Бесплатный автореферат и диссертация по геологии на тему

Оптимизация плотности разведки нефтяных месторождений компьютерным моделированием

ВАК РФ 04.00.17, Геология, поиски и разведка нефтяных и газовых месторождений

Автореферат диссертации по теме "Оптимизация плотности разведки нефтяных месторождений компьютерным моделированием"

ВСЕСОЮЗНЫЙ ОРДЕНА ТРУДОВОГО КРАСНОГО ЗНАМЕНИ НЕФТЯНОЙ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ГЕОЛОГОРАЗВЕДОЧНЫЙ ИНСТИТУТ (ВНИГРИ)

На правах рукописи

БЕЗНОСОВА Ольга Гелиосовта

ОПТИМИЗАЦИЯ ПЛОТНОСТИ РАЗВЕДКИ НЕФТЯНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ КОМПЬЮТЕРНЫМ МОДЕЛИРОВАНИЕМ

Специальность 04.00.17 — геология, поиски и разведка нефтяных и газовых месторождений

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата геолого-минералогических наук

Санкт-Петербург —1992

Работа выполнена в Институте геологии Коми научного центра Уральского отделения'Российской академии наук

Научный руководитель: доктор геолого-минералогических

наук Ю.А.Ткачев Официальные оппоненты: доктор физико-математических

наук И.А.Золков

кандидат геолого-минералогических ' наук З.А.Холодилов Зедущая организация: Государственное геологическое

объединение »"Ухтанефтегазгеология" Защита состоится 1992 г. в // часов на заседа-

нии специализированного Совета Д 071.02.01 Всесоюзного ордена Трудового Красного Знамени нефтяного научно-исследовательского геологоразведочного института по адресу: 191104, г. Санкт-Петербург, Литейный пр., 39.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке 5НИГРИ. Автореферат разослан апреля 1992 г.

Ученый секретарь специализированного Совета кандидат геолого-минералогических наук А.К.Дертез

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Геологоразведочные работы на нефть и газ требуют значительных материальных затрат. Повышение их экономической эффективности на основе научно-методических разработок является важной народно-хозяйственной задачей. Одним из главных резервов удешевления и ускорения промышленного освоения месторождений является оптимизация плотности разведки нефтяных залежей, т. е. определение такого объема геологоразведочных работ, который минимизирует сумму затрат на разьедку и вероятных убыткоЕ, вызываемых погрешностями оценивания параметров месторождения. Очевидна необходимость разработки практически осуществимой методики определения оптимальной плотности разведки. Моделирование нефтяных залежей на ЭВМ с последую-, щей имитацией разведки на моделях является одним из методов определения оптимальной конечной плотности разведки и характеристик;; точности оценки параметров залежи.

Цель работы. Разработка методики, алгоритмов и программ оптимизации разведки залежей нефти компьютерным моделированием.

Основные задачи.

1. Анализ существующих критериев и методов оптимизации геологоразведочных работ на нефть и газ.

2. Разработка методика! определения погрешностей оценки основных параметров по данным разведки на текущий момент., поиск наилучшего расположения очередной скважины.

3. Разработка алгоритмов и программ, реализующих данную методику.

4. Апробация разработанного метода на конкретном примере (залежи нефти одного из месторождений Тимано-Печорской провинции) .

Научная новизна заключается а) в разработке метода оптимизации плотности разведки, основанного на численном моделировании залежей и имитации их разведки с расчетом показателей точности разведки, б) в разработке математической модели залежи, как совокупности условных моделей трех типов: ограничивающих залежь в пространстве, описывающих площадную изменчивость параметров, описывающий- вертикальную (вдоль скважин) изменчивость, в) в методе компьютерной имитации разведки, включающей

определение положения модельных скважин и моделировании в каждой скЕажине геологоразведочных данных, необходимых для поде- ' чета запасов, г) в построении карт погрешностей параметров залежи, -на основе которых можно выбрать ёариант уплотнения разведки,' д) в разработке алгоритмов и программ для решения задач оптимизации разведки нефтяных залежей.

Практическая значимость работы. Предложенную методику можно непосредственно использоЬать при разведке нефтяных месторождений для оперативного контроля плотности разведки и определения ее точности.

Апробация работы. Основные положения диссертации опубликованы в 11 печатных работах, отражены в двух научных отчетах, были доложены на 7 всесоюзных и республиканских конференциях, в том числе, на IX, X и XI Коми республиканских молодежных научных конференциях (Сыктывкар, 1985, 1987, 1989), на Всесоюзной конференции молодых ученых в ЛГУ (Ленинград, 1988), на II республиканской научно-практической»конференции молодых ученых и специалистов "Разработка и внедрение средств автоматизации в сферу науки, производства и управления" (Сыктывкар, 1988), на III республиканском семинаре "Современные методы разведки и разработки месторождений полезных ископаемых в условиях Крайнего Севера" (Сыктывкар, 1989).

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 7 глав и заключения, общим объемом 124 страницы, в том' числе 24 рисунков и 9 таблиц,- списка использованной литературы из 98 наименований.

