Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему

Оценка перспектив нефтеносности малоразмерных структур в условиях высокой изученности территорий

ВАК РФ 25.00.12, Геология, поиски и разведка горючих ископаемых

Автореферат диссертации по теме "Оценка перспектив нефтеносности малоразмерных структур в условиях высокой изученности территорий"

На правах рукописи

Морошкин Алексей Николаевич

ОЦЕНКА ПЕРСПЕКТИВ НЕФТЕНОСНОСТИ МАЛОРАЗМЕРНЫХ СТРУКТУР В УСЛОВИЯХ ВЫСОКОЙ ИЗУЧЕННОСТИ ТЕРРИТОРИЙ (на примере северного окончания Башкирского свода)

25.00.12. - Геология, поиски и разведка нефтяных и газовых месторождений

Автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата геолого-минералогических наук

005061181 - 6М

Пермь-2013

005061181

Работа выполнена в Пермском национальном исследовательском политехническом университете и в Филиале ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг» «ПермНИПИнефть» в г. Перми

Научный руководитель -

доктор геолого-минералогических наук, профессор

Растегаев Александр Васильевич

Официальные оппоненты -

Карасева Татьяна Владимировна, заслуженный геолог РФ, доктор геолого-минералогических наук, профессор, заведующий кафедрой региональной и нефтегазовой геологии Пермского государственного национального исследовательского университета

Башкова Светлана Евгеньевна кандидат геолого-минералогических наук, ученый секретарь ОАО «КамНИИКИГС»

Ведущее предприятие -

Горный институт УрО РАН

Защита состоится 20 июня 2013 г. в 16 часов на заседании диссертационного совета Д 212.188.03, созданного на базе Пермского национального исследовательского политехнического университета по адресу: 614990, г. Пермь, Комсомольский проспект, 29, ауд. 345

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Пермского национального исследовательского политехнического университета.

Автореферат разослан 20 мая 2013 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор геолого-минералогических наук, профессор

А.В. Растегаев

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. В настоящее время в фонде выявленных и подготовленных поднятий на территории Пермского края находится более 250 структур. Почти все они являются малоразмерными и до последнего времени не представляли практического интереса. Фонд крупных и средних структур, вводимых в нефтепоисковое бурение, полностью исчерпан и одним из путей поддержания на высоком уровне сырьевой базы региона является ввод в бурение малоразмерных поднятий. Однако, из-за их малых размеров и сравнительно небольших ресурсов нефти на таких объектах можно пробурить только одну поисковую скважину, т.к. бурение нескольких скважин будет экономически невыгодным. Учитывая затраты на лицензионную деятельность и обустройство открытых месторождений, заставляет серьёзно задуматься и подходить к выбору перспективных объектов для постановки поискового бурения ещё более тщательно.

На территории Пермского края основным продуктивным интервалом разреза традиционно является нижне-средневизейский нефтегазоносный комплекс (НГК), доля которого в добыче нефти составляет 67 %. При этом большая часть добычи приходится на активные запасы. В основном это песчаники визейской терригенной толщи (ВТТ). Начальные сырьевые ресурсы (НСР) на Башкирском своде (БС) составляют 25 % от всех НСР края, а их разведанность достигла 66 %. Тем не менее, БС остаётся одним из основных регионов добычи нефти в крае. Задача по поддержанию высокого уровня добычи при 100 % её компенсации приростом запасов заставляет искать новые пути и технологии для её решения.

Одним из таких путей является оценка качества подготовки структур, которые сейчас находятся на балансе и учёт влияния визейских врезов. Как известно, последние в значительной степени контролируют нефтеносность, но необходимо оценить их влияние на локальные объекты в цифровом виде.

Решению этой проблемы и посвящена диссертационная работа.

Целью работы является научное обоснование и оценка перспектив нефтеносности малоразмерных локальных объектов в условиях высокой изученности территории.

Основные задачи исследований:

1. Выделение и анализ распространения врезов в визейских отложениях на территории северного окончания Башкирского свода.

2. Оценка влияния плотности сейсмопрофилирования Ю на ошибки структурных построений.

3. Составление обобщенной математической модели прогноза ошибок структурных построений в зависимости от плотности профилирования сейсморазведки

4. Разработка математической модели учета визейских врезов для оценки нефтегазоносности локальных поднятий на Башкирском своде.

5. Разработка вероятностно-статистических моделей для прогноза нефтегазоносности локальных поднятий на территории Башкирского свода.

Научная новизна работы:

1. Уточнено представление о геологическом строении визейских отложений на территории Башкирского свода в пределах Пермского края.

2. Составлены обобщенные математические модели прогноза ошибок структурных построений в зависимости от плотности профилирования сейсморазведки 20 на Башкирском своде.

3. Впервые разработана математическая модель учета визейских врезов для оценки нефтегазоносности локальных поднятий на территории Башкирского свода.

4. Впервые разработаны вероятностно-статистические модели прогноза нефтегазоносности локальных поднятий, учитывающие вероятности существования визейских врезов на Башкирском своде.

5. На основе комплексного анализа определены наиболее перспективные объекты для лицензирования и постановки поискового бурения для окрытия залежей в визейских отложениях на территории Башкирского свода.

Основные защищаемые положения:

1. Комплекс геологических и технологических критериев, контролирующих надёжность подготовки объектов к поисковому бурению.

2. Многомерные геолого-математические модели прогноза нефтегазоносности локальных поднятий для территории Башкирского свода.

3. Схема прогноза нефтегазоносности локальных поднятий на территории Башкирского свода.

Фактический материал. Представленная работа - результат многолетних исследований выполненных автором в ОАО «Пермнефтегеофизика», ООО «ЛУКОЙЛ-ПЕРМЬ», ООО «Энергетическая компания «РИФ», ООО «ПермНИПИнефть» и Филиале ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг» «ПермНИПИнефть» в г. Перми. В работе использованы фондовые материалы, в том числе данные о результатах сейсмических работ технологией 20 (более 50 отчётов) и технологией ЗБ (7 отчётов), результаты бурения более 2000 скважин, ГИС по 312 поисково-разведочным скважинам, результаты исследований керна и флюидов на территории Башкирского свода.

Практическая значимость положений и выводов, приводимых в диссертации, позволит определить первоочередные объекты для лицензирования и постановки поискового бурения для обнаружения новых промышленных залежей нефти на территории Башкирского свода для поддержания достигнутого уровня добычи нефти и её компенсации приростом запасов.

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на ежегодных региональных и международных научно-

технических конференциях ПНИПУ, ПГНИУ, ООО «ЛУКОЙЛ-ПЕРМЬ», ООО «ПермНИПИнефть» (Пермь, 1997-2007, 2011-2012), ОАО НПП «ВНИИГИС» Башкортостан (Октябрьский, 1999).

Автор принимал непосредственное участие в планировании, проектировании и камеральной обработке сейсмических работ, участвовал в составлении паспортов перспективных поднятий для ввода объектов в поисковое бурение.

Автором опубликовано 25 научных работ, при этом основные результаты диссертации содержатся в 20 работах, в том числе в 7 статьях в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.

Структура и объём работы.

Диссертационная работа состоит из введения, четырёх глав основного текста и заключения. Общий объём работы составляет 132 страницы, включая 66 рисунков и 24 таблицы. Список литературы включает 143 наименования.

Работа выполнена на кафедре геологии нефти и газа Пермского национального исследовательского политехнического университета и в Филиале ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг» «ПермНИПИнефть» в г. Перми.

Автор выражает свою искреннюю признательность за помощь в подготовке диссертации, за ценные консультации и советы: д.г.-м.н., проф.

B.И. Галкину, д.г.-м.н. проф. A.B. Растегаеву, Д.С. Грибкову, к.г.-м.н. Ю.Н. Морошкиной, а также к.т.н. И.А. Акимову, Г.Ю. Ильиных, к.г.-м.н. P.P. Имамову, к.г.-м.н. В.В. Макаловскому, к.г.-м.н. А.И. Савичу, к.г.-м.н. Ю.А. Яковлеву и всем, кто способствовал выполнению работы.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Глава 1 (Краткая характеристика геологического строения исследуемой территории). Вопросам изучения геологического строения территории Пермского края [5,6,10,11,14,15,16,18] и, непосредственно, Башкирского свода (БС) [3,9,10,11,13], посвящены работы Т.В. Белоконь, Л.Л. Благиных,

C.И. Ваксмана, В.И. Галкина, Ю.А. Жукова, В.В. Макаловского, Д.Г. Михайлова, В.М. Неганова, В.М. Новоселицкого, И.В. Пахомова, В.И. Пахомова, В.М. Проворова, Л.В. Шаронова, К.С. Шершнёва, Ю.А. Яковлева и многих других.

