Цели и задачи исследования Влияние особенностей архитектуры

Скачать презентацию Цели и задачи исследования  Влияние особенностей архитектуры Скачать презентацию Цели и задачи исследования Влияние особенностей архитектуры

colton_and_grassy.ppt

  • Размер: 7.3 Мб
  • Автор: Илья Воробьев
  • Количество слайдов: 43

Описание презентации Цели и задачи исследования Влияние особенностей архитектуры по слайдам

Цели и задачи исследования Влияние особенностей архитектуры резервуара на эффективность его разработки заводнением -Цели и задачи исследования Влияние особенностей архитектуры резервуара на эффективность его разработки заводнением — Детерминистская и стохастическая модели: что точнее отражает строение резервуара? — Оценка влияния неоднородностей резервуара на динамику его разработки с использованием разных методик и критериев : Сравнение результатов двумерного и трехмерного моделирования Накопленная добыча Динамика добычи

Введение Архитектура резервуара – пространственное размещение участков с различным литологическим составом (различной пористости, проницаемостиВведение Архитектура резервуара – пространственное размещение участков с различным литологическим составом (различной пористости, проницаемости и т. д. ) => Эти различия служат причиной вариаций потока флюидов Для более точного моделирования архитектуры резервуара могут быть использованы данные изучения обнажений Адекватность уже созданной модели может быть повышена ее уточнением данными изучения обнажений

Методология: сбор данных Выбраны обнажения для двух различных обстановок: - Мелководно-морская (свита Грасси формацииМетодология: сбор данных Выбраны обнажения для двух различных обстановок: — Мелководно-морская (свита Грасси формации Блэкхоук) — Аллювиальная (формация Колтон) Фотографии и фотомонтажи обнажений — Картирование латеральных взаимоотношений песчаных и глинистых тел Фактический материал — Построение двух стратиграфических колонок/разрезов — Замеры гамма-фона радиометром вдоль каждой колонки — Отбор образцов для изготовления шлифов (для важнейших фациальных типов пород) => Этот набор данных (ГК и описание керна) вполне сравним с тем, что получает геолог для двух скважин на реальном разрабатываемом месторождении

Методология: моделирование Детерминистская модель - Использование ГК и описания керна для определения единиц потокаМетодология: моделирование Детерминистская модель — Использование ГК и описания керна для определения единиц потока — Межскважинная корреляция и создание слоистой модели Стохастическая модель — Использование объектно-ориентированное объектное моделирование по данным двух разрезов/колонок — Данные о размерности объектов – по фотомонтажам Допущение постоянных значений пористости и проницаемости для каждой фации — Осредненные значения реальных месторождений Огрубление ( upscaling ) модели для однофазного потока — Арифметическое среднее – для пористости, диагональный тензор – для проницаемости

Методология: моделирование потока Моделирование разработки заводнением - ACRES ( геологическое моделирование ) - FRONTSIMМетодология: моделирование потока Моделирование разработки заводнением — ACRES ( геологическое моделирование ) — FRONTSIM ( гидродинамическое моделирование ) Линейная схема заводнения — Две нагнетательные и две добывающие скважины — Начальное пластовое давление = 2900 psia. — Давление на забое нагнетательных скважин = 4500 psia. — Давление на забое добывающих скважин = 1500 psia.

0 5 10 20 миль15 Дорога Найн Майл Каньон Саннисайд Г. Гринривер I-706 1910 5 10 20 миль15 Дорога Найн Майл Каньон Саннисайд Г. Гринривер I-706 191 10 Р. Грин. Обнажения формации Колтон Хантингтон Веллингтон. Прайз. Хелпер Обнажения свиты Грасси СЕВЕР 191, 6 Местоположение изученных обнажений на северо-востоке штата Юта (США) Юта 10 20 30 км

Объект 1: Мелководно-морская обстановка Свита Грасси – проградационная (регрессивная) часть позднемеловой формации Блэкхоук Местонахождение:Объект 1: Мелководно-морская обстановка Свита Грасси – проградационная (регрессивная) часть позднемеловой формации Блэкхоук Местонахождение: Коал Каньон, Юта Протяженность обнажения ~ 2600 футов ( ~ 800 м) Основные литологические типы пород: — Хаотично-косослоистые песчаники — Волнисто-слоистые и флазерные песчаники — Линзовидные песчаники — Тонкослоистые и биотурбированне песчаники и алевролиты

 Свита Грасс:  обстановки от нижней части волноприбойной зоны (нижняя сублитораль) до шельфовой Свита Грасс: обстановки от нижней части волноприбойной зоны (нижняя сублитораль) до шельфовой платформы Нижняя часть разреза свиты Грасс формирует в современном рельефе хорошо выраженный уступ высотой около 30 м, на 75% сложенный песчаником В двух разрезах (300 м друг от друга) фиксируются четыре песчаных ритма с увеличивающейся к кровле зернистостью Ключевой момент : экранирующий эффект прослоев глин в пачках хаотично-косослоистых песчаников. Объект 1: Мелководно-морская обстановка