Исследования, представленные в диссертационной работе, проводились в соответствии с тематическим планом работ Института геологии Коми научного центра УрО РАН по темам "Геоло-го-зкономические критерии и методы оптимизации поисково-разведочных работ на нефть и газ", "Геология и ресурсы горючих ископаемых Европейского•Севера СССР" (.раздел "Системный анализ геологических исследований на нефть и газ") и "Минерально- сырьеЕые ресурсы Северо-Востока СССР как основа развития Тимано-Печорского комплекса" (раздел "Научные основы развития и оптимизации геолого-разведочного'процесса").

Представленная работа выполнена под научным руководством доктора геолого-минералогических наук 1й А. Ткачева. Автор вы-

ражает ему глубокою благодарность за помощь в работе. Автор признателен также-за консультации и замечания, полученные в ходе исследований заведующему отдела горючих ископаемых, профессору В. А. Д^дееву, сотрудникам этого отдела Н. А. Малышеву, Е. О. Малышевой, Б. А. Пимекову, В. В. Юдину, сотрудникам ГШ "Ухтанефтегазгеология" В. С. Коваленко, Е. Г. Коваленко, Л. А. Некрасову. Автор благодарит Н. А. Демину, Р. П. Еондарука, А. Г. Агафонова за помощь, оказанную при оформлении текста работы и чертежей.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Компьютерное моделирование является эффективным средством определения погрешности разведки, оптимизации ее плотности и выбора варианта уплотнения разведочной сети.

2. Модель залежи представляет собой взаимосвязанную .систему одномерных и двумерных условных моделей, описывающих а) поверхности, ограничивающие залежь в пространстве б) площадную изменчивость оцениваемых параметров , в) линейную изменчивость параметров по глубине вдоль скважины. Условность модели заключается в том, что е точках наблюдений значения параметров сов-.падают с геологоразведочными данными, а в промежутках /между ними Еключают случайную автокоррелированную составляющую.

3. Имитация разведки включает в себя моделирование размещения скважин и имитацию их исследования. Положение скважин моделируется с учетом принципа равных объемов на скважину со случайным отклонением скважины от расчетного положения. Имитация исследований скзажины заключается в моделировании совокупности данных, необходимых для подсчета запасов.

4. Погрешность разведки залежи определяется как средняя из среднеквадратических погрешностей имитаций разведки по серии моделей.

5. Карта погрешностей параметра залежи определяется как средняя из среднеквадратических карт отклонений данного параметра, полученных в результате многократной имитации разведки многих моделей. По картам погрешностей парамётров проводится выбор вариантов уплотнения разведки.'

ОСНОВНОЕ .СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ.

Во введении обосновывается актуальность темы, определены

цели и задачи исследования, приводятся общие сведения о работе.

В первой главе рассмотрены существующие методы оптимиза- . цш разведки, основанные на различных критериях. Они описаны в работах JL Д. Америки, К. Е. Быкова, В. Б. Васильева, A. M Волкова, Г. А. Габриэлянца, Р. А. Егорова, Ж. Матерона, А. Д. Кнорин-га, 1L Р. Ковальчука, Ю. А. Ткачева, Е. <1<. Фролова, А. Я. Фурсова, А. Б. Черницкого и др. Первым критерием можно назвать требование ГКЗ обеспечить при разведке определенное заданное соотношение категорий разведанных запасов. Например, по инструкции ГКЗ 1983_года требуется, чтобы + С2) > 0.8. Большое

распространение получили такие критерии, как достижение заданной точности оценивания одного или нескольких основных параметров месторождения , стабилизация оценок основных параметров ( 6 —> const ), стабилизация информационной энтропии совокупности параметров ( I(Э, ,©_,...) —> const), миними-

Л 2»

зация суммы затрат на разведку и вероятных потерь при разработке. Последний критерий является наиболее приемлемым.

В то время как расчет затрат на разведку трудностей не вызывает, величину вероятных экономических потерь разные авторы трактуют по разному. Наиболее правильной представляется трактовка вероятных экономических потерь как разности между стоимостью разработки по оптимальному и разведочным проектам, где под оптимальным проектом понимается проект, составленный на современном научно-техническом уровне с использованием истинных значений параметров месторождений в каждой точке залежи, предложенная Ю. А. Ткачевым. Такой проект по реальным данным не может быть составлен, и это понятие можно применить только к модели залежи.

Во многих работах по оптимизации геологоразведочного процесса предлагается моделирование на ЭВМ как самих залежей, так и процессов их изучения. Этой проблеме посвящены работы В. А. Аронова, В. А. Еолкова, Г. А. Габриэлянца, X А. Дементьева, *Ф. А. Ципорина, Н. А. Крылова, Ю. П. Тихомирова, Ю. В. Щурубора и др. Модель залежи представляет собой сложную взаимосвязанную сис-тёму параметров - элементарных моделей, но иногда под моделью понимают карту изменения одного из сеойств. Существуют различные методы построения графических, числовых и функциональных

моделей геологических тел. Большинство известных в литературе моделей строится путем аппроксимации геологоразведочных данных тем или иным способом.- Модель, построенная только по геологоразведочным данным, по редкой сети является слишком гладкой и простой. Чтобы модель была максимально похожа на изучаемое месторождение и вместе с тбм индивидуальна, необходимо включить в нее случайную автокоррелированную компоненту. Это-позволит использовать для получения статистически обоснованного результата не одну модель, а несколько, с одной стороны - удов-летЕорящих геологоразведочным данным, а с другой - отличающихся реализациями случайной компоненты.