На территории Пермского края выделяется несколько зон по степени изученности геологического строения осадочного чехла и его нефтегазоносности. Недостаточно изученные и слабоизученные земли на территории региона занимают не менее 70 % площади всех перспективных земель. К хорошо изученным землям (около 30 % общей площади перспективных земель) отнесена территория Камско-Кинельской системы прогибов (ККСП), где открыто основное количество месторождений нефти Пермского края и сосредоточены основные разведанные запасы углеводородов (УВ).

БС относится к хорошо изученным землям гребневых участков бортовых зон ККСП и прилегающих территорий.

Рассматривая изученность геологического разреза Пермского края по состоянию на 01.01.2012 необходимо отметить следующее:

• наиболее изучены нижнекаменноугольные отложения (41,1 м/км2), к которым относится ВТТ;

• средняя плотность сейсмопрофилей на территории перспективных земель составляет 1,07 км/км2, а наибольшей плотностью (до 2,82 км/км2) характеризуются земли БС;

• изученность перспективных земель структурным и структурно-параметрическим бурением составляет 68,6 м/км2 или 7,6 км2/скв., при этом наибольшая изученность (272,9 м/км2) достигнута на территории БС;

■ плотность глубокого бурения на перспективных землях составила 65,4 м/км2 или 30,7 км2/скв., на платформенной части региона на землях с весьма высокой степенью изученности (гребневые и около гребневые зоны бортов ККСП) плотность меняется от 118 до 279,8 м/км2 на БС. Необходимо отметить, что с 2000 года структурное бурение как метод подготовки объектов к поисковому бурению на территории Пермского края применяется только в комплексе с сейсморазведкой.

На перспективных структурах на территории БС сосредоточено 15,4 % извлекаемых ресурсов категорий С3 и Д|л, а 48 % всех ресурсов категорий С3 и Дрт на территории Пермского края содержат в себе визейские терригенные отложения.

В целом, изученность Пермского края сейсморазведкой, структурным и глубоким бурением можно оценить как высокую. При этом район БС характеризуется самой высокой степенью изученности, что позволяет выбрать его в качестве участка для отработки технологий прогноза нефтегазоносности локальных поднятий.

Глава 2 (Анализ результатов сейсмических исследований). Территория Пермского края характеризуется высокой степенью изученности сейсморазведкой 2Э. На БС плотность сейсмопрофилирования (ПлПР) на отдельных участках достигает 8,5 км/км2. На его территории выявлено и подготовлено около 100 локальных объектов. В основном, это небольшие по площади и амплитуде поднятия [1,2]. Как показала практика ввода в бурение малоразмерных структур, их подтверждаемость глубоким бурением во многом зависит от фактических ошибок сейсморазведки Ю [7,8,12].

Ошибки структурных построений во многом зависят от ПлПР, поэтому в первую очередь была оценена погрешность сейсморазведки 20 на площадях работ по методике ЗБ, приняв абсолютные отметки ОГ Пк, полученные по данным сейсморазведки ЗБ за реальные. Сами ошибки вычислялись как разность между абсолютными отметками ОГ, полученными по методикам ЗБ и 20: с1А0 = А„(30) - А({2Б). Затем, в пределах площадей ЗБ, строились математические модели для с1А0 в зависимости от ПлПР. По полученным моделям была построена карта ошибок структурных построений по сейсморазведке 2Э для БС [17].

Для реализации данной методики была оценена точность структурных построений сейсморазведки 20 на каждой площади работ 30 с учётом сейсмогеологических условий. Были построены корреляционные поля между АцОП) и Л/)(2П). Коэффициенты корреляции между абсолютными отметками ОГ Ао(ЗО) и Ао(2П) изменяются от 0,69 до 0,97 и статистически значимые.

В диссертации были проанализированы возможные статистические связи погрешности структурных построений {(¡А()) с ПлПР. Для этого была построена схема плотности сейсмопрофилирования 20 по профилям, отработанным с 1978 по 2003 год.

Установлено, что в благоприятных сейсмогеологических условиях при увеличении ПлПР от 1,5 до 8,1 км/км2 разброс ошибок уменьшается от 45 до 4 м, то есть повышение ПлПР позволяет готовить к поисковому бурению более мелкие объекты. Также анализ показал, что в малоблагоприятных сейсмогеологических условиях увеличение ПлПР, как и повышение прослеживаемое™ ОГ с 50 до 90 %, практически не даёт эффекта.

Анализ корреляционных полей между с1Ап и ПлПР показал, что для рассмотренных семи площадей сейсморазведки ЗО они подобны. Для этих площадей построено обобщенное корреляционное поле (рис. 1). Это позволило повысить надежность прогнозных моделей построенных по нему. В результате построены модели прогноза среднеквадратичных сУ0(БВ) и максимальных с1А,,(тах) погрешностей сейсморазведки 20 в зависимости от ПлПР: ¿А^й) = 34,3857 - 7,6643 ПлПР + 0,5357 ПлПР2 (1)

аА„(тах) = 61,2857 - 12,5476 ПлПР + 0,7619 ПлПР2 (2)

По этим формулам были выполнены расчеты и построены схемы погрешностей сейсморазведки 20 для исследуемой площади БС.

Фонд локальных поднятий, выделенных сейсморазведкой 2В, был проанализирован с позиции оценки их подтверждаемое™ глубоким бурением. Поднятия, выявленные в результате детализационных работ по методике ЗЭ, в работе не рассматривались. Исследования были проведены по 60 поднятиям (32 на востоке и 28 на западе участка), на которых не проводилось бурение и, дополнительно, были проанализированы 17 структур с известными результатами бурения.

Далее по вероятностным кривым, построенным по эталонной выборке, состоящей из структур с известным результатом бурения, были определены вероятности подтверждения исследуемых структур в зависимости от амплитуды Р(А) и площади Р(Б). С использованием схем среднеквадратичных и максимальных погрешностей, для каждого поднятия были определены погрешности с!Ао(50) и рассчитаны отношения амплитуд прогнозных поднятий к данным погрешностям АМА^БО). В связи с тем, что большая часть прогнозных структур на западе участка является выявленными или представлены приподнятыми участками (ПУ) небольшими по размеру, то степень их изученности была оценена по количеству точек пересечения (КТП) сейсмопрофилями контура структуры.

ПлПР, ш/kivf

Рис. 1 - Объединенное корреляционное поле между с1А(, и ПлПР для

Павловской (1), Трушниковской (2), Кряжевской (3), Южинской (4),

Кустовской (5), Андреевской (6) и Кудрявцевской (7) площадей 3D

С целью ранжирования поднятий по перспективности их подтверждения глубоким бурением были построены гистограммы по показателям yl/cL4(j(SD), Р(А) и P(S) и выполнено ранжирование структур и ПУ по каждому из этих показателей.

Выполненный корреляционный анализ показал, что показатели достаточно хорошо контролируют друг друга: коэффициент г между Р(А) и P(S) равен 0,75, Р(А) и A/dA0(SD) - 0,94, P(S) и A/dA„(SD) - 0,68. Для окончательного ранжирования структур и ПУ по качеству их подготовки с помощью сейсморазведки 2D была использована комплексная вероятность РСр, равная среднеарифметической между вероятностями Р(А), P(S) и P(A/dA0(SD)). На западе исследуемой площади, где много ПУ показатель P(S) не информативен, поэтому для расчёта Ра> вместо P(S) применяли Р(КТП).

Результаты ранжирования по РСр показали, что 19 структур характеризуются значениями Ра> выше критического 0,50. Первое место в рейтинге занимает Славянская структура с Ра> = 0,83, второе - Астанинская структура с РСр = 0,82. Далее, по степени перспективности, идет Триговская, которая по сравнению со Славянской и Астанинской структурами характеризуется меньшей амплитудой, но значительно большей (максимальной для этого участка) ПлПР.

Анализируя амплитуды перспективных поднятий, приходим к выводу, что большинство из них сопоставимы со среднеквадратической ошибкой сейсморазведки 2D. Следовательно, на рассматриваемой площади в ряде

случаев существующая сеть и ПлПР сейсморазведки 2D не может дать однозначных ответов о реальном существовании выявленных структур. Для надёжной подготовки их к глубокому нефтепоисковому бурению рекомендуется сгущение сети профилей или, в ряде случаев, проведение пространственной сейсморазведки 3D.

