Система петрофизического обеспечения моделирования залежей нефти и газа на основе эффективной пористости гранулярных коллекторов

Коваленко, Казимир Викторович

Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему
Система петрофизического обеспечения моделирования залежей нефти и газа на основе эффективной пористости гранулярных коллекторов
ВАК РФ 25.00.10, Геофизика, геофизические методы поисков полезных ископаемых

Автореферат диссертации по теме "Система петрофизического обеспечения моделирования залежей нефти и газа на основе эффективной пористости гранулярных коллекторов"

На правах рукописи

УДК 550.832

КОВАЛЕНКО Казимир Викторович

СИСТЕМА ПЕТРОФИЗИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ЗАЛЕЖЕЙ НЕФТИ И ГАЗА НА ОСНОВЕ ЭФФЕКТИВНОЙ ПОРИСТОСТИ ГРАНУЛЯРНЫХ КОЛЛЕКТОРОВ

Специальность 25.00.10 «Геофизика, геофизические методы поисков полезных ископаемых»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора геолого-минералогических наук

2 9 АПР 2015

Москва - 2015

005588113

005568113

Работа выполнена на кафедре геофизических информационных систем федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Российский государственный университет нефти и газа имени И, М, Губкина»

Официальные оппоненты:

Афанасьев Виталий Сергеевич,

доктор технических паук, профессор, профессор Российского государственного геологоразведочного Серго Орджоникидзе

Мухаметипш Рустам Закнсвич,

доктор геолого-минералогических наук, доцент кафедры геологии нефти н газа Казанского (Приволжского) федерального университета (Институт геологии и нефтегазовых технологий)

Топорков Владимир Георгиевич,

доктор геолого-минералогических наук, главный геолог ООО «Дркгик-ГПРС»

В еду ш а я о ргаш на ц н я:

Открытое акционерное общество «Всероссийский нефтегазовый научно-исследовательский институт имени академика А. П. Крылова (ВНИИнефтьЬ

Защита состоится «06» октября 2015г. в 15 часов 00 минут на заседании диссертационного совета Д 212.200.05 при Российском государственном университете нефти л газа имени И.JV1 Губкина по адресу: 119991, Москва, Ленинский проспект, 65 корп. 1 в ауд. 523,

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Российского государственного университета нефти и газа имени 11. М. Губкина и на сайте hUp://gubkin.ru

Автореферат разослан « [ f>> Cisyí <¿ 2015 г.

Ученый секретарь диссертационного совета кандидат геолого-минералогических наук

ка фелрьг геофти кт [ университета имени

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Аюуальность темы

Эффективная разработка нефтяных и газовых залежей и повышение коэффициента извлечения нефти (газа) обеспечиваются использованием технологий разведки и разработки, адекватных геолого-физическим условиям продуктивного пласта при непрерывном контроле и анализе управления залежью в процессе бурения, вскрытия и эксплуатации на основе 30 геолого-технологической модели. Построение такой модели основано на синтезе данных геофизических исследований скважин (ГИС), сейсморазведки, лабораторных исследований кернового материала и пластовых флюидов, гидродинамических исследований скважин и данных их промысловой эксплуатации.

Очевидно, что на сегодняшний день к важнейшим результатам геологоразведочных и промысловых работ следует относить не только информацию о геологическом строении залежи и ее свойствах, необходимых для подсчета запасов, но и возможность количественного прогноза динамики свойств залежи в процессе разработки, определения добывных характеристик коллекторов и состава притока.

Для оценки фильтрационно-емкостных свойств (ФЕС) коллекторов нефти и газа традиционно оперируют «статическими» величинами общей пористости, объемной глинистости и абсолютной проницаемости. Открытая пористость характеризует емкость коллектора, но не полностью отражает его фильтрующие способности. Абсолютная проницаемость показывает фильтрационные свойства коллектора в сухом состоянии для воздуха или инертного газа. Последний, в отличие от пластовых флюидов, не взаимодействует с твердой фазой коллектора.

Для количественного описания поведения коллекторов в процессе разработки необходимо использовать коллекторские свойства, которые более тесно связаны с динамикой флюидов (динамические ФЕС или эффективные параметры пористой среды) и позволяют полнее учитывать реальную структуру коллектора - эффективную и динамические пористости, а также фазовые и эффективные проницаемости по нефти (газу) и воде. Они же являются базисными параметрами в концепции эффективного порового пространства (ЭПП) и могут рассматриваться как основа «динамической» петрофизики, которая включает не только параметры, характеризующие движение флюидов, но и изменение этих параметров во времени.

Так как коллектор — фильтрующая среда, то важнейшими его свойствами являются флюидоудерживающие способности матрицы и цемента. Определение и изучение этих параметров, обусловленных адсорбционными процессами, поверхностными силами, сложной структурой порового пространства, капиллярными явлениями, имеет системообразующее значение, поскольку они явным образом присутствуют в дифференциальных уравнениях

многофазной фильтрации и моделях эффективной и динамической пористостей.

Для непосредственного определения эффективной пористости может быть использован метод ядерно-магнитного резонанса, включая соответствующую петрофизическую настройку. По данным стандартного комплекса ГИС определение эффективной пористости проводится по корреляционным сопоставлениям «керн-керн» и «керн-ГИС» или путем решения системы петрофизических уравнений (при наличии соответствующей априорной информации о компонентах породы и их свойствах).

Арсенал методик интерпретации данных ГИС, используемый для определения эффективной пористости, может быть принципиально расширен путем совместного использования аналитических моделей взаимосвязей ФЕС и петрофизических моделей методов ГИС.

Прежде всего, эти задачи должны быть рассмотрены для существенно неоднородных гранулярных коллекторов, к которым приурочены значительные запасы углеводородов. «Простые» коллекторы в современной практике встречаются редко. Усложнение объектов исследования и разработки потребовало развития информационной базы технологии геомоделирования. Актуальным стало создание системы петрофизического обеспечения геомоделирования на основе динамических фильтрационно-емкостных свойств коллекторов.

Целью работы является разработка системы петрофизического обеспечения моделирования для повышения геологической информативности и достоверности геолого-технологических моделей месторождений нефти и газа на основе динамических фильтрационно-емкостных свойств коллекторов.

Основные задачи работы

1. Разработка аналитических петрофизических моделей эффективной и динамической пористостей для интерпретации данных ГИС при построении 30 геологических и флюидодинамических моделей (геолого-технологическое моделирование, моделирование сжимаемости).

2. Разработка методического обеспечения на основе петрофизической модели эффективной пористости для количественной оценки коллекторов по величинам эффективной и динамической пористостей и фазовых проницаемостей.

3. Разработка системного объединения петрофизического и алгоритмического обеспечения интерпретации данных ГИС с целью определения динамических ФЕС при геолого-технологическом моделировании.

4. Разработка способов определения нефте- газонасыщенности пласта-коллектора с использованием динамических ФЕС.

5. Разработка способов оценки точностных характеристик интерпретирующих алгоритмов.

6. Анализ связи капиллярного давления с нефтенасыщенностью и эффективной пористостью, разработка модели насыщения в переходной зоне с использованием динамических ФЕС.

7. Разработка способов прогноза удельной продуктивности и степени обводненности продукции. Анализ связи эффективных и фазовых проницаемостей с динамическими ФЕС.

8. Анализ влияния неопределенности пространственного положения скважин на качество результатов геологического моделирования месторождений нефти и газа.

9. Апробация системы петрофизического обеспечения на основе эффективной пористости в геомоделировании.

Объекты исследований и методы решения поставленных задач

Объектами исследований являются сложные гранулярные полиминеральные коллекторы нефти и газа Европейского Севера, Каспийского региона, Западной и Восточной Сибири.

Методы исследований: петрофизическое моделирование на представительных коллекциях образцов керна; имитационное моделирование интерпретирующих алгоритмов с целью изучения их точностных характеристик; методы математической статистики; использование профессиональных пакетов программ для математической обработки данных; интерпретация данных ГИС; построение геологических и флюидальных 30 моделей; сейсмическое моделирование по скважинным данным.

Научная новизна работы состоит в том, что в ней впервые:

1. Разработаны элементы информационной технологии, позволяющие использовать эффективную пористость на всех этапах геомоделирования -от петрофизического обеспечения сейсмической инверсии и интерпретации данных ГИС до построения геологической и гидродинамической моделей.

2. Обоснованы аналитические петрофизические модели эффективной и динамической пористостей гранулярных коллекторов на основе характеристических (опорных) параметров - свойств граничных состояний коллектора (коллектор, обладающий максимальной эффективной пористостью и при нулевой эффективной пористости).

3. Величина нормированной эффективной пористости введена и обоснована как интерпретационный параметр методов ГИС (метод СП, ГМ, ННМ, ИНМ, ГГМ-П, АМ).

4. Разработаны алгоритмы определения коэффициента нефтегазонасыщенности по данным метода сопротивлений и ИННМ (ИНГМ) на основе характеристических параметров коллектора (параметры водонасыщенного и предельно нефтегазонасыщенного коллектора при максимальной и нулевой эффективной пористости).

5. Обоснован методологический принцип петрофизической инвариантности коллекторов, заключающийся в том, что различные пласты, отмечающиеся одинаковым значением нормированной эффективной пористости, имеют одинаковый относительный объем подвижного флюида, а их разностные отношения по характеристическим петрофизическим и геофизическим параметрам совпадают между собой.

Основные защищаемые положения

• Изучение фильтрационно-емкостных свойств гранулярных коллекторов и определяющих их факторов по данным кернового анализа позволяет учитывать влияние количественного содержания и минерального состава матрицы и цемента на формирование эффективной и динамической пористостей коллектора путем применения разработанных петрофизических Моделей.

• Результаты расчета эффективной пористости путем комплексной интерпретации данных ГИС с использованием характеристических показаний методов ГИС отражают фактический минеральный состав матрицы и цемента гранулярных коллекторов, свойства подвижного и остаточного флюида и соответствуют данным лабораторных исследований керна и методов расширенного комплекса промысловых геофизических исследований (ЯМР, ГДИС).

• Использование эффективной пористости как интерпретационного параметра стандартного комплекса ГИС существенно повышает его информационный потенциал путем привнесения новых параметров и новых алгоритмов расчета ранее определяемых параметров, что расширяет методологическую основу моделирования свойств коллекторов и позволяет определять динамические фильтрационно-емкостные свойства в межскважинном пространстве.

• Целесообразность применения эффективной пористости в геомоделировании обусловлена повышением надежности определения коэффициента нефтегазонасыщенности, эффективных и фазовых проницаемостей по данным ГИС, что открывает возможность прогноза удельной продуктивности, дебита и состава притока и ведет к улучшению соответствия геолого-технологических моделей залежей нефти и газа реальным геологическим объектам.

Практическая ценность работы

• Система петрофизического обеспечения является практическим инструментом, позволяющим использовать эффективную пористость для 30 моделирования залежей нефти и газа, обеспечивая переход к динамическим фильтрационно-емкостным свойствам коллекторов. Результаты диссертации использованы при построении геологических моделей в ИПНГ РАН, ОАО «ТНК-ВР Менеджмент», ООО «РусПетро», включены в отчеты по

фундаментальным НИР, выполнявшимся в РГУ нефти и газа имени И.М. Губкина для ОАО «Газпром».

• Разработаны алгоритмы применения петрофизической модели эффективной пористости для расчетов по данным ГИС коэффициента сжимаемости порового пространства и сжимаемости коллектора для моделирования замещения флюидов и акустической жесткости.

• Разработаны модели связи капиллярного давления с динамическими ФЕС и предложен способ определения коэффициента остаточной водонасыщенности в зависимости от изменения градиента давления.

• Разработана модель связи капиллярного давления с эффективной пористостью, на основе которой предложен и успешно опробован алгоритм расчета нефтенасыщенности в переходной зоне нефтяных залежей.

• На основе динамических ФЕС разработаны методики и алгоритмы для расчетов эффективных и фазовых проницаемостей, прогноза коэффициента вытеснения, продуктивности скважин и доли воды в притоке на каждом кванте глубины исследований методами ГИС, что позволяет существенно повысить информативность геолого-технологических моделей месторождений. Разработанные алгоритмы обеспечивают оперативный прогноз начальных дебитов и обводненности продукции для проектирования мест расположения скважин на этапе построения геологической модели до проведения гидродинамических расчетов.

• Разработан и применен математический аппарат для определения суммарных и парциальных погрешностей применяемых алгоритмов.

• Разработанный в диссертации способ совместного количественного анализа данных гранулометрии и ФЕС обеспечивает повышение информативности петрофизических исследований и может быть включен в практику изучения керна.

• Результаты работы использованы для создания системы обработки и интерпретации данных геофизических исследований. Программная реализация системы имеет свидетельство о регистрации № 2012610231.

• Результаты работы доложены на 88-ой и 83-ей сессиях Научно-методического совета по геолого-геофизическим технологиям (НМС ГГТ) поисков и разведки полезных ископаемых Министерства Природных Ресурсов и Экологии Российской Федерации, где решено «одобрить результаты научно-исследовательской работы. Признать это направление как актуальное и приоритетное, обладающее научной новизной и высокой практической значимостью. Рекомендовать Федеральному агентству по недропользованию внедрение методики прогноза дебитов и обводненности продукции при проведении геологоразведочных работ на нефть и газ» (Заключение НМС ГГТ Минприроды РФ, 5.03.2013 г.).

• Результаты диссертации используются в учебном процессе кафедры ГИС в курсах «Теория методов ГИС» и «Современные проблемы геофизики».

Достоверность научных результатов подтверждена данными математического и натурного моделирования, методом Монте-Карло; практических - сравнением с данными лабораторных петрофизических и промысловых геофизических исследований, а также опытом внедрения и применения разработанных технологий, сравнением результатов моделирования с данными опробований, освоения и эксплуатации скважин.

Диссертация базируется на результатах многолетних исследований, выполненных автором лично или при его непосредственном участии и научным консультированием.

Апробация работы

Основные положения диссертации были представлены и обсуждались на Международных симпозиумах «The 20th Formation Evaluation Symposium» (Япония, 2014), IV Международн. симпозиум «Теория и практика применения методов увеличения нефтеотдачи пластов», ВНИИнефть (Москва, 2013), I Российский Нефтяной Конгресс (Москва, 2011), на Международных конференциях общества инженеров-нефтяников SPE «Asia Pacific Oil & Gas Conférence» (Индонезия, 2013), «Russian Oil and Gas Conférence and Exhibition» (Москва, 2012, 2010), «SPE Arctic and Extreme Environments Conférence and Exhibition» (Москва, 2011), американской ассоциации геологов-нефтяников AAPG «Annual Convention & Exhibition» (США, 2012), «AAPG International Conférence & Exhibition» (Италия, 2011), Международн. геолого-геофизической конф. EAGE «Geosciences: Making the most of the Earth's resources» (Санкт-Петербург, 2012), на Международн. конференциях EUROPEC 73м, 74й и 75й (Австрия, 2011, Дания, 2012, Великобритания 2013), «10- Middle East Geoscience Conférence and Exhibition» (Бахрейн, 2012), на XX, XIX и XVIII Губкинских чтениях (Москва, 2013, 2011, 2009), Юбилейной международн. конф. «Промысловая геофизика в 21-м веке» (Москва, 2011), Юбилейной международн. конф. «Петрофизика: современное состояние, проблемы, перспективы», посвященная 100-летию со дня рождения проф. В.Н. Кобрановой (Москва, 2010), X Международн. конф. «Геоинформатика» (Киев, 2011), XII международн. науч.-практич. конф. «Геомодель» (Геленджик, 2010), «Международн. науч.-практич. конф., посвящ. 50-летию ВНИИГИС» (Октябрьский, 2006), на Всероссийск. науч.-практич. конф. «Ядерно-магнитные скважинные и аналитические методы в комплексе ГИС при решении петрофизических, геофизических и геологических задач на нефтегазовых месторождениях» (Тверь, 2014), «Геофизические, геохимические и петрофизические исследования и геологическое моделирование при поиске, разведке и контроле эксплуатации нефтегазовых месторождений» (Бугульма, 2013), «Состояние и перспективы развития ядерно-магнитных методов исследований нефтегазовых и рудных скважин, каменного материала и флюидов» (Тверь, 2011), «Актуальные проблемы состояния и развития нефтегазового комплекса России» (Москва, 2003, 2007, 2012), «Ядерно-геофизические методы в комплексе ГИС при контроле разработки нефтяных и

газовых месторождений» (Бугульма, 2010), инф.-практич. семинаре «Новые программно-методические комплексы для исследования нефтегазовых и рудных скважин» (Октябрьский, 2010) и других форумах.

