростышевским, В.И. Корчагиным, Б.М. Куандыковым, В.П. Немченковым, А.Н. Обуховым, Р.Б. Сапожниковым, Г.П. Филипьевым, Р. Шахабаевым и др.

На момент выполнения настоящих работ не выполнен подсчет запасов углеводородов на месторождении Акшабулак, что делает этот объект весьма интересным для опробования разработанной технологии моделирования.

Для оценки запасов нефти в продуктивном горизонте Ю-Ш площадь структуры Акшабулак была разделена на два блока исключительно по признаку имеющейся исходной информации. К блоку А отнесена площадь, где результаты вычислений подсчетных параметров получили подтверждение данными пробуренных скважин Акшабулак 1, 11, 12, 13, 14 и 24. Согласно инструкции ГКЗ, блок соответствует категории запасов С1. Суммарные запасы нефти этого блока составили Qc =26.75 млн. тонн. Применяя наиболее часто используемый на месторождениях Южно-Тургайской впадины коэффициент извлечения нефти 0.3 получим извлекаемые запасы нефти Qh =8.025 млн. тонн.

В блоке Б подсчетные параметры определены по геофизическим данным и не подтверждены данными бурений. Согласно классификации запасов, этот

блок может быть отнесен к категории С2 с суммарными запасами нефти Qc = 27.74 млн. тонн, а извлекаемыми - Qh =8.322 млн. тонн.

Промышленные проявления нефти на структуре Восточный Акжар связаны с нижнепермскими образованиями, представленными преиму-щественно песчано-глинистыми породами. Изучением рассматриваемой зоны палеоподнятий занимались в разные годы A.A. Абдулин, Э.К. Азнабаев, Ю.А. Волож, З.Е. Булекбаев, Э.С. Воцалевский, И.Б. Дальян, С.Г. Даумов, Н.Я. Кунин, С.К. Курманов, В.М. Мироненко В.М. Пилифосов, C.B. Попов, Ф.С. Рабкин, В.А. Саввин, Р.И. Тухтаев, С.У. Утегалиев, В.Г. Фаузер, Г.С. Фадеев, Г.Х. Шерман и др.

В пределах ассельского яруса выделено три продуктивных горизонта. Из VIII продуктивного горизонта приток нефти получен из нескольких скважин. Мощный фонтан нефти дебитом 630-920 м3/сут дала скважина № 1. В остальных скважинах дебиты нефти из VIII продуктивного горизонта варьируют в . пределах 7.36-29.6 мЗ/сут при диаметрах штуцера 2-5 мм.

По мнению предыдущих исследователей на структуре Восточный Акжар проявился новый тип строения продуктивного резервуара. Высказывались различные предположения по поводу модели коллектора, среди которых представление о "баженитовом" типе было достаточно распространенным. В то же время вопрос о модели коллектора остается, на сегодняшний день, актуальным.

Изложенная методика построения интерпретационной модели определения коллекторских свойств пород была применена к исходным данным ГИС скважин Восточный Акжар, наблюденным в пределах VIII и IX продуктивных горизонтов и временному сейсмическому разрезу, проходящему через скважины. Полученные в результате интерпретации сведения о компонентном и фазовом составе пород изучаемого разреза позволили уточнить литологическое строение нижнепермских геологических образований, определить петрофизические свойства и литологическую неоднородность, а также дать прогноз площади распределения продуктивных отложений.

Полученная карта коэффициента фильтрационно-емкостных свойств в силу редкой сети исходных данных не осложнена деталями и имеет довольно простое строение. Применяя к числовой матрице дискриминантную функцию, можно выделить области с различными значениями коэффициента фильтрационно-емкостных свойств.

Повышенными значениями коэффициента фильтрационно-емкостных свойств более 0,7 у.ед. отмечается область в пределах которой находятся продуктивные интервалы скважин Восточный Акжар 3, 23, а также не принимавшие участие в моделировании коллекторских свойств, продуктивные, по данным испытаний, скважины Восточный Акжар I, 101. Присутствие последних в выделенной области можно рассматривать как эффективность разработанной интерпретационной модели выделения объектов с повышенными

значениями коэффициента фильтрационно-емкостных свойств.