Во второй главе дана общая схема оптимизации разведки. Задачу оптимизации плотности разведки можно подразделить на две составляющие а) определение погрешностей оценки основных параметров по данным разведки на текущий момент и поиск наилучшего расположения очередной скважины, б) автоматизированное проектирование разработки и сравнение эффективности проектов, составленных по "истинным" данным (моделям) и по данным имитации разведки. В диссертации решается первая часть указанной задачи. Для решения ее необходимо:

1)- моделировать залежь,

2) провести имитацию разведки с получением комплекта геологоразведочных данных,

3) обработать данные как при обычном подсчете запасов,

4) накопить результаты по многим вариантам имитации разведки многих моделей,

5) провести статистическую обработку с расчетом показателей точности разведки.

Данная методика разработана для средних, крупных и уникальных по размерам антиклинальных залежей. Ограничение состоит пока е том, что продуктивный пласт не разделен на отдельные интервалы непроницаемыми прослоями.

В третьей главе описаны исходные данные, необходимые для моделирования. Это геологоразведочные данные по исследуемой залежи, имеющиеся на момент анализа разведки, а именно: число скважин, их координаты, абсолютные отметки кровли, подошвы, Еодо-не<4?гяного контакта (ВНК) е скважинах, данные лабораторных анализов керна, интерпретированные данные геофизических иссле-

- 8 - '

дований скважин (ГИС), физические свойства нефти и т. д., погрешности перечисленных величин. Кроме того, используются параметры вариограмм каждого из моделируемых свойств и различные статистические характеристики геологических и разведочных признаков и свойств, которые оценены по совокупности аналогичных хорошо изученных разведкой или находящихся в эксплуатации залежей.

В первом разделе главы дана также краткая геологическая характеристика исходных данных по залежи нефти в каменноугольных отложениях Сандивейского месторождения, которые использовались для моделирования.

Во втором разделе главы описана процедура увязки керновых и геофизических данных по глубине. Так,как из-за неполного выноса керна положение кусков керна, а, следовательно, и образцов определяется приблизительно, и порой оно противоречит соответствующим данным геофизических исследований скважин, необходимо увязать керновые и геофизические данные по глубине. Увязка этих данных заключаете^ в перемещении кусков (монолитов) керна без изменения их первоначальной упорядоченности в пределах "своих" долблений в такое положение, чтобы отклонения значений признака в образцах керна от таковых по ГИС были минимальны и чтобы это достигалось при возможно меньших сдвиге кривой ГИС и долблений друг относительно друга. В предлагаемом варианте предполагается, что увязка ведется по одному признаку (в данном случае пористости по керну и ГИС).

Для решения задачи используется метод максимального правдоподобия, заключающийся в следующем: необходимо найти такое взаимное расположение керна и кривой ГИС, вероятность которого максимальна. Совместная плотность вероятности (функция правдоподобия) зависит от плотностей вероятности "текущего" расположения кривых ГИС, долблений и кусков керна в долблении. Последовательно перебирая все возможные относительные положения кривой ГИС и долблений, а также образцов в долблениях, определяя плотность вероятности каждого такого положения, найдем максимальное значение функции правдоподобия, которое и .будет соответствовать оптимальному взаимному расположению данных ке-рка и ГИС. Число таких переборов велико, но уменьшается с увеличением выноса керна, с увеличением его целостности и умень-

шением возможных погрешностей в оценке глубин долблений и ГИС.

Четвертая глава посвящена моделированию залежей на ЭВМ. .Модель залежи представляет собой сложную многомерную систему взаимосвязанных параметров. Она включает в себя описание геометрии резервуара, его емкостных и фильтрационных свойств и т.д. Теоретически модель залежи - это совокупность элементарных моделей распределения'параметров, каждая из которых трехмерна. Но такая модель не отражает специфики ни самой залежи, ни расположения разьедочных данных, а именно: расположейие их на оси окЕажин, а последних на профилях. Поэтому модель залежи можно охарактеризовать совокупностью более простых моделей ■трех типое: первые описывают поверхности, ограничивающие залежь е пространстве (поверхности кровли и подошвы продуктивного горизонта, еодо-нефтяного контакта и др.), вторые описывают плошддное распределение оцениваемых параметров (эффективную мощность, пористость, кефтенасьщенность), третьи - линейное, по вертикальному разрезу вдоль оси скважин (пористость, нефтена-сыщенность и т.д.).

Порядок моделирования следующий: моделируются поверхности кровли и водо-нефтяного контакта залежи. Определяется внешний контур нефтеносности как пересечение поверхностей кровли и ВКК. Если залежь пластовая, то моделируется поверхность подошвы и определяется внутренний контур нефтеносности, как пересечение поверхностей подошвы и ВНК. Строится двумерная модель эффективной мощности. Затем в каждой скважине моделируются кривые изменения пористости и нефтенасыщенности и определяются среднескважинные значения этих сеойств, которые используются для построения двумерных моделей пористости и нефтенасыщенности.

