Бесплатный автореферат и диссертация по геологии на тему

Прогноз фазового состояния углеводородов в залежах по геохимическим данным с применением многомерных статистических методов и ЭВМ

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

Автореферат диссертации по теме "Прогноз фазового состояния углеводородов в залежах по геохимическим данным с применением многомерных статистических методов и ЭВМ"

ГОСУДАРСТВЕННАЯ ОРДЕНА ОКТЯБРЬСКОЙ РЕВОЛЮЦИИ И ОРДЕНА ТРУДОВОГО КРАСНОГО ЗНАМЕНИ АКАДЕМИЯ НЕФТИ И ГАЗА им. И М. ГУБКИНА

Р Г Б ОД

На правах рукописи

/ Ь И ЮЛ 1993 УДК 553.98.061.17.681.3

АДИЛЬ АБДЕЛЬ МАДЖИД СААД

ПРОГНОЗ ФАЗОВОГО СОСТОЯНИЯ УГЛЕВОДОРОДОВ

В ЗАЛЕЖАХ ПО ГЕОХИМИЧЕСКИМ ДАННЫМ С ПРИМЕНЕНИЕМ МНОГОМЕРНЫХ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ И ЭВМ(па примере Предкавказья ).

Специальность 04.00.17. - « Геология, поиски и разведка нефтяных и газовых месторождений».

АФТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата геолого-минералогических наук

МОСКВА 1998

Работа выполнена в Государственной Академии Нефти и Газа им. И. М. Губкина

Научные руководители: член-корреспондент Российской Академии естественных наук, доктор геолого- минералогических наук, профессор М.М.Элланский,

доктор геолого-минералогических наук, профессор В.АЛахмахчев

Официальные оппоненты:

доктор геолсго-минералогических наук М. И. Лоджевская кандидат технических наук Б. Н. Еникеев

Ведущая организация:

Российский Университет Дружбы Народов

Защита состоится 23 июня 1998 года в (у часов в аул. 2- 3 Т- на заседании диссертационного совета Д.053.27.06., ГАНГ им. ИМ. Губкина, 117917, г. Москва, ГСП - 1, Ленинский проспект, 65.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГАНГ им. И. М. Губкина.

Автореферат разослан « /I- » июня 1998 г.

ОБЩАЯ ХАРАКТРИСТИТСА РАБОТЫ АКТУАЛЬНОСТЬ РАБОТЫ.

Прогнозирование фазового состояния углеводородов в залежах является актуальной проблемой геологии нефти и газа. При этом осуществление научно обоснованного раздельного прогноза представляет наибольший интерес для мало изученных территорий и геологических объектов.

Прогнозирование типов углеводородных (УП) скоплешм необходимо:

- при составлении целенаправленных проектов разработки мссгорожде-

1шЙ И ГГ.¡ЛI'.! 1 Р'1>Ii.ii{1:>1 1СХКНЧССК010 ОбуСТрОй^ГВа ПрОМЫСЛОо,

- для рационального развития нефтехимических и толливно-

)!!СрГС11!' 1СС1« 1 К0:.!ПЛеКС03 ¡5 ОТДСЛЬНЫХ ПрСМЫХПЛСККО-ЗКОКОМКЧССКиХ рапОНаХ

на основе обязательного учёта и перспекпгвного планирования прироста запасов определенного вида сырьевых ресурсов.

Современная геология уже не может огракичквзться изучением лишь качественных сторон явлений и процессов, а должно выявлять их количественные характеристики, обеспечивая тем самым более высокий научный уровень исследования земных недр.

Попытки применения математически-о (в том числе и статистического) анализа к решению задач поясков и разведки полезных ископаемых имеются в трудах И. А. Корзухнна (1908), С. Ю. Дсбсржинского (1910 - 1911), Б. И. Бокия (1914) и др.

В середине XX в. математические методы проникли практически во все отрасли геолопш, чему в значительной степени способствовало появление электронно-вычислительной техники. Кроме теории вероятностей и математической статистки случайных величин, в теорию и практику геологических исследований стали постепенно проникать методы многомерного статистического анализа, теории с.чучайных функций и гармонического анализа, теории множеств, линейной алгебры и других разделов математики, в связи с чем расширился круг задач, решаемых с применением математических методов. Помимо статистической обработки наблюдений они стали применяться для целей геологической

классификации, а также математического моделирования геологических объектов и процессов.

Методы многомерного статистического анализа применяются тогда, когда каждый наблюдаемый объект характеризуется несколькими признаками (переменными величинами) и число объектов велико. Многомерные методы позволяют одновременно изучать изменение набора характеристик. Они дают возможность геологу работать с большим числом переменных, что невозможно сделать без применения этих методов и ЭВМ. Вопросы классификации геологических объектов имеют серьёзнейшее значение в геологии и в частности в нефтегазовой геологии. Анализ опыта разведки и разработки нефтяных и газовых залежей позволяет сделать вывод о наличии специфических черт строения у названных выше геологических объектов. Поэтому для каждой залежи проект разведочных работ, и технологическая схема разработки составляются индивидуально. Значение классификации геологических объектов состоит в том, что она позволяет оценить большое разнообразие предопределивших размещение нефтяных или газовых залежей. Это в свою очередь позволяет правильнее находить решение теоретических и практических задач на основе использования и обобщения накопленного опыта. Решение многих перекладных задач становится более эффективным и надёжным, если в основе лежит логический и математический анализ не одного, а нескольких признаков.