Глава 3 (Разработка вероятностно-статистических моделей для прогноза наличия врезов). На территории Пермского края в пределах ВТТ выделяются врезы, которые представляют собой узкие (0,2-5,0 км), протяженные (20-30 км и более) извилистые ложбины с углами наклона склонов до 1°-10°, врезанные в подстилающее ложе на глубину от 15-20 до 100 м и более.

Врезы выполнены песчано-глинистым материалом нередко с включениями углей или карбонатных прослоев. Результаты исследований показали, что они в определенной мере контролируют нефтеносность, поэтому при прогнозе нефтеносности влияние врезов необходимо обязательно учитывать [19].

На территории БС врезы хорошо прослеживаются в пластах: Мл, Б62, Бб|, Тл2б, Тл2а. Визейские врезы достаточно уверенно выделяются на временных разрезах сейсморазведки 2D, но лучше распознаются сейсморазведкой 3D. На рассматриваемой территории толщина ВТТ составляет около 50-70 м и состоит из пяти крупных трансгрессивно-регрессивных циклов. Последние часто наслаиваются друг на друга без изменения общей толщины ВТТ. В результате выделить по сейсмической записи отдельные пласты очень трудно или практически невозможно и, следовательно, по данным сейсморазведки можно определить только общее направление трассирования врезов.

При выделении врезов по скважинам, используя данные геофизических исследований скважин (ГИС) и анализа керна можно уверенно выделять песчаники в разрезе ВТТ. Например, А.П Ильиных и Ю.В. Парфёновой было предложено относить к врезам, только те пласты, сумма проницаемых прослоев в которых составляет более 5 м. Позднее, С.И. Ваксман показал, что необходимым условием для выделения вреза является толщина монолитных песчаников не менее 5 м.

Для целей данной работы за основу взяты схемы распространения врезов из работы А.П. Ильиных и Ю.В. Парфёновой, т.к. они наиболее полно закрывают район исследований. В большинстве случаев врезы в рассматриваемых пластах достаточно хорошо контролируют друг друга. Так как врезы, как правило, имеют ширину 1-2 км, для анализа их пространственного распространения площадь БС была разбита на кластеры размером 3*3 км. Ориентация ячеек соответствовала направлению распространения врезов. В пределах каждой ячейки были определены значения коэффициентов пористости /Спор и проницаемости Я"Пр, значения абсолютных отметок ОГ Пк, толщина D3tm-Cit и количество врезов в пластах в пределах каждого кластера N. В интервале пласта Тл2б, как наиболее изученного, были выбраны эталонные участки с принадлежностью кластера к врезу (класс 1) и отсутствием его (класс 2). В пределах обучающей выборки рассчитывались

средние значения, стандартные отклонения и критерий Стьюдента і (табл. 1). Из табл. 1 видно, что по всем пяти исследуемым геологическим параметрам средние значения различаются по критерию I, причем максимально различаются значения показателя N. Средние значения N »¡(Б^т-Сіі), К!Юр, /<пр для класса 1 выше, чем для класса 2. Отметим, что гипсометрически кровля ОГ ІІК в классе 1 несколько выше, чем в классе 2.

Таблица 1

Основные статистические характеристики геологических показателей

Параметры Среднее значение Стандартное отклонение Среднее значение Стандартное отклонение t Р

для класса 1 для класса 2

Лпор, % 15,31 3,74 12,21 5,04 9,15 0,0000

А'пр, мкм 70,70 24,64 58,69 17,55 7,27 0,0000

//(Пк), м -1261,7 58,8 -1279,3 54,7 2,35 0,0496

/«(Dî-Cit), м 588,8 33,6 550,5 40,3 13,49 0,0000

N, шт 3,31 1,06 0,99 1,19 26,95 0,0000

Примечание: р - доверительная вероятность

По информативным показателям было построено уравнение линейной дискриминантной функции (ЛДФ). Затем для каждого кластера эталонной выборки рассчитаны значения ЛДФ, по которым построены гистограммы и вероятностная кривая. Аналитическое выражение вероятностной кривой для расчета комплексной вероятности прогноза врезов имеет вид:

Р 1.2= 0,5256 + 0,399Z-0,0016Z2 - 0,0359Z3, (3)

где Z = 0,0227/fnop + 0,0013Я"ПР - 0,0004H(IIK) + + 0,0007m(D3tm-Cit) + 0,8525N- 3,1978.

Для получения более объективных результатов прогноза врезов были созданы альтернативные математические модели с использованием других обучающих выборок, проведено сравнение результатов расчетов по ним в пределах эталонных и экзаменационных выборок и выбрана наиболее оптимальная модель для дальнейших прогнозов.

Анализ построенных моделей показал, что все они достаточно хорошо в пределах эталонной выборки позволяют распознавать врезы. Распознаваемость наличия вреза колеблется от 77,3 до 93,1 %, а его отсутствия - от 51,8 до 94,0 %.

По построенным моделям были рассчитаны вероятности отнесения кластеров к врезам для всей территории БС. Кластер был отнесен к врезу, если вероятность Р > 0,5. Анализ правильности распознавания врезов выполнен по двум вариантам: при классификации без учета месторождений и с учетом их наличия. Результаты расчетов приведены в табл. 2, из которой видно, что распознаваемость врезов (классов 1 и 2) без учета месторождений достаточно высокая: степень распознавания наличия вреза изменяется от 79,0 до 87,2, а отсутствия - от 72,5 до 85,6. При этом средние значения вероятностей наличия вреза в первом случае изменяются от 79,0 до 87,2 %, а отсутствия - от 72,5 до

85,6 %. При этом средние значения вероятностей наличия вреза в первом случае изменяются от 0,79 до 0,87, а во втором - от 0,19 до 0,29.

Таблица 2

Результаты классификации врезов

Модель Степень распознавания вреза, % Степень распознавания вреза с учетом месторождений, %

Есть Нет Мест, и врез Мест, без вреза Врез без мест. Нет мест, и вреза Средняя

Р\-2 % 83,2 80,7 85,8 58,9 80,7 92,1 82,0

Л„> 0.80 0.23 0.81 0,43 0.77 0.13 0,53

Ръ-Ь % 87,2 72,5 92,3 37,5 77,3 90,7 80,1

Ли- 0.87 0,29 0.91 0,60 0.78 0.12 0,59

PIA % 86,6 78,3 90,1 54,4 79,8 91,2 82,6

Ли- 0.78 0,25 0.80 0.44 0.75 0,10 0.53

Pi-b % 79,0 85,6 80,7 69,6 79,8 92,6 82,2

Л,,- 0.79 0.19 0.79 0.36 0.79 0.10 0.50

Per % 79,3 84,7 81,5 68,8 79,8 93,0 81,9

Л«. 0.78 0,22 0,80 0,41 0.77 0,13 0,52

Далее был проведён анализ эффективности «работоспособности» построенных моделей. Для этого исследовано, насколько правильно классифицируются врезы в следующих кластерах: месторождения с врезами (класс 3), месторождения без врезов (класс 4), врезы без месторождений (класс 5) и отсутствие месторождений и врезов (класс 6). Врезы достаточно уверенно выделяются по всем четырем моделям в пределах «месторождения с врезом». Максимальная степень распознавания (92,3 %) получена по модели Яз-л при Рщ> = 0,91, а минимальная (80,7 %) - по модели P5.h при Рш> = 0,79. Значительно хуже прогнозируется отсутствие врезов в классе «месторождения без врезов». Минимальная степень распознавания (37,5 %) получена по модели />3.6 при Рт> = 0,60. По остальным моделям степень распознавания выше 50 %, максимальная (69,6 %) получена по модели />5_б при Рщ> = 0,36. В классе «врез без месторождения» степень распознавания наличия врезов по всем моделям достаточно высокая и колеблется в незначительных пределах от 77,3 до 80,7 %. В классе «отсутствие месторождения и вреза» наблюдается самая высокая степень распознавания. По всем моделям она выше 90 % и колеблется в незначительных пределах.

Как видно из проведенного анализа врезы наиболее хорошо классифицируются по моделям Р\.2, Pj.4 и В то же время, выполненный корреляционный анализ показал, что вероятности, рассчитанные по этим моделям, достаточно хорошо контролируют друг друга: коэффициенты корреляции между ними статистически значимые и изменяются от 0,96 до 0,98. В связи с этим для окончательной классификации врезов для каждого кластера были рассчитаны средние значения вероятностей Р|_2, Рза, Ps-ь и с помощью многомерного регрессионного анализа составлено уравнение для практического использования:

Рнг = - 0,029855 + 0,006991/СПор - 0,000193/ГПР - 0,000134//(ИК) -

- 0,000385ю(031т-С,1) + 0,23393 Ш, (4)

Я = 0,97, /•= 2477,3/5,67, р < 0,0000.

По данной комплексной модели были вычислены значения вероятностей наличия врезов для каждого кластера в пределах всей территории БС и построена вероятностная схема наличия врезов.

Анализ эффективности работоспособности комплексной модели приведен в табл. 2, из которой видно, что степень распознавания наличия или отсутствия врезов во всех классах обучающей выборки очень высокая, что свидетельствует о возможности использования комплексной модели для вероятностной оценки наличия врезов.

Глава 4 (Построение моделей для локально-зонального прогноза нефтегазоносности территории Башкирского свода). На первом этапе при разработке вероятностно-статистических моделей для прогноза нефтегазоносности использовались следующие характеристики ловушек: площади - 5, амплитуды - А, интенсивности - А/&л. Анализ выполнялся по кровлям турнейских (С^), визейских терригенных (С,И) и башкирских отложений (С2Ь) [20]. При построении статистических моделей использовались данные по более, чем 100 объектам [4]. По рассматриваемым показателям на первом этапе локального прогноза были построены индивидуальные вероятностные модели.

Рассмотрим построение индивидуальных вероятностных моделей на конкретном примере. Пусть имеется выборка нижнекаменноугольных терригенных локальных объектов, которая описана с помощью вышеприведенных характеристик. Относительно этих структур известно, что одни из них принадлежат к классу 1 (нефтяные структуры), другие - к классу 2 (пустые структуры). Построением моделей решается задача отнесения объектов к одному из классов по совокупности (набору) показателей, характеризующих локальный объект. На первом этапе построения индивидуальной вероятностной модели для классов 1 и 2 строятся гистограммы по показателям, например, 5, которая имеет размерность км2, А - размерность м. Другие показатели также имеют различные размерности (табл. 3). Для приведения используемых показателей в единую систему был использован вероятностный подход. Для этих показателей определены оптимальные величины интервалов варьирования. Затем в каждом интервале определены вероятности принадлежности к классу 1. Далее интервальные вероятности принадлежности к классу 1 сопоставлены со средними интервальными значениями показателя. По этим данным высчитан парный коэффициент корреляции г и построено уравнение регрессии. При построении моделей выполняется их корректировка, из условия, что среднее значение для класса 1 должно быть больше 0,5, а для класса 2 меньше 0,5. Уравнения регрессии по всем изучаемым показателям приведены в табл. 3.

Кроме морфологических характеристик для локального прогноза нефтегазоносности была использована группа показателей, характеризующих

гипсометрию изучаемых пластов (//) и мощности (т) между ними. В эту группу вошли: абсолютные отметки залегания кровли таманских - Д(/м, турнейских -С,1, терригенных нижнего карбона - С;//, башкирских - С2Ь, нижнепермских -Р/а отложений, а также мощности пород между ними. По этим показателям построены модели, аналогичные приведенным в табл. 3.

Таблица 3

Статистические модели прогноза нефтегазоносности по морфологическим показателям

Показатель Статистические характеристики показателей Критерии числитель, р- знаменатель Вероятность принадлежности к классу нефтяных структур. - верхняя строка; область применения - средняя; диапазон изменения вероятностей -нижняя строка

Нефтяные структуры Пустые структуры

Леи, м 18.9И4.3 0,519±0,079 13.717,4 0,49110,041 2.26104 0,025310 Р(Асн) = 0,415+ 0,00554/1,11 1 - 100 м 0,42 - 0,96

•Seit, км2 3.0±5,3 0,502±0,015 1.6±1.5 0,49810,004 1.90102 0,058934 ЯОй-н) = 0,494+ 0,00288 ¿Ь, 0,06 - 26,9 км2 0,49 - 0,57

Aci\/Scn ", м/км 15.517.3 0,50810,054 13.0±6.6 0,49010,049 1.90395 0,058983 Р(АпАсп/') = 0,393+ 0,00745/4п/5'с;//' 1,1-40,9 м/км 0,40 - 0,69

Асы, м 16.4114 0,515±0,084 11.916.8 0,488±0,041 2.610501 0,009799 Р(Лсш) = 0,417+ 0,00601/1,щ, 1 - 84 м 0,42-0,92

•Sriti, км2 2.513.3 0,50610,044 2,013.1 0,49810,041 0.938812 0,349072 Я(5пи) = 0,473+ 0,01365('ц| 0,04-20,6 км2 0,47-0,75

Arm/Scui", м/км 11.715,6 0,51910,071 9.016.1 0,489±0,064 2.607951 0,010049 Р(Асн^с,„'") = 0,384+ 0,01155/(П|/5'г,„И 0,01-36,1 м/км 0,38-0,80

Лол, м 10.918.9 0,52910,085 6.513.8 0,48910,036 2.944881 0,004111 Р(А,-2Ь) ~ 0,428+ 0,0095/)С2/, 1 -40 м 0,43-0,81

Seih, км2 2,914.7 0,501 ±0,085 2.814.4 0,49810,079 0.147042 0,883386 = 0,448+ 0,01815(7/, 0,1-22,9 км2 0,42-0,86

м/км 8,5±4.7 0,53610,085 5.814.1 0,48810,074 2.843551 0,005521 Р(АС2Ь/8С2Ь') = 0,383+ 0,01799/), ^аь' 1,1 - 25,6 м/км 0,40-0,84

Статистические модели разрабатывались по вариантам: первый, учитывает нефтегазоносность верхнедевонско-турнейских отложений, второй учитывает нефтегазоносность терригенных отложений нижнего карбона, третий - среднекаменноугольных отложений, четвертый - нефтегазоносность вышеперечисленных отложений совместно.

Анализ построенных моделей показал, что значения Р(Нтт), Р(//П1), Р(Нсш), Р(Н('2ь) для нефтяных структур больше 0,5, для пустых меньше 0,5. Все

это свидетельствует о том, что для того чтобы структуры были с повышенной долей вероятности нефтяными они должны занимать более высокое гипсометрическое положение по кровлям HDilm Нщ,, НСп\ Н<пь, НР\а, т.е., структуры должны быть сквозными. Построенные статистические модели вероятности наличия залежей по проанализированным выше показателям были использованы для расчетов вероятностей по прогнозным структурам, находящимся на исследуемой территории.

Для построения наиболее оптимальной модели прогноза нефтегазоносное™ с использованием разработанных индивидуальных вероятностей по всем четырем вариантам были вычислены условные комплексные вероятности: по первому варианту - Ркомп1в, второму - Ркомп2в, третьему - РкомпЗв, четвертому - р komp-

Здесь отметим, что при вычислении Ркомп1в использовалось такое сочетание вероятностей, при котором средние значения вероятностей Ркомп1в наиболее сильно отличаются в изучаемых классах при равном значении сочетаний.

В результате выполненных расчетов было определено, что наилучшее распознавание для первого варианта имеется при использовании следующего сочетания вероятностей: PfAa/Sa?'), Р(Нсц), P(AaJ P(SCiJ; для второго P(An/Sci;/!), P(Hcni), P(Acni). РЫ; третьего P(AC:/SC/'), P(I!<■:), P(AnJ. Для четвертого варианта также вычислялась условная комплексная вероятность -Ркомр, учитывающая значения Ркомп1в, Ркомп2в, РкомпЗв. Средние значения Ркомп1в, Ркомп2в, РкомпЗв, Ркомр и их статистические оценки приведены в табл. 4.

Средние значения комплексных вероятностей по нефтяным и пустым поднятиям приведенные в табл. 4 показывают, что они по критерию t статистически различаются. Максимальное различие получено по Ркомр, минимальное по Ркомп1в.

Таблица 4

Оценка информативности комплексных критериев

Критерии Нефтяные структуры Пустые структуры t/p

Ркомп1в 0,553±0,099 0,468±0,131 3,86437 0,000165 15,42901 0,000446

Ркомп2в 0,554±0,130 0,381±0,172 6,52246 0,000000 38,02334 0,000000

РкомпЗв 0,596±0,123 0,453±0,171 5,00251 0,000002 26,24910 0,000002

Ркомр 0,641±0,180 0,344±0,223 8,49059 0,000000 64,83007 0,000000

Для вычисления статистики Пирсона по значениям Ркомп1в, Ркомп2в РкомпЗв и Ркомр были построены вариационные ряды для нефтяных и пустых структур. Расчетные значения х~ приведены в табл. 4, из которой видно, что как по критерию г, так и по критерию % выборки статистически различаются.

Для контроля полученных значений вероятностей, применён метод пошагового линейного дискриминантного анализа (ПЛДА). В результате его реализации были получены следующие линейные дискриминантные функции: 2, = Ъ\,5965Ркомп1в - 0,0&71Ркомп2в + 13,5869РкомпЗв - 13,02070 (5) г2 = 33,6ШРкомп1в - 6,4\6ЪРкомп2в + 10,6529РкомпЗв - 10,39330 (6) По данным функциям была определена каноническая функция 2, позволяющая вычислить значения принадлежности к классу нефтяных - Р(2). Для целей реализации построенных моделей используется величина Р„ф„, которая определяется как среднее значение между Ркомр и Р(2) - вычисленных для эталонных и прогнозных структур, которая также была определена для всех локальных структур. Затем выполнено ранжирование нефтяных и пустых структур по величине Р,кфт. Средние значения данного критерия по рангам локальной нефтегазоносности, приведены в табл. 5.

При снижении рангов нефтегазоносности средние значения Р„ефт уменьшаются (табл. 5).

Таблица 5

Средние значения вероятностей в пределах рангов

Вероятность Ранги нефтегазоносности

/ 2 3 4

Р,Нт 0,88±0,10 0,62±0,07 0,40±0,09 0,23 ±0,20

Per 0,92±0,16 0,72±0,29 0,66±0,31 0,40±0,23

Рнг 0,85±0,16 0,67±0Д8 0,55±0,24 0,33±0,15

В ранге 1 все значения РШфШ во всех случаях больше 0,5, а все исследуемые 47 структур отнесены к рангу 1 и являются нефтегазоносными.

В ранге 2 средние вероятности Р,,ф„ по критерию t статистически различаются, но вероятности её формирующие по средним значениям статистически не различны. В данном классе проанализировано 78 структур, из них 55 были верно расклассифицированы, следовательно, для ранга 2 успешность составляет 0,70.

В ранге 3 исследована 41 структура, из которых 16 нефтяных. По критерию t средние значения вероятностей Plw,/lm статистически не различаются. Для ранга 3 успешность составляет 0,41.

В ранге 4 исследовано всего 10 структур, из которых только 1 нефтяная. По критерию t средние значения вероятностей Р„ф,, статистически не различаются. Для ранга 4 успешность составляет только 0,11.

Все это показывает, что при прогнозных оценках данную градацию можно использовать для практических целей.

Ранее в диссертации была разработана методика учета врезов для оценки нефтегазоносности - Рщ> [19], а для окончательного ранжирования структур и ПУ по качеству их подготовки с помощью сейсморазведки была разработана комплексная вероятность Per [17]. Средние значения данных критериев по рангам локальной нефтегазоносности приведены в табл. 5.

Значения вероятности РСг в зонах различных рангов значительно отличаются и уменьшаются от 1 до 4 ранга от 0,92 до 0,40. Она должна быть учтена при ранжировании структур по степени перспективности.

Величина Рдр в зонах различных рангов отличается менее значительно, чем Per, но имеющееся уменьшение значений также происходит закономерно от 1 до 4 ранга от 0,85 до 0,33, поэтому она также должна быть учтена при ранжировании структур по степени перспективности.

Для комплексного учета данных, полученных по Р,кфт, Р(р и Рт> по разработанным методикам прогноза нефтегазоносности локальных структур, будем использовать пошаговый регрессионный анализ. В результате реализации данного метода получена многомерная геолого-математическая модель [20], которая может быть использована на практике для прогнозных оценок:

Р„сфтк = - 0,094 + 0,556235л,с,/™ + 0,368093/у;. + 0,3206227/v, (7)

при R = 0,99; 37,7; р<0,000000.

По этой модели построена карта комплексного критерия Р,Кфт (рис. 2).

К высокоперспективным объектам (ранг 1) по значениям Р„„/,„,Л относится 13 структур, к перспективным (ранг 2) - 15 структур, к средне перспективным (ранг 3) - 32 структуры и к мало перспективным (ранг 4) - 17 структур.

В ранг 1 по Р„ефтк попали структуры: Шистеровская и Маркидоновская, входящие в состав Шистеровского месторождения нераспределённого фонда недр, продуктивного по пласту Тл2_б; Талмазовская структура (одноимённое месторождение продуктивное по среднекаменноугольным отложениям) перспективное по визейским отложениям; восточным купол Талмазовской структуры, перспективный на обнаружение залежей в визейских отложениях; Северо-Калашниковская структура с запасами не поставленными на баланс, расположена в непосредственной близости от Южно-Чернушинского месторождения продуктивного по пласту Тл2.а; подготовленные Славянская (находится в непосредственной близости от Аряжского месторождения продуктивного по пластам Тл2 и Бб и, вероятно, являющаяся одним из его куполов) и Триговская (вероятно, является одним из куполов Утулгинского месторождения, продуктивного по пласту Тл2.б) структуры — перспективные по визейским отложениям; Репищенская структура, выведенная из фонда подготовленных по ПГМ, но имеющая перспективы по визейским отложениям; западный купол Астанинской структуры (восточный является Астанинским месторождением продуктивным по пластам Бб и Мл), расположенная в непосредственной близости от нескольких куполов Капмиярского месторождения продуктивного по пластам Тл2.а, Тл2.б, Бб| и Мл; Галечная структура, расположена в непосредственной близости от Батырбайского месторождения продуктивного по пластам Тл, Бб и Мл.

Выявленные: ПУ 26 - находится к востоку от Быркинского месторождения продуктивного по пластам Тл, Бб и Мл; ПУ21 и ПУ22 находятся между Аряжским и Капмиярским месторождениями. Все три ПУ находятся в пределах гребневой части ККСП и являются очень перспективными для открытия залежей в визейских отложениях.

0 6 Изолинии равных значений Рн*фт

Месторождения нефти

Границы Камско-Кинельской системы прогибов:

бортовая зона;

------ внешняя прибортовая зона:

------ внутренняя прибортовая зона:

------ осевая зона:

Знамения Рн-фт

Структуры, их номера и ранги

Граница Пермского края

Рис. 2 - Расположение перспективных структур по Р„ефтк

Номер

Структура

Номер

Структура

Номер

Структура

Бархатная

Астанинская

Сараевская

Богданов екая

Богданов екая

27 ПУ

28 ПУ

Валентиновская

Опаровскзя Зеленинская

Кузинская

Лайгинская

Базухинская

Купцовская

Маркидоновская

Маркидоновская

Маркидоновская

Шистеровская

Улыкская

С.-Аряжская

Славянская Талмазовская

С.-Калашников екая

Золотушинская

Станиславская

Ашехлинская

Кубинская

Валийская сев.купол

Валийская юж. купол

_ Триговская

Станиславская Станиславская

Ю.-Миковская

61 Лыковская

62 ПУ

Чернушинская

Репищенская ПУ

Таким образом, все 13 поднятий действительно являются высокоперспективными объектами для обнаружения залежей нефти в визейских отложениях. Разработанный и откорректированный комплексный критерий />нефтк можно использовать при оценке перспектив нефтегазоносности локальных структур на Башкирском своде [20].

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

Сопоставление данных сейсморазведки 2D и 3D с помощью корреляционного анализа позволило исследовать связь между абсолютными величинами погрешности сейсмических построений dAo и плотностью сейсмопрофилирования ПлПР. Анализ данной связи показал, что при повышении плотности профилирования можно готовить к поисковому бурению малоразмерные объекты. Для оценки надежности подготовки объектов были составлены обобщенные математические модели прогноза ошибок структурных построений в зависимости от плотности профилирования сейсморазведки 2D и разработана комплексная вероятностная модель, учитывающая качество подготовки структур. Проанализированный фонд локальных поднятий, выделенных сейсморазведкой 2D, с позиции оценки их подтверждаемости глубоким бурением, позволил выделить наиболее перспективные объекты. В ряде случаев данные полученные по методике 2D, не могут дать однозначные результаты о реальном существовании выявленных структур. Поэтому для их надежной подготовки к глубокому нефтепоисковому бурению рекомендуется сгущение сети профилей, или при необходимости проведение пространственной сейсморазведки 3D в комплексе со структурно-параметрическим бурением. Вероятность подтверждаемости структур - РСр была использована при оценке перспектив нефтегазоносности локальных структур.

Выполненный анализ распространения в пластах Мл, Б61, Бб|, Тлгб, Тлга визейских врезов показал, что они в значительной степени контролируют нефтеносность. Для учета влияния врезов на нефтегазоносность локальных поднятий впервые разработана комплексная математическая модель, по которой были вычислены значения вероятностей наличия врезов Рцг, которые использованы при оценке перспектив нефтегазоносности локальных структур.

Впервые разработана математическая модель прогноза нефтегазоносности по комплексу геологических показателей, по которой выполнена оценка нефтегазоносности структур по значениям Р„ефт. Для комплексного учета данных, полученных по Р11Сфт, Per и Рш> разработана методика прогноза нефтегазоносности локальных структур, с помощью которой определяются значения Р,Кфт. По значениям РП1.фтк построена карта перспектив нефтегазоносности для территории северного окончания Башкирского свода. Это позволило выполнить прогнозную оценку по 60 перспективным структурам, из которых 13 являются высокоперспективными, 15 перспективными, 32 среднеперспективными, и 17 малоперспективными. Высокоперспективные структуры, являются первоочередными для постановки на них поискового бурения.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Растегаев A.B., Морошкин А.Н. Оценка подтверждаемости структур, подготовленных сейсморазведкой в Пермской области // Сборник научных трудов «Геология месторождений полезных ископаемых) / Пермский гос. техн. ун-т. - Пермь, 1997. - с.125-131.

2. Морошкин А.Н., Бычков С.Г. Сравнительный анализ геологической эффективности сейсморазведки и структурного бурения при подготовке нефтегазоперспективных объектов в Пермском Прикамье // Материалы региональной научной конференции «Проблемы геологии Пермского Урала и Приуралья» / Пермский гос. ун-т. - Пермь, 1998. - с.161-162.

3. Морошкин А.Н. К вопросу выделения каширского вреза // Геология Западного Урала на пороге XXI века: Материалы региональной научной конференции / Пермский гос. ун-т - Пермь, 1999. - с.275.

4. Морошкин А.Н. К вопросу о выборе критериев локального прогноза // Геология Западного Урала на пороге XXI века: Материалы региональной научной конференции / Пермский гос. ун-т. - Пермь, 1999. - с.235-237.

5. СавичА.И., Лукьянов Р.Ф., Шляпников А.И., КоровкоЛ.Н., Морошкин А.Н., Чернышева Л.В. Результаты применения непродольного вертикального сейсмического профилирования в условиях Пермской области // Геология Западного Урала на пороге XXI века: Материалы региональной научной конференции/ Пермский гос. ун-т. - Пермь, 1999. - с.231.

6. Жданов А.И., Кузнецова Н.М., Савич А.И., Морошкин А.Н. К вопросу региональных сейсморазведочных работ // Геология Западного Урала на пороге XXI века: Материалы региональной научной конференции / Пермский гос. ун-т. -Пермь, 1999.-с.239.

7. Морошкин А.Н., Лукьянов Р.Ф. Применение непродольного вертикального сейсмического профилирования при оценке подтверждаемости локальных поднятий // Вестник ПГТУ. Нефть и газ / Пермский гос. техн. ун-т. -Пермь, 1999. Выпуск I. - с.52-53.

8. Морошкин А.Н., Бычков С.Г. Сравнительный анализ эффективности сейсморазведки и структурного бурения // Вестник ПГТУ. Нефть и газ / Пермский гос. техн. ун-т. - Пермь, 1999. Выпуск И. - с.42-47.

9. Морошкин А.Н., Жданов А.И. О возможности картирования врезов визейского и московского возраста сейсморазведкой // Состояние и перспективы использования геофизических методов для решения актуальных задач поисков, разведки и разработки месторождений полезных ископаемых: Материалы Республиканской научно-практической конференции. Октябрьский, 23-27 августа 1999 года. / Ред. колл.: Антонов К.В. (гл. редактор) и др. Управление по недрам РБ, ОАО НПП ВНИИГИС. Октябрьский, 1999. - с.86-91.

10. Неганов В.М., Морошкин А.Н., Шихов С.А. Строение Камско-Кинельской системы прогибов по результатам геофизики и бурения // Геофизика, спец. выпуск к 50-летию «Пермнефтегеофизики», 2000. - с.34-38 (из перечня ВАК).

11. Неганов В.М., Морошкин А.Н., Жданов А.И., ВаксманС.И., КурасоваМ.С. Нетрадиционные ловушки нефти - резерв повышения эффективности геологоразведочных работ // Геофизика, спец. выпуск к 50-летию «Пермнефтегеофизики», 2000. - с.39-43 (из перечня ВАК).

12. Морошкин А.Н., Лукьянов Р.Ф., ЧудиновЮ.В., Чернышова Л.В. Основные результаты изучения околоскважинного пространства способом непродольного вертикального сейсмического профилирования в ОАО

«Пермнефтегеофизика» // Геология и полезные ископаемые Западного Урала: Материалы региональной научно-практической конференции / Пермский гос. ун-т. - Пермь, 2000. - с. 185.

13. МорошкинА.Н. Выделение «вреза» каширского возраста на юго-западе Пермской области // Природные ресурсы: Вестник недропользователя Пермской области. Пермь, 2001, № 1. - с.68-77.

14. Сташкова Э.К., МорошкинА.Н. Оценка внутреннего строения месторождения по данным бурения и сейсморазведки в сложной клиноформной зоне // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений, № 11,2009. - с.84-90. (из перечня ВАК).

15. Морошкин А.Н., Обухов A.A. Изучение строения и прогнозирование нефтегазоносное™ каширо-верейских терригенных врезов на юго-востоке Пермского края // Синтез знаний в естественных науках рудник будущего: проекты, технологии, оборудование. Материалы международной конференции в двух томах / ЕНИ ПГНИУ. Пермь, 2011 Т. 1. - с. 153-158.

16. Яковлев Ю.А., Макаловский В.В., Ильиных Г.Ю., Морошкин А.Н. Обобщение опыта геолого-экономической оценки перспективных нефтегазовых объектов Пермского края // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений № 4,2012 - с.71-77 (из перечня ВАК).

17. МорошкинА.Н. Исследование влияния плотности сейсмопрофилирования 2D на ошибки структурных построений (на примере Башкирского свода) // Вестник ПНИПУ. Геология. Нефтегазовое и горное дело. 2012, № 5. - с.26-31.

18. Михайлов Д.Г., МорошкинА.Н., Плотников A.B. Развитие тектонического картирования Пермского края в связи с прогнозом нефтегазоносности // Нефтегазовая геология. Теория и практика. - 2012. - Т.7. -№4. - http://www.ngtp.ni/rub/4/53 2012.pdf (из перечня ВАК).

19. Растегаев A.B., МорошкинА.Н. Разработка вероятностно-статистических моделей для прогноза палеоврезов на примере Башкирского свода // Нефтяное хозяйство, 2013, № 4. - с.25-27 (из перечня ВАК).

20. Галкин В.И., Морошкин А.Н. Локально-зональный прогноз нефтегазоносности территории Башкирского свода // Нефтяное хозяйство, 2013, № 5. - с.6-9 (из перечня ВАК).

Подписано в печать 16.05.2013. Формат 60x90/16. Набор компьютерный. Тираж 100 экз. Усл. печ. л. 1,0

Отпечатано в отделе оформления научно-технической и проектной документации Филиала ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг» «ПермНИПИнефть» в г. Перми 614066, г. Пермь, Бульвар Гагарина, 54а, к. 111 тел. (342) 233-75-70

Текст научной работыДиссертация по наукам о земле, кандидата геолого-минералогических наук, Морошкин, Алексей Николаевич, Пермь

Пермский Национальный Исследовательский Политехнический Университет

I \

Филиал ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг» «ПермНИПИнефть» в г. Перми

На правах рукописи

МОРОШКИН АЛЕКСЕЙ НИКОЛАЕВИЧ

0420135^458

ОЦЕНКА ПЕРСПЕКТИВ НЕФТЕНОСНОСТИ МАЛОРАЗМЕРНЫХ СТРУКТУР В УСЛОВИЯХ ВЫСОКОЙ ИЗУЧЕННОСТИ ТЕРРИТОРИЙ (на примере северного окончания Башкирского свода)

25.00.12 - Геология, поиски и разведка нефтяных и газовых месторождений

Диссертация на соискание ученой степени кандидата геолого-минералогических наук

Научный руководитель: доктор геолого-минералогических наук,

профессор А.В. Растегаев

Пермь-2013

ОГЛАВЛЕНИЕ

Стр.

Введение....................................................................................3

1. КРАТКАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ГЕОЛОГИЧЕСКОГО СТРОЕНИЯ ИССЛЕДУЕМОЙ ТЕРРИТОРИИ............................................. 10

1.1. Краткое описание геологического строения территории 10

1.2. Краткое описание изученности территории 20

2. АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ СЕЙСМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ 27

2.1. Анализ морфологии перспективных объектов............................. 27

2.2. Оценка точности структурных построений сейсморазведки 2И....... 33

2.3. Анализ подтверждаемости структур глубоким бурением............... 53

3. РАЗРАБОТКА ВЕРОЯТНОСТНО-СТАТИСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ПРОГНОЗА НАЛИЧИЯ ВРЕЗОВ..................... 70

3.1. Общие сведения о картировании врезов.................................... 70

3.2. Составление комплексной модели учета влияния врезов................ 79

4. ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ЛОКАЛЬНО-ЗОНАЛЬНОГО ПРОГНОЗА НЕФТЕГАЗОНОСНОСТИ ТЕРРИТОРИИ БАШКИРСКОГО СВОДА......................................................89

Заключение............................................................................... цд

Список использованных источников................................................ 121

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность проблемы. Пермский край является старейшим нефтедобывающим регионом России. Первое месторождение нефти было открыто в 1929 году. По состоянию на 01.01.2012 в Пермском крае было открыто 227 месторождений, в т.ч. 199 нефтяных, 24 газонефтяных и 4 газовых. Из них 157 месторождений находится в разработке.

В 1944 году был добыт первый миллион тонн нефти, а максимальный

уровень добычи 23 млн. т был достигнут в 1976 году, с тех пор добыча

%

снижалась. В настоящее время добыча удерживается на уровне около 12 млн. т в год. Основной объем добычи (54 %) дает разработка 11 месторождений, из которых запасы 7 выработаны более чем на 50 %, а 76 % годовой добычи обеспечивают 22 месторождения, на 13 из которых извлечено уже более 50 % запасов.

Нефтегазоносность связана с девонскими, каменноугольными, пермскими отложениями. Доля карбонатных и терригенных коллекторов составляет 42 % к 58 %. Активные запасы нефти составляют 16 %, а трудноизвлекаемые - 84 %. Основная доля трудноизвлекаемых запасов связана с алевролитами и с малопроницаемыми карбонатными породами.

Разведанность начальных сырьевых ресурсов (НСР) нефти составляет 72 % (это несколько ниже, чем на сопредельной территории Республики Башкортостан, где разведанность 86 %, и Татарстан - 93 %). Освоенность НСР достигает 38 %. Максимальная величина НСР приурочена к Пермскому и Башкирскому сводам.

Неразведанная часть ресурсов нефти (С3+Д) составляет 24 % от НСР. Наиболее высока плотность неразведанных ресурсов в пределах Соликамской депрессии, Бымско-Кунгурской, Висимской и Верхнекамской впадин, на Башкирском своде.

По состоянию на 01.01.2012 в фондах выявленных и подготовленных структур на территории Пермского края находится более 250 поднятий. Почти все они являются малоразмерными и до последнего времени не представляли

практического интереса. Фонд крупных и средних структур, вводимых в нефтепоисковое бурение, полностью исчерпан и одним из путей поддержания на высоком уровне сырьевой базы региона является ввод в бурение малоразмерных поднятий. Однако, из-за их малых размеров и сравнительно небольших ресурсов нефти на таких объектах, как правило, можно пробурить только одну поисковую скважину, т.к. бурение нескольких скважин будет экономически невыгодным. А учитывая затраты на лицензионную деятельность и обустройство открытых месторождений, заставляет серьезно задуматься и подходить к выбору перспективных объектов для постановки поискового бурения еще более тщательно.

На территории Пермского края в разрезе осадочного чехла установлено семь нефтегазоносных комплексов (НТК), доминирующим является нижне-средневизейский НТК, доля которого в добыче нефти составляет 67 %. При этом большая часть добычи приходится на активные запасы. В основном это песчаники визейской терригенной толщи (ВТТ). Начальные сырьевые ресурсы (НСР) на Башкирском своде (БС) составляют 25 % от всех НСР края, а их разведанность достигла 66 %. Тем не менее, БС остается одним из основных регионов добычи нефти в крае. Задача по поддержанию высокого уровня добычи при 100 % ее компенсации приростом запасов заставляет искать новые пути и технологии для ее решения.

Одним из таких путей является оценка качества подготовки структур с учетом влияния визейских врезов. Последние, как известно, в значительной степени контролируют нефтеносность. Представляет интерес определить их влияние на локальные объекты на основе количественных статистических оценок.

Целью работы является научное обоснование и оценка перспектив нефтеносности малоразмерных локальных объектов в условиях высокой изученности территории.

Основные задачи исследований:

1. Выделение и анализ распространения врезов в визейских отложениях на территории северного окончания Башкирского свода.

2. Оценка влияния плотности сейсмопрофилирования Ю на ошибки структурных построений.

3. Составление обобщенной математической модели прогноза ошибок структурных построений в зависимости от плотности профилирования сейсморазведки 20.

4. Разработка математической модели учета визейских врезов для оценки нефтегазоносности локальных поднятий на Башкирском своде.

5. Разработка вероятностно-статистических моделей для прогноза нефтегазоносности локальных поднятий на территории Башкирского свода.

Научная новизна работы:

1. Уточнено представление о геологическом строении визейских отложений на территории Башкирского свода в пределах Пермского края.

2. Составлены обобщенные математические модели прогноза ошибок структурных построений в зависимости от плотности профилирования сейсморазведки на Башкирском своде.

3. Впервые разработана математическая модель учета визейских врезов для оценки нефтегазоносности локальных поднятий на территории Башкирского свода.

4. Впервые разработаны вероятностно-статистические модели прогноза нефтегазоносности локальных поднятий учитывающие вероятности существования визейских врезов на Башкирском своде.

5. На основе комплексного анализа определены наиболее перспективные объекты для лицензирования и постановки поискового бурения для окрытия залежей в визейских отложениях на территории Башкирского свода.

Основные защищаемые положения:

1. Комплекс геологических и технологических критериев, контролирующих надежность подготовки объектов к поисковому бурению.

2. Многомерные геолого-математические модели прогноза нефтегазоносности локальных поднятий для территории Башкирского свода.

3. Схема прогноза нефтегазоносности локальных поднятий на территории Башкирского свода.

Фактический материал. Представленная работа - результат многолетних исследований выполненных автором в ОАО «Пермнефтегеофизика», ООО «ЛУКОЙЛ-ПЕРМЬ», ООО «Энергетическая компания «РИФ», ООО «ПермНИПИнефть» и Филиале ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг» «ПермНИПИнефть» в г. Перми. В работе использованы фондовые материалы, в том числе данные о результатах сейсмических работ технологией 21) (более 50 отчетов) и технологией ЗБ (7 отчетов), результаты бурения более 2000 скважин, ГИС по 312 поисково-разведочным скважинам, результаты исследований керна и флюидов на территории Башкирского свода.

Практическая значимость положений и выводов, приводимых в диссертации, позволит определить первоочередные объекты для лицензирования и постановки поискового бурения для обнаружения новых промышленных залежей нефти на территории Башкирского свода для поддержания достигнутого уровня добычи нефти и ее компенсации приростом запасов.

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на ежегодных региональных и международных научно-технических конференциях ПНИПУ, ПГНИУ, ООО «ЛУКОЙЛ-ПЕРМЬ», ООО «ПермНИПИнефть» (Пермь, 1997-2007, 2011-2012), ОАО НПП «ВНИИГИС» Башкортостан (Октябрьский, 1999).

Автор принимал непосредственное участие в планировании, проектировании и камеральной обработке сейсмических работ, участвовал в составлении паспортов перспективных поднятий для ввода объектов в поисковое бурение.

Автором опубликовано 25 научных работ, при этом основные результаты диссертации содержатся в 20 работах, в том числе в 7 статьях в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.

Структура и объем работы.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав основного текста и заключения. Общий объем работы составляет 132 страницы, включая 66 рисунков и 24 таблицы. Список литературы включает 143 наименования.

Работа выполнена на кафедре геологии нефти и газа Пермского национального исследовательского политехнического университета и в Филиале ООО «ЛУКОЙЛ-Инжиниринг» «ПермНИПИнефть» в г. Перми.

Содержание работы

В первой главе дано краткое описание изучаемой территории БС. Показано, что БС относится к хорошо изученным землям гребневых участков бортовых зон Камско-Кинельской системы прогибо (ККСП) и прилегающих

территорий. Средняя плотность сейсмопрофилей на территории БС составляет

2 2 2,82 км/км при средней по Пермскому краю 1,07 км/км . Изученность

структурным и структурно-параметрическим бурением составляет 272,9 м/км

при средней по перспективным землям - 68,6 м/км . Плотность глубокого

бурения на перспективных территориях составила 65,4 м/км , а на БС она

наибольшая и достигает 279,8 м/км .

На перспективных структурах на территории БС сосредоточено 15,4% извлекаемых ресурсов категорий Сз и Д1Л.

Таким образом, показано, что изученность Пермского края сейсморазведкой, структурным и глубоким бурением можно оценить как высокую. При этом район БС характеризуется самой высокой степенью

изученности, что позволяет выбрать его в качестве участка для отработки технологий прогноза нефтегазоносности локальных поднятий.

Во второй главе показано, что сопоставление данных сейсморазведки 2Б и ЗБ с помощью корреляционного анализа позволило исследовать связь между абсолютными величинами погрешности сейсмических построений йА0 и плотностью сейсмопрофилирования ПлПР. Анализ данной связи показал, что при повышении плотности профилирования можно готовить к поисковому бурению малоразмерные объекты. Для оценки надежности подготовки объектов были составлены обобщенные математические модели прогноза ошибок структурных построений в зависимости от плотности профилирования сейсморазведки 2Б и разработана комплексная вероятностная модель, учитывающая качество подготовки структур. Проанализированный фонд локальных поднятий, выделенных сейсморазведкой Ю, с позиции оценки их подтверждаемое™ глубоким бурением, позволил выделить наиболее перспективные объекты. В ряде случаев данные полученные по методике 2Б, не могут дать однозначные результаты о реальном существовании выявленных структур. Поэтому для их надежной подготовки к глубокому нефтепоисковому бурению рекомендуется сгущение сети профилей, или при необходимости проведение пространственной сейсморазведки ЗО в комплексе со структурно-параметрическим бурением.

В третьей главе показано, что выполненный анализ распространения в пластах Мл, Бб2, Ббь Тл2б, Тл2а визейских врезов показал, что они в значительной степени контролируют нефтеносность. Для учета влияния врезов на нефтегазоносность локальных поднятий впервые разработана комплексная математическая модель, по которой были вычислены значения вероятностей наличия врезов РВР, которые использованы при оценке перспектив нефтегазоносности локальных структур.

В четвертой главе впервые разработана математическая модель прогноза нефтегазоносности по комплексу геологических показателей, по которой выполнена оценка нефтегазоносности структур по значениям Рнефт. Для

комплексного учета данных, полученных по Рнефт, Рср и Рвр разработана методика прогноза нефтегазоносности локальных структур, с помощью которой определяются значения Рнефтк. По значениям Рнефтк построена карта перспектив нефтегазоносности для территории северного окончания Башкирского свода и проведена прогнозная оценка по 77 структурам, из которых к высокоперспективным отнесено 13 объектов. В этот ранг попали все три открытых месторождения и структура с запасами, не поставленными на баланс, что подтверждает работоспособность построенной модели.

В заключении отмечено, что созданная методика прогноза нефтегазоносности позволила учесть разработанную вероятность наличия врезов - РВР, вероятность подтверждаемое™ структур - РСР и вероятность нефтегазоносности Рнефт. Составить с их использованием комплексную модель, которая может быть рекомендована к применению для определения перспективных структур для ввода в поисковое бурение на Башкирском своде.

Автор выражает свою искреннюю признательность за помощь в подготовке диссертации, за ценные консультации и советы: д.г.-м.н., проф. В.И. Галкину, своему руководителю - д.г.-м.н. проф. A.B. Растегаеву, Д.С. Грибкову, к.г.-м.н. Ю.Н. Морошкиной, а также к.т.н. И.А. Акимову, Г.Ю. Ильиных, к.г.-м.н. P.P. Имамову, к.г.-м.н. В.В. Макаловскому, Д.Г. Михайлову, к.г.-м.н. А.И. Савичу, к.г.-м.н. Ю.А. Яковлеву и всем, кто способствовал выполнению работы.

1. КРАТКАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ГЕОЛОГИЧЕСКОГО СТРОЕНИЯ ИССЛЕДУЕМОЙ ТЕРРИТОРИИ.

1.1. Краткое описание геологического строения территории

Согласно новой схеме тектонического районирования Пермского края

[62] район исследований относится к северной части Башкирского свода

Восточно-Европейской платформы (рис. 1.1), а по отложениям рифея находится

в Калтасинском авлакогене, который имеет северо-западное простирание.

Условные обозначения

Границы

, Административная граница Пермского края предуральского краевого / т прогиба т * крупных тект. структур а / предыдущие тектонические

границы / \/ средних структур

ВЗД Вятская зона дислокаций ВКВ Верхнекамская впадина Т Тиманский кряж ЦУП Центрально-Уральское

поднятие ВП Вычегодский прогиб ВС Башкирский свод ВисМ Висимская моноклиналь ВПД Верянепечерская депрессия ЮСД Юрюэаио-Сылееиская

депрессия КЧС Косьеинско-Чусовская

седловина КолС Колеи некая седловина СолД Соликамская депрессия КВСЗ Кожимско-Вишерская структурная зона ЯНСЗ Язьвеиско-Чусоеская структурная зона КС Камский свод БаС Вабкииская седловина БКМ Бымсио-Куигурская моноклиналь ПС Пермский свод РакС Ракшинская седловина

Средние структуры

I Чулокское палеоплато

II Фадинсков палеоплато

III Ксенофонтовсгий вал

IV Кельтменский вал

IX Березниковское палеоплато

V Чердыне кий выступ

VI Гежское палеоплато 'VII Валайское палеоплато VIII Акчимское палеоплато

X Кочевский вал

XI Кудымкарский вал

XII Воскресенский вал

XIII Касибская валообразная зона

XIV Майкорская валообразная зона XIX Верещагинский вал

XV Васильеве «ля валообразная зона

XVI Западно-Киэе лове кий вал

XVII Чаньеинсхое палоплато

XVIII Соколовский выступ

XX Очерский вал

XXI Краснскамасий вал

XXII Межевская валообразная зона

XXIII Лобановская валообразная зона

XXIV Ольховская валообразная зона XXIX Шумовской выступ

XXV Камениоложская валообразная зона

XXVI Осине кий вал

XXVII Кие иг опекая валообразная зона

XXVIII Ножовстй выступ XXX Москудьинскми выступ

XXXI Куедиисхий вал

XXXII Андреевский выступ

XXXIII Батырбайский выступ

XXXIV Дубовое орская терраса

XXXIX Мазунинская зона поднятий

XXXV Татышлинский выступ

XXXVI Калканская зона поднятий

XXXVII Чериушинская валообразная зона

XXXVIII Сосновский выступ

XXXX Вес ля некая валообразная зона XX XXI Дорохове кий вал

ХХХХ Л Шамарсхий вал

ХХХХ111 Кыиоеоо-Чусоеское палеоплато

Рисунок 1.1- Схема тектонического районирования территории Пермского края, по В.В. Макаловскому, Д.Г. Михайлову, 2011 год

Геологический разрез изучаемой территории представлен кристаллическим фундаментом и осадочным чехлом.

Кристаллический фундамент на рассматриваемой территории имеет раннепротерозойский возраст.

С поверхностью кристаллического фундамента отождествляется отражающий горизонт (далее ОГ) Ф, который на рассматриваемой территории, предположительно, находится на отметках от минус 8,6 км до минус 11,1 км. На юг и восток он поднимается до отметок минус 9,8-8,6 км и на севере соответствует Чернушинскому выступу, а на востоке - Кунгуро-Уфимскому выступу. На западе и северо-западе изучаемой территории поверхность кристаллического фундамент