В первом разделе данной главы описывается построение двумерных моделей. Каждая модель строится как сумма закономерной составляющей (тренда) и случайной автокоррелированной составляющей. «Для описания закономерной составляющей используются алгебраические полиномы. Степень полинома выбирается в зависимости от изменчивости сЕойстЕа и числа точек наблюдений. Для получения надежного результата число точек должно быть в 2-3 раза больше числа коэффициентов алгебраического полинома. Случайная составляющая моделируется как двумерное случайное поле

отклонений свойства от тренда, удовлетворяющее заданной вари-ограмме и совпадающее в точках.наблюдений с измеренными значе-.ниями моделируемой величины. Двумерное случайное поле 1, удов-летворящение этим условиям, моделируется следующим образом: а) значения свойства аппроксимируются сплайном Б, б) моделируется двумерное случайное поле V, удовлетворяющее заданной вариог-рамме (в данном случае используется сферическая вариограмма), в) с модели Ы "снимаются" значения в тех же самых (заданных) точках. Полученные значения'свойства аппроксимируются сплайном Б', г) искбмое двумерное случайное поле равно 1 = Б + V - Б'.

Двумерное случайное поле V, удовлетворяющее заданной ва-риограмме, моделируется методом "случайных монет", предложенным М. Альфаро. Плоскость моделирования заполняется кругами, центры которых удовлетворяют распределению Пуассона, а диаметры равны с! = \1 (а2- у2-), где у - равномерно распределено на [-а,а], а - максимальный диаметр (зона влияния сгойства). Каж-' дому кругу присваивается нормально распеде'ленное случайное число ч.. Значение случайной функции в любой точке X плоскости ■ вычисляется как суШа всех значений а.кругов, • содержащих эту точку У(Х) .

Каждая модель представляется в виде матрицы значений моделируемого свойства в узлах достаточно густой регулярной сети.

Во втором разделе главы описывается построение одномарных моделей - кривых изменения пористости и нефтенасыщенности по вертикальному разрезу едоль осей скважин. Пористость моделируются от кровли до ВНК (подошвы) залежи таким образом, что в точках отбора образцов она совпадает с реальными значениями пористости и удовлетворяет заданной вариограмме. Моделирование условных-одномерных моделей производится аналогично двумерным. Только при построении одномерной модели, удовлетворяющей заданной Еариограмме использовался метод, предложенный М. Дэвидом.

КриЕая нефтенасыщенности моделируется таким образом, что, с одной стороны, она коррелирует с кривой пористости, полученной ранее, а с другой включает элемент случайности. По полученным при условном моделировании кривым пористости и нефтенасыщенности рассчитываются среднесгеважинные значения этих

свойств, которые-используются в дальнейшем для построения двумерных моделей.

В пятой главе дано описание имитации разведки залежи, которая включает в себя моделирование расположения скважин и имитацию исследования скважины.

В первом разделе главы списан метод моделирования размещения скважин. При моделировании размещения скважин используется профильная система. Первая сква-жиНа закладывается в точке, отстоящей от купола структуры на случайную величину г (М(г)=0, б = бг/1£(я), где бг- ошибка определения глубин при сейсморазведке, а - угол падения пласта в некоторой окрестности купола структуры). Имитация разведки скважины в выбранной точке заключается в "снятии" с модели в зтой точке абсолютных отметок кровли, подошвы продуктивного горизонта и водо-нефтя-ного контакта. На основании полученных данных строятся поверхности кровли, ВНК и определяется внешний контур нефтеносности. Затем проводятся продольный, поперечный и диагональный профили, на которых моделируется положение остальных скважин с учетом принципа равных объемов на скЕажину и со случайным отклонением скважины от расчетного положения. При моделировании второй и. последующих скважин учитываются результаты имитации бурения предыдущих и уточняется внешний контур нефтеносности.

Второй раздел главы посвящен имитации исследования скважины. Получение модельных геологоразведочных данных по скважине заключается в "разв'ертывании" среднескважинного значения свойства, снимаемого с карты модели, в месте заложения имитационной скважины, в кривые изменения пористости и нефтенасы-щенности П0(разрезу. Эти кривые моделируются в точках расположения модельных скважин от кровли до ВНК или подошвы продуктивного горизонта. В каждой скважине моделируется число долблений, их глубины и длины, число кусков керна по долблениям, длины кусков, число образцов по кускам, положение образцов. Они моделируются как нормально или равномерно (по смыслу) распределенные случайные числа со средними и дисперсиями, которые рассчитаны по совокупности исходных геологоразведочных данных или приняты по аналогии с другими месторождениями. Пористость в образце .принимается равной сумме значений пористости на смоделированной кривой на глубине положения образца и

"лабораторной погрешности" измерения пористости, которая также моделируется. Аналогично определяются значения проницаемости и остаточной водонасыщенности в образцах. В каждой скважине моделируются кривые значений пористости и нефтенасыщенности по ГИС. Предполагается, что пористость по геофизическим данным имеет систематическое смещение, поэтому кривая пористости моделируется как сумма кривой пористости, полученной ранее, систематической ошибки и случайной компоненты - погрешности измерения пористости по ГКС. Нефтенасыщенность по ГИС моделируется как сумма кривой, коррелирующей с пористостью и случайной компоненты - погрешности измерения нефтенасыщенности по ГИС.