В представленной работе основным объектом многомерного статистического анализа послужила легкокипящая фракция (начало кипения НК- 130 °С ) нефтей и конденсатов месторождений Предкавказья . Это фракция содержит до 60 индивидуальных углеводородов, несущих определенную геологическую информацию.

Изучите УВ состава С5 - Се, являющихся легкой частью нефтей и конденсатов, вносит сравнительно весомый вклад в познание не только условий миграции УВ, но и процессов, ведущих к образованию залежей разных фазово-1'енетических типов. В последние годы наблюдается повсеместное применение методов изучения индивидуального состава лёгких УВ, что в значительной мере способствует разработке критериев прогнозирования типов залежей на основе детального геохимического изучения нефтей и конденсатов.

Цель работы: разработка методики прогноза фазового состояния углеводородов в залежах по данным геохимического изучения углеводородов состава С5- С8 с применением многомерного статистического анализа.

Для достижения этой цели решались следующие задачи:

- Выбор Комплекса информативных геохимических показателей ( индивидуальных УВ) с точки зрения возможности прогноза фазового состояния углеводородов в залежи,

- постановка геолого-геохимической зада'ш прогноза фазового состояния углеводородов в залежи как математической задачи, решаемой методами многомерного статистического анализа,

построение и изучение многомер1гых статистических моделей,

- разработка методики протоза и её использование на примере фиасо-вых и горских отложений Предкавказья.

Научная новизна:

1. Впервые проблема прогноза фазового состояния углеводородов в залежи поставлена и решена как статистическая задача косвенной оценки не измеряемой геологической характеристики (являющейся величиной, функционально связанной с относительной нефтегазспасыщетюстью залежи) по комплексу измеренных геологических характеристик (содержанию дёпеих углеводородов С5 - С8^и показателей, отражающих тип органического вещества пород и степень катагенетических преобразований углеводородов пластовых флюидов.

2. Выявлены закономерности изменения содержаний некоторой части УВ состава С5-Се в ряду залежя«. первичных газоконденсатных - вторичных га-зоконденсатных (с нефтяной оторочкой) - нефтяных.

3. Разработана методика протоза фазового состояния углеводородов в залежах по геохимическим данным на основе использования многомерных статистических методов регрессионного и дискриминантного анализов.

Разработанная методика прогноза позволяет прогаозироватьУ'на всех этапах поисково- разведочного процесса .Данная методика применима как для локального прогноза (распознавание типа вскрытой залеяси), так и для зонального раздельного прогноза пефтегазоноспости отложений.

АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ: по теме диссертации автором опубликованы (сданы в печать) две статьи.

Результаты исследований докладывались автором на XIV Губ-кингких чтениях (15 - 17 окшбря 1996г.) и опубликованы в виде методики на -Второй научно-техни ческой конференции, посвященной 850 - летаю г. Москвы (22 - 24 января 1997г.)

ОБЪЁМ И СТРУКТУРА ДИССЕРТАЦИИ: диссертация состоит Из введения, шести г;ив основного текста и заключения, изложенных на I 3> $ страницах машинописного текста. Содеркит I !> таблиц, иллюстрирована рисунками, список литературы включает 99 наименований отечественной и зарубежной литературы.

Работа выполнялась на кафедре теоретических основ поисков и разведки нефти и газа ГАНГ им. И. М. Губкина.

Автор выражает искреннюю благодарность зам.зав.кафедрой, доц. Л. В. Каламкарову за огромную помощь в публикации статьи по теме диссертации, кандидату наук Т. Л. Виноградовой и сотрудникам лаборатории геохимии органического вещества пород (ИГ и РГИ) за предоставленный аналитический материал по УВ составу нефтей и конденсатов. Особую признательность автор выражает научным руководителям: члену-корреспондснту Российской Академии естественных наук проф. М. М. Элданскому и проф. В. А. Чахмахчеву за научно-методическую помощь на всех этапах проведения работ.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Глава 1. ПРОСТРАНСТВЕННЫЕ ЗАКОНОМЕРНОСТИ РАЗМЕЩЕНИЯ УГЛЕВОДОРОДНЫХ СКОПЛЕНИЙ РАЗНЫХ ТИПОВ

Раздел посвящён обзору с\тцеству70щих представлений о лричин-по-следственных явлениях формирования зон преимущественно нефте- или газонакопления в недрах.

Существующая сложная картина размещения уг леводородных скоплений разных типов в разрезе осадочного чехла носит отпечаток воздействия многих природных факторов: вертикальной зональности образования нефти и газа, во многом зависящей от особенностей геологическог о развития бассейнов, типов исходного органического вещества, термобарических условий его преобразования, процессов миграции и формирования УВ скоплений и т.д. . Несмотря на всё это, в размещении залежей в пространстве ц по глубине существует ряд закономерностей, изучение которых открывает значительные возможности для раздельной количественной я качественной оценки нефтяных и газовых ресурсов в целях оршшзации их эффективных поисков.