Основные результаты работы докладывались и обсуждались на семинарах и научно-технических совещаниях НМС ГГТ Минприроды России (2014, 2013), кафедры ГИС РГУ нефти и газа имени И.М.Губкина, Института проблем нефти и газа РАН (2013, 2010), ООО "Газпром-ВНИИГаз" (2013).

Выполненная в рамках развиваемых автором диссертационных исследований и при его научном консультировании работа аспиранта И.С.Дешененкова отмечена грантами памяти Густава Арчи Американской Ассоциации Нефтяных Геологов (AAPG, 2012, 2013 гг.).

Публикации

Основные результаты исследований по тематике работы изложены в монографии (в соавторстве). По теме диссертации опубликовано более 90 работ, 39 статей в журналах списка ВАК, остальные - в трудах отечественных и зарубежных изданий и конференций (в том числе 20 англоязычных). Получен 1 патент РФ и 1 свидетельство РФ на программу для ЭВМ.

Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, семи глав и заключения. Общий объем составляет 358 страниц текста, 155 рисунков, 20 таблиц. Библиография насчитывает 288 наименований.

Благодарности

Автор выражает глубокую признательность доктору физико-математических наук, профессору Дмитрию Александровичу Кожевникову за помощь в постановке проблемы и выборе тематики исследований, ценные консультации и постоянное внимание.

При выполнении работы на протяжении многих лет автор тесно сотрудничал с Н.Е.Лазуткиной, И.М.Индрупским, С.Б.Истоминым, С.В.Кузнецовым, которым автор выражает сердечную благодарность за практическую помощь и всестороннюю поддержку. Важное значение при проведении исследований имели полезные консультации и внимание со стороны А.Н.Дмитриевского, С.Н.Закирова, Э.С.Закирова. Автор высоко ценит обсуждения работы и полезные замечания со стороны В.М.Добрынина, Г.М.Золоевой, В.В.Стрельченко, М.И.Кременецкого, Н.Н.Марьенко, А.В.Городнова, В.Н.Черноглазова, А.В.Дахнова, считает приятным долгом поблагодарить В.Г.Мартынова и сотрудников кафедры ГИС РГУ нефти и газа имени И.М.Губкина. Автор чтит светлую память своих учителей Б.Ю.Вендельштейна и В.Г.Виноградова. Отдельные этапы работы выполнялись в сотрудничестве с Е.Ю.Блиновой и Э.А.Исахановым, важные результаты были получены при консультировании автором аспирантов И.С.Дешененкова и А.Н.Петрова. Автор приносит искреннюю благодарность им и всем, кто содействовал выполнению этой работы.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во ВВЕДЕНИИ обоснована актуальность темы, сформулированы цели и задачи исследований, научная новизна, основные защищаемые научные положения и результаты, апробация результатов и практическая значимость диссертации.

ПЕРВАЯ ГЛАВА посвящена описанию системы петрофизического обеспечения моделирования залежей УВ на основе эффективной пористости.

Интегрирование геолого-геофизической и технологической информации при моделировании месторождений углеводородов показало необходимость системного взаимодействия различных областей геологического знания: геологии, сейсморазведки, петрофизики, технологий проведения и интерпретации методов ГИС, гидродинамических исследований и моделирования.

Цифровые трехмерные геолого-технологические модели являются инструментом разведки, контроля и управления разработкой месторождений нефти и газа. На их основе осуществляются оценка геологических и извлекаемых запасов и полноты их выработки, проектирование мест расположения скважин, прогноз технологических показателей, энергетического состояния залежи, обосновывается оптимальная стратегия освоения ресурсов углеводородов. Результаты интерпретации данных комплекса геофизических исследований скважин, во многом, являются основой петрофизического наполнения геологической модели.

В своих исследованиях автор опирался на важные результаты полученные специалистами по отдельным направлениям исследований коллекторов: системные исследования в геологии и геофизике (А.А.Бакиров,

A.Н.Дмитриевский, Ю.Н.Карагодин, Ю.А.Косыгин, ОЛ.Кузнецов,

B.Н.Страхов, А.С.Струков); исследования многофазных фильтрационных процессов (Д.Амикс, Д.Басс, В.М.Березин, Р.Х.Брукс, Н.Т.Бурдайн, Н.С.Гудок, Б.Б.Дерягин, С.Н.Закиров, А.И.Ипатов, А.Т.Кори, М.И.Кременецкий, М.М.Кусаков, Б.Б. Лапу к, М.К.Леверетт, Л.С.Лейбензон, М.Маскет, Н.Н.Михайлов, Р.З.Мухаметшин, В.Р.Перселл, Дж.Томир, Ф.А.Требин, В.Н.Черноглазов, В.Н.Щелкачёв, Д.А.Эфрос и др.); методики петрофизических исследований керна (Г.М.Авчян, М.А.Беляков, В.Г.Виноградов, Л.М.Дорогиницкая, В.А.Ефимов, В.Н.Кобранова, Е.И.Леонтьев,

A.В.Мальшаков, Л.М.Марморштейн, Л.И.Орлов, В.И.Петерсилье, Е.А.Поляков, Е.А.Романов, Р.С.Сахибгареев, В.П.Сонич, В.Г.Топорков, Б.И.Тульбович,

B.В.Хабаров, А.А.Ханин и др.); разработка техники и методики ГИС и комплексной интерпретации данных (В.С.Афанасьев, Б.Ю.Венделынтейн, А.В.Городнов, Ю.А.Гулин, В.Н.Дахнов, В.М.Добрынин, Т.Ф.Дьяконова, Н.З.Заляев, Г.М.Золоева, А.С.Кашик, Д.А.Кожевников, С.Г.Комаров, Н.ЕЛазуткина, М.ГЛатышова, О.М.Нелепченко, Н.Н.Сохранов, Г.В.Таужнянский, Э.Г.Урманов, В.Г.Фоменко, М.М.Элланский, Г.Г.Яценко и др.); разработка концепции эффективного порового пространства (С.Н.Закиров,

Э.С.Закиров, И.С.Закиров, И.М.Индрупский и др.); моделирование упругих свойств (В.М.Добрынин, Л.П.Петров, В.И.Рыжков, О.И.Баюк, Д.Берриман, Р.Е.Вайт, Г.Гарднер, Ф.Гассман, Д.Кастанья, Л.Фауст, С.Шу, Р.Шуэ и др.).

Одна из основных проблем петрофизики связана с переходом от изучения эмпирических и полуэмпирических зависимостей к построению и изучению теоретических петрофизических моделей и объединению их с интерпретационными моделями методов ГИС.

Руководящие методологические принципы совместного использования аналитических моделей взаимосвязей ФЕС и петрофизических моделей методов ГИС были сформулированы и обоснованы В.Н.Дахновым, В.Н.Кобрановой, В.М.Добрыниным, Б.Ю.Вендельштейном, В.В.Ларионовым, Д.А.Кожевниковым, Е.И.Леонтьевым, М.М.Элланским.

Результаты этих исследований, являющиеся крупным научным и практическим достижением, выявили ключевые закономерности, определяющие, в том числе, и динамические ФЕС коллекторов. Однако многообразие процессов и факторов, требующих учета, указывает на то, что задача выделения и количественной оценки ФЕС сложных полиминеральных глинистых коллекторов не является завершенной.

При комплексном изучении коллекторов эффективная пористость может быть определена не только по различным физическим свойствам коллекторов, но и при помощи различных подходов, что повышает надежность определения этого параметра по данным ГИС. Данный вывод актуализирует создание набора методик определения динамических ФЕС.

В работе развит подход, предполагающий использование опорных параметров для настройки алгоритмов интерпретации.

Известны методики определения общей пористости, в которых настройка на конкретные свойства изучаемых коллекторов реализуется в виде подбора так называемых «опорных пластов». Однако свойства этих пластов могут не иметь ничего общего с изучаемыми коллекторами ни по составу, ни по условиям образования.

Таким образом, необходимо подчеркнуть, что вопросы использования опорных (или характеристических) параметров в алгоритмах интерпретации данных ГИС не были обоснованы на уровне петрофизического моделирования и не решались относительно динамических ФЕС.

В качестве основного параметра, определяемого по данным ГИС обычно рассматривается общая пористость К,„ поэтому большинство методик и алгоритмов определения фильтрационных параметров ориентировано на использование К„. В контексте непрерывного развития методического обеспечения технологий ГИС в комплексе с другими исследованиями и для получения более достоверных распределений ФЕС в 30 моделях, в работе развиты методы использования эффективных параметров пористой среды.

Для эффективного извлечения углеводородов необходима детальная информация о динамических ФЕС нефтегазового пласта, капиллярных характеристиках горных пород и распределении нефтенасыщенности при предельном насыщении и в переходной зоне.

Опираясь на результаты предшествующих исследований, автор обобщил петрофизические модели ряда методов ГИС и установил связи параметров этих моделей с петрофизическими характеристиками коллекторов. Эти результаты, а также алгоритмы решения отдельных задач геомоделирования образуют систему петрофизического обеспечения моделирования на основе эффективной пористости гранулярных коллекторов.

Следуя академику В.Н.Страхову, методологию построения системы разделим на две части: ядро системы и ее функциональную часть (рис.1).

Ядро системы

Петро-физическое обеспечение

Метод сто ги чес-■и* принципы развития теории и практики интерпретации

Оценки погрешностей алгоритмов и

области их применимости

Элементы системы (алгоритмы)

Моделирование акустического импеданса ■

Определение ФЕС коллекторов

Определение нефтв газон асыщвниости

Моделирование переходной зоны

О пределе кие капиллярного давления

Определение аффективных и фазовых : проницяемостей

Расчет сжимаемости

Прогноз и рование продуктивности

Этапы моделирования <

Структурно-страхи> графическое мод-е

' Литолого-, фациальное мод-е Петро-' физическое мод-е Модель насыщения Подсчет запасов

Гидро-с дина/ мическое мод-е

Области применения

Разведка Управление разработкой

Бурение Планирование скважин Геонавигация

Рис. 1. Структура системы петрофизического обеспечения геомоделирования на основе эффективной пористости; связи системы с этапами геомоделирования и областями применения

Петрофизика динамических ФЕС образует ядро системы, в которое входят следующие элементы:

I. Петрофизическое обеспечение (аналитические петрофизическое модели взаимосвязей ФЕС, петрофизическое обоснование методик интерпретации данных ГИС, установленные связи управляющих параметров петрофизических моделей с минеральным составом матрицы и цемента и их свойствами, связи физических свойств коллектора с ФЕС).

II. Методологические принципы развития теории и практики интерпретации данных ГИС.

III. Критерии оценки значимости и эффективности научных и практических исследований в области интерпретации геофизических данных (оценки погрешностей алгоритмов и области их применимости).

Функциональной части системы принадлежат элементы, соответствующие этапам решения отдельных задач геомоделирования, каждый из выделенных элементов системы представляет методику и алгоритм расчета искомого параметра. К ним относятся алгоритмы определения открытой, эффективной и динамической пористостей, нефтегазонасыщенности, эффективных и фазовых проницаемостей, моделирования переходной зоны, капиллярного давления, расчета сжимаемости, моделирования акустического импеданса, прогноза продуктивности и состава притока по данным ГИС.

Системное геомоделирование на основе эффективной пористости возможно при установлении основных функциональных и параметрических связей между элементами системы. Элементы системы петрофизического обеспечения связаны с этапами геомоделирования: структурно-стратиграфической, литолого-фациальной, петрофизической и гидродинамической моделями. На рис.1 показаны связи ядра системы петрофизического обеспечения геомоделирования на основе эффективной пористости, ее элементов и этапов геомоделирования.

Системный подход позволяет выстроить порядок последовательного вмещения изучаемых объектов и сопоставить области применения элементов системы с этапами геомоделирования.

Не претендуя на исчерпывающую полноту, рассмотрим этапы геомоделирования и соответствующие функциональные модели элементов системы петрофизического обеспечения. Здесь не рассматривается геомоделирование на уровне планетарной геологии, теория движения плит, региональная геология (тектоническое и стратиграфическое районирование).

Начиная с уровня выделения циклов осадконакопления, по степени уменьшения и соответствующего вмещения для отложений с межзерновым типом пористости можно выделить объекты и процессы изучения, приведенные в таблице.

Образование и последовательная смена различных литотипов пород происходит в результате колебательных движений земной коры, обуславливающих в свою очередь изменение условий осадконакопления (перемещение береговой линии и т.п.). Скорость седиментации и длительность периода постоянных климатических и геоморфологических условий осадконакопления обуславливает мощность (толщину) отдельных слоев.

В процессе осадконакопления и последующего диагенеза зерна породы образуют скелет или матрицу, структура и свойства которой зависят от размера, минерального состава, формы и укладки образующих зерен. В динамике изменение пористости матрицы определяется глубиной погружения пласта (уплотнением) и эпигенетическими преобразованиями (выщелачивание, растворение, переотложение). Одновременно с отложением зерен матрицы или при последующей фильтрации вод, в емкостном пространстве скелета породы происходит отложение тонкодисперсной фракции пород (полиминерального цемента). Основным фактором влияния на ФЕС оказываются водоудерживающие способности матрицы и цемента.

Таблица. Изучаемые объекты, процессы и области применения системы петрофизического обеспечения геомоделирования

№ Объекты изучения Формат вмешения Функциональная модель (исследуемые процессы) Этапы геомодели ровен ня Области применения системы петрофизического обеспечения

1 Цикл Цикл в осадочной толще Закон скольжения фаций (интенсивность колебаний земной коры, ритмы осадконакопления) Структурно-стратиграфическое моделирование Циклометрия Синтетические сейсмотрассы Петр оу пру гое моделирование Корреляция ГНС Инклинометрия

2 Однородный пласт 11ласт/слой в цикле Системный литологический анализ (скорость и длительность сохранения условий осадконакопления, климатические условия, геоморфологические условия и др.) Фациальный анализ Литолого-фациальное моделирование

3 Матрица (скелет) Матрица в пласте Модели пористости матрицы (зависимость изменения свойств матрицы от глубины залегания и эпигенетических преобразований) Петрофизнческое моделирование Статические н динамические ФЕС коллекторов и вмещающих пород Состав и свойства компонентов породы

4 Цемент Цемент в матрице Модель эффективной пористости (зависимость эффективной пористости от свойств матрицы и цемента)

5 Нефть (газ) УВ в эффективном емкостном пространстве коллектора Модель динамической пористости (зависимость динамической пористости от свойств коллектора и технологических условий вытеснения) Модель насыщения Подсчет запасов Гидродинамическое моделирование Насыщение и флюндальные контакты Модель переходной зоны Фазовые проницаемости Прогноз продуктивности скважин

б Дебит Подвижные УВ в общем объеме УВ Соотношение объемных долей подвижных флюидов (модели многофазной фильтрации)

Скопления углеводородов обусловлены процессами их миграции в толще осадочных пород. Этот факт указывает на то, что для углеводородов доступен только объем эффективной пористости.

Результат взаимодействия УВ с твердой фазой и, следовательно, возникновение остаточной нефтегазонасыщенности, описываются моделью динамической пористости (остаточной нефтенасыщенности). Только при условии полной гидрофобное™ коллектора возможно полное нефтегазонасыщение.

В порах породы всегда присутствует остаточная (связанная) вода, которую необходимо учитывать при моделировании.

ВТОРАЯ ГЛАВА посвящена теоретическому обоснованию петрофизических моделей эффективной и динамической пористостей.

Развитие экспериментальной базы петрофизических исследований образцов керна расширило и упрочило представления о многообразии взаимосвязей фильтрационно-емкостных свойств различных коллекторов.