В шестой главе описывается подсчет запасов по полученным в результате моделирования залежи и имитации ее разведки данным. Для этого используется программный комплекс "ЗАПАС", разработанный с участием автора под руководством Ю. А. Ткачева, который включает в себя следующие операции: оценку среднеин-тервальных значений коллекторских свойств, комплексную оценку коллекторских свойств по керновым и геофизическим данным, оценку среднескважинных значений коллекторских свойств, построение карт поверхностей кровли, ВПК, общей мощности, эффективной нефтенасыщенной мощности, пористости, нефтенасыщенности, контуров залежи, линейного порового объема, линейного запаса нефти, блоков категорий запасов, определение средних по залежи значений пористости, нефтенасыщенности, эффективной мощности, определение площади и объема залежи, запасов нефти, растворенного газа.

\

Седьмая глава" посвящена оценка точности разведки по' данным компьютерного моделирования залежей. В процессе моделирования накапливаются и запоминаются многочисленные промежуточные данные. По этим данным рассчитываются следующие статистики: средние значения параметроз по имитациям разведки каждой модели, средние квадратические отклонения параметров по имитациям разведки, средние значения параметров по всем моделям, средние квадратические отклонения параметров по моделям, относительные средние квадратические отклонения параметров по имитациям разведки, относительные средние квадратические отклонения параметров по моделям и т. д. В результате моделирования по каждому параметру рассчитываются а) средние значения парамет-

ров и их погрешностей по залежи, б) средние значения параметров и их погрешности в каждой точке, т.е. производится картирование параметров.

Во втором разделе главы описан метод определения погрешности разведки. Геологоразведочные данные находятся в таком же отношении к истинной залежи, $ каком данные имитации разведки - по отношению к модели залежи. Поэтому средняя погрешность оценки представительной серии моделей по данным имитации разведки будет стремиться к математическому ожиданию погрешности оценки реальной разведки фактической залежи Следовательно погрешность разведки залежи можно определить как среднюю из среднекЕадратических погрешностей имитаций разведки по серии моделей.

В таблице 1 даны погрешности оценки основных подсчетных параметров', полученные в результате моделирования по залежи нефти в каменноугольных отложениях Сандивейского месторождения. Моделирование залежи проводилось по геологоразведочным данным 14-ти скважин, многократна^ имитация разведки проводилась также 14-ю скважинами.

В третьем разделе глаЕЫ предложен метод определения положения очередной разведочной скЕажины, основанный на анализе карт погрешностей значений параметров. Абсолютные значения погрешностей параметров сильно коррелируют с самими значениями и важны для характеристики общей величины запасов. Относительные значения погрешностей параметров обратно коррелируют с самими значениями и на общую величину запасов влияют мало, но существенно влияют на оконтуривание и выявление деталей залежи. Если бы единственной целью разведки была оценка запасов с минимальной погрешностью, очередную скважину следовало бы задать в точке, • где на карте абсолютных погрешностей она достигает максимума. Однако одна из важных целей разведки - максимальное выявление особенностей строения залежей, или выявление деталей, т. е. очередную скЕажину надо задавать в точках максимумов относительных погрешностей. Поэтому рекомендуется очередную разведочную скважину располагать в местах максимальных значений произведения относительных и абсолютных погрешностей основных параметров.

Таблица 1.

Сводные характеристики оценки подечетных параметров и их погрешностей по модельным данным залежи нефти в каменноугольных отложениях Сандивейского месторждения (данные условные).

N2 модели Площадь залежи Средняя эффект, мощное. Объем залежи Средняя пористость Средняя нефтенасыщен. Запасы нефти

1 106.3±13. 7 6. 8+1.2 731. 4+161. 5 11. Sil.3 80.1+1.9 53.7 ±13/8

2 104. 8± 6.1 6. 0+0. 7 631. 3± 83. 4 14.3±1. 9 80. 4+1.1 56.4+ 6.4

о о 103.7±14. 4 6. 3t0.7 655.7+132.0 12.1±1.1 79. 7+0.8 49. 2±10. 5

4 102.3+ 4.8 6.1 ±0.5 620.5+ 32.7 13. 3+1. 0 80. 310. 6 51. 5± 5.3

5 110. 7± 4.4 6. 2+1.1 688. 2±124. 7 10.611.0 78. 4±0. 7 44. 3± 5.2

6 111. 7± 4.4 6. 4+1.1 724. 4±127. 3 11.5±1.0 79. 0+0. 6 51.6+ 5.8

7 104. 2± 5. 0 6. 7+0. 5 697. 0± 64.2 12. 8±1. 0 79. 7+0. 7 55. 3± 3. 9

СРЕД. 1 106.3± 8.8 6. 3+0. 9 678.3± 96.6 I 12.3+1.3 79.6+1.0 51.7+ 7.9

На рисунках 1 и 2 приведены карты абсолютных и относительных погрешностей линейных запасов по нефтяной залежи в каменноугольных отложениях Сандивейского месторождения и показано рекомендуемое место заложения очередной разведочной скважины.

Компьютерное моделирование позволяет прогнозировать оценку точности разведки, которая будет после шага ее уплотнения. Для этого предлагается следующая схема, которая описана в-четвертом разделе седьмой главы. Каждая из имитаций разведки производится п+1 скважиной из которых п закладывается по описанному в главе 6 правилу, а п+1-ая закладывается^е рекомендуемую

(

после анализа карт погрешностей точку. Сравнивая погрешности

РИС.1. КАРТА АЕСОШШХ ПЗГРЕЗНОСТЕП ЛИНЕЯШ ЗАПАСОВ ПО ДАННЫЙ ИМИТАЦИИ РАЗВЕСКИ МОДЕЛЕЙ.