Пониженными значениями коэффициента фильтрационно-емкостных свойств отмечаются области в пределах 0.4-0.7 у. ед. Здесь расположены скважины Восточный Акжар 5, 24, интервалы которых по результатам интерпретации ГИС представлены казтуритом, но мощность, коэффициент открытой пористости, коэффициент нефтегазонасыгценности выражены хуже, чем продуктивные интервалы вышеописанных скважин. Это нашло подтверждение в результатах испытаний - дебеты нефти маленькие.

Остальная часть площади, с коэффициентом фильтрационно-емкостных свойств менее 0.4 у.ед., по всей видимости, перспектив на обнаружение нефтегазовых залежей не имеет.

В заключении приведены основные результаты работы.

1. Разработана методика построения математической модели глинистого коллектора нового типа резервуара нефтегазового месторождения с учетом петрофизических особенностей разреза.

2. Предложена и обоснована методика определения фильтрационно-емкостных свойств глинистых коллекторов, основанная на решении прямых и обратных задач при интерпретации данных геофизических исследований скважин и применении разработанных интерпретационных математических моделей.

3. По результатам математических преобразований исходных геолого-геофизических данных в модель эффективного объема с помощью разработанной компьютерной технологии выполнена оценка запасов нефти месторождения Акшабулак.

4. Предположения предыдущих исследователей о том, что в отложениях ассельского яруса месторождения Восточный Акжар проявился новый тип коллектора продуктивного резервуара, нашло подтверждение в выполненной работе. Основным типом коллектора, содержащим большую часть запасов нефти, являются глинистые породы, представленные глинистыми минералами, претерпевшими наименьшие катагенетические изменения. Это смешанно-слойные образования иплит-смектитового состава, в ряде случаев имеющие тенденцию к упорядочению в чередовании иллита и смектита. По данным рентгено-структурного анализа основными породообразующими минералами являются гидрослюды, монтмориллонит, кальцит, кварц.

5. Предложенная технологическая схема выделения комплексов литологических образований с повышенными коллекторскими свойствами в околоскважинном и межскважинном пространстве, основанная на применении результатов интерпретации геофизических исследований скважин к процессу преобразования волновых сейсмических полей может быть применена в

различных геолого-геофизических условиях на стадии выполнения разведочных работ. Окончательный результат при применении разработанных и изложенных в работе процедур и методик - оценка запасов нефти разведываемого месторождения и построение карты коэффициента фильтрационно-емкостных свойств залежи с целью прогноза дальнейших направлений работ.

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

1. К вопросу о прогнозировании зон АВПД в отложениях Южного Мангышлака с уточнением перспектив нефтегазоносности на основе гидродинамических оценок // Проблемы современной геофизики в Казахстане. КазНТУ, Алматы, 1995 (соавторы Рабкин Ф.С., Конысов А.К.).

2. Ввод поправок в данные ГТК-П за влияние промежуточной зоны // Проблемы современной геофизики в Казахстане. КазНТУ, Алматы, 1995 (соавтор Немченков В.П.).

3. Методика предварительной обработки данных геофизических исследований скважин на ПЭВМ // Проблемы современной геофизики в Казахстане. КазНТУ, Алматы, 1995 (соавтор Немченков В.П.).

4. Применение производственных компьютерных технологий в учебном процессе // Проблемы геофизики в Казахстане. КазНТУ, Алматы, 1995 (соавтор Шаронова Е.В.).

5. Приведение кривых ГИС к стандартным условиям на основе статистической обработки массивов исходных данных // Современные проблемы геофизики Казахстана. КазНТУ, Алматы, 1998 (соавторы Немченков В.П., Рыбин В.М.).

