Автоматизированная интерпретация данных геофизических исследований

Последний этап отвечает «количественной» интерпретации дан-г ных ГИС. Таким образом, в традиционных методиках «качественная» интерпретация материалов ГИС предшествует их «количественной» интерпретации и решает весьма широкий круг задач, включающий в себя не только определение литологического состава горных пород, вскрытых скважиной, и характера насыщения коллекторов, но и уста­ новление положения выделенных слоев в сводном стратиграфическом разрезе района. Иначе говоря, «ручная» интерпретация диаграмм ГИС носит характер литолого-стратиграфической интерпретации, частично охватывает и корреляцию разрезов скважин, что, несомненно, способ­ ствует улучшению качества как литологической, так и стратиграфиче­ ской интерпретации за счет взаимного согласования их результатов на основе учета заранее известных закономерностей строения геологиче­ ского разреза изучаемого района.

Геологическая интерпретация данных ГИС заключается в пе­ реходе от совокупности физических свойств, измеренных в скважи­ не, к геологическому описанию разреза этой скважины и включает в себя: выделение в разрезе скважины крупных стратиграфических подразделений и стратиграфических реперов; литологическую идентификацию пород; выделение продуктивных пластов и оценку их коллекторских свойств и т.п. [12, 22]. Она опирается не только на фактические промыслово-геофизические данные, представленные диаграммами ГИС, но и на некоторые априорные сведения петрофи­ зического содержания, на информацию об особенностях геологиче­ ского строения района и участка, к которым скважина приурочена.

Так, на рис. 1 по кривым ГИС на глубине 1323 м четко фик­ сируется граница между двумя крупными стратиграфическими подразделениями: визейским ярусом, сложенным в основном пес­ чано-глинистыми породами, и турнейским ярусом, представленным карбонатными отложениями. Высокие показания НГК, стандартно­ го (зонд M2.0A0.5B) и бокового (БК) каротажа в турне изменяются на низкие в отложениях визейского яруса. И наоборот, минимальные показания ГК против турнейских известняков сменяются на повы­ шенные против терригенных пород визейского яруса. В качестве

репера можно использовать толщу аргиллитов Малиновского надгоризонта (1316-1323 м), характеризующуюся аномально высокими показаниями ПС и ГК, низкими значениями сопротивлений и увели­ ченным диаметром скважины на кавернограмме (КВ). Литологическое расчленение разреза скважины и выделение пластов-коллекторов про­ ведено согласно табл. 1. Достоверное решение этих задач желательно обеспечивать комплексом ГИС, требующим минимума затрат средств и времени (т.е. оптимальным комплексом ГИС). На практике при тра­ диционном подходе к обработке геофизических данных геофизикоминтерпретатором («ручная» интерпретация) оптимальный набор мето­ дов ГИС определяется в зависимости от конкретных геологических условий, технических возможностей и с учетом поставленных задач.

При работе с каротажным материалом геофизик-интерпретатор оценивает качество записи кривых ГИС, производит визуальную от­ браковку искаженных участков кривых, отбраковывает незначимые экстремумы.

Так, например, современные гидрогеологические задачи могут быть успешно решены аналитическими методами или с использова­ нием гидродинамического моделирования только на основе досто­ верной геофильтрационной схематизации разреза. Построение же такой достоверной схемы представляет наибольшую проблему при изучении динамики нефти, подземных вод и флюидов.

Пространственное распределение глубинных геофильтрационных элементов разреза, охваченных гидродинамическими испыта­ ниями, отбором керна и его лабораторным исследованием, весьма неравномерно. Наиболее изученными обычно оказываются площади нефтяных месторождений и локальных поднятий, в пределах кото­ рых проводились поисково-разведочные работы, а по разрезу - про­ дуктивные на нефть и газ горизонты. При недостатке и невысокой достоверности единичных фильтрационных определений в глубоких элементах разреза удовлетворительная экстраинтерполяция фактиче­ ских данных может быть обеспечена только на основе выявления пространственных закономерностей изменения свойств разреза, ши­ рокого применения методов ГИС.

Характеристика литологического состава пород по данным ГИС

u>

о

LO

00

Объем геофизических исследований скважин с каждым годом растет, а традиционные «ручные» приемы интерпретации требуют огромных затрат времени, не обладают необходимой оперативностью и не обеспечивают полного извлечения геологической информации из геофизических данных. Перспективы существенного повышения качества геологической интерпретации данных ГИС большинство ис­ следователей связывают с созданием «машинных» методов, обладаю­ щих рядом преимуществ: высокая производительность обработки данных ГИС на ЭВМ, удобная форма выдачи результатов, устранение случайных погрешностей вычислений и т.д. [15,54].

Однако основное значение «машинной» интерпретации состо­ ит в том, что на ее основе могут быть созданы принципиально новые методики анализа данных ГИС, обеспечивающие более полное ис­ пользование диаграмм, позволяющие решать задачи, для «ручной» интерпретации практически неразрешимые.

Чтобы реализовать эти возможности, интерпретация материалов ГИС должна опираться на некоторый достаточно мощный логико­ математический аппарат. Применительно к рассматриваемым в на­ стоящем учебном пособии задачам литологической и стратиграфиче­ ской идентификации пород и определения характера насыщения коллекторов по данным ГИС, таким аппаратом может стать совокуп­ ность логико-математических средств, используемых при решении задач распознавания образов, являющихся одним из основных типов задач, которые рассматриваются в рамках теоретических и приклад­ ных исследований по проблеме искусственного интеллекта [57].