ИЕСГ0Р01ШИЕ С'НДНВЕИСКОЕ ЭЛЛЕХЬ СЗ ТИП ЗАПЕКИ •„ МАССИЕНАЯ

« • к » I г ! ( » : I I « I е ! ( » » 9 г » I » ! и э » » » ( « » » ( » » I « I I « I I « I ( » I » (

I

I «

и #

I 0 0 0 0 0

К 0011111000 0000000000

К 00223444332 11 1 I I 10000000

» 01233334444333221 11000000

» 02222223344444332111000000

« 0023322222334443322111000000

# О 0 2 3 3 3 3 2 2 2' 2 3 3 3 3 3 3 2 2 2 I I О О О О О О 4 00133333222223333322111000000

# 00123444332212223322211000000 I 001 13444443221 122332221 100000

» 0012344544332222333322110000

# 001234435344333333333322100 » 001245555544-444444444432100 » 000234555555444444455543200

0 00123556555544444555665420

# 0012456*65555444455666541

# 0013456665555444455666541 » 00135666(5554444556666530 « 0023566655414445556655430

# 0124566555433344555543210

# 0124555554433334555431000

# 0 2 3 4 5 5 5 5 5 5 4 3 3 3 3 » 4 4 4 4 3 1 О О

1 00000 0)24555666654444445543200

# 00000000000002345566771655445566542100

» 00001111 ¡11%11345566788877655561775211000

И 00001122222223144556771991*17667817521100000

I 00011223333334444556788999998778876411 11000000

» 00011223333444444456788999999887714300111110000

I 00001223333344444456678899998776653 1001 I I I I 1000

е 00011233333333444556678888876655431001112210000

» 00011223333333444556667776655554421011 122110000

« 0001223333334444455555555555554321222221000000

« О О 1 2 2 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 »4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 4 3 3 3 3 3 2 2 1 О О О О О

# О О I 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 4 3 3 3 3 3 2 II О О О О I 0 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 3 3 4 5 4 4 5 5 4 4 4 4 3 3 3 3 2 2 1 0 0 0

# О I 3 3 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 3 4 5 3 3 4 4 4 4 1 ! 1 1 3 2 2 1 О О О О I 0 1 2 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 3 4 4 2 2 3 3 4 3 3 3 2 2 2 2 1 0 0 0 0

# 023322222223321122332222211000 I 0 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 0 0 1 1 2 2 2 2 2 1 1 1 1 0 0 0

# 0 0 1 Ы I 1 1 11 О О О О О I М II II 1 О О О О О I 00000000000000011111000000

# о о о о о о оооо \ gooooooo

# 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 » 0 0 0 0 0

к #

I « < I I I I С I » I » I I I I I I I I 1 I I I I I | I I I I I I I I ( I I | ( I < < > I I I | > ( » ■

УСЛОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ: * - РЕКОМЕНДУЕМОЕ МЕСТО ЗАМЕНЯЯ ОЧЕРЕДНОЙ РАЗВЕДОЧНОЙ СКВА1ИНН ЗНАК ИЗО,"ИНКИ ЗНАЧЕНИЕ СЕОИСТЗА ' ЗНАК ИЗЭШГИ ЗНАЧЕНИЕ СЕОЯСТЗА

10 0 0! 01 .00 ДО .08 УС.ЕД. !5 5 5! ОТ .39 ДО .46 УС.ЕД.

11 1 1! от .08 до .15 УС.ЕД. !6 6 6! 01 .46 £0 .54 УС.ЕД.

12 2 21 от . 15 до .2! УС.ЕД. 17 7 7! ОГ .54 ДО .62 УС.ЕД.

! 3 3 31 01 .23 до .31 УС.ЕД. '.8 8 81 01 .62 ДО .70 УС.ЕД.

14 4 4! от .31 до .39 УС.ЕД. !9 9 91 ОТ .70 50 .77 УС.ЕД.

* SfZ ' OI OZ'Z 10 ¡6 í 6¡ * ZZ4 0П w 10 -

il OZ'Z on 96 I JO 11 í íi * ¡6' 01 fi- 10

» 96' 1 0! IM 10 iL L 1: * ti' 00 er 10

* IM 03 10 i 9 9 9¡ * 6Г os ►z- 10 -

* ¿»'1 os ZZ'I 10 ¡5 S Si * tí' OD 00' JO

i» » »i

if f filz г i¡ ¡i i п ¡o o o¡

тэвоаз эинзьуне иининоеи kvhe ушною зинзь*не иинитои mi

пнтчеяэ uohhouhasvd иогашзьо винзшуе 0133« зоизхпнзиохза - » ;ниазьукгозо згняопзх

• • I • I I » > « • I • I « I « < I t I > I I I t I 1 I I I ( Il I 1 I «I I ! » I I I t « I I I « »

б 6 6

6 6 6 6

6 6 t 1

1 i 9 »

« ! » ?