Инструментами для выявления аналитических закономерностей явились петрофизические модели остаточной водонасыщенности Кт (здесь и далее под остаточной понимается гидродинамически неподвижная, или связанная вода, эффективной пористости Кпэф ^/¡(¿—Као), и понятие петрофизической инвариантности.

Рассмотрен межгранулярный коллектор, в котором отсутствуют трещины и каверны и который сложен частицами разного размера (песчаной, алевритовой, глинистой фракциями). На основании анализа статистических связей K„(K,J при петрофизическом моделировании широко используется коэффициент пористости матрицы (скелета), представляющий сумму открытой пористости и объемной «глинистости» твердых частиц (В.Н.Кобранова, Б.Ю.Вендельштейн, Е.И.Леонтьев, В.А.Ефимов, М.М.Элланский, Б.Н.Еникеев, Я.Н.Басин, А.А.Чередниченко, В.А.Новгородов, G.R.Coates, J.L.Dumanoir и др.). Для терригенных пород установлено незначительное различие между объемами закрытых и открытых пор (Л.И.Орлов и др.), для карбонатов это различие существенно (Г.М.Золоева и др.). Емкостное пространство между зернами матрицы различного фракционного состава заполнено водой, удерживаемой матрицей, цементом и свободным (гидродинамически подвижным) флюидом. Цемент состоит из двух компонент: твердой полиминеральной составляющей, и воды, удерживаемой цементом (адсорбированная вода, вода в микропорах, включая объем двойного электрического слоя, и т.д.). В общем случае флюид разделяется на подвижный, доля объема которого соответствует величине динамической пористости, и неподвижный. Суммарный объем емкостного пространства коллектора составлен тремя компонентами: долей объема углеводородов и подвижной воды, долей объема остаточной воды матрицы и долей объема воды, удерживаемой цементом. Величина остаточного водонасыщения складывается из доли объема остаточной воды, удержанной матрицей породы, и доли объема воды, удержанной цементом.

Между содержаниями песчаной и алевритовой фракций, как правило, отмечается тесная обратная корреляция, что указывает на замещение одной фракции другой в пределах изучаемого коллектора. Постоянство суммы объемов этих фракций свидетельствует о стабильности пористости матрицы при изменениях размеров зерен скелета коллектора. При заполнении емкости матрицы тонкодисперсной компонентой выполняется линейная связь К„ с объемным содержанием цемента, т.е. коллектор уплотняется за счет увеличения объемного содержания тонкодисперсной фракции с размером зерен меньше 0.01 мм.

Зависимость K„a(KJ (рис.2) представляет собой объединение двух зависимостей. Первая из них представляет зависимость содержания остаточной воды в матрице от пористости при заполнении емкостного пространства твердой компонентой цемента. Вторая — зависимость содержания остаточной воды, удерживаемой цементом, от пористости при отсутствии остаточной воды, удерживаемой матрицей.

Рис. 2. Параметры зависимостей К,„(К^ (а), К„Кт(К„ эфф) (б) и КтСР) (в), определяющие закономерности полигонов корреляции для неоднородных гранулярных коллекторов сложного полиминерального состава: 1 - линия цемента с низкой водоудерживающей способностью, 2 - линия цемента с высокой водоудерживающей способностью

Результирующая зависимость (рис. 2а) получается объединением обеих зависимостей.

По определению В.Н. Дахнова коэффициент набухания представляет отношение общего объема цемента к объему его твердой части: В=(Уво „ + РУ/Ри- Этот коэффициент (В>1) показывает во сколько раз объем влажного (набухшего) цемента больше объема твердой компоненты цемента. Каждому значению коэффициента набухания цемента В соответствует отдельная зависимость на плоскости Кт(К,).

Все эти зависимости являются нелинейными, независимо от состава и свойств матрицы и цемента (хотя в некоторых частных случаях нелинейные зависимости могут приближаться к линейным). Этот вывод сохраняет свою справедливость для гранулярных коллекторов всех генотипов — терригенных, карбонатных, вулканогенно-осадочных.

Высокая корреляция остаточной водонасыщенности с пористостью имеет место только для однородных коллекторов с однородным составом цемента. Для неоднородных коллекторов коэффициенты связанной воды не фиксированы, а распределены в широких диапазонах (рис. 3), из-за чего сопоставления Кво(К„) из зависимостей превращаются в поля корреляции (полигоны) или тренды с весьма низким (незначимым) коэффициентом корреляции. Изменения соотношений между содержаниями различных минералов в матрице и/или цементе приводят к изменениям удельной поверхности, двойного электрического слоя, адсорбционной способности, емкости катионного обмена, гидрофильности, и др. Диапазоны этих изменений определяют степень неоднородности коллекторов, что проявляется в разбросе точек на полях корреляции Кво(К,) и КвоК„(К„эф) (на рис. 2 показаны стрелками).

Наличие эффективной пористости является критерием («петрофизическим фильтром»), надежно выявляющим пласты-коллекторы как в терригенных, так и в карбонатных отложениях. Поэтому очевидный интерес представляет

возможность определения эффективной пористости непосредственно по данным ГИС.

С учетом сказанного вывод петрофизической модели эффективной пористости имеет следующий вид. Пористость матрицы (скелета) VnCK вмещает объем связанной воды матрицы Vea ск и цемент, который состоит из твердой компоненты Va и связанной с цементом воды V€„Объем, не занятый этими компонентами, представляет эффективную пористость У„ эф = (V„ ск - Veo а) -(Veo ,-л + К-л)- Разность (V,, ск - Veo ск) представляет максимальный возможный объем эффективной пористости в коллекторе (при отсутствии цемента), а сумма (Г„ог, + - общий объем влажного цемента.

Тогда V„.jr¡, = (V„ СК Veo ск) - В V¿, или, отнеся все объемы к объему породы, переходим к коэффициентам:

КП эф ' Кп эф макс В KFJ¡ . (1)

Песчаная и алевритовая фракции формируют матрицу гранулярного коллектора, который характеризуется пористостью скелета или максимальной пористостью коллектора (обозначим Кп ск = М). Пористость в коллекторе уменьшается за счет цементации (или «глинизации») объема матрицы тонкодисперсной фракцией, т.е. К„= М-Кы. Тогда

К„ эф = К„эфм,кс — В (M-JQ. (2)

В случае максимального содержания цемента в пласте, при котором эффективная пористость отсутствует (У„эф=0): F„„ = Vm„ + Veo„ WKC + Углмакс. Коэффициент набухания остается неизменным: В = (Vm¿JMaKl. + Углмакс)/ Углмакс

(Vn ск с к) / Va макс И V¿j¡ макс ^л ск С^ео ск ^во гл макс) •

Сумма (Veo ск v€0„ макс) ~~ ЭТО объем порового пространства, занятый связанной водой при отсутствии эффективной пористости (относительно объема породы обозначим этот объем /и), т.е. это поровый объем, соответствующий максимальному содержанию цемента с определенной водоудерживающей способностью в объеме пористости матрицы коллектора. Этот объем характеризует величина общей пористости, при которой Кво=1 и К„ л/,=0. Тогда К,,л,тс = М- /и и выражение для коэффициента набухания можно записать в виде:

В = КП1фмакс/(М-/л). (3)

Своего максимального значения Кпзфтах эффективная пористость достигает при пористости равной пористости матрицы К„ = М:

К„эфтах= М— Цо. (4)

¡л0 = К„схКео „• - водоудерживающая способность матрицы.

Подставляя (3) в (2), получаем аналитическую модель эффективной пористости:

Кп = Кп ,фмакс (Кп - /.i) / (М- fi) = В (К„ - н), ц<Кп<М. (5)

С учетом (3) и (5) величина нормированной эффективной пористости определяется выражением:

= ^ (б)

М — Ц К,

п зф шах

к„к,

•г

4 ' .

„^ > „л ¿4*.

Пористость

им ».I Н.К о

Эффективная пористость

б В

Рис.3. Поля корреляции остаточной водонасыщенности с пористостью (а), объемной остаточной водонасыщенности с эффективной пористостью (б) и остаточной водонасыщенности с нормированной эффективной пористостью V (в) для пласта БС4.5 Приразломного месторождения

Параметр У характеризует долю динамически подвижного флюида в объеме пористости матрицы коллектора и изменяется в интервале

При выводе и обосновании модели (5) введены и использованы «характеристические» параметры, которые описывают граничные состояния коллектора: коллектор, обладающий максимальной эффективной пористостью (при отсутствии полиминерального цемента) К„=М, К„3ф= Кпэфтах и коллектор, лишенный эффективной пористости К„=ц, Кпэф= 0.

В практике петрофизического моделирования также распространен подход, когда пористость матрицы не выделяется в качестве отдельного параметра и полагается, что различные полиминеральные фракции коллектора вносят соответствующий их свойствам вклад в формирование интегральных физических свойств породы (Г.А. Шнурман, И.Г.Шнурман, В.Ю.Терентьев, В.С.Афанасьев, С.В.Афанасьев, А.В.Афанасьев, В.Н.Боганик, Р.Р.'У/оПЬ'ш^оп и ДР-)-

В этом случае

(7)

п уф

Уравнение (7) является частным случаем уравнения (6) при условии К„ Эф тах=1 при К„=1, цк - общая (открытая) пористость при К„„=1 и К„эф=0.

При таком подходе водоудерживающую способность коллектора (без разделения на матрицу и цемент) характеризует коэффициент Вк, который определяется соотношениями:

Вк = (1-Кпэф)/(1-Кп)=\1{\-цк) (8)

Рассмотрим связь эффективной пористости с относительной глинистостью. Относительная глинистость определяется выражением г\ = (М— К,) /М, максимальная относительная глинистость: цтах = (М- ¡л) /М. Тогда

^шад М-М Кп,ф

Фундаментальные соотношения (9) получены впервые. Петрофизическая модель эффективной пористости (5) приводит к соотношению (9) между нормированной эффективной пористостью 4х и относительной глинистостью. Применительно к интерпретации данных ГИС этот вывод рассмотрен в главе 3.

Нормированная эффективная пористость однозначно связана с Кт коллектора. На основании (5) зависимость Кеоот дописывается выражением:

Ке0 (Ч>) = 1- У(1 - Квоск>(М/К,). (10)

Параметр V зависит от {М,Цо,Кп}, поэтому К,„ можно считать функцией одного аргумента одного фиксированного параметра Кн„ ск:

Кео(У)=с,ехр(с2Ч9, (11)

где константы си с2 определяются условиями Кво(0) =1, Кт(1) = Кеооткуда

Кт(¥)=ККО€/. (12)

Это предположение подтверждается проверкой на фактическом материале данных анализа керна (рис.3 в).

Характеристические параметры модели (5) можно представить с использованием пористости цемента К„ г1 и показать, что эта модель находится в согласии с моделями Б.Ю.Вендельштейна, Е.И.Леонтьева, В.А.Ефимова:

Кпгл = (13)

нормированная эффективная пористость

1-К,У[(1-Кп^К„ск(1~Квоск)] = 1-КЛ(1-Кпгл)Кп,фпшх]. (14) Пористость матрицы М обычно определяется как верхняя граница диапазона изменения пористости по соответствующему статистическому распределению, при условии представительности коллекции керна в области высоких значений. Это условие не всегда выполнимо: без соблюдения специальных мер, хрупкие образцы с низким содержанием цемента нередко разрушаются и на поверхность не выносятся.

Дополнительным критерием (помимо анализа результатов гранулометрии) для определения М служит расположение огибающих (горизонтальной и наклонной прямых) на полигоне «объемная остаточная водонасыщенность — эффективная пористость». В последнем случае искомые параметры определяются уже не по локальной группе точек в области высоких пористостей, а во всем диапазоне изменения эффективной пористости. Так пористость матрицы может быть установлена даже при отсутствии в коллекции керна образцов с высокой пористостью. Для изучения изменения пористости матрицы песчаников (мелко и реже среднезернистых) с глубиной были рассмотрены полигоны {К„„ - К,,} и {К,,Кво - К„ х/„р} в последовательности некоторых ограниченных интервалов глубин для распространенных терригенных коллекторов Нижневартовского и Сургутского сводов АВ, БВ, БС, БПи, ЮВ, Ю. Величина выбранных интервалов составляла в среднем 25 метров в диапазоне глубин от 2250 до 2870 метров. Не располагая данными инклинометрии по каждой скважине, предполагалось, что разведочные скважины вертикальны и глубина отбора керна соответствует вертикальной

глубине. В полигоне каждого интервала глубин рассчитаны верхняя и нижняя огибающие (соответственно для максимальной и минимальной водоудерживающих способностей глинистого цемента). Пористость матрицы М определялась по абсциссе точки пересечения этих огибающих и дополнительно контролировалась по сопоставлению КпКво(К„ эф) в исследуемом интервале глубин. Аналитическая аппроксимация М(Н) полученных результатов имеет вид:

М(Н) = М0ехр[- р,Н3- р2Н° $] (15)

с коэффициентом корреляции г =0.99, где вертикальная глубина [Н] = м, М0 = 47.9%; Р, = 2.6Е-11 (м'1), р2 = 0.006 (м'1). Зависимость М(Н) не может быть универсальной для различных регионов, и для ее обоснования целесообразно использовать методику петрофизического районирования (В.В.Хабаров, Г.С.Кузнецов).

Водоудерживающая способность матрицы Цо определяется ординатой пересечения образующих полигона Кт(К,) или ординатой горизонтальной образующей на полигоне К,Дв0(К„ эфф). Результаты анализов свидетельствуют об относительной устойчивости этой величины, которая изменяется в узком диапазоне со средним значением <//,>> = 5.56 % (терригенные коллекторы Нижневартовского и Сургутского сводов Зап. Сибири).

В продуктивных гранулярных коллекторах величина динамической пористости К,1ди„=Кп(1-К„„-Кт), обусловлена вариацией трех параметров: пористости, объемной остаточной водонасыщенности и объемной остаточной нефтенасыщенности. Результаты моделирования динамической пористости с использованием нормированной эффективной пористости приводятся ниже. Для терригенных, преимущественно гидрофильных, коллекторов Западной Сибири между величиной произведения КпК„„ и нормированной эффективной пористостью обнаруживается тесная корреляционная связь, которая моделируется выражением:

шах (16)

Величина (К,Листах (обозначим далее н«) представляет объемную остаточную нефтенасыщенность при К„=М. С увеличением глинизации коллектора объемная остаточная нефтенасыщенность убывает, достигая нулевого значения при нулевом значении эффективной пористости.

С учетом (5) и (16) величина динамической пористости описывается следующим уравнением:

Кпйт = V (М-Цо-Р-,), (17)

где Кп д„„ тах = (М - но - Нп)■ При выполнении соотношения (16) в случае нефтенасыщенного коллектора параметр V представляет собой динамическую пористость, нормированную на ее максимальное значение.

На основании моделей эффективной и динамической пористостей, выражение для коэффициента вытеснения можно записать в виде

Квыт = /<"„,)„„/К„.ц = (М-но-Ип) /(М-но). (18)

Если параметры {М, Но, Нп) меняются в узком диапазоне и при наличии тесной связи (16), следует вывод, что Квыт может изменяться незначительно в

пределах изучаемого коллектора. Это утверждение справедливо, если коэффициент вытеснения определяется относительно максимального (или максимально возможного) коэффициента нефтенасыщенности Ки=1-Кео. С учетом полученного уравнения (18), между значениями Кво и Кш, может наблюдаться интенсивная обратная корреляция. Для проверки этого положения рассмотрены сопоставления Кво и Кно, выполненные для различных объектов в различных лабораториях, результаты подтверждают выдвинутые положения. Аналогичные тесные линейные корреляции Кио(Кю) показаны в работах Л.М.Дорогиницкой, Г.Д.Исаева.

Однако по экспериментальным данным возможны и другие ситуации -когда коэффициент вытеснения имеет явную зависимость от проницаемости. Этот эффект очевидно связан со смачиваемостью поверхности и ростом величины коэффициента гидрофобизации, который пропорционален доле активной поверхности порового пространства, адсорбирующей молекулы углеводородов, при этом фазовая проницаемость по нефти (газу) существенно уменьшается.