6. Разработка интерпретационной модели глинистого коллектора и оценка запасов нефти резервуара нового типа месторождения Восточный Акжар // Тезисы доклада. II Международный геофизический конгресс Казахстана. Алматы, 1998 (соавторы Немченков В.П., Рыбин В.М.).

7. Определение коэффициента фильтрационно-емкостных свойств резервуаров нефти и газа на основе комплексной интерпретации данных данных ГИС и сейсморазведки // Геология и разведка недр Казахстана. Алматы, 1998. № 4.

Геофизикалык, мшиметтер непз1нде мунай жене газ резервуарларыньщ тшм/у келемшщ моделш жасау (Шырыс Ак,жар мен Акдмбулак, кендер1 непзшде). Мамандык, 04.00.12 — Пайдалы кдзындыларды i3Aey жане барлау геофизикалык, эддстерь К^азак, ¥лттык. Техникалык, Университет!. Алматы кдласы, Куазак,стан, 2000.

Диссертацияда уцилларды геофизикалык, зерттеу бойынша алынган мал1метгердд сейсмикалык, толкун epicrepiH турленддру процестершде пайдалану непз1нде мунай жане газ резервуарларыныц тшмд1 келемшщ модел1 6epL\re:i. Геологаялык, к^маиыц петрофизикалык, ерекшеиктерше непзделген Каспий мацы ойысындагы мунай мен газдыц жаца 6ip тишпк резервуарларындагы сазды жинауыштьщ математикалык. модерн жасау тэсш зерттелген. Сазды жинауыштьщ сузгшк-сиымдылык, сипаттарын анык,тау процесы уцилларды геофизикалык, зерттеу аркдллы жасалган математикалык, моделдер! к,олданылып, узджаз талдау TaciAin пайдалану непзшде журпзшген. Кендердщ белпл1 6ip класына арнап жасалган моделдер баскд кластардагы oFan жататын испетгес кендерше де к,олданыдды. Орыидалган зерггеулер:

1. жацадан ашылган кендершщ белгш кендермен ук,састык, децгешн багалаудыц эддстемелж мэселелерш шешу;

2. геофизикалык, мвл1метгердщ комплексп талдауыныц таалш жобалау;

3. орындалран жумыстардыц сешмдшгш сараптап багалауга жол ашу. Жумыс нат1желер1 бойынша Оцтуспк Торгай ойысындагы Акдтбулак, мунай кешнщ крры багаланды. Будан бурыцгы зерттеуш1\ердщ Каспий мацы ойысындагы Шыгыс А*укар курылымындагы ешмдд резервуардыц жаца тишшц пайда болуы туралы болжамдары осы жасалган жумыста дэлелдендь

Design of a Model of Effective Oil and Gas Reservoirs Volume by Geophysical Data (On the examples of the Eastern Akzhar and Akshabulak fields). Speciality 04.00.12 -Geophysical Methods of Prospecting and Exploration for Minerals Fields. Kazakh National Technical University, Almaty, Kazakhstan, 2000.

Results of studies on design of a model of effective oil and gas reservoirs volume based on application of well logging data interpretation for the process of conversion of seismic wavefields are presented. Procedure of creation of mathematical model of a clay reservoir of a new type oil and gas field within Precaspian basin on the grounds of petrophysical features of geological section has been elaborated. Determination of filtration - capacitance features of a clay reservoir has been made on the grounds of application of a technique of continuous interpretation of well logging data using mathematical models. Models elaborated on examples of definite class fields to a first approximation are reasonable for analogous fields of the other classes. Studies performed allow to settle methodical issues on evaluation of similarity level of newly opened fields to the known ones, on planning technique of complex interpretation of geophysical data, on experts evaluation of reliability of operations completed. Oil reserves of the Akshabulak field in the South Tourgay basin have been estimated. Hypothesis (supposition) of the previous researchers that a new type of structure of a producing reservoir has showed itself in the structure of Eastern Akzhar in the Precaspian basin has been proved in the study performed.