9 S S S

S £ t t

6 S t £ £ £

6 ! 9 Z E £ £

í L £ £ £ £ £

« Г i С l f f £ f

l 9 9 £ £ t £ E £ £

б 6 9 S E t t t £ E Z

6 9 1 H t t t E Z

6 s p f с t t £ £

f i i 5 ! t £ £

9 1 1 ¿ ! t t f

6 t 1 9 Í 9 i

6 6(1

6 6 i

6

6 i 6 i (

6 s б ; ! t ! 1 9 г

5 Z i I ( t

6 6 6 б ( 6

i о I О i 0 i i i i i i t t 6 i i i

6 L Í i i t e £ г z z t i z z z 1 z 1

£ s

» 6

L I

i 9

9 Г

! £

t Z

£ i

£ о

S О

t I

£ Z

! I

Z Z

Z Z

Z I

i 1

i i i

i i i

I I 0

О О О

O G D

000

1 I 1 I I I 1 I I

z z z

I I s

i б

г z £

MIZ

i i i 11 i i i i i iiiii i 1 о о 0 11000 i 1 i 0 1 i i i i i i i i о 0 11000 11000 10000 00000 00000 00000 00000 о о 0

ООО

о о 0 о о о

ООО О О I О О 1 ООО

оооо 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0000 10 0 0 1110 1111 1111

1 9 19

1 о 1 о i о 1 1 I I I I

о о

9 L Í 9 ! ! £ t ( t Z Z Z 1 i i 1 i 0 0

0 i

1 i 1 I I I 0 1 0 0 ООО ООО ООО ООО О О о О О О ООО ООО

0 1

1 1 I I 1 1 1 I i 1 О I О 1 О 1 О I О О О О

0 i

1 I 1 t 9 6

б 6 б

9 t f

» t t

» t £

z z ;

I I I

1 I I

I 0 0

I 0 0

I 1 1

1 I I

1 I 1

l'i 1

1 1 I

I I I

I 1 I

i i i

r i

I I

0 1

0 1

0 1

1 1

I 1 1

1 I 1

I 1 z

1 z •

I Z £

z z z

z z z

z z z

Z l z

z

L l

z : z z z I z z

I I » I t

s

Z 6

Z z s

г î z !

L г z Z £

Z z z z Z

1 z z l Z

1 z z z £

1 z z £ £

Z z z £ £

z z f t t

z z £ £ t

z z f t f

1 z z £ t

s ! 9 » t

6 í б f 9 t I s 5

5 9 9 б

6

I I I I I I I I I I I I I I i I II I I I ( « I I I I I I I * I I i I « I J < I I I I I i ( I I I I I I

шшзэун -птг um to

зожшгизто эивзгмшзэя

'и31ш0и 1ш38ш шуши кяннуи ou soovuvt хянизншг u3i30h!3dj0u мнчшюонм УШХ ' Z'OHJ

оценки подсчетных параметров , полученные в результате имитаций разведки с различным числом скважин можно определить правильность выбора положения скважины и необходимость заложения очередной скважины.

На таблице 2 приведены относительные средние квадратичес-кие отклонения основных подсчетных параметров, полученные в результате моделирования по геологоразведочным данным на текущий момент (14 скважин) и после предполагаемого уплотнения разведкк (15 скважин). •

Таблица 2.

Относительные средние квадратические отклонения_ параметров по результатам моделирования (%)

Относит, среднее квадрати-ческое отклонение Число скважин Площадь залежи Средняя зффек. мощность Объем залежи Средняя пористость Средняя нефте-насыщ. Запасы нефти

от среднего по имитациям 14 8. 28 14. 28 14. 24 10. 67 1.26 15.28

15 12.17 13. 39 10. 55 10. 40 2.18 14. 46

от данных, утвержденных в ГКЗ 14 1.02 5. 00 - 4. 54 5. 38 2. 93 3.54'

15 1. 78 3. 33 4. 45 5. 38 2. 80 3. 73

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основные результаты работы сводятся к следующему.

1. Установлено, что при оптимизации плотности разведочной сети наиболее приемлемым является критерий минимизации суммы затрат на разведку и вероятных потерь при разработке, которые трактуются как разность между стоимостью разработки по оптимальному и разведочным проектам. Причем под оптимальным проек-•том понимается проект, составленный на современном научйо-тех-ническом уровне с"использованием истинных значений параметров в каждой точке залежи, т.е. по( известной (построенной) модели,

под разведочным - проект, составленный по данным разведки.

Для реализации этого критерия общая задача подразделена на две составляющие: 1) определение погрешностей оценки основных параметров по "данным разведки на текущий момент и поиск наилучшего расположения очередной разведочной скважины, 2) автоматизированное проектирование разработки и сравнение эффективности проектов, составленных по "истинным" данным (моделям) и по данным имитации разведки моделей. В диссертационной работе решена первая часть указанной задачи.

2. Разработана методика оптимизации разведки путем моделирования на ЭВМ, включающая а) моделирование залежей, б) имитацию их разведки с получением комплекта геологоразведочных данных, в) подсчет запасов по смоделированным данным, г) накопление .результатов подсчета по многим вариантам разведки многих моделей, д) статистическую обработку с расчетом показателей точности разведки. Метод апробирован на залежи нефти в каменноугольных отложениях Сандивейского месторождения.