Модель (16) может быть записана в общем виде:

(19)

где показатель степени С характеризует форму зависимости KJC^W). Если показатель степени Сне равен единице, то зависимость K,fi„„(x¥) отклоняется от линейной. В этом случае петрофизическая модель динамической пористости будет отличаться от (17) и иметь вид:

(20)

Так как проницаемость тесно коррелирует с величиной эффективной пористости, то согласно (20) коэффициент вытеснения будет тесно связан с проницаемостью. Модель (20) и связь показателя степени С с коэффициентом гидрофобизации требуют тщательной экспериментальной проверки, особенно в сопоставлении экспериментальных способов остаточной нефтенаыщенности и учете смачиваемости поверхности породы (H.H. Михайлов). Кроме того, приведенные примеры справедливы только для условий, соответствующих условиям проведенных экспериментов.

Используя параметр Кнэф= К„/(1-Ква), определяющий долю нефти (газа) в объеме эффективной пористости (0 < К„ эф < 1), можно показать, что разность (l-KHVi) есть коэффициент относительного водонасыщения (по Б.Ю.Вендельштейну) или коэффициент эффективной водонасыщенности К€3ф.

КеэФ — (К, -Кк„)/(I-KJ = 1—Кнэф. (21)

Однофазное течение нефти будет происходить в случае К„ эф = 1. Технологические или пороговые значения геофизических параметров при этом определяются условием К„ —* 1.

Однофазное течение воды будет происходить в случае К„,ф = К„озф, КнпЫ>в эФ = 0. Технологические или пороговые значения геофизических параметров при этом определяются условием Кнэф~ К„„ , К„1юАвЭф-+ 0, 0 < Киоэф< 1. Можно показать, что

-1—Кноэф (22)

В ТРЕТЬЕЙ ГЛАВЕ обосновывается методическое и алгоритмическое обеспечение интерпретации данных ГИС для определения эффективной пористости.

Петрофизическое обеспечение интерпретации данных ГИС с использованием характеристических параметров. Показания стандартных методов ГИС (АМ, ГГМ-П, НМ, СП, ГМ) чувствительны к содержанию тонкодисперсной полиминеральной фракции в гранулярном коллекторе, т.е. связаны с величиной относительной глинистости, введенной Б.Ю. Вендельштейном, и показавшей высокую практическую ценность. Благодаря соотношению (9), можно строго показать, что стандартные методы пористоти/глинистости в равной степени являются и методами эффективной пористости, именно потому, что эффективная пористость однозначно связана с относительной глинистостью.

Если геофизический параметр 3? (интервальное время, объемная плотность, водородосодержание, урановый эквивалент, амплитуда СП) линейно связан с пористостью (51 = аК„+в), то параметр Ч' вычисляется по данным методов стандартного комплекса ГИС по формуле:

где Ш(К„;')Я11)- значение геофизического параметра при текущей пористости К,;, ЩМ\ЧЯм) - геофизический параметр при К„ = М\ -

геофизический параметр при отсутствии эффективной пористости К„ = //. и

значение физического параметра матрицы и цемента, соответственно.

Величина 9?(//;9?|() не зависит от свойств подвижного флюида, так как подвижный флюид при К„ = и [или К„= в рамках модели (7)] отсутствует, и все емкостное пространство занято связанной водой. Величина не

зависит от состава и свойств полиминерального цемента, поскольку при К„ = М [или К„= 1 в рамках модели (7)] коллектор его не содержит.

Количественное определение эффективной пористости по данным ГИС основано на соответствии характеристических показаний методов ГИС (23) характеристическим параметрам петрофизической модели (9). Так как нормировка (9) численно совпадает с нормировкой (23), т.е. является неизменной или инвариантной, Д.А.Кожевников предложил для обозначения параметра Ч* термин «петрофизический инвариант».

Из сказанного следует научный и практический вывод - принцип петрофизической инвариантности — различные пласты, отмечающиеся одинаковым значением нормированной эффективной пористости (относительной глинистости), имеют одинаковый относительный объем подвижного флюида, а их разностные отношения по характеристическим петрофизическим и геофизическим параметрам совпадают между собой.

При этом величина нормированной эффективной пористости является интерпретационным параметром методов ГИС и позволяет перейти к

алгоритмам интерпретации, в которых опорные параметры имеют четкий физический смысл, а величина У выступает как безразмерный параметр подобия и позволяет сократить число входных параметров алгоритмов.

Петрофизическое обоснование такого подхода заключается в установлении взаимосвязей между эффективной и динамической пористостями и физическими свойствами коллекторов. В процессе моделирования выявляются характеристические параметры изучаемого коллектора, для которых определяются соответствующие показания методов ГИС для настройки алгоритмов интерпретации. Возможность интерактивного контроля алгоритмов позволяет реализовать «адаптивную» методику интерпретации данных ГИС.

Принцип адаптивности алгоритмов заключается в настройке алгоритмов интерпретации методов ГИС на условия измерений конкретной аппаратурой в данных скважинных условиях и на свойства изучаемого коллектора в условиях его естественного залегания (этапу настройки предшествует стандартная процедура выделения коллекторов по данным ГИС). Используемые при этом характеристические показания методов ГИС отражают фактический минеральный состав матрицы и цемента, свойства подвижного и остаточного флюида при текущих метрологических характеристиках информационно-измерительной системы и условий измерений при проведении исследований.

Закономерности, описываемые моделью связи К „„(К,), и объясняющие разброс точек в поле корреляции Кво - К,„ подтверждаются характером взаимосвязей различных физических свойств (УЭС, объемная плотность, содержания естественных радионуклидов и др.) с эффективной пористостью. Дифференциация происходит за счет того, что физические свойства коллекторов с высокой водоудерживающей способностью отличаются от тех, в которых цементация происходит за счет минеральных компонент с низкой водоудерживающей способностью.

Метод потенциалов собственной поляризации (СП). Работами В.Н. Дахнова, В.Н. Кобрановой, Б.Ю. Вендельштейна доказано, что величина диффузионно-адсорбционной активности Ада прямо пропорциональна удельной адсорбционной поверхности, которая определяется дисперсностью породы; приводятся связи Л,)а с объемной влажностью (К„Кв) и К„. Эти связи близки к линейным и отличаются для цементов различного типа. Диффузионно-адсорбционная активность породы зависит в основном от цемента, его суммарного содержания, наличия пелитовой и растворимой компонент, а также минералогического состава.

Диффузионно-адсорбционная активность и изменение амплитуды диффузионно-адсорбционных потенциалов при одинаковом сопротивлении пластовых вод в коллекторе и вмещающих породах описывается соотношением:

Лисп =- (Ада, Ы-Айо) (р^/р,). (24)

С учетом (24), полагая, что соотношение ^(р,¡/р<) не изменяется в пределах рассматриваемого коллектора, можно показать:

,Р=(Лда11-АдаК^/(Адаи-АдаМ) =(Лии-ЛиКп)/(Ли,-Ли^), (25)

где Ли^, лиКп, Лим амплитуды потенциалы СП в пределах исследуемого коллектора, соответствующие характеристическим параметрам модели коллектора //, К„, М.

Соотношение (25) получено, исходя из линейной связи АЛа с пористостью, и представляет собой величину нормированной эффективной пористости (нелинейные зависимости здесь не приводим).

Методы удельных электрических сопротивлений. Зависимость р„(К„) отражает петрофизическую модель остаточной водонасыщенности коллектора К„,(К,), характеристическим параметрам которой соответствуют следующие значения рп\ ри - при отсутствии эффективной пористости (/<"„=//); рм = р„м -для неглинистого водонасыщенного коллектора (К„=М); рм = рнпМ - для неглинистого предельно нефтенасыщенного коллектора (К„=М).

С учетом характеристических значений УЭС можно рассчитать зависимости р„(К,) при различной нефте-водонасыщенности. Адаптивный аналог уравнения Дахнова-Арчи имеет вид:

Доля нефти в объеме эффективной пористости определяется соотношениями:

где Квоск - остаточная водонасыщенность матрицы (скелета).

Метод естественной радиоактивности (ГМ). Из петрофизической модели ГМ следует, что суммарное массовое содержание естественных радионуклидов зависит от объемных содержаний всех контрастных по радиоактивности компонент породы, т.е. ГМ является «методом глинистости» в точно такой же степени, как и «методом пористости». Петрофизическая модель дает количественную основу для петрофизического моделирования связей показаний ГМ с фильтрационно-емкостными свойствами пород, их минералогическим и гранулометрическим составом.

Знание параметров петрофизической модели эффективной пористости (5) позволяет также реализовать метод естественной радиоактивности как «метод эффективной пористости»1.

В общем случае зависимость уранового эквивалента eU от общей или эффективной пористости нелинейна. Ряд преимуществ возникает при переходе от уранового эквивалента к относительному разностному параметру по урановому эквиваленту AeU, используя соответственно текущее, максимальное и минимальное значения уранового эквивалента, которые соответствуют текущей, максимальной и минимальной нормированной относительной глинистости ?1*

При различных значениях нормированной относительной глинистости tj* параметр AeU незначительно зависит от емкости матрицы. Отсюда следует, что

(26)

(27)

' ГМ обоснован как метод количественного определения эффективной пористости Д.А.Кожевниковым

в шкале относительной глинистости ц как аргумента для двойного разностного параметра по урановому эквиваленту AeU соответствующая зависимость AeU(tj*) оказывается слабо зависящей от емкости матрицы М. Даже если воспользоваться простейшим приближением:

W =1- ЛеЩт}*), (28)

открывается возможность определения эффективной пористости по данным метода естественной радиоактивности.

Применение гамма-спектрометрии существенно расширяет область применимости метода естественной радиоактивности, в частности, на случай полиминеральных глинистых коллекторов. В сложных терригенных полиминеральных глинистых коллекторах, если условия применимости гамма-метода для определения пористости не выполняются, общая и эффективная пористости могут быть определены по массовому содержанию тория.

Плотностной гамма-гамма метод (ГГМ-П). Объединение результатов петрофизического моделирования и принципа петрофизической инвариантности приводит к важному выводу: метод рассеянного гамма-излучения позволяет с высокой точностью определять эффективную пористость горных пород.

Петрофизическая модель объемной плотности может быть записана путем введения значений объемной плотности, соответствующих характеристическим параметрам модели коллектора: а(М;о- объемной плотности коллектора при Кп = М и a(p;a,J - объемной плотности коллектора, лишенного эффективной пористости (К„ = ft) при максимальной глинистости.

Тогда нормированная эффективная пористость определяется выражением: У = [о(ц; а,) - а(К„ \ а,) - <т(М; а^]. (29)

С учетом максимальной эффективной пористости по величине V рассчитывается эффективная пористость в абсолютных единицах.

В соответствии с моделью (7), алгоритм (29) может быть преобразован к

виду

К„ эф = [фк; а,) - а(К„ | u,)]/[a(fiK; а,) - а(1; аф)], (30)

где <тфк; (Гц) - объемная плотность при граничном значении и сг(7; a,j) -плотность флюида.

Стационарные нейтронные методы (ННМ). Для расчета эффективной пористости с использованием водородного индекса получаем соотношения, аналогичные объемной плотности (29).

Для двухзондовой модификации (ННМ-2), если в рабочем диапазоне водородосодержаний зависимость интерпретационного параметра А(К,) линейна или близка к линейной, то в силу линейности К„3ф(Кп>ц), зависимость А(К„ j,/J допускает линеаризацию.

Таким образом, имеем А(К„ эф) = Cj + С2 К„ эф, где константы С/ и С2 определяются из условий: С/= Аи, Л„шх = Аи + С2 Кпзфтах, или, окончательно:

W = [(A -A^A^—AJJ. (31)

Импульсные нейтронные методы (ИНМ). Характеристическим параметрам коллектора соответствуют следующие значения интерпретационных параметров: X(M;0,Coe,CJ - декремент затухания импульса

тепловых нейтронов для полностью водонасыщенного коллектора при К„ = М; Х(М; I, С,„) - декремент предельно нефтенасыщенного коллектора при К„ = М; Цц;С0в) - декремент коллектора, лишенного эффективной пористости (Кп = [£) при максимальной глинистости.

Из линейности модели П'(К„ ) следует, что петрофизический инвариант определяется выражением:

Ч' = [П'(К„\ К„оф,С<тСг) - П1 (р;Соа)]/[й-' (М; К„эф,Сое,С^-Р'^СЛ (32) Для декремента затухания справедливы аналогичные свойства и выражения с заменой Б'1 на X.

Условием применимости односкоростной теории диффузии, лежащей в основе вывода алгоритмов интерпретации данных ИНМ, является малость сечения поглощения по сравнению с сечением рассеяния: Е, » £а что означает очень слабую зависимость коэффициента диффузии 0(.) от минерализаций С„„ и С„, но сильную зависимость от водородосодержания. На этом основано определение пористости по данным двухзондового ИНМ, для чего можно воспользоваться также известным функционалом от показаний, минуя расчет В(К„\.) (Ю.С.Шимелевич, С.А.Кантор, А.С.Школьников и др.). Но из выражения (32) следует существенно более сильный результат —алгоритм определения эффективной пористости. Найденная по показаниям двухзондового прибора величина V далее используется для расчета нефтенасыщенности по декременту X.

По показаниям однозондового прибора также можно определить нефтенасыщеность, если воспользоваться методиками нахождения Ч' по показаниям других методов ГИС (ГМ, ГМ-С или СП, и др.).

Алгоритм для определения доли нефти в объеме эффективной пористости: кнэф = Г1 [Х(К„\ К,10ф,С0в,С^ -Х(к„\ О,С0„,С,)]/[Х(М; 1,С„)-Х(М;О,С„„,С„)] (33) Величина Х(К„\ К„ эф,Ст,Св) находится в результате временного анализа кривой затухания импульса тепловых нейтронов. С помощью адаптивной настройки определяются декременты, соответствующие характеристическим параметрам коллектора: декремент Х(ц,С01), декремент водонасыщенного Х(М;0,Сое,Св), декремент Х(М; Кн Ст,СУ частично и декремент Х(М;I,С0,) предельно нефтенасыщенного неглинистого коллектора.

Акустический метод (АМ). Петрофизическая модель интервального времени может быть записана аналогично модели объемной плотности путем введения значений интервального времени, соответствующих характеристическим параметрам модели коллектора:

ЩК„\ К„эф) = АТ(ц) + (К„-н) [&Т(М; К„зф) -М(ц)]/(М-ц), (34)

где АТ(М; Кнэф) - интервальное время при Кп = М и Д Т(ц)~ интервальное время в коллекторе, лишенном эффективной пористости (Кп = //) при максимальной глинистости.

Отсюда петрофизический инвариант определяется выражением:

У = [ЩК„\ К„эф)-АТ(и)]/[ЩМ; К11эф) - АТ(р)]. (35)

Расчет акустической жесткости по данным ГИС. Плотностной гамма-гамма (ГГМ-П) и акустический (на продольных и поперечных волнах, АМ) методы ГИС применяются на разных этапах интерпретации сейсмических

материалов: при калибровке сейсмического импульса, стратиграфической увязке разведочных и промысловых данных, построении низкочастотной сейсмогеологической модели, установлении взаимосвязей между упругими и другими свойствами горных пород.

Данные ГГМ-П и АМ в комплексе ГИС нередко отсутствуют: ГГМ-П до сих пор проводят, в среднем, в одной скважине из десяти, АМ не проводился в старом фонде скважин. Показания обоих методов обычно регистрируют не во всем стволе, а лишь в потенциально продуктивном интервале. В результате возникает необходимость расчета диаграмм ГГМ-П и АМ при их отсутствии путем петрофизического моделирования.

Расчетное соотношение для определения акустической жесткости 2 для пород с межзерновой пористостью имеет следующий вид:

г{кп-,гч)= ^(м^-г^гЛ+г^,,). (зб)

Для определения характеристических значений 2 можно привлечь скважинные данные из соседних скважин, где имеются данные АМ и ГГМ, или использовать результаты петрофизического районирования, включая результаты лабораторных анализов керна.