Латеральное выклинивание мелководно-морских песчаников свиты Грасси 15 м Песчаные тела, име я значительную латеральнуюЛатеральное выклинивание мелководно-морских песчаников свиты Грасси 15 м Песчаные тела, име я значительную латеральную протяженность, выклиниваются, замещаясь глинами (места выклиниваний помечены стрелками)

Выклинивание мелководно-морских песчаников • Выклинивание вследствие  «мягкой» деформации нелитифицированного песчаного осадка • ПесчанистоеВыклинивание мелководно-морских песчаников • Выклинивание вследствие «мягкой» деформации нелитифицированного песчаного осадка • Песчанистое линзовидное заполнение промоины, снизу и сверху «заключенное» в глину: частичное экранирование

Детерминистская фациальная модель (780 х30 м): большинство песчаных и глинистых тел в ее пределахДетерминистская фациальная модель (780 х30 м): большинство песчаных и глинистых тел в ее пределах непрерывны. Такая корреляция базируется на двух разрезах (ГК 1 и ГК 2). Модель состоит из 130 х100 ячей (около 1, 7 млн. ); каждая ячейка имеет размеры 6 х6 х0, 3 м N Песчаник Глина. ГК 2 ГК

Стохастическая модель Необходимые исходные данные для построения: - протяженности по латерали, толщины и геометрическиеСтохастическая модель Необходимые исходные данные для построения: — протяженности по латерали, толщины и геометрические пропорции песчаных тел — геометрия тонких прослоев глин — вариации латеральной непрерывности и отношение «эффективные/общие толщины» для четырех песчаных ритмов Решение : — Использование объектно-ориентированной технологии: моделирование эллиптических в плане песчаных тел, «включенных» в глинистую массу — Построение четырех зон с различными значениями отношений «песок/глина» и протяженности

Стохастическая фациальная модель свиты Грасси Стохастическая фациальная модель (780 х30 м): эллиптические в планеСтохастическая фациальная модель свиты Грасси Стохастическая фациальная модель (780 х30 м): эллиптические в плане песчаные тела в глинистой массе. Весь разрез разделен на 4 зоны с различными значениями отношения «эффективная/общая толщина» , размерностей и латеральной непрерывности объектов. Зона 2 – немоделируемый (заданный «вручную» ) слой глины Зона 4 Зона 3 Зона 2 Зона 1 N ГК 2 ГК 1 Песчаник Глина

Стохастическая модель В зонах с долей песка  35 -40 при моделировании происходит «объединение»Стохастическая модель В зонах с долей песка > 35 -40% при моделировании происходит «объединение» песчаных прослоев, что приводит к преувеличению (по сравнению с обнажением) их толщин Применяются два технических способа коррекции: — введение в модель значений толщин песчаников (где они преуменьшены) — введение в пески прослоев глин Результирующая «троичная» модель (глина-песок-глина) — Размеры модели: 780 х30 м — Размер ячей: 6 х6 х0. 15 м — Общее количество ячей: ~3. 4 млн.

Стохастическая модель: гораздо более высокий уровень латеральной и вертикальной неоднородности резервуара, чем при детерминистскомСтохастическая модель: гораздо более высокий уровень латеральной и вертикальной неоднородности резервуара, чем при детерминистском моделировании N ГК 2 ГК 1 Стохастическая фациальная модель свиты Грасси Песчаник Глина

Пористость и проницаемость Каждой литологической разности (литотипу) в модели соответствуют установленные свойства: - постоянныПористость и проницаемость Каждой литологической разности (литотипу) в модели соответствуют установленные свойства: — постоянны в пределах всей модели — заимствованы из свиты Купарук Ривер (Аляска):

Огрубленная ( upscaled) детерминистская модель проницаемости свиты Грасси Размер ячей 30 х30 х0. 6Огрубленная ( upscaled) детерминистская модель проницаемости свиты Грасси Размер ячей 30 х30 х0. 6 м (размер ячей в исходной фациальной модели – 6 х6 х0. 3 м), общее количество ячей ~34, 000 (коэффициент огрубления 50: 1). Огрубление произведено методом диагонального тензора. Синий =1. 3 m. D, зеленый =65 m. D, красный =129 m. DN ГК 2 ГК

Размер ячей 30 х30 х0. 6 м (размер ячей в исходной фациальной модели –Размер ячей 30 х30 х0. 6 м (размер ячей в исходной фациальной модели – 6 х6 х0. 15 м), общее количество ячей ~34, 000 (коэффициент огрубления 100: 1). Огрубление произведено методом диагонального тензора Синий =1. 3 m. D, голубой =33 m. D, зеленый =69 m. D, желтый =97 m. D, красный =129 m. DN ГК 2 ГК 1 Огрубленная стохастическая модель проницаемости свиты Грасси