3. -Предложена математическая модель "антиклинальной ц'ефтя-ной залежи, разработаны алгоритмы и программы ее построения как системы пространственно совмещенных одномерных и двумерных моделей: а) описывающих, поверхности, ограничивающие залежь в пространстве (поверхности кровли, подошвы продуктивного горизонта, водо-нефтяного контакта), б) описывающих плошддную изменчивость оцениваемых параметров (эффективная мощность, пористость и нефтенасыщенность), в) описывающих изменчивость параметров по разрезу вдоль оси скважин (пористость, проницае-: мость и нефтенасыщенность). Практически реализована методика получения так называемой условной модели, т. е. такой, которая в точках наблюдений совпадает с геологоразведочными данными, а в промежутках между ниш включает случайную автокоррелирован-нуто составляющую. Последнее обстоятельство позволяет получить множество моделей, адекватных геологоразведочным данным, но отличающихся реализациями' случайной компоненты.

4. Предложен вариант автоматизированной увязки пофазрезу ' вдоль скважин керноЕых и геофизических'данных.

5. Разработан метод, составлены алгоритмы , и программы имитации разведки моделей, включающую моделирование размещения скЕажин и имитацию их исследования. При моделировании располо-

жения скважин используется профильная система. Положение скважин моделируется с учетом принципа равных объемов на скважину с последующим случайным отклонением ее от расчетной точки. Это позволяет для каждой модели провести несколько имитаций разведки. Имитация исследования скважин заключается в "развертывании" среднескважинных значений свойства в кривые изменения пористости, проницаемости, нефтенасыщенности по разрезу, которые моделируются в продуктивном интервале (от кровли до во-до-нефтяного контакта или подошвы продуктивного пласта) и в "снятии" с этих кривых данных для подсчета запасов.

6. Предложен метод определения погрешности разведки залежи компьютерным моделированием. Она определяется как средняя из среднеквадратических погрешностей имитаций разведки серии моделей. Этим методом по каждому параметру рассчитываются а) погрешности средних значений параметров по моделям и б) погрешности. значений параметров в каждой точке залежи (картирование погрешностей). На основе анализа карт погрешностей рекомендуется определять положение очередной разведочной скважины.

Разработанная методика и комплекс программ по мнению автора будут необходимым и полезным инструментом управления разведкой нефтяных месторождений. Они входят составной частью в разработанный в Институте геологии КНЦ УрО РАН с участием автора автоматизированный комплекс по обработке геологоразведочных данных и подсчету запасов ("ЗАПАС").

Список опубликованных работ по теме диссертации.

1. Алгоритмы и программы проведения поверхности ВНК по комплексу геолого-геофизических и промысловых данных // Методы и алгоритма подсчета запасов нефтяных месторождений. Сыктывкар, 1986. - С. 41-53 (Тр. Ин-та геологии Коми фил. АН СССР; Вып. 57).

2. Анализ современного состояния работ по экономической оптимизации разведки месторождения // Проблемы экономики мине-» рального сырья Тимано-Печорского территориально-производственного комплекса. Сыктывкар, 1989. .С. 20- 31 (Тр. Ин-та геологии

-Кож НЦ УрО АН СССР; Вып. 70).

3. Геостатистическое моделирование залежей нефти // П-ой Всесоюз. семинар по геостатистике "Геостатистические методы в

оценке запасов минерального сырья": Тез. докл. - Петрозаводск, 1990, - С. 2-4.

4. Моделирование залежей нефти и имитация их разведки // Современные методы разведки и разработки месторождений полезных ископаемых в условиях Крайнего Севера. Сыктывкар, 1989. -С. 177-180.

5.. Моделирование расположения скважин при имитации разведки нефтяных залежей // Х1-ая Коми республиканская молодежная научная конференция. Тез. докл. - Сыктывкар, 1990. - С. 84.

6. Определение- оптимальной плотности разведки моделированием // Х-ая Коми республиканская молодежная научная конференция. Тез. докл. - Сыктывкар, 1987. - С. 138-159.

7. Численное моделирование залежей в геологоразведке // II -ая республиканская научно-практическая конференция молодых ученых и специалистов "Разработка и внедрение средств автоматизации в сферу науки, производства и управления": Тез. докл. - Сыктывкар, 1988. - С. 17.

8. Машинный алгоритм построения карты эффективной мощности // IX Коми республиканская. молодежная научная конференция. Тез. докл. - Сыктывкар, 1984. - С. 53. В соавторстве с А. И. Пу-кеговым.

9. Результаты оценки погрешности параметров подсчета запасов нефтяных залежей^ Тимако-Печорской провинции // IX Коми республиканская научная молодежная конференция. Тез. докл. -Сыктывкар, 1984. - С. 51. В соавторстве с А. II Пунеговым.

10. Повышение достоверности разведки и оценки запасов нефти с помощью статистических методов и ЭВМ // Геология месторождений нефти и газа Европейского Северо-Востока СССР / Тр. X геол. конф. Коми АССР. - Сыктывкар, 1987. - С. 23-29. В соавторстве с Ю.( А. Ткачевым, А. И. Пунеговым.

11. Автоматизированная система подсчета запасов нефтяных месторождений // Ускорение НТП при поисках, разведке и разработке нефтяных и газовых месторождений / Тез. докл. - Пермь, 1987. - С. 75-76. В соавторстве» с Ю. А. Ткачевым, И. Ф. Кузнецовой.

Заказ № 69. Тираж 100. "

Ротапринт Коми научного центра УрО РАН