Общие относительные погрешности результирующего акустического импеданса обратно пропорциональны величине эффективной пористости, то есть точность расчета тем больше, чем выше ценность коллектора (погрешность результатов в высокопористых пластах минимальна). Погрешность методики в большей степени обусловлена неопределенностью вычисления эффективной пористости, тогда как погрешности характеристических значений упругих свойств влияют существенно меньше.

Комплексная адаптивная интерпретация данных ГИС. Принципиальные позиции адаптивной технологии представлены на рис. 4.

Данные исследований керпа

11 етр о ф в зи ч ее ко е моделирование (определение

«хара ктериствческих параметров»» коллекторов)

Настройка теоретически обосновании*

алгоритмов интерпретации

Данные комплекса ГИС

Пропел) ры одпометодной интерпретации

Интерпретационные модели и определение « х а р а кг ер и с 1 и ч ескн х параметров» коллекторов ио да иным ГНС

Определение

ФЕС неоднородных коллекторов и передача их в | еомодель

Рис.4. Структура адаптивной интерпретации данных ГИС

Сначала проводится петрофизическое моделирование по данным исследований керна или с привлечением априорной петрофизической информации по объекту моделирования — при дефиците или отсутствии керновых данных, определяются характеристические параметры коллекторов, по которым происходит настройка алгоритмов интерпретации.

На следующем уровне, включающем процедуры с использованием данных ГИС, осуществляется однометодная интерпретация: переход от показаний прибора к петрофизическим параметрам, например, от скоростей счета зондов ГГМ-П к объемной плотности породы, от показаний ГМ к урановому эквиваленту, и т.д. Затем определяются характеристические параметры коллекторов, но уже по данным ГИС (попарные сопоставления петрофизических параметров каждого метода). После чего определяются ФЕС неоднородных полиминеральных коллекторов, и полученные значения ФЕС передаются в геологическую модель.

Технология адаптивной интерпретации на основе петрофизической инвариантности содержит два этапа адаптации: адаптация к условиям измерений конкретной аппаратурой в данных геотехнологических условиях и адаптация к свойствам коллектора в условиях естественного залегания.

Достоинства настройки алгоритма интерпретации на характеристические параметры, соответствующие минимальной и максимальной цементации емкостного пространства, заключаются в том, что сужается неопределенность задания петрофизических характеристик компонент породы, т.к. необходимо обосновать три опорные точки: точку отсутствия цемента и точки, соответствующие максимальной глинизации с цементом с максимальной и минимальной водоудерживающей способностью; для определения характеристических значений могут быть использованы петрофизические модели методов ГИС; поле корреляции параметров методов ГИС оказывается ограничено модельными зависимостями, что обеспечивает возможность контроля настройки алгоритма (рис.5).

Кроме того, возникает возможность использования комбинаций различных методов (например, для методов СП, ГМ, АМ, ННМ и ГГМ-П возможно одновременно использовать 10 контрольных сопоставлений, что реализовано программно2). Согласно (23) показания комплекса методов ГИС по различным интервалам должны образовывать плоскость в т-мерном пространстве (т -число методов). В пределах этой плоскости точки показаний размещаются внутри треугольника, образованного вершинами - характеристическими точками для «чистого» коллектора, а также для вырожденных коллекторов с минимальной и максимальной водоудерживающей способностями цемента.

С учетом погрешностей измерений, приводящих к отклонению точек измерений от плоскости, возникает необходимость построения плоскости по характеристическим значениям методов и проекции на нее каждой измеренной точки данных. Используется специальная параметризация для проекций и по результатам параметризации определяются значения У и //. Для того, чтобы спроектировать точки на плоскость, необходим ортонормированный базис, лежащий в этой плоскости, для построения которого использована ортонормализация Грама-Шмидта.

На рис. 5 показан пример адаптивной настройки в пространстве методов объемной плотности и естественной радиоактивности в виде палетки для

2 Программа на языке программирования С# написана Э.А.Исахановым

определения значений эффективной {К„ эф) и «граничной» (]л) пористостей (средне- и мелкозернистые песчаники юрского возраста). В тонких пропластках гранулярных коллекторов все вышеуказанные закономерности сохраняются. Основной вопрос при этом касается вертикальной разрешающей способности методов ГИС для выделения коллекторов на фоне вмещающих пород.

О 2.1 2

У к">"

/ у

Л} ~ ^<т.еи.К. а I а„ • •][<" А . У К = I |

к„„, * ю

<'., »А, У К

О 20 40 60 80 100

Гамма метод, дАР1

Рис.5. Пример адаптивной настройки в пространстве методов ГГМ-П и ГМ (объемной плотности и естественной радиоактивности) в виде палетки для определения значений К„ „/, и «граничной» (г;) пористостей (средне- и мелкозернистые песчаники юрского возраста)

Отметим, что методика строго применима для гранулярных коллекторов различного генезиса. В условиях сложной морфологии емкостного пространства точностные характеристики методики необходимо изучать специально. Необходимы исследования влияния различий вертикальной разрешающей способности и глубинности исследования методов стандартного комплекса ГИС на результат определения интерпретационного параметра

Если каждый из входных параметров алгоритма является независимым и имеет заданную меру неопределенности, тогда для оценки погрешностей удобно применить имитационное моделирование по методу статистических испытаний, позволяющее вычислять плотности вероятностей для произвольной функции многих переменных. Этот подход реализован для контроля погрешностей алгоритмов.

В ЧЕТВЕРТОЙ ГЛАВЕ рассмотрены вопросы применения петрофизической модели эффективной пористости для расчетов коэффициента сжимаемости порового пространства и сжимаемости коллектора для моделирования замещения флюидов.

Влияние характера насыщения на упругие свойства коллекторов нефти и газа. Моделирование замещения флюидов лежит в основе ряда способов интерпретации данных сейсморазведки, нацеленных на оценку

характера насыщения: зависимости между скоростями сейсмических волн, с одной стороны, и типом флюида, с другой, используются при оценке латеральных вариаций насыщенности по данным о сейсмических скоростях, акустическом импедансе и других параметрах.

Основные сложности применения модели Ф. Гассмана, традиционно используемой с целью флюидного моделирования, заключаются в учете изменения минерального состава скелета и доли остаточной воды относительно свободного флюида. На практике происходит выбор среднего наиболее типичного для данного разреза значения остаточной водонасыщенности (например, 20%) и использование его при моделировании без учета вертикальной изменчивости. Помимо прочего, свойства остаточной воды отличаются от свойств свободной. Иногда отличие в упругих параметрах (скоростях продольных волн или плотности) может достигать значительных величин 15-20%. Перечисленное приводит к недоучету факторов при изучении влияния флюида на упругие свойства пород-коллекторов и, как следствие, к неточностям при динамической интерпретации данных сейсморазведки (сейсмическая инверсия).

Для интерпретации данных сейсморазведки, нацеленных на оценку характера насыщения, разработана модифицированная модель Ф. Гассмана (совместно с Д.А.Кожевниковым и И.С.Дешененковым). Сжимаемость предельно насыщенной породы можно представить как:

Д =л;ЛРАК„Ап-Х)-рс>х(К„ (37)

где рг - традиционная модель сжимаемости Ф. Гассмана, /?„,„ - объемная сжимаемость твердой фракции, рсух - объемная сжимаемость абсолютно сухой породы, Д„„ - объемная сжимаемость остаточной воды, Ду - объемная сжимаемость флюида в эффективном поровом пространстве, Д„,„ - Дд, = А¡, Д^ - Р„т = А 2, А ц = А ¡/А 2, /?„,, - Д„, = Аз, Р,ш-Рф., = А4, А 32 = Аз/А2, А41 = А/А2, А5=К„ А32+КпэфА42-1.

В предельном случае (Д„ = Дд,) модифицированная модель переходит в традиционное уравнение Гассмана. Модель, заложенная в модифицированное уравнение, лучше соответствует реальному коллектору, чем традиционная, в которой остаточная водонасыщенность не учитывается или же принимается постоянной.

Проведенный анализ влияния неопределенностей входных параметров двух моделей на неопределенность расчета сжимаемости свидетельствует о сложной зависимости неопределенности оценки объемной сжимаемости от неопределенностей входных параметров моделей.

При модифицированном подходе наибольший вклад в неопределенность оценки сжимаемости предельно насыщенной породы-коллектора вносят дисперсии объемных сжимаемостей твердой фракции, остаточной воды и свободного флюида. С улучшением коллекторских свойств влияние первых двух параметров уменьшается, тогда как последнего - увеличивается. При традиционном подходе максимальные неопределенности в оценку объемной сжимаемости вносят дисперсии задания общей пористости, объемные

сжимаемости твердой фракции и свободного флюида (тенденции их изменения при улучшении ФЕС те же, что при модифицированном подходе).

С целью практической реализации модифицированного уравнения проведено замещение флюидов на примере средне-, мелкозернистых полимиктовых (кварц-полевошпатовых) песчаников (сложный минеральный состав матрицы и цемента) Западной Сибири по обоим алгоритмам. Результаты расчетов указывают на лучшее разделение пород по упругим характеристикам при различном флюидонасыщении эффективного порового пространства для модифицированной методики.

Сравнение результатов синхронной инверсии синтетических сейсмограмм по скважинным данным с фактическими АУО аномалиями позволило выявить нефтенасыщенные зоны по модифицированной модели, тогда как моделирование по традиционной модели свидетельствует о насыщении коллекторов только водой, что не соответствует результатам интерпретации данных ГИС и опробований пластов.

Моделирование нефтеносных пластов с учетом неоднородности сжимаемости порового пространства. На основе 30 моделирования показана эффективность применения петрофизической модели эффективной пористости для расчетов сжимаемости по данным ГИС в концепции эффективного порового пространства (ЭПП).

В концепции ЭПП рассматривается течение нефти (газа) и подвижной воды в эффективном поровом пространстве. Базисной величиной является эффективная пористость, которой соответствует величина неснижаемой остаточной водонасыщенности. Соответственно, водонасыщенность в ЭПП не включает неснижаемую водонасыщенность. Кроме того, как водонасыщенность, так и нефтенасыщенность нормируются по эффективному поровому объему. Физически связанная вода при этом входит в «эффективный» скелет породы. Это позволяет учитывать ее неаддитивное влияние на свойства коллектора в условиях реального насыщения флюидами.

По аналогии с традиционным определением, в эффективном поровом пространстве вводится коэффициент сжимаемости эффективного порового пространства при изменении пластового (внутрипорового) давления Р,„.

Использование петрофизической модели эффективной пористости позволяет модифицировать модель сжимаемости В.М. Добрынина для расчета величины сжимаемости эффективного. порового пространства (проведено совместно с И.М.Индрупским, Е.Ю.Блиновой, Э.С.Закировым).

По аналогии с моделью В.М. Добрынина, изменение эффективного объема пор при изменении пластового давления определяется двумя составляющими. Первая составляющая - изменение эффективной пористости матрицы из-за изменения эффективного напряжения Р-РлВторая составляющая - изменение объема глинистых включений под действием Рт. Тогда

А«»*"1 А!"-К*"1 -ПА,- (38)

где р?" = 1 , Упэф _ эффективный объем пор матрицы, т.е.

г„ ОД,,

к*=(м-нУ = +

ДГ^ (39)

пхрм _

где Яп \р„=сотс1 •

Величины р^м, как и Р„, определяются из стандартных экспериментов при статическом нагружении образцов. При этом образец насыщается пластовой водой с поддержанием постоянного Рт. По объему вышедшей из образца свободной воды при изменении давления обжима рассчитывается изменение эффективного объема пор образца, равное изменению эффективного объема пор матрицы.

Следовательно, р*1,м характеризует упругие свойства «эффективной матрицы» коллектора и непосредственно учитывает влияние физически связанной воды, удерживаемой скелетом породы. При этом Р1ФМ, как и /?„, не зависит от переменных содержания и влагоемкости цемента.

Выражение в скобках формулы (39) может быть определено через эффективные параметры следующим образом:

ф _ 2(1-2и)

Ф,,., 3 1-й

А..*/

, /{М-нЖ

1 +

(40)

Хм-М")

где ртэф - коэффициент сжимаемости "эффективных зерен" породы, с учетом влияния удерживаемого слоя физически связанной воды.

Сжимаемость водонасыщенных включений (цемента) рассчитывается по модели В.М. Добрынина, но с использованием параметра влагоемкости цемента (у = В-1):

/?., = , Рт" Р.,., (41)

1 + Г

где р.1'' - коэффициент сжимаемости физически связанной воды, а

сжимаемость твердых минеральных частиц цемента /?„„ предполагается малой и равной сжимаемости твердых частиц скелета породы.

Поскольку экспериментальное определение /3*с затруднительно, В.М. Добрынин предлагает принимать его равным р, (как оценку сверху) или в 1,5 раза ниже (по аналогии с соотношением плотностей физически связанной и свободной воды). Кроме того, /?/'' в формуле (41) может рассматриваться как параметр, характеризующий степень неаддитивности сжимаемости

водонасыщенных включений по сравнению с входящими в их состав твердой минеральной фазой и водой.

Таким образом, предлагаемая модифицированная модель сжимаемости (38)-(40), базирующаяся на модели В.М.Добрынина, учитывает наличие в порах водонасыщенного глинистого цемента и, соответственно, его роль в сжимаемости эффективного порового пространства. При этом особое внимание уделено влиянию физически связанной воды - как удерживаемой матрицей (скелетом), так и включениями (цементом), что позволяет избежать неточностей традиционного подхода к оценке сжимаемости. Учитывается неоднородность по содержанию и свойствам (минеральному составу) цемента, а характеризующие ее параметры отвечают петрофизической модели эффективной пористости и определяются по данным интерпретации стандартного комплекса ГИС.

В качестве демонстрации предлагаемого подхода построена 30 геологическая модель нефтяной залежи с использованием данных интерпретации ГИС по реальным скважинам, включающая поле коэффициента сжимаемости эффективного порового пространства. На основе построенной ЗБ геологической модели выполнены гидродинамические расчеты изменения давления в объеме нефтяной залежи при разработке в режиме истощения пластовой энергии.

Сопоставление результатов расчетов на основе предлагаемого и традиционного подходов демонстрирует существенный эффект от учета неравномерного распределения коэффициента сжимаемости порового пространства в объеме продуктивного пласта и особенностей влияния на него связанной воды. В рассмотренном случае он достигает 10% от прогнозных величин падения давления в районе добывающих скважин, с соответствующим изменением динамики дебитов.

ПЯТАЯ ГЛАВА работы посвящена вопросам определения Кво, моделям связи капиллярного давления с эффективной пористостью и расчету нефтенасыщенности в переходной зоне коллектора.

Определяемая по данным ГИС эффективная пористость позволяет использовать капиллярно-гравитационную модель для моделирования распределения углеводородов в переходной зоне. Для решения этой задачи используется модель связи капиллярного давления с коэффициентом эффективной нефтегазонасыщенности и эффективной пористостью.

Полагается, что в верхней части залежи может существовать интервал предельного нефтенасыщения, приток из которого должен давать чистую нефть. Однако известно, что даже из наиболее высоких зон нефтяных залежей возможны притоки нефти с водой, не говоря о приконтактной зоне залежей (В.Г.Фоменко). Этот факт указывает на то, что часть пластовой воды в определенных условиях может сохранять гидродинамическую подвижность в любой части залежи независимо от высоты над уровнем ВНК. Отсюда следует, что высота залежи не является достаточным условием определения остаточной водонасыщенности.

Неснижаемая доля остаточной воды Кт - это доля воды, удерживаемой на поверхности твердой фазы и в тонких капиллярах, асимптотически достигаемой при «неограниченном» увеличении капиллярного давления. Неснижаемая Кво формируется в основном за счет адсорбционных взаимодействий связанной воды и поверхности коллектора. При гидродинамическом моделировании в качестве остаточной (связанной) учитывается та вода, которая не участвует в фильтрации, поэтому введено понятие «предельной гидродинамически остаточной» воды, понимаемой в смысле «неснижаемой» водонасыщенности (при заданных термобарических условиях, свойствах коллектора и флюида) (С.Н.Закиров и др.).