Глубины размещения в разрезе зон генерации и аккумуляции преимущественно нефти или газа в различных геологических условиях платформенных и геосинклинальных областей неодинаковы и имеют многосторонние связи и зависимости. Поэтому при 1грогпозированш1 зон развития процессов генерации углеводородных систем различных фазовых состояний в исследуемой части разреза осадочных образований недопустимо та основании лишь температур! 10-го фактора пытаться определить (по геотермическому градиенту) величины глубин погружения потенциально нефтегазоматерипских отложений, при которых они становятся нефтегазопродуцирующими. Необходимо все рассмотренные факторы, в совокупности контролирующие возникновение и развитие процессов генерации и аккумуляции нефти и газа, изучать в комплексе с учётом их взаимосвязей и изменяемости в пространстве и во времени в различных геологических условиях платформенных и складчатых областей.

Научно обоснованный прогноз структурно-гипсометрических соотношений скоплений преимущественно пефш или газа возможен па основе всесто-

роннего изучения не только современного структурного плана, но и направленности и особенностей режима тектонических движений, а также характера преобразования регионального структурного плана исследуемой территории во времени.

В некоторых нефтегазоносных провинциях нашей планеты существует зональность в размещении скоплений преимущественно нефти или газа. Она может бьпъ вертикальной - глубинной, литолого-стратиграфической и геострук-гурной. В зависимости от определёшюго сочетания геологических, геохимических и геофизических факторов абсолютные величины глубины нахождения углеводородов в том или ином фазовом состоянии в разрезе осадочных образований платформенных и складчатых территорий могут колебаться в широких пределах. Поэтому при прогнозировании перспектив обнаружения зон скоплений преимущественно нефти или газа как в разрезе литосферы, так и в пространстве необходимо учитывать всю совокупность перечисленных выше факторов в их взаимосвязи и взаимообусловленности с учётом их изменчивости во времени (геологическом) и пространстве. В разделе описываются схемы зональности нефте — н Газообразования, разработанные российскшш и зарубежными исследователями в течение последних нескольких десятилетий.

Глава 2. ОБЗОР МЕТОДОВ ПРОГНОЗА ФАЗОВОГО СОСТОЯНИЯ УГЛЕВОДОРОДОВ В ЗАЛЕЖАХ

На современном уровне развития нефтегазогеологической науки существует немало методов прогноза, основанных на изучении геологии осадочных отложений, пластовых вод, органического вещества пород и пластовых углеводородных флюидов. Глубокое изучение указанных природных объектов предопределило и методы прогнозных оценок, среди которых следует указать литоло-го-фациальные, гидрогеохимические, палеогеотермические, физико-химические, термодинамические и, наконец, геохимические. Последние по объектам пепосредстаедаого изучения подразделяются на битумшюлогические, газогеохишгческис и нефтегеохимические истоды прогноза. Среди исследователей геохимии пластовых УВ систем следует отметить методические разработ-

ки прогнозных оценок Амикса Дж., Бартатсвич О. В., Ботпевой Т. А., Былин-гаша Г. ГГ., Великовского А. С., Виноградовой Т Л., Галимова Э.М., Гриценко

A. И., Гриценко И. А., Ермолкина В. И., Ермакова В. И, Ерёменко Н. Н., Жузе Т. П., Зорькина Л. М., Ильченко В. П., Коротаева Ю.П., Крыловой Т. А., Критской С. Л., Лебедова В. С., Лоджевской М. И., Куппшрова В. В., Островской Т. Д., Панченко А. С., Разамат М. С., Саввиной Я. Д., Савченко В. П., Сишхаева В.

B., Старобинца И. С., Сороковой Е. И., Степановой Г. С., Старосельского В. И., Томпсона К., Чахмахчева В. А.Дахмахчева А. В., Шишанскот В.К., Эйлертса К., Юшкина В. В., Ярошенко А. А. и др.

Анализ методов указал на достаточно высокую информативность углеводородов природных систем.

Главные результаты Э1их исследований, важные для решаемых нами задач, свелись к следующему:

1) Изучение лёгких углеводородов С5 - С» позволило познать процессы, ведущие к образованию залежей разных фазово-генетических типов.

2) Даже «одномерные и двухмерные статистические подхода;» - изучение содертк^пня отдельных соединений ясгкях углеводородов - оказываются довольно эффективными при прогнозе фазового состояния углеводородов в залежи.

3) Использование многомерного подхода (дискримтотнтного анализа) существенно повышает эффективность прогноза фазового состояния углеводородов в залежи.

К сожалению, предложенные методы мало используют многомерный математико-статистнческий анализ показателей УВ состава нефтей и конденсатов, повышающий достоверность и эффективность прогнозных оценок. Указанному анализу применительно к утлсводородам состава С5 - С8 для решения задач прогноза и посвяшена настоящая работа.

Глава 3. ГЕОЛОГИЧЕСКАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА И НЕФТЕГАЗОНОС-НОСТЬ ПРЕДКАВКАЗЬЯ.

