Шаймарданова Р.Р. Анализ существующих методических рекомендаций по построению геологических моделей // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. – 2017. – №5. – С. 17-18

АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДИЧЕСКИХ РЕКОМЕНДАЦИЙ ПО

ПОСТРОЕНИЮ ГЕОЛОГИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ

 

Р.Р. Шаймарданова, магистрант

Башкирский государственный университет

(Россия, г. Уфа)

 

Аннотация. В соответствии с отраслевыми нормативными документами, технологическая схема разработки любого нефтяного месторождения  включает в себя 3D геологическое моделирование. В данной работе кратко описан методический подход к построению геологических моделей месторождений нефти и газа, а также приведен перечень и назначение исходных данных.

Ключевые слова: геологическая модель, интерпретация ГИС, кровля пласта, стохастическое моделирование.

 

 

Правильность модели будет зависеть от количества и качества исходной информации. Основной набор исходных данных представлен на рисунке 1.

 

 

Рисунок 1. Блок схема необходимых данных для геологического моделирования

 

 

Опорным источником информации при этом являются данные РИГИС полученные по результатам интерпретации ГИС.  Оптимальный вариант для построения полноценной геологической модели достигается поинтервальной, либо поточечной непрерывной интерпретацией по разрезу.

После того как все данные собраны они загружаются в программный продукт моделирования и начинается процесс моделирования, который включает в себя следующие этапы:

 структурное моделирование;

 создание 3D сетки, с осреднением и переносом данных скважины на сетку;

 фациальное моделирование;

 петрофизическое моделирование.

Для того чтобы выполнить структурное моделирование в первую очередь необходимо выполнить корреляцию скважин с учётом концептуальной модели осадконакопления. С учетом маркеров, которые были получены при корреляций, выполняется двумерное картопостроение.   Для соблюдения конформности между подошвой и кровлей пласта построение осуществляется путем прибавления карты толщин к поверхности кровли пласта. Карта толщин при этом строится по точкам разницы между значениями отбивок кровли и подошвы пласта.

После создания структурного каркаса необходимо создать 3D сетку, которая представляет собой каркас, состоящий из ячеек. 

Трехмерная сетка включает в себя данные литологии, нефтенасыщенности, пористости, проницаемости.

В первую очередь отстраивается куб литологии, так как от нее будет зависит распределение ФЕС. При его построение используется детерминистический и стохастический методы. Каждый из них имеет свои преимущества и недостатки и правильным будет использование двух методов. 

Популярным же является стохастического моделирование – последовательное индикаторное гауссово моделирование с большим количеством реализаций и последующим их осреднением. В данным методе есть возможность использования как вертикального тренда виде ГСР, так и горизонтального. В качестве горизонтального используется карта эффективных толщин, либо карта песчанистости.  Также дополнительно задаются вертикальные и горизонтальные вариограммы. На сегодняшний день это наилучший способ построения куба литологии.

Следующим этапом является построение куба пористости. Наиболее простым способом построения является интерполяция, недостатками которого являются искажение значений в объеме резервуара и занижение пористости в поропластах со значениями ниже граничных. Связано это с тем, что при распределение пористости не учитываются геологические особенности моделируемых отложений. Поэтому для корректного построения пористости необходимо учитывать литолого-фациальную модель, которая позволит учесть геологические особенности. Таким образом, необходимо подать следующие данные: РИГИС с оценкой ФЕС и выделением литологии; изменчивость пористости по вертикали в виде ГСР, изменчивость по латерали (карта тренда пористости), контура зон замещения; куб литологии.

После построения куба пористости необходимо провести оценку его правильности путем сравнения ГСР пористости по литотипам и гистограмм распределения, модели куба пористости и скважинных данных.

Наиболее часто в качестве трендов используется карты, построенные по скважинным данным, с учетом геологических особенностей моделируемого объекта. В этом случае можно провести анализ зависимости Kпср  Нэфсум, где Kпср  средняя пористость скважины, Нэфсум  эффективная толщина скважины. В случае если наблюдается снижение Kпср с уменьшением Нэфсум карта строится с выводом на граничное значение. При отсутствие снижения, вывод на граничное значение не производится. 

После анализа распределения пористости и построения трендов детерминистским, либо стохастическим методом рассчитывается куб пористости, с учетом куба литологии. В качестве вертикального тренда используется изменчивость пористости литотипов по глубине и слоям, в качестве горизонтального отстроенная с учетом геологических особенностей и значений средней пористости на скважину карта трендов.

Таким образом, учет вертикального и горизонтального тренда позволит учесть закономерности изменения пористости для литологических типов, и адаптировать куб пористости, который будет необходим при подсчете запасов и расчете куба проницаемости.

На основе созданного куба пористости создается куб проницаемости. С помощью кернового материала устанавливается зависимость между пористостью и проницаемостью. В случае если зависимость между пористостью и проницаемостью отсутствует, то построение куба проницаемости выполняется по сети редких скважин с керновыми определениями и использованием горизонтального и вертикального тренда. В неколлекторской части, при этом, задается проницаемость ниже граничной.

Следующим этапом, является построение куба нефтегазонасыщености в зоне выше поверхности ВНК. На сегодняшний день наиболее распространенны следующие методы:

а) послойна интерпретация;

б) использование зависимости нефтенасыщености от пористости;

в) горизонтальная интерполяция;

г) использование модели переходной зоны;

д) зависимости насыщенности от пористости и удалённости ячейки от ВНК.

Послойная интерпретация наиболее простой метод используемый при недостаточном количестве информации, на разведочном и поисковом этапе освоения месторождения.

Во втором случае используется зависимость, полученная по данным РИГИС и данным керна. Считается, что величина нефтенасыщености Кн и остаточной воды Кво связаны как Кн = 1-Кво. Далее рассчитывается куб насыщенности по зависимости Кнг = F(Кп), где Кп это куб пористости. Полученный куб нефтегазонасыщености сравнивается со значениями данных РИГИС и при удовлетворительной сходимости используется для дальнейших построений. При неудовлетворительной сходимости производится перерасчёт Кн.

В последним случае используется зависимость коэффициента водонасыщенности от удалённости ячейки от поверхности ВНК. В данном случае предполагается, что залежь имеет однородное строение по ФЕС и везде имеет одинаковую высоту переходной зоны, в случае неоднородности пласта, его использование будет не верным.

Таким образом, по результатам комплексной интерпретации геолого-геофизических материалов проводится построение геологической модели с помощью которой проводится оценка запасов. Представленные трехмерные модели могут быть использованы для построения фильтрационных моделей, которые необходимы для расчетов прогнозных технологических показателей разработки.

 

Библиографический список

1. Закревский К.Е. Геологические 3D моделирование. М.: ООО ИПЦ Маска, 2009. – 376 с.

 

 

THE ANALYSIS OF THE EXISTING METHODICAL RECOMMENDATIONS ABOUT CREATION OF GEOLOGICAL MODELS

 

R.R. Shaymardanova, graduate student

Bashkir state university

(Russia, Ufa)

 

Abstract. According to industry normative documents the technological scheme of development of any oil field includes 3D geological modeling. Therefore it is important to experts to know bases of geological modeling, the sequence of performance of certain stages, possibilities of use of computer programs, etc. Due to the above in this work methodical approach to creation of geological models of oil and gas fields is briefly described and also the list and purpose of basic data is provided 

Keywords: geological model, interpretation of GIS, layer roof, stochastic modeling, mapping.