При описании процессов фильтрации возникает ряд вопросов:

- какая часть каждой фильтрующейся фазы будет подвижна или неподвижна при текущих условиях;

- какие предельные градиенты давления необходимо учитывать для определения неподвижной воды, которая и понимается как остаточная.

Очевидно, что величину Кт в смысле «предельной гидродинамически остаточной» воды следует искать на кривых капиллярного давления в области выхода этих кривых на асимптоту. Этому условию могут отвечать малые доли уменьшения водонасыщенности (меньше некоторого заданного значения) по мере роста капиллярного давления.

Изучению процессов многофазной фильтрации, осложненных капиллярностью пористых сред, посвящено большое количество работ отечественных и зарубежных авторов. В настоящее время существует много моделей, аппроксимирующих данные капилляриметрических исследований и превращающих их в распределение водонасыщенности в переходной зоне (зависимость водонасыщенности от высоты над «зеркалом чистой воды» (ЗЧВ) и ФЕС). Наиболее распространенные из них J-функция М.К.Леверетта, модели

B.А.Иванова, Б.И.Тульбовича, Г.Хасслера, Е.Бруннера, Р.Х.Брукса, А.Т.Кори. Широкое применение в практике также находят комплексные подходы моделирования переходной зоны (В.И.Петерсилье, Т.Ф.Дьяконова,

C.И.Билибин, А.Н.Фокин и др.).

Автором предложена феноменологическая модель зависимости текущей нефтегазонасыщенности К„ от капиллярного давления Рс. Модель управляется одним параметром к, который тесно связан с ФЕС породы:

= + (42)

KUT,f К

где Рс -текущее капиллярное давление, Рс - давление начала фильтрации или прорыва, Рс „,ах - капиллярное давление, при котором нефтенасыщенность становится меньше предельной (К„ „реА = 1-Кво). Параметры к и Рс пр тесно коррелируют с эффективной пористостью и проницаемостью, что согласуется с результатами Ю.Я.Большакова и др.

Проверка модели выполнена для представительной коллекции юрских коллекторов (более 200 образцов песчаников сложного минерального состава из различных месторождений Западной Сибири) и показала, что для образцов как с высокими, так и средними проницаемостями предложенная модель

обеспечивает более точное описание данных лабораторных исследований керна, чем модели Брукса-Кори и Тиксье. При низких проницаемостях качество описания несколько хуже.

Связь нормированной эффективной пористости с параметром к можно описать соотношением:

^ = с=0.05 (43)

Производная функции РС(К„ л/1) имеет вид:

<1РС {Рст~Рсяр) (1-*)

(44)

Уравнение (44) позволяет задавать условия выхода капиллярных кривых на вертикальную асимптоту. При этом градиенты пластовых давлений и текущую нефтенасыщенность целесообразно определять по результатам последовательных гидродинамических исследований и данным ГИС.

Водонасыщенность, которая в данном случае является «неснижаемой» остаточной водонасыщенностью и соответствует «асимптотической» эффективной нефтенасыщенности, определяется по формуле:

(45)

где Кв11(Рст!К) - это К,,,,, которое получают в результате опыта, т.е. водонасыщенность, соответствующая максимальному достижимому в процессе эксперимента давлению (последняя точка на капиллярной кривой). Приведенный способ расчета «асимптотического» значения Ке„ может быть использован в качестве критерия точности (достоверности) определения Кво при лабораторных исследованиях.

Сопоставимость экспериментального значения Кт с расчетным «асимптотическим» значением служит признаком удовлетворительного приближения к реальной величине Кт.

Зависимость капиллярного давления от текущей водонасыщенности позволяет рассчитать распределение насыщения в переходной зоне выше ЗЧВ:

= -Я„)/(Я. -Я) + (46)

где Н„ и Н„ - вертикальные глубины ЗЧВ и зоны предельного нефтенасыщения. В выражение (46) входят вертикальные глубины, что придает особую актуальность точности инклинометрии и учету погрешностей определения пространственного положения скважин (глава 7).

На рис. 6 показаны результаты моделирования связи высоты зоны предельного насыщения над «зеркалом воды» с эффективной пористостью.

Эта зависимость имеет важное практическое значение: если по площади залежи известны абсолютные отметки уровня ЗЧВ, то по величине эффективной пористости возможен прогноз состава притока.

ч ,,.,

Зона

V т предельного

X насыщения

Переходная

зона

5 7 9 11 13

Эффективная пористость. %

Рис.6. Моделирование связи высоты зоны предельного насыщения над «зеркалом воды» с эффективной пористостью; юрские мелкозернистые песчаники, Западная Сибирь

В ШЕСТОЙ ГЛАВЕ работы рассмотрены методики и алгоритмы применения эффективной пористости для расчетов эффективных и фазовых проницаемостей по данным ГИС.

Еще в 50-х годах В.Н.Дахнов и В.Н.Кобранова указали на возможность интенсивной корреляции между эффективной пористостью и проницаемостью, что было подтверждено работами многих исследователей.

Эффективная пористость, как и проницаемость, — многомерная петрофизическая характеристика коллектора, характеризующая его состав, свойства, генезис, условия залегания и степень вторичных преобразований. Оба параметра зависят от обширной совокупности факторов, характеризующих свойства матрицы и цемента, заполняющего емкостное пространство. По этой причине между эффективной пористостью, эффективными проницаемостями и параметрами моделей относительных фазовых проницаемостей (ОФП) наблюдается интенсивная корреляция.

Прогноз функций ОФП по данным ГИС является основой для задания их изменений по объему залежи при гидродинамическом моделировании. Это позволяет осуществлять согласованную коррекцию ОФП совместно с фильтрационно-емкостными параметрами на этапе адаптации модели к фактическим условиям разработки или результатам специализированных гидродинамических исследований. Постановка этой проблемы актуализирует рассмотрение как модельных способов расчета ОФП, так и анализ эмпирических данных.

Экспериментальными исследованиями установлено, что насыщенности, при которых фильтрующиеся фазы теряют подвижность, различны для процессов дренирования и впитывания («гистерезис» ОФП). Кроме того, кривизна зависимостей фазовых проницаемостей от величины текущей водонасыщенности также будет отличаться. В процессах разработки

месторождений углеводородов основную роль играют ОФП для процесса впитывания.

Гистерезис ОФП в том числе влияет на задание величины остаточной водонасыщенности. Полагается, что неснижаемая доля остаточной воды Кво при процессе дренирования, отличается от водонасыщенности Кв*, при которой начинается обводнение притока. Этот эффект некоторые исследователи связывают с тем, что в процессе впитывания (увеличения водонасыщенности) часть капилляров способна удерживать воду, образуя «рыхлосвязанную» воду.

Для учета отличия /<*„« от Кн* разрабатываются специальные методики, позволяющие установить связь, как правило линейную, параметров Кю и Кн*. При этом для определения ОФП по результатам ГИС необходимо определять величину Кт по данным, например, методов СП и ГМ.

Вместе с тем, выполненный в работах И.М.Индрупского теоретический анализ, а также экспериментальные данные работы (О.М.О.Те1§е, С.Негтапгис!, ХУ.Н.ТЬотаз и др.) указывают на подвижность воды в процессе впитывания при любой водонасыщенности, начиная с К,.,,- Наблюдаемая по экспериментальным или промысловым данным величина К„* зависит от градиента давления и объясняется капиллярными эффектами. Следовательно, Кв* не является характеристикой коллектора, и наблюдаемые эффекты отсутствия воды в притоке при К„Жт следует моделировать не за счет нулевых значений ОФП для воды, а за счет адекватного задания и учета кривых капиллярного давления. При этом отдельную (и не вполне решенную задачу) представляет адекватное ремасштабирование ОФП и кривых капиллярного давления на масштаб крупных ячеек ЗБ моделей.

Переход к работе в эффективном пространстве предполагает выражение ОФП через величины водо- или нефтенасыщенности в ЭПП и нормировку ОФП по величине эффективной проницаемости. Если по данным ГИС определяется текущая нефтенасыщенность в объеме эффективной пористости, соответствующая пластовым условиям, то выражения для ОФП могут быть преобразованы к следующему виду:

В выражениях (47) фазовые проницаемости выражаются через величину текущей нефтенасыщенности в единицах эффективной пористости Кизф, величину остаточной нефтенасыщенности в единицах эффективной пористости К,тзф, а кривизна зависимостей управляется параметрами Я для воды и нефти соответственно.

Отсюда возникает необходимость методики определения нефтенасыщенности по данным ГИС, которая позволяла бы напрямую определять эффективную нефтенасыщенность коллектора. Такая методика разработана и изложена выше.

Имеющиеся экспериментальные данные показывают, что абсолютная и эффективные проницаемости интенсивно коррелируют между собой. В общем виде эта связь описывается с высоким коэффициентом корреляции уравнением:

(47)

где а и р - эмпирические коэффициенты (А.А.Ханин).

Вводя коэффициент С/, выражение эффективной проницаемости по нефти может быть записано в виде:

^ = (49)

Для определения эффективной проницаемости по воде может быть использована ее связь с эффективной проницаемостью по нефти. Отличия эффективных проницаемостей по воде и нефти можно объяснить различием «литологического» фактора, т.е. отличием «геометрии» совместных потоков.

В работе показано, что эффективная проницаемость по воде пропорциональна эффективной проницаемости по нефти:

(50)

Очевидно, что коэффициенты С, и С2, так же, как и линейность связи (50), необходимо уточнять для каждого рассматриваемого коллектора.

Установлено, что эффективные проницаемости по воде и нефти тесно связаны с эффективной и динамической пористостями. Таким образом, возможность определения эффективной и динамической пористости по данным ГИС позволяет достаточно надежно прогнозировать эффективные проницаемости по воде и нефти.

Большинство попыток модельного описания фазовых проницаемостей основаны на применении уравнения Перселла (1949), связывающего проницаемость с капиллярным давлением, при этом поровое пространство моделируется набором капилляров определенного радиуса.

На основании представленной в главе 5 модели зависимости текущей водонасыщенности от капиллярного давления, для описания экспериментальных данных получены выражения, которые хорошо воспроизводят связи ОФП с текущей водонасыщенностью (или Кн эф) при минимальном числе параметров, коррелирующих с эффективной пористостью:

2Лг + Л2 /(Лг +1) - 2к 1п(Л2 +1)]

К,„

_*г2Л,+Л3/(Л, + 1)-2*-1п(Лз + 1) где для воды к=к„ А/ =К„Р зф/К„р зф,„ А2=К„.1ф-1\ для нефти к=к„ , Л, =1, Л2=К,Ю эф- К„ ^ и А3=К,Ю в обоих случаях; нормировки ОФП выполнены в эффективном поровом пространстве.

Анализ результатов обработки фактических данных позволяет сделать некоторые заключения. Как параметр Я в (47), так и параметр к в (51) различен для кривых ОФП по воде и нефти. Этот вывод указывает на то, что исходные положения моделирования - формула Перселла для пучка капилляров - не позволяют в полной мере учесть множество факторов, определяющих совместную фильтрацию воды и нефти.

По результатам обработки измерений фазовых проницаемостей на образцах мелкозернистых песчаников установлено, что абсолютные значения

параметров Я и к, полученные по кривым капиллярного давления, отличаются от определенных по кривым фазовых проницаемостей.

Для параметра к отмечаются несколько более тесные связи с динамическими ФЕС, чем для параметра Я, однако в каждом случае может быть использована наиболее предпочтительная модель.

С практической точки зрения интерес представляют связи параметров моделей фазовых проницаемостей с динамическими ФЕС коллекторов, которые определяются по данным ГИС. В работе показано, что надежный прогноз фазовых проницаемостей по данным ГИС возможен, если предварительно установлены многомерные связи параметров кривизны моделей ОФП Я или к для нефти и воды с эффективной и динамической пористостями.

Надежность определения ОФП конкретного объекта возрастает при увеличении числа лабораторных определений фазовых проницаемостей. В то же время, перенос лабораторных ОФП на процессы в пласте представляет отдельную и не вполне решенную задачу. Наиболее перспективным подходом представляется настройка управляющих параметров моделей ОФП и капиллярного давления с учетом их связи с интерпретационными параметрами ГИС и ФЕС по данным интерпретации специализированных промысловых исследований (С.Н.Закиров, И.М.Индрупский, Э.С.Закиров, И.С.Закиров, Д.П.Аникеев и др. и А.И.Ипатов, М.И.Кременецкий и др.).

СЕДЬМАЯ ГЛАВА посвящена вопросам погрешности инклинометрии и геолого-технологическому моделированию на основе использования динамических ФЕС на примере неокомских отложений одной из залежей Западной Сибири.

Модель погрешности инклинометрии в геомоделировании. Описан математический аппарат построения эллипсоида неопределенности пространственного положения скважины, принятый международным комитетом по обеспечению точности дирекционных исследований скважин (Industry Steering Committee on Well bore Survey Accuracy - ISCWSA), в работе которого автор принимал участие.

Использование данных инклинометрии для получения информации о геологическом строении продуктивных пластов является одним из определяющих факторов при анализе скважинной информации. Распределение ФЕС в объеме модели, полученных на этапе интерпретации материалов ГИС, расчет уровня зеркала воды для моделирования начального насыщения залежи определяются в первую очередь пространственным положением траекторий стволов скважин, вскрывших продуктивный пласт.

От достоверности сведений о положении ствола скважины во многом зависит правильность корреляции материалов ГИС, правильность привязки сейсмических отражений к скважинам, достоверность структурных построений, достоверность оценки положения уровней межфлюидных контактов и, как следствие, достоверность оценки начальных и локализации остаточных запасов нефти и газа, эффективность планирования работ по доразведке и разработке месторождения.

Поскольку погрешности инклинометрии никогда не бывают нулевыми, а

современный этап развития технологий геологического моделирования залежей нефти и газа позволяет выполнять многовариантные расчеты и учитывать неопределенности входных данных, то для моделирования важна не только информация о положении ствола скважины в пространстве, но не менее важна информация о неопределенности положения траектории ствола. Включение такой информации в процесс геофизической интерпретации и геологического моделирования позволяет повысить достоверность представлений о строении залежей, о содержащихся в них запасах, локализовать участки с невыработанными запасами на конечных стадиях разработки месторождений. При этом оценка неопределенности положения скважины (модель погрешностей) является ключевым элементом как безопасного экономически эффективного бурения, так и надежного геомоделирования.

В 1995 году специалистами ведущих мировых компаний был образован комитет по точности дирекционных измерений в скважине, в задачи которого входит разработка международного промышленного стандарта построения моделей погрешностей при дирекционных измерениях. На сегодняшний день комитет является технической секцией по вопросам определения положения скважин общества инженеров-нефтяников (ЗРЕ^РТЗ).

Этим комитетом предложен подход к разработке моделей погрешностей, который теоретически обоснован и ориентирован на современную аппаратуру и технологию работ по строительству и исследованию скважин. В рамках этого подхода построение модели погрешностей предполагает комплексный учет как аппаратурных погрешностей, так погрешностей условий измерений с целью получения эллипсоида неопределенности измерений для аппаратуры данного типа. Суммарный вектор погрешности положения траектории скважины от всех источников погрешностей на точке записи п при к измеренных секциях в скважине описывается суммарной ковариационной матрицей от источников погрешностей, носящих случайный, систематический и глобальный характер.

Диагональ ковариационной матрицы представляет дисперсии неопределенности точки траектории скважины (оцы ..ж) в вертикальной и горизонтальной плоскостях.

Полуоси эллипсоида неопределенности в горизонтальной плоскости на точке измерений определяются выражениями:

Ъ 0.5+ <тгш±4(<т1к -+ 4ст\.Е (52)

Неучет погрешностей определения структурных отметок в скважинах и в исходной сейсмической поверхности может приводить к существенному искажению моделируемых структурных поверхностей. Это связано с тем, что в процессе геологической интерпретации специалисты не имеют данных о погрешностях инклинометрии. Такие данные должны предоставляться компаниями, занимающимися инклинометрическими исследованиями вместе с результатами самих измерений кривизны ствола скважины.