ГЛАВА 3. М о д е л и р о в а н и е н е ф т е г а зо в ы х за л е ж е й

ПОДАННЫМ ПРОМЫСЛОВО-ГЕОФИЗИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ

Описание геологических объектов - одна из важнейших задач геологических исследований. Геологические тела любых видов, масштабов, любой сложности можно представить только в виде мо­ дели - системы особого рода. Поэтому основным методом пред­ ставления геологических тел в виде системы является метод горно­ геометрического моделирования.

Получение четкого представления о строении нефтяных и газо­ вых залежей как геологических объектов является наиболее актуаль­ ной задачей геологического моделирования. Накопленный опыт моде­ лирования залежей позволяет сформулировать некоторые проблемы (или «трудности», «сложности»), требующие решения в процессе дальнейшего совершенствования моделей залежей. Главной является проблема адекватности модели оригиналу, т.е. насколько полно мо­ дель отражает «все» или хотя бы основные черты (или характеристи­ ки) и позволяет решать по крайней мере следующие основные задачи:

-достоверно оценить с количественной точки зрения величину запасов нефти и их распределение по объему залежи с точки зрения возможностей эффективной их разработки;

-обосновать экономическую целесообразность вовлечения всех или части запасов нефти в разработку;

-обеспечить специалистов по проектированию технологии разработки и поверхностного обустройства такой исходной информа­ цией, которая позволила бы выбрать систему разработки, обеспечи­ вающую максимальную величину нефтеизвлечения при минимальных или оптимальных затратах на добычу нефти, т.е. рациональную сис­ тему разработки.

Любые модели нефтегазовой залежи являются идеализирован­ ными, упрощенными, приближенными, т.е. неадекватными модели­ руемому объекту. Степень этой неадекватности установить невозмож­ но, поскольку невозможно сравнить реальную залежь и построенную нами модель. Всякая модель является неполной, частной и не может выразить всех свойств и отношений моделируемого объекта. Обилие моделей для одной и той же залежи объясняется тем, что человеческий разум в состоянии воспринимать максимум лишь «трехмерные», т.е. объемные, а еще лучше «двухмерные» плоские модели.

Неадекватность моделей реальным объектам проистекает из-за следующих причин, часто именуемых барьерами (БСЭ. 3-е изд. М., 1970. Т. 2. С. 531). Аналогичные барьеры возникают и при моделиро­

вании нефтяных и газовых залежей, которые нужно преодолеть для

получения наиболее достоверной модели залежи [16]:

-барьер информативности возникает ввиду невозможности получения информации о всех без исключения свойствах в любых точках залежи УВ и о всех процессах, происходящих в залежи в ходе

ееразработки;

-барьер многомерности порождается сложностью залежи УВ как материального объекта и приводит к необходимости примене­ ния для ее «исчерпывающей» характеристики чрезвычайно большо­ го количества параметров;

-барьер неоднородности обусловлен изменчивостью количе­ ственных характеристик (параметров) залежи по ее объему, т.е. по площади и разрезу;

-барьер временной неустойчивости порождается изменчиво­

стью параметров залежи во времени, имеющей место как в связи с пополнением информации о залежи в результате ее разбуривания (изменчивостью оценок), так и вследствие влияния на параметры за­ лежи процессов ее разработки.

Для одной и той же залежи можно построить сколь угодно мно­ го моделей - все зависит от фантазии авторов. Очевидно также, что построение множества моделей залежей бессмысленно - должны быть какие-то ограничения. Логическим ограничением, вытекающим из описанного выше перечня «барьеров», является следующее. Каждая модель залежи, предлагаемая взамен или в развитие предшествующей (а именно такой путь предлагается в настоящей работе), будет в том случае новой (или прогрессивной), если она хоть в какой-то мере сни­ жает влияние названных выше «барьеров». Такой подход к построе­ нию моделей обеспечивает выход на все более объективные описания моделей нефтяных и газовых залежей, которые должны:

1) быть более информативными, т.е. характеризоваться бо полным использованием геолого-геофизической информации о зале­ жи в сочетании с гидродинамическими (потокометрическими) дан­ ными, с данными по термометрии, акустике и т.д;

2) снижать мерность представлений о залежи (в том числе

изалежи эталонной);

3)строиться с использованием более комплексных, интеграль­ ных, псевдостатистических и других параметров;

4)более полно учитывать неоднородность параметров залежи по объему;

5)обладать большей устойчивостью во времени, по возможно­ сти не требовать серьезных перестроек в связи с получением допол­ нительной информации о конкретной залежи.

Высокая временная устойчивость модели залежи может быть подтверждена «живучестью» технологических документов (напри­ мер, большой длительностью промежутка времени, отделяющего пересчет запасов от предшествующего подсчета, уточнение или до­ полнение технологической схемы или проекта разработки от момен­ та составления самой схемы или проекта).

Проблеме моделирования залежей уделяли большое внима­ ние многие известные ученые - И.М. Губкин, М.А. Жданов, М.М. Чарыгин и др.

Вначале применялись модели залежей, которые можно назвать

однородными, хотя неоднородность свойств залежи была известна давно. Однородность моделей заключалось в том, что переменные параметры залежей нефти (пористость, проницаемость, нефтенасыщенность и др.) заменялись их средними значениями, причем харак­ теристики рассеяния средней величины - дисперсия, среднеквадра­ тическое отклонение и коэффициент вариации не учитывались. Использование вместо каких-либо переменных параметров их сред­ них величин позволяет представить модель залежи однородной поданным параметрам. Однако такие модели обладали ярко выра­ женной неадекватностью реальным залежам и поэтому были очень неустойчивыми во времени. Тем не менее в период ввода в разработ­ ку крупных высокопродуктивных месторождений недостатки прин­ ципов построения однородных моделей нефтегазовых залежей не оказывали существенного влияния на величины прироста запасов нефти и се текущую добычу.