Размещение скв а жин в модели Линейная и пятиточечная схема заводнения для созданных детерминистскойРазмещение скв а жин в модели Линейная и пятиточечная схема заводнения для созданных детерминистской и стохастической моделей. Детерминистская / Стохастическая Линейная Пятиточе ч ная Нагнетательная скважина Добывающая скважина. Детерминистская / Стохастическая

Моделирование нефтеизвлечения при линейной схеме заводнения (обводнение 30) для серии вертикальных профилей детерминистской иМоделирование нефтеизвлечения при линейной схеме заводнения (обводнение 30%) для серии вертикальных профилей детерминистской и стохастической моделей. На график вынесены кривые для двух профилей детерминистской модели ( DET_NS и DET_WE ) и шести профилей для стохастической модели ( WE_1… 26 , NS_1… 26 ). Детерминистская модель имеет более высокие значения КИН при всех направлениях профилей, демонстрируя большую связность коллекторов. x zy N E 051015202530354045 0. 0 0. 5 1. 0 1. 5 O il R ecovery, fraction 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 0. 0 0. 5 1. 0 1. 5 WE_13 WE_26 NS_13 NS_26 DET_NS DET_WE Закачанная вода, поровые объемы. М о делирование разработки при ли н ейном заводнении: серии двумерных профилей Неф теотдача, %

051015202530354045 0. 0 0. 5 1. 0 1. 5 2. 0 2. 5 Детерминистская051015202530354045 0. 0 0. 5 1. 0 1. 5 2. 0 2. 5 Детерминистская модель Стохастическая модель. Моделирование разработки при линейном заводнении в трех измерениях Трехмерное моделирование разработки для свиты Грасси: детерминистская и стохастическая модели демонстрируют весьма близкую динамику КИН. Закачанная вода, поровые объемы. Неф теотдача, %

051015202530354045 1998 г. 2003 г. 2008 г. 2013 г. 2018 г. 2023 г. 2028051015202530354045 1998 г. 2003 г. 2008 г. 2013 г. 2018 г. 2023 г. 2028 г. Детерминистская модель Стохастическая модель. Дина м ика нефтеизвлечения Динамика нефтеизвлечения для детерминистской и стохастической моделей свиты Грасси. Более низкие значения КИН (примерно 4 -6%) для стохастической модели объясняются меньшими скоростями заводнения вследствие большей извилистости поровых каналов. Неф теотдача, %

Линии (трубки) тока  для детерминистской модели Линии тока для детерминистской модели весьма сглаженные.Линии (трубки) тока для детерминистской модели Линии тока для детерминистской модели весьма сглаженные.

Линии тока, симулированные для стохастической модели, очень извилисты.  Нагнетаемый флюид вынужден «обтекать» непроницаемыеЛинии тока, симулированные для стохастической модели, очень извилисты. Нагнетаемый флюид вынужден «обтекать» непроницаемые глинистые тела, охватывая большой объем пород по сравнению с детерминистской моделью. Линии тока для стохастической модели

0200400600800100012001400160018002000 1998 г. 2008 г. 2018 г. 2028 г. Скорость нагнетания, барр. /день СЗ0200400600800100012001400160018002000 1998 г. 2008 г. 2018 г. 2028 г. Скорость нагнетания, барр. /день СЗ нагн. скв. – стохастическая модель СВ нагн. скв. – стохастическая модель. СЗ нагн. скв. – детерминист. модель СВ нагн. скв. – детерминист. модель. Динамика нагнетания Ожидаемая динамика нагнетания для линейного заводнения для стохастической и де-терминистской моделей свиты Грасси. Стохастическая модель демонстрирует значите-льно более низкие значения скорости нагнетания вследствие большей извилистости «линий тока» . Таким образом, если процесс заводнения будет планироваться исходя из детерминистской «версии» (в действительности резервуар безусловно более соответ-ствует стохастической модели), приемлемость нагнетательных скважин будет переоце-нена на 40 -50%. Следовательно, скорость заводнения и длительность эксплуатации ме-сторождения будут существенно отличаться от результатов детерминистской модели СЗ нагн. скв. СВ нагн. скв.

Мелководно-морские песчаники:  заключение Стохастическая модель демонстрирует больше выгоды при уплотнении сетки бурения, чемМелководно-морские песчаники: заключение Стохастическая модель демонстрирует больше выгоды при уплотнении сетки бурения, чем детерминистская: — увеличение КИН на 0. 4% (при пороговом значении обводненности 25%) для детерминистской модели и на 0. 6% для стохастической модели — Почему стохастическая модель выгоднее при уплотнении? Низкие