Оценка удельной продуктивности на основе эффективной пористости. Практическая апробация системы петрофизического обеспечения на основе эффективной пористости в моделировании показана на примере построения

кубов и суммарных карт удельной продуктивности и состава притока залежи неокомского возраста одного из месторождений Зап. Сибири (совместно с И.С.Дешененковым).

Коллекторы пласта представлены кварцевыми и кварц-полевошпатовыми песчаниками сложного минерального состава с преимущественно каолинитовым цементом, однако также прослеживается присутствие других минералов цемента - гидрослюды и хлорита.

Залежь охватывает значительную территорию, изученную редкой, но равномерной сеткой скважин с хорошим выносом керна и высокой степенью изученности современными методами ГИС. Межскважинное пространство детально изучено сейсмическими данными. Для построения модели залежи привлекались данные сейсморазведки (вся площадь залежи покрыта 3D сейсмическими данными), ГИС (75 скважин), кернового анализа (25 скважин) и испытаний пластов (75 скважин).

Этапу геологического моделирования предшествовал статистический анализ связей удельной продуктивности коллекторов с эффективной пористостью, который позволил провести расчет продуктивности в сеточных ячейках 3D модели залежи. Возможность прогноза rjyd предполагает близкие условия бурения и вскрытия пласта в разных скважинах. Полученные величины продуктивностей могут быть использованы для оперативного прогноза начальных дебитов скважин.

Реализованный способ основан на получении статистических корреляций между величиной К„3ф и удельными продуктивностями ;/v,rf раздельно для каждого изучаемого объекта. Предположение о наличии таких связей основано на тесноте корреляционных зависимостей между эффективной пористостью и проницаемостью. Соотношение между начальной удельной продуктивностью по данным гидродинамического каротажа и средневзвешенной по эффективной мощности величиной эффективной пористости имеет вид:

(53)

где а и /? - эмпирические константы, индивидуальные для каждого объекта (для изучаемого пласта а=0.0071, [1=3.2, R = 0.93).

Для определения состава притока привлекалась информация о фазовых проницаемостях по нефти и воде, которые пересчитывались в долю воды в притоке по функции Бакли-Леверетта.

На каждом этапе геомоделирования проводился контроль качества путем сравнения гистограмм свойств коллекторов, определенных по ГИС, осредненных (Upscaling) и в ячейках модели.

Процедуре интерполяции параметров предшествовал вариограммный анализ. Для реализации стохастического подхода к распределению свойств задавались тренды, соответствующие представлениям о геологическом строении залежи (карты фаций, сейсмических атрибутов).

Литологическая модель построена на основе дискретных кривых литологии по скважинам. Для распространения кубов общей и эффективной пористостей применялся инструмент стохастической интерполяции Sequential

Gaussian Simulation, в качестве трендов использовались карты свойств, рассчитанные методом Kriging.

Расчет кубов ОФП выполнен с использованием кубов эффективной пористости и эффективной нефтенасыщенности. Абсолютная и эффективная нефтенасыщенность рассчитаны в каждой ячейке модели на основании капиллярометрической модели переходной зоны. По корреляции с эффективной пористостью определялись управляющие параметры моделей ОФП, которые пересчитывались в трехмерные распределения. По результатам построения 3D распределений удельной продуктивности выявлены зоны повышенной продуктивности по нефти (рис. 7а), где рекомендуется проводить первоочередной ввод скважин в эксплуатацию.

Достоверность прогноза (рис. 76) подтверждена путем сравнения расчетных и фактических (по данным гидродинамического каротажа и поинтервальных испытаний скважин) коэффициентов удельной продуктивности по настроечным и контрольным скважинам. Контрольные сопоставления проведены по 20 скважинам, равномерно охватывающим площадь залежи. Эти скважины не участвовали в построении связи и распространении петрофизических свойств геологической модели залежи. Практически во всех случаях контрольные скважины соответствуют прогнозу как по нефти, так и по воде, что свидетельствует о точности алгоритма.

м2/(атмсут)

0.01 0.1 1 10 100 Продуктивность (прогноз)

• пробуренные ска.

е скважины проектного фонда ОПР

— - - внешний контур нефтеноскостн

— . ■ внутренний контур нефтеносности I I повышенная продуктизностн

а б

Рис.7. Схема размещения скважин на карте удельной продуктивности, полученной в результате моделирования залежи (неокомские отложения, Западная Сибирь) (а) и сопоставление фактического и прогнозного коэффициентов удельной продуктивности залежи по настроечным (светлые маркеры) и контрольным (темные маркеры) скважинам (б)

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Разработанная система петрофизического обеспечения геомоделирования характеризуется широкой областью применимости для решения ряда актуальных задач, включающих повышение достоверности выделения и оценки сложных коллекторов, расчет их динамических фильтрационно-емкостных свойств с учетом состава матрицы и цемента, синтез данных промысловой и разведочной геофизики, учет фильтрационной неоднородности коллекторов при разработке месторождений углеводородов.

Использование динамических фильтрационно-емкостных свойств коллекторов, их связи с капиллярным давлением в переходной зоне ведет к повышению достоверности геолого-технологических моделей залежей нефти и газа, подсчета запасов и приводит к повышению эффективности разработки залежи.

Разработан и формализован способ качественного и количественного анализа результатов измерений ФЕС коллекторов на образцах керна, который обеспечивает повышение информативности петрофизических исследований и может быть рекомендован для включения в практику изучения керна. Этот способ позволяет определять пористость матрицы; водоудерживающие способности матрицы, цемента и коллектора в целом; выявить неоднородность коллектора по минеральному составу матрицы и оценить степень ее вторичных преобразований; выявить неоднородность коллектора по минеральному составу цемента, а также присутствие разбухающих минералов, влияющих на изменение ФЕС в процессе разработки.

Показано, что изменения минерального состава цемента влияют на физические свойства коллекторов (электрические, электрохимические, механические и акустические свойства, плотность, радиоактивность и водородосодержание, и др.). Этот факт учитывается при интерпретации данных ГИС путем применения петрофизических моделей динамических ФЕС коллекторов.

Нормированная эффективная пористость введена и обоснована как интерпретационный параметр методов ГИС, что позволило перейти к алгоритмам интерпретации, опирающимся на аналитические петрофизические модели коллекторов, отражающие совокупность условий их образования, залегания и вторичных преобразований. Адаптивная методика интерпретации данных ГИС основана на петрофизической модели гранулярного коллектора и настраивает интерпретационные алгоритмы по значениям характеристических (или опорных) параметров.

Функциональной части системы петрофизического обеспечения принадлежат элементы, соответствующие этапам решения отдельных задач ЗЭ геомоделирования и представляющие методики и алгоритмы расчета отдельных параметров. К ним относятся разработанные и опробованные алгоритмы определения ФЕС коллекторов, нефтегазонасыщенности, эффективных и фазовых проницаемостей, моделирования переходной зоны, капиллярного давления, расчета сжимаемости и прогноза продуктивности и

дебитов для разработки месторождений нефти и газа, моделирования замещения флюидов, акустического импеданса.

На основе разработанной системы реализована технология прогноза продуктивности и начальной обводненности продукции в межскважинном пространстве по результатам интерпретации промысловых геофизических данных, включающая получение трехмерных распределений фазовых проницаемостей и прогноз продуктивности. Расчет продуктивностей базируется на построении корреляционных зависимостей между величиной эффективной пористости и удельными продуктивностями, которые находятся раздельно для каждого эксплуатационного объекта.

В работе приведены результаты оценок погрешностей расчета эффективной пористости, нефтенасыщенности, удельной продуктивности и Ктф по капилляриметрической модели переходной зоны, которые позволили оценить погрешности прогноза дебитов в ячейках геомодели залежи.

Разработанная технология геомоделирования использована для проектирования расположения скважин с целью уменьшения обводненности продукции и увеличения дебитов. По результатам внедрения изложенных методологических принципов пробурен ряд эксплуатационных скважин со средним дебитом по нефти 177 м3/сут при среднем дебите по месторождению 40 м3/сут (тюменская свита, Западная Сибирь).

Система петрофизического обеспечения геомоделирования реализует два важных аспекта использования эффективной пористости: первое — как одного из ценнейших интерпретационных параметров, определяемых по данным ГИС, второе - как необходимого звена взаимодействия различных нефтегазовых научных дисциплин.

Публикации по теме диссертации

Монография:

1. Изучение коллекторов нефти и газа по результатам адаптивной интерпретации геофизических исследований скважин. - М.: РГУ нефти и газа имени И.М. Губкина, 2011. - 219 с. (совместно с Кожевниковым Д.А.).

Статьи по списку ВАК:

2. Система петрофизического обеспечения интерпретации данных ГИС в геомоделировании на основе эффективной пористости // Доклады Академии Наук. -2015. -т. 461, № 4. - С. 455-458.

3. Влияние неоднородности вещественного состава цемента на петрофизические и фильтрационные характеристики коллектора // Нефтяное хозяйство. - 2013. - № 7. - С. 76-80. (совместно с Индрупским И.М. и Блиновой Е.Ю.)

4. Определение нефтенасыщенности по результатам адаптивной интерпретации данных электрометрии скважин // Нефтяное хозяйство. - 2012. - № 1. - С. 28-31. (совместно с Кожевниковым Д.А. и Дешененковым И.С.).

5. Использование петрофизической модели эффективной пористости в геомоделировании // Тр. РГУ нефти и газа имени И.М.Губкина. - 2012. - № 2 (267). - С. 24-28. (совместно с Кожевниковым Д.А. и Мартыновым В.Г.).

6. Учет неоднородности сжимаемости коллектора при построении гидродинамических моделей продуктивных пластов // Геология, геофизика и разработка

нефтяных и газовых месторождений. - 2012. - № 12. - С. 32-35. (совместно с Блиновой Е.Ю., Индрупским И.М., Закировым Э.С.)

7. Влияние характера насыщения на упругие свойства коллекторов нефти и газа // НТВ АИС Каротажник. - 2012. - № 214. - С. 43-59. (совместно с Кожевниковым Д.А. и Дешененковым И.С.).

8. Петрофизическое обоснование адаптивной интерпретации данных ГИС // НТВ АИС Каротажник. -2012. -№ 211. - С. 79-88 (совместно с Кожевниковым Д. А.).

9. Прогноз фазовых проницаемостей коллекторов по данным ГИС для построения цифровых моделей залежей - II. Модели относительных фазовых проницаемостей и учет ФЕС коллекторов // Бурение и нефть. - 2012. - № 1. - С. 24-26. (совместно с Кожевниковым Д.А. и Дешененковым И.С.).

10. Принцип петрофизической инвариантности коллекторов и его применение при геомоделировании месторождений нефти и газа // Доклады Академии Наук. - 2011. - т. 440, № 4. - С. 530-532. (совместно с Кожевниковым Д.А.).

11. Адаптивная интерпретация данных радиометрии скважин // Тр. РГУ нефти и газа имени И.М.Губкина.-2011.-№ 1 (262). - С. 38^16. (совместно с Кожевниковым Д.А.).

12. Информационный потенциал адаптивной интерпретации данных комплекса ГИС // Нефтяное хозяйство. - 2011. - № 9. - С. 82-86. (совместно с Кожевниковым Д.А. и Дешененковым И.С.).

13. Адаптивная интерпретация данных ГИС в моделировании месторождений нефти и газа // Нефтяное хозяйство. - 2011. - № 4. - С. 80-84. (совместно с Кожевниковым Д.А., Лазуткиной Н.Е., Жемжуровой З.Н., Сафроновым М.А.).

14. Определение акустической жесткости на основе адаптивной интерпретации данных ГИС // НТВ АИС Каротажник. - 2011. - № 208. - С. 34-46. (совместно с Кожевниковым Д.А. и Дешененковым И.С.).

15. Петрофизическое обеспечение адаптивной интерпретации данных комплекса ГИС // НТВ АИС Каротажник. - 2011. - № 205. - С. 146-154. (совместно с Кожевниковым Д.А. и Дешененковым И.С.).

16. К петрофизическому моделированию трещинных коллекторов // НТВ АИС Каротажник. -2011. - № 205. - С. 186-192. (совместно с Кожевниковым Д.А. и Арсибековым A.A.).

17. Глинистость набухания в модельном представлении коллекторов нефти и газа // НТВ АИС Каротажник. - 2011. - № 205. - С. 154-162. (совместно с Кожевниковым Д.А. и Петровым А.Н.).

18. Точностные характеристики адаптивной технологии интерпретации данных ГИС // НТВ АИС Каротажник. - 2011. - № 200. - С. 60-73. (совместно с Кожевниковым Д.А. и Дешененковым И.С ).

19. Прогноз фазовых проницаемостей коллекторов по данным ГИС для построения цифровых моделей залежей - I. Фазовые проницаемости в концепции эффективного порового пространства // Бурение и нефть. - 2011. - № 10. - С. 12-14. (совместно с Кожевниковым Д.А. и Дешененковым И.С ).

20. Неопределенность пространственного расположения скважины и способы ее оценки // Журнал ассоциации буровых подрядчиков. - 2011. - № 4. - С. 10-13.

21. Адаптивная интерпретация данных электрометрии скважин // Тр. РГУ нефти и газа имени И.М.Губкина. - 2010. - № 1 (258). - С.9-18. (совместно с Кожевниковым ДА.).

22. К систематике модельных описаний коллекторов нефти и газа // Геофизика. -2010. - № 5. - С. 66-70. (совместно с Кожевниковым Д.А.).

23. Адаптивная петрофизическая интерпретация плотностного гамма-гамма метода // НТВ АИС Каротажник.-2010.-№ 190.-С. 68-80. (совместно с Кожевниковым Д.А.).

24. Петрофизическая инвариантность нефтенасыщенного коллектора // НТВ АИС Каротажник. - 2010. - № 195. - С. 62-65. (совместно с Кожевниковым Д.А.).

25. Адаптивная интерпретация данных промысловой геофизики // Тр. РГУ нефти и газа имени И.М.Губкина. - 2009. - № 3 (256). - С. 7-13. (совместно с Кожевниковым ДА.).

26. Инвариантность петрофизических связей в адаптивной интерпретации данных ГИС // НТВ АИС Каротажник. - 2009. - № 184. - С. 69-86. (совместно с Кожевниковым ДА.).

27. Проверка адаптивной интерпретационной модели плотностного гамма-гамма метода // НТВ АИС Каротажник. - 2009. - № 183. - С. 25-39. (совместно с Кожевниковым Д.А.).

28. Обобщение формулы Дахнова-Арчи // НТВ АИС Каротажник. - 2008. - № 172. -С. 81-83. (совместно с Кожевниковым Д.А.).

29. Адаптивная интерпретация импульсных нейтронных методов // НТВ АИС Каротажник. - 2008. - № 169. - С. 50-67. (совместно с Кожевниковым Д.А.)

30. Петрофизическое моделирование и адаптивная интерпретация метода сопротивлений // НТВ АИС Каротажник. - 2008. - № 166. - С. 103-115. (совместно с Кожевниковым Д.А.).

31. Адаптивная интерпретация нейтронных методов // Геофизика. - 2007. - № 5. - С. 30-44. (совместно с Кожевниковым Д.А.).

32. Моделирование гранулярных коллекторов на основе петрофизической инвариантности // НТВ АИС Каротажник. - 2007. - № 161. - С. 66-84. (совместно с Кожевниковым Д.А.).

33. Зависимость проницаемости гранулярных коллекторов от глубины залегания // НТВ АИС Каротажник. - 2007. - № 160. - С. 34-43. (совместно с Кожевниковым Д.А.).

34. Адаптивная интерпретация стационарных нейтронных методов // НТВ АИС Каротажник. - 2007. - № 158.-С. 67-91. (совместно с Кожевниковым Д.А.).

35. Петрофизическое моделирование гранулярных коллекторов // НТВ АИС Каротажник. - 2007. - № 154. - С. 52-63. (совместно с Кожевниковым Д А.).

36. Настройка петрофизических моделей гранулярных коллекторов // НТВ АИС Каротажник. - 2007. - № 154. - С. 64-76. (совместно с Кожевниковым Д.А.).