Несмотря на сравнительно высокую степень изученности, Предкавказье ещё представляет собой регион с не до конца выявленными перспективами пеф-тегазопоспости. Главным образом это относится к условиям формирования пермско-триасового литолого-стратиграфического комплекса и закономерностям размещения в нём залежей нефти и газа.

На территории Предкавказья насчитывается восемь основных нефтегазоносных комплексов: триасовый, нижнесреднеюрский, верхиеюрский-валанжинский (карбонатный), нижнемеловой (терригсш гый), верхнсмеловой, шглеоцгп'ЭоцгновыЗ, майкопский и неогеновый. Тектоника этих комплексов отложений и их структурный план представляют интерес с точки зрения прогноза пефтегазоноскости отдельных тектонических зон, в пределах которых развиты эти комплексы.

Составленные рядом исследователей структурные карты подошвы отложений каждого перекрывающего комплекса дают возможность учитывать сумму тектонических движений предыдущего этана развития и более обоснованно проводить папеоструиурныс построения.

Поверхность фундамента Предкавказья представляет собой сложную разновозрастную поверхность, выполненную отложениями архея, раннего протерозоя (Азовский выступ Украинского щита), верхнепротерозойско-нижнепалеозойскими и срсднепалеозойскими отложениями (центральная и северная часть региона).

Верхнепалеозойские отложения слагают фундамент кряжа Карпинского. Все эти зоны развития крупных возрастных подразделений фундамента отделяются в основном глубинными разломами, а в ряде случаев и краевыми швами. Осадочный чехол Предкавказья выполнен мощным комплексом мезо-кайнозойских отложений.

Предкавказье является старейшей нефтегазоносной провинцией с более чем вековой историей развития нефтяной и газовой промышлегаюсти.

В истории освоения ресурсов нефти и газа каждого из районов Предкавказья выделяются несколько этапов.

Современный этап (с 1970 г.) характеризуется интенсивным проведеиием поисково-разведочных работ на юрско-нижнемеловом и триасовом комплексах с достаточно высокой эффективностью полученных результатов. Достаточно успешно продолжались работы на неглубокозалегагощих (доЗ-км.) отложениях верхнего мела и палеогена Восточного Предкавказья.

На территории Предкавказья выявлены многочисленные газовые, газо-конденсатныс и нефтяные месторождения. Диапазон промышленной нефтега-зоносности охватывает весь комплекс отложений, перекрывающий фундамент -от триаса до неогена. При этом в разрезе осадочного чехла скопления неф™ и газа распределены неравномерно.

Изучением пространственных закономерностей размещепия скоплений нефти и газа в отдельных региона занимались многие исследователи. Однако до настоящего времени единой схемы нефгегеологического районирования региона не имеется.

Продуктивные горизонты мезозойских отложений объединяются в 3 крупных нефтегазоносных комплекса, характеризующихся каждый своим набором генерирующих и коляекгорских толщ, характерными гсохимтгтестагми типами нефтей и особенностями формирования, размещения и фазового состояния скоплений УВ. Среди них выделяются: триасовый герригентно-карбонашьш комплекс с завершёнными процессами нефгеобразования, горск» нижнеаптский, альбекий карбонатно-терригашый комплекс, содержащий основные запасы УВ, и верхнеальбско-хадумский терригенно-карбонатный комплекс. Месторождения находятся на глубине 2, 5-4, 5 км, их размеры обычно не превышают 10x10 км., а амплитуда поднятий - 50 м. Они, как правило, двух-трёхпласговые, реже многопластовые. Залежи пластовые, сводовые, иногда с элементами литологического, стратиграфического и тектонического экранирования.

Глава 4. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ПРОГНОЗА ФАЗОВОГО СОСТОЯНИЯ

УГЛЕВОДОРОДОВ В ЗАЛЕЖИ ПО ГЕОХИМИЧЕСКИМ ДАННЫМ.

Освоение перспективных территорий и глубинных зон земной коры неразрывно связано с поисками закономерностей пространственного размещения

как нефтяных, так газоконденсатных и газовых скоплений а также с разработкой геохимических методов их прогноза. Значение проблемы раздельного прогнозирования неуклонно возрастает в связи с постепенным истощением нефтяных ресурсов, приуроченных к средним гипсометрическим интервалам разреза осадочных образований, и выходом поискового разведочного бурения на большие глубины

В зависимости от степени изученности поисковым и разведочным бурением того или иного осадочного бассейна задачи геохимических методов прогнозирования могут быть различными, а в соответствии с этим отличаются друг от друга и модификациями этих методов.

Многолетний опыт работ показал, что легко кипящая фракция (С5 - С8) пефтяных и газоконденсатных систем являйся весьма информативным объектом для осуществления прогностических оценок. В определенной мере это связано с присутствием этой фракции почти во всех УВ системах. С другой стороны, являясь наиболее лабильной частью УВ, эта фракция в своем индивидуальном составе несет информацию о степени термической зрелости систем, что косвенным образом отражается и в их фазовых состояниях в недрах

Возрастание уровней катагинеза флюидов сопровождается увеличением в их легкокинящих фракциях термодинамических более стабильных соединений ( шестичленньи цшшанов, аренов и т.д. ), содержание которых максима;и>-ны с так называемых газоконденсатных системах ( В. А. Чахмахчев ). Более того, указанная фракция по особенностям своего состава межет отражать и фаци-ально - генетический тип сходного органического вещества пород иефтегазома-тсринских толщ.

На современном этапе развитая геологических наук происходит всё более активное привлечение математических методов и средств вычислительной техники для решения разнообразных теоретических и прикладных задач.

Разработке методов применения математического аппарата к решению геологических задач посвящены работы ряда исследователей (М. Д. Белонин, В. Н Бондарснко, Ю. А. Воронин, Ш. А. Губерман, Д. А. Родионов, Р. И. Коган, М. М. Элланский, а также Т. Андерсон, Дж. Девис, Ф. Чейз, Дж. Харбух и др.)

Методы многомерного статистического анализа применяются при наличии большого числа наблюдаемых объектов, характеризующихся несколькими признаками (переменными величинами). Они позволяют изучать одновременное изменение различных характеристик:. Они дают возможность геологу работать с большим числом переменных, что невозможно сделать без применения ЭВМ. Вопросы классификации геологических объектов имеют первостепенное значение в геологии и в частности в нефтегазовой геологии. Анализ опыта разведки и разработки нефтяных и газовых залежей позволяет сделать вывод о наличии специфических черт строения у любого отдельно взятого геологического объекта. Поэтому для каждой залежи проект разведочных работ, технологическая схема или проект разработки составляются индивидуально. Значение классификации геологических объектов состоит в том, что она позволяет ориентироваться в большом разнообразии геологических явлений и объектов и при открытии новой нефтяной или газовой залежи быстрее и правильнее находить решение теоретических и практических вопросов на основе использования и обобщения накошенного опыта.

Множественная рсгрсссия строится на основе учёта всех возможных взаимодействий между переменными и их сочетаниями. В её задачи входит оценка общего вклада всех переменных изменчивосга У, а также определение относительного влиянии каждой из них с помощью коэффициентов р, . Таким образом, множественный регрессионный анализ сводится к вычислению значений коэффициентов регрессионной модели Р0,Р,,---(Зт по совокупности наблюдений над переменными Хь Х2,----Хт и У, оценке влияния каждой переменной и их общего вклада в оценку зависимой переменной У.

Простая линейная дискриминантная функция осуществляет преобразование исходного множества измерений, входящих в выборку, в единственное дис-хриминаплюе число. Это число или преобразованная переменная определяет положение точки на прямой, определённой днекримияапгшой функцией. Таким образом, дискриминантная функция: «сжимает» многомерную задачу в одномерную.

Глава 5. ПОСТРОЕНИЕ И ИЗУЧЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ.

Мы уже отмечали, что легко кипящая фракция (С5-С8) нефтяных и газо-коцденсатных систем является весьма информативным объектом для осуществления прогностических оценок разных уровней, включая и локальный. В связи с этим были поставлены задачи:

а) выявление показателей в составе лёгких УВ систем, отражающих равные типы исходной биомассы.

б) разработка критериев прогноза фазово-генстических типов залежей с привлечением методов математыко-статиетического анализа.

Автором была сформирована выборка по данным анализа 176 проб УВ флюидов залежей Восточного и Западного Предкавказья, включающая залежи трёх типов углеводородов: пефтяных (Н), газоконденсатных (ГК), газокондеи-сатнонефтяных (ГКН).

Каждая залежь была охарактеризована следующими характеристиками: суммарными содержаниями нормальных алканов, изоалканов, циклопентанов, «иклогексаяов, алканов цакяоалканов, аренов, бензола и толуола.

Статистическое исследование данных проводилось с помощью двух методов: регрессионного и дискриминантного анализов (пакет БТЛТСЖАРШСЗ). В первом случае задача прогноза была поставлена как задача косвенной оценки не измеряемой характеристики У. Во втором случае - как задача статистической классификации геологических объектов при известном числе выделяемых классов. При применении многомерного регрессионного анализа в качестве прогнозной характеристики У использовалась величина, функционально связанная с относительной нефтегазоконденсатонасьвденностью и принимающая следующие значения: для залежей нефтей это - 1, для залежей первичных газоконденсатов - 0. Величина прогнозной характеристики для залежей вторичных газоконденсатов выбиралась следующим способом. Придавая ей различные значения в диапазоне 0 < У < 1, в каждом отдельном случае по имеющимся выборочным данным строилась модель:

У-Р(ХЬХ,...........X.) (1)

где X], Х2,.............Хс - характеристики, по которым предполагалось

прогнозировать величину У (см. дальше). При этом выбралось то значение прогнозной характеристики, при котором модель (1) имела самый высокий коэффициент корреляции. Это значение оказалось равпым 0,6.

Таким образом, при построении модели прогноза фазового состояния углеводородов залежи величина У, отражающая относительную нефтегазоконден-сатонасыщешюсть углеводородов, была выбрана в виде дискретной величины .принимающей следующие значения: 1 - для нефти, 0,6 - для вторичных газоконденсатов, 0 - для первичных газоконденсатов. Модель, с помощью которой предполагалось производить прогноз фазового состояния углеводородов залежей, строилась методом многомерного регрессионного анализа в виде многочлена первой степени:

т

У=р„ + Р,Х, + РгХ2+..............-+РтХт = (30 + £р,Х, (2)

¡-1

где р0,р,.............,Рт - коэффициенты регрессионной модели, оцениваемые но выборочным данным методом наименьших квадратов.

После построения модели (2) по данным анализов углеводородов залежей Восточного и Западною Предкавказья производился прогноз фазового состояния углеводородов. Граничные значения величины У для разных классов нами были установлены эмпирически. Принималось, что залежь содержит первичный газоконденсат если величина У изменяется от 0 до 0,3. При значениях У от 0,3 до 0,8 залежь идентифицировалась как содержащая вторичный газоконденсат (газоконденсат с нефтяной оторочкой). Если величина У оказывалась больше 0,8, залежь определялась как нес^тгная.

С целью исключения возможного дублирования полезной информации в использованном наборе характеристик, было сформированы несколько различных комплексов этих характеристик и для каждого из них была построена прогнозная модель вида (2). Во всех рассмотренных случаях получены достаточно интенсивные связи между прогнозируемой величиной У и использованными комплексами характеристик (имеющие высокий коэффициент множественной корреляции). Эффективность всех построенных моделей (отношение правильно

оценённых залежей к общему числу залежей) оказалось достаточно высокой (более 90%).

Для каждого варианта прогнозной модели с помощью пакета «БТАТ-ОЗАРШСв» отбраковывались неинформативные характеристики.

В нервом случае в качестве аргументов модели были использованы только геохимические данные (суммарные содержания алканов, н-алканов, изоалка-нов, циклопентанов, циклогексанов, бензола, толуола, цикланов, аренов).

При построении модели из числа аргументов была исключена как не информативная одпа характеристика - суммарное содержание аренов.

Квадрат коэффициента множественной коррелящги или коэффициент детерминации Я2 , равный доле информации о прогнозируемой характеристике У, которая содержится в построенной модели, равен 0,85. Следовательно 15% информации о величине У в данной модели отсутствует Эффективность прогноза модели составляет 95%.

Во втором случае в прогнозную модель, помимо геохимических характеристик, были включены глубина залегания и температура продуктивного пласта, Информационными оказались: содержание н-алканов, циклопентанов, циклогексанов .глубина и температура. Коэффициент детерминации Я2 = 0.85, эффективность прогноза - 92.4%.

В третьем случае помимо геохимических данных учитывались глубина залегаггая и налеотемпература пластов. Информативными оказались: содержание н-алканов, циклопентанов, циклогексанов, бензола, глубина залегания и палеотемпература пластов. Коэффициент детершшации К^ был равен - 0.86, при эффективности - 0.96%.

В четвёртом случае кроме геохимических данных были включены глубина залегания, палеотемпература пласта и тип исходного органического вещества. В качестве информативных были отобраны следующие характеристики: суммарное содержание циклогексанов, циклопентанов, бензола, п-алканов, глубина залегания пласта, палеотемпература, и тип оргпического вещества . Коэффициент детерминации составил 0.85. Эффиктишюсть - 98%.

Было использовано 4 вида моделей, отличающихся наборами независимых переменных (характеристик), по которым должен был производиться прогноз величины у.

1. Исследователь использовал только геохимические характеристики, их число 61. Информативными оказались 8 характеристик (содержание нормальных алканов, изоалканов, циклопентанов, циклогексанов, бензола, толуола, алканов, цикяанов). Коэффициент корреляции ^ 0.92, эффективность = 95%.

2. Помимо геохимических характеристик использовались глубина залегания и температура продуктивных пластов. Информативными оказались : содержание нормальных алканов, щдаюпентанов, циклогексаяов, глубина залегания и температура. Коэффициент корреляции = 0.92, эффективность = 92.4%.

3. Помимо геохимических характеристик использовались глубина и палеотемпература. Информативным оказались: содержание нормальных алканов, циклогексанов, бензола, глубина, и палеотемпература . Коэффициент корреляции = 0.92, эффективность - 96% .

4. Помимо геохимических характеристик использовались: палеотемпература, глубина и тип органического вещества. Информативными оказались: содержание циклогексанов, циклопентанов, бензола, нормальных алканов, глубина, палеотемпература и тип органического вещества- Коэффициент корреляции = 0.92, эффективностьг;- 98%.

ИНФОРМАТИВНОСТЬ

Информативность выбранного набора характеристик оценивается по максимуму множественного коэффициента корреляции (Я). Из выбранного набора исключаются характеристики, снижающие либо не увеличивающие величину К. Оценивается абсолютная и относительная информативность:

Абсолюгная информативность модели - это доля информации о прогнозируемой величине «У», заключённая в данной модели. Она оценивается как -И2 -коэффициент детерминации и выражается в долях единицы.

Относительная информативность данной характеристики (переменной) -это доля от всей информации о величине У, заключённой в прогнозной модели. Оценивается она так:

1отнл =

1Ы

Зная абсолютную информативность модели, равную Я2 и относительную информативность 1 - ой характеристики I опм, можно рассчитать абсолютную информативность этой характеристики:

1абсл = 1отпл К2

В таблицах 1 и 2 приводятся результаты расчешв абсолютной и о тносительной информативности характеристик, использованных наш: для оценки прогнозной величины У в третьем и четвертом вариантах решаемой задачи.

Таблица 1

Относительная и абсолютная информативность характеристик модели 3

Независимые переменные Информативность

Относительная Абсолютная

Постоянная 0.608 0.52

Содержание н-алканов 0.029 0.025

Содеркание цшшопентшюв 0.032 0.028

Содержание цшслогексанов 0.021 0.018

Содержание бензола 0.169 0.145

Глубина км 0.139 0.12

Палеотемпература0 С 0.002 0.002

Таблица 2

Относительная и абсолютная информативность характеристик модели 4

Независимые переменные Информативность

Относительная Абсолютная

Постоянная 0.499 0.424

Содержание циклогексанов 0.02 0.017

Содержание циклопентанов 0.03 0.026

Содержание бензола 0.174 0.148

Содержание н-алканов 0.03 0.026

Глубина 0.147 0.125

Палеотемпература 0.0033 0.0028

ТипОВ 0.096 0.082

_Как видно из таблицы 1, высокая относительная информативность о прогнозной величине У содержится в константе, равной среднему' значению У, в величине, разной содержанию бензола в пробе УВ и в глубине залегания пласта. Остальные характеристики - содержание нормальных алканов, циклопен-танов, диклогексанов - имеют меньшую информативность. Самой низкой информативностью обладает палеотемпература По-видимому, это связано с тем, что значительная часть информации о палеотемпературе содержится в глубине залегания

Помимо регрессионною анализа для решения задачи статистической классификации применялся дискриминационный анализ. При этом были использованы такие же характеристики как и при регрессионном анализе. Дискриминантах функция имеет вид:

И ----- а! X! + а2 Х2 -К

+ а„Хр (3)

где , &2,..............ар некоторые постоянные, X], ~К2,..........Хр -

характеристики используемые для реше1шя задачи статистической классификации.

При решении задачи статистической классификации (число классов равно 3) с помощью дискриминантного анализа эффективность классификации оказалась равной 92,3% Результаты решения этой задачи ( для первого варианта) показаны в таблице 3.

Таблица 3.

Результаты классификации залежей по фазовому состоянию углеводородов с помощью дискриминантного анализа.

Фактические группы Прогнозные группы Общее число залежей

1 2 з

1 108 7 0 115

2 5 21 0 26

3 0 1 29 30

1 - нефтяные залежи

2-ГКН

3-гк

Глава 6. ПРОГНОЗ ФАЗОВЫХ COCIШНИЙ УВ В ЗАЛЕЖАХ ВОСТОЧ -НОГО ПРЕДКАВКАЗЬЯ.

Приведенные в настоящей главе прогнозные карты по триасу и юре Восточного Предкавказья составлены па основе разработанной автором методики с привлечением данных многих исследователей по геотермии района, термобарическим условиям размещениям залежей, геохимии органического вещества УВ флюидов, палеотермических пород, пластовых УВ флюидов и т.д.

Модель геологического строения и УВ залежей триасового комплекса в границах платформенной части Восточного Предкавказья не представляется до конца ясной.

Геохимическое изучение нефтей триаса выявило их единообразие составов и генетическую особенность в мезозойской толще.

Анализ состава нефтей, попутных газов в комплексе с другими геолого-геохимическими показателями позволил выделить в объёме комплекса две зоны разменштя УВ скоплений по их типам. Первая, паибольшая по площади - это зона преимущественного развития нефтяных залежей. В эту зону входят высокоперспективные территории, совпадающие с границами простирания Велича-евско-Максимокумского вала Таловской ступени, юго-восточной частя Арзгир-ского прогиба и юго-западного борта Восто'ш-манычского прогиба. Указанный тип залежей прогнозируется также и в пределах северного борта Восточно-Манычского прогиба, юго-восточной части Петропавловской ступени, а также на центральных участках Дадьшского вала Чограйского ирогиба. Вторая прогнозируемая зона связана с распространением преимущественно газококден-сагионефтяных залежей. Эта территория охватывает северо-восточную часть Восточпо-Манычского прогиба и продолжается на акватории Каспийского моря. Залежи преимущественно газококденеатного типа предполагаются также в границах Буйнекского поднятия

Нефти юрско-нижнемелового комплекса образуют свой самостоятельный генетический тип. По предложенной методике большинство нефтей залежей Прикумско-сухокумского поднятия отвечают по уровням зрелости зоне «нефтяного окна» (Закумская, Перекрёстная, Зимняя ставка, Величаевская,

Урожайная, Плавненская и т.д.) В промежуточной зоне оказались УВ флюиды умеренной зрелости нефтяных и газокояденсатнонефтяных скоплений: Леваневского, Соляного, Доходаевскош, Копневского, Тюбшгского, Стальского и др. месторождений. В зоиу «сверхзрелых» систем вошли только газоконденсатные залежи (Сухокумская, Солончаковская, Степная, Равнинная и др.).

В разрезах пластов юреко-иеоком-оптской толщи УВ залежей по прогнозируемым типам существенно отличзется от такового в триасовых образованиях.

Газоконденсатные залежи прогнозируются преимущественно в границах развития Таловской, Ногайской ступеней и Чернорьшковского прогиба. Здесь в южном направлении увеличиваются значения отражательной способности вит-ринига (Ко,%) от 0.8 до 1.3% и более. В юго-восточном направлении в пластах юры и нижнего мела происходит возрастание газонасыщенности нефтей до 300 м3 / м и более с переходом на первичные газоконденсатные системы. Область предполагаемого развития "сверззрелых" газоконденсагных залежей прогнозируется далее на восток, т. е. в сторону акватории Каспийского моря. Севернее описанной области, включая акваторию Каспийского шельфа, предполагается размещение газоконденсатнонефтяных и нефтяных залежей.

Вся территория севернее этого пояса, включая шельф Каспия, оценивается по данному комплексу как еозможно нефтеносная. Здесь имеется в виду восточное продолжение кряжа Карпинского и Промыслово-Цубукского грабена в сторону моря.

ВЫВОДЫ

1. Выявлен комплекс информативных УВ показателей, характеризующих флюиды залежей разных фазово-гснстических типов. Показано, в частности, что при увеличении содержания Н - алканов, циклоиентанов и алканов в углеводородных системах увеличивается вероятность того, что эти системы являются нефтяными залежами, а при увеличении содержания циклогексанов и бензола возрастает вероятность того, что системы являются залежами первичных газоконденсатов.

2. При построении математических моделей для прогноза фазового состояния углеводородов в залежах установлено несколько эквивалентных по информативности УВ показателей, характеристик, отражающих тип исходного органического вещества и уровни катагенеза вафтвдов.

3. В качестве прогнозной характеристики использована величина, функционально связанная с относительной нефтегазокондеисатонасьнценностыо и принимающая значение 1 - для нефтяных залежей и 0 - для первичных газокон-денсатпых систем, и 0.6 - для вторичных газокояденсатных систем.

4. Статистическое исследование данных проводилось с помощью двух методов: регрессионного и дискриминантного анализов (пакет БТАТОЯЛРИ-Юв).

В прогнозных моделях с помощью регрессионного анализа отбраковывались неинформативные характеристики.

Результаты прогнозирования, полученные с помощью регрессионного анализа, были проверены с использованием дискриминантного анализа.В последнем случае задача прогаоза была поставлена как задача статистической классификации геологических объектов при известном числе выделяемых классов.

Построенные прогнозные модели характеризуются высокой степенью корреляции ( коэффициент множественной корреляции равен 0.92) и имеют высокую эффективность (более 90%) . Эффективность моделей оценивалась как частное от деления правильно идентифицированных залежей (по фазовому состоянию УВ ) к общему числу зглежей, включенных в статистическую выборку.

5. Установлена взаимосвязь прогнозной величины У(функционалт.щ> связанной с относительной нефтегазоконденсатонасытценностью) с глубиной залегания продуктивных отложений и температурой. Согласно этой взаимосвязи, при фиксированном содержании легких углеводородов и постоянной глубине залегания с увеличением температуры возрастает вероятность наличия залежи первичных газоконденсатов и уменьшается вероятность нефтяной залежи.

6. Для мезазойеких отложений Западного и Восточного Предкавказья разработана методика, на основе которой построены карты прогаоза раз-

мещения разных фазово-генетических типов залежей на территориях и объектах, перспективных для поисково-разведочных работ.

Автором защищаются следующие положения.

1. Выявлен комплекс информативных углеводородных показателей в составе лёгких (НК - 130° С) фракций флюидов, характеризующих залежи разных фазово-генетических классов.

2. Созданы штематико-сташсгичсские модели, разработанные на основе регрессионного и дискриминантного анализов и позволяющие классифицировать залежи то их типам ( ио фазовому состоянию углеводородов).

3. Предложена методика и осуществлён с её помощью прогноз фазовых состояний углеводородов в мезозойских отложений Предкавказья.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ ОПУБЛИКОВЛ НЫ В СЛЕДУЮЩИХ РАБОТАХ:

1.Прогноз фазового состояния углеводородов залежи по геохимическим данным, с применением методов многомерной статистики. Тезисы докладов XIV Губкинские чтения 15 - 17 октября 1996г. г.Москва, (совместно с В. И. Ер-молкинъш, В. А. Чахмахчевым и М. М. Эллаыским).

2.Мстодика прогноза фазового состояния углеводородов в залежи. Выставка 2-ой научно-технической конференции, посвященной

850-леппо г. Москвы (20 - 24 января 1997г.) (совместно с М. М. Элланским, В. И. Ермолкияым, В. А. Чахмахчевым, М. Ф. Павлшшчем).

3.Методика прогноза фазового состояния углеводородов залежи по геохимическим данным с применением методов многомерной статистики. Нефтяное хозяйство, (принята к печати).

4. Использование многомерных статистических методов и ЭВМ для прогнозирования фазового состояния углеводородов по геохимическим данным. (Принято в печать).