37. Набухаемость цемента терригенных коллекторов // НТВ АИС Каротажник. - 2001. -№ 84. - С. 98-106. (совместно с Кожевниковым Д А.).

38. Выделение и оперативная оценка терригенных коллекторов Западной Сибири // НТВ АИС Каротажник. - 2001. - № 80. - С. 72-85. (совместно с Кожевниковым Д.А. и Перельманом И.Ф.).

39. Макроописание остаточной водонасыщенности коллекторов // НТВ АИС Каротажник. - 2000. - № 75. - С. 70-94. (совместно с Кожевниковым Д А.).

40. Вопросы интерпретации данных стационарной нейтронометрии скважин // НТВ АИС Каротажник. - 1999. - № 58. - С. 46-61. (совместно с Кожевниковым Д.А. и Куликом В В.)

Статьи в других изданиях:

41. Моделирование насыщения в переходной зоне коллекторов в концепции эффективного порового пространства // Теоретические основы и технологии поисков и разведки нефти и газа. - 2013. - № 4. - С.51-56. (совместно с Кожевниковым Д.А., Дешененковым И.С. и Петровым А.Н.).

42. Учет пространственной неоднородности упругих свойств коллектора при моделировании процессов разработки II Электронный журнал «Георесурсы,

геоэнергетика, геополитика». - 2012. - № 1(5). - Режим доступа: www.oilgasjounial.ru. (совместно с Блиновой Е Ю., Индрупскнм И М., Закировым Э.С.).

43. Расчет сжимаемости коллекторов нефти и газа при различном насыщении для упругого моделирования месторождений // В кн.: «Геофизические методы исследования земли и ее недр» / под ред. С.В.Аплонова, В.П.Кальварской, В.Н.Трояна. Санкт-Петербургский Государственный Университет. - Санкт-Петербург: Соло, 2012. - С. 5560. (совместно с Кожевниковым Д.А., Дешененковым И.С., Петровым А.Н.).

44. Clay Minerals Properties as Downhole Formation Pressure Indicator // Journal of Chemistry and Chemical Engineering. - 2011. - Vol.5, No. 11. - Journal revised by Library of U.S Congress, retrieved by database of Cambridge University, (совместно с Кожевниковым Д.А., Городновым A.B. и Дешененковым И.С.).

45. High-Integrity Wellbore Surveying // SPE Drill & Compl. - 2010. - № 25(4): 438^147. - SPE-133417-PA. doi: 10.2118/133417-PA. (совместно с Ekseth, R„ Torkildsen, Т., Brooks, A., Weston, J., Nyrnes, E., Wilson, H.).

46. Система адаптивной интерпретации данных ГИС для построения цифровых геомоделей // Сб. тр. «Аппаратурно-методические комплексы для геофизических исследований нефтегазовых и рудных скважин». - М., ВНИИГеосистем, 2010. - С. 124— 129. (совместно с Кожевниковым Д.А., Дешененковым И.С.).

47. Определение диаметра, профиля и искривления скважины // В кн.: «Справочник мастера по промысловой геофизике». -М: Инфра-Инженерия, 2009. - С. 197-217.

48. Моделирование пространственного положения скважины и контроль геонавигации // Нефтегазовая вертикаль. - 2006. - №2. - С.43. (совместно с Эксет Р. и Руиз Э.)

Материалы Международных и Всероссийских конференций, симпозиумов и семинаров:

49. Определение эффективной пористости в гранулярном коллекторе по данным ГИС // Тр. Всероссийск. науч.-практ. конф. «Ядерно-магнитные скважинные и аналитические методы в комплексе ГИС при решении петрофизических, геофизических и геологических задач на нефтегазовых месторождениях». - Тверь, 2014. - С. 267-278. (совместно с Кожевниковым Д.А., Лазуткиной Н.Е.).

50. Применение эффективной пористости при 3D моделировании месторождений нефти и газа // Тр. Международн. науч.-практ. конф. «Геофизические, геохимические и петрофизические исследования и геологическое моделирование при поиске, разведке и контроле эксплуатации нефтегазовых месторождений». - Бугульма, 2013. - С. 209-218. (совместно с Кожевниковым Д А.).

51. Повышение достоверности оценивания фильтрационных свойств неоднородного полиминералыюго коллектора // Тр. IV Междунар. науч. симпозиума "Теория и практика применения методов увеличения нефтеотдачи пластов". - М.: ВНИИнефть, 2013. -Т.Н. - С. 70-75. (совместно с Блиновой Е.Ю., Индрупским И.М.).

52. Система петрофизического обеспечения интерпретации данных ГИС на основе эффективной пористости и ее применение в геомоделировании // Тез. док. XX Губкинских чтений. -М„ 2013. - С. 181-182.

53. К вопросу определения эффективной пористости межзерновых коллекторов по данным ГИС // Там же. - С. 182-183. (совместно с Кожевниковым Д.А., Лазуткиной Н.Е.).

54. Модификация уравнения Козени-Кармана с учетом гранулометрического состава терригенного коллектора // Там же. - С. 150-151. (совместно с Мусалеевым Х.З.).

55. Петрофизическое моделирование функций фазовых проницаемостей коллекторов месторождения Гечсаран (Иран) // Там же. - С. 235-236. (совместно с Нураипур М ).

56. Учет пространственного изменения упругих свойств коллектора при гидродинамическом моделировании процессов разработки // Тез. док. 9-й науч.-тех. конф. «Актуальные проблемы состояния и развития нефтегазового комплекса России». -М„ 2012. - С. 65-67. (совместно с Блиновой Е.Ю., Индрупским И.М., Закировым Э.С.).

57. Эффективная пористость в системе адаптивной интерпретации данных ГИС при моделировании месторождений нефти и газа // Тр. Всероссийской науч.-практич. конф. «Состояние и перспективы развития ядерно-магнитных методов исследований нефтегазовых и рудных скважин, каменного материала и флюидов». - Тверь, 2011. - С. 160-176. (совместно с Кожевниковым Д А., Дешененковым И.С., Петровым А.Н.).

58. Расчет акустической жесткости продуктивных коллекторов на основе принципа петрофизической инвариантности // Тез. док. XIX Губкинских чтений. - М., 2011. (совместно с Кожевниковым Д.А., Дешененковым И.С.).

59. Определение насыщения сложных терригенных коллекторов в переходной зоне // Тез. док. Юбилейн. международн. конф. «Промысловая геофизика в 21-м веке». - М., 2011. (совместно с Кожевниковым Д.А., Дешененковым И.С., Петровым А.Н.).

60. Развитие нефтегазовой науки на основе концепции эффективного порового пространства // Тр. Всероссийской науч.-практич. конф. «Ядерно-геофизические методы в комплексе ГИС при контроле разработки нефтяных и газовых месторождений». -Бугульма, 2010. - С. 17-25. (совместно с Закировым С.Н., Кожевниковым Д.А., Индрупским И М., Закировым Э.С., Аникеевым Д.П.).

61. Адаптивная интерпретация данных ГИС в моделировании месторождений нефти и газа // Тр. Науч.-практ. семинара «Петрофизическое обеспечение геофизических исследований бурящихся скважин». - Куба, 2010. - С. 139-154. (совместно с Кожевниковым Д А., Лазуткиной Н.Е., Жемжуровой З.Н., Сафроновым М.А.).

62. Информационный резерв радиометрии скважин в цифровой геомодели // Там же. -С. 155-167. (совместно с Кожевниковым Д.А.).

63. Проблемы петрофизического обеспечения моделирования месторождений нефти и газа // Тез. док. международн. конф. «Петрофизика: современное состояние, проблемы, перспективы», посвященная 100-летию со дня рождения В. Н. Кобрановой. -М., 2010. -С. 63-64. (совместно с Кожевниковым Д.А.).

64. Петрофизическое обеспечение адаптивной интерпретации данных комплекса ГИС // Там же. - С. 80-82. (совместно с Кожевниковым Д А., Дешененковым И.С.).

65. Глинистость набухания в модельном представлении коллекторов нефти и газа // Там же. - С. 117-118. (совместно с Кожевниковым Д.А., Петровым А.Н.).

66. Петрофизическая инвариантность нефтенасыщенного коллектора // Тез. док. XVIII Губкинских чтений. - М., 2009. - С. 158-159. (совместно с Кожевниковым Д.А.).

67. Влияние минерального состава цемента на свойства сложных коллекторов // Там же. - С. 74-75 (совместно с Кожевниковым Д.А., Арасибековым A.A.).

68. Адаптивная парадигма интерпретации данных ГИС // Тез. док. 7-й науч.-тех. конф. «Актуальные проблемы состояния и развития нефтегазового комплекса России». - М., 2007. (совместно с Кожевниковым Д А.).

69. Петрофизическое моделирование и адаптивная интерпретация данных ГИС // Тез. док. Международн. науч.-практич. конф., посвящ. 50-летию ВНИИГИС. - Октябрьский, 2006. (совместно с Кожевниковым Д.А.).

70. Использование принципа петрофизической инвариантности при изучении неоднородных коллекторов по данным ГИС // Тез. док. 5-й науч.-тех. конф. «Актуальные проблемы состояния и развития нефтегазового комплекса России». - М., 2003. - С.87. (совместно с Кожевниковым Д А.).

71. Анализ «поправочной» интерпретации данных стационарной нейтронометрии скважин // Тез. докл. на международн. конф. мол. ученых и специалистов «Геофизика -99». - СПб, 1999.

72. Проверка интерпретационной модели и метрологического обеспечения гамма-гамма метода по данным математического моделирования // Тез. докл. на международн. молодежи, симпозиуме «Молодежь и проблемы геологии». - Томск, 1996.

На английском языке:

73. An Innovative Fonnation Evaluation Approach Applying Effective Pore Space Concept and Adaptive Well Log Interpretation // The 20th Fonnation Evaluation Symposium of Japan. -Japan, 2014. (совместно с Кожевниковым Д.А., Mohammad Nooraiepour).

74. Clastic Reservoirs Productivity Index Estimation with Well Log Data // SPE Asia Pacific Oil & Gas Conference and Exhibition. - Jakarta, Indonesia, 2013. - SPE-165771-MS. (совместно с Кожевниковым Д.А., Дешененковым И.С.)

75. Petrophysical Base of Reservoir Saturation Type Prediction in Interwell Space // The Russian Oil and Gas Exploration and Production Technical Conference and Exhibition. -Moscow, Russia, 2012. - SPE-159622. (совместно с Кожевниковым Д.А., Дешененковым И.С.).

76. The Estimation of Filtration Reservoir Properties with Log Data // The Russian Oil and Gas Exploration and Production Technical Conference and Exhibition. - Moscow, Russia, 2012. - SPE-160577. (совместно с Кожевниковым Д.А., Дешененковым И.С., Петровым А.Н.).

77. Informational Advantages and Accuracy Characteristics of the Adaptive Well Log Data Interpretation // SPE Arctic and Extreme Environments Conference and Exhibition. - Moscow, Russia, 2011. -SPE-148676. (совместно с Кожевниковым Д.А. и Дешененковым И.С).

78. Petrophysical Invariance Principle in Adaptive Well Log Interpretation // Russian Oil and Gas Conference and Exhibition. - Moscow, Russia, 2010. - SPE-135977. (совместно с Кожевниковым Д А.).

79. Petrophysical Modeling of the Granular and Fractured Reservoirs // Russian Oil and Gas Conference and Exhibition. - Moscow, Russia, 2010. - SPE-136041. (совместно с Кожевниковым Д.А. и Арсибековым А.А.).

80. The Estimation of Granular Reservoirs Relative Permeability with Log Data // 73-EAGE Conference & Exhibition incorporating SPE EUROPEC. - Vienna, Austria, 2011. -EarthDoc-50789. (совместно с Кожевниковым Д.А. и Дешененковым И.С).

81. The Validation of the Granular Reservoir Petrophysical Model // 73d EAGE Conference & Exhibition incorporating SPE EUROPEC. - Vienna, Austria, 2011. - EartliDoc-50969. (совместно с Кожевниковым Д.А. и Дешененковым И.С).

82. The Adaptive Well Log Data Interpretation in Geological Modeling // 74- EAGE Conference & Exhibition incorporating SPE EUROPEC. - Copenhagen, Denmark, 2012. -SPE-152463. (совместно с Кожевниковым Д.А. и Дешененковым И.С).

83. Capillary Pressure Model Application for Hydrocarbon Saturation Determination in Transition Zone with Adaptive Well Logging Technology // 74lh- EAGE Conference & Exhibition incorporating SPE EUROPEC. - Copenhagen, Denmark, 2012. (совместно с Кожевниковым Д А., Дешененковым И.С, Петровым А Н.).

84. The System of Adaptive Well Log Data Interpretation in Geological Modeling // Geosciences: Making the most of the Earth's resources. - St. Petersburg, Russia, 2012. (совместно с Кожевниковым Д А., Дешененковым И.С, Петровым А.Н.).

85. Determination of Capillary Pressures and Relative Permeabilities with Well Logging Data // Geosciences: Making the most of the Earth's resources. - St. Petersburg, Russia, 2012. -EarthDoc-59832. (совместно с Кожевниковым Д.А., Дешененковым И.С, Петровым А.Н.).

8 6. Granular Reservoirs Productivity Modeling based on Effective Porosity Derived from Well Logs // 75th EAGE Conference & Exhibition incorporating SPE EUROPEC. - London, United Kingdom, 2013. -EarthDoc-16371. (совместно с Кожевниковым Д.А., Дешененковым И.С.).

87. Relative Permeabilities Evaluation with Well Log Derived Effective Porosity // 75th EAGE Conference & Exhibition incorporating SPE EUROPEC. - London, United Kingdom, 2013. (совместно с Кожевниковым Д А., Дешененковым И.С.)

88. Well to Seismic Ties Modeling with the Adaptive Log Analysis // AAPG International Conference & Exhibition. - Milan, Italy, 2011. (совместно с Кожевниковым Д.А. и Дешененковым И.С).

8 9. The Adaptive Well Logging Data Interpretation in Gassmann's Fluid Substitution Modeling // American Association of Petroleum Geologists Annual Convention & Exhibition. -Los Angeles, USA, 2012. (совместно с Кожевниковым Д.А., Дешененковым И.С.).

90. The Adaptive Technique of Hydrocarbon Saturation Determination // 10th Middle East Geoscience Conference and Exhibition. - Manama, Bahrain, 2012. - AAPG Datapages Search and Discovery 90141. (совместно с Кожевниковым Д.А., Дешененковым И.С.).

91. Geological Modeling with Adaptive Well Log Data Interpretation // 10th Middle East Geoscience Conference and Exhibition. - Manama, Bahrain, 2012. (совместно с Кожевниковым Д.А., Дешененковым И.С.).

92. The Investigation of Hydrocarbon Saturation in the Transition Zone with the Capillary Pressure Model // 10th Middle East Geoscience Conference and Exhibition. - Manama, Bahrain, 2012. - AAPG Datapages Search and Discovery 90158. (совместно с Кожевниковым Д.А., Дешененковым И.С, Петровым А Н ).

Патент:

Способ определения коэффициента эффективной пористости на образцах керна. Патент на изобретение № 2483291, зарег. в Гос. реестре изобретений РФ 27.05.2013 / Индрупский И.М., Коваленко К.В., Кожевников Д.А., Закиров С.Н.

Свидетельство:

Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ «Джазер» №201261023, зарег. в Гос. реестре программ для ЭВМ 10.01.2012 / Коваленко К.В., Кожевников Д.А., Исаханов Э.А., Индрупский И.М.

Подписано в печать: 08.04.2015 Объем: 2,5 п.л. Тираж: 150 экз. Заказ № 403 Отпечатано в типографии «Реглет» 119526, г. Москва, пр-т Вернадского, д. 39 (495) 363-78-90; www.reglet.ru

Информация о работе

Коваленко, Казимир Викторович
доктора геолого-минералогических наук
Москва, 2015
ВАК 25.00.10

Автореферат

Система петрофизического обеспечения моделирования залежей нефти и газа на основе эффективной пористости гранулярных коллекторов - тема автореферата по наукам о земле, скачайте бесплатно автореферат диссертации

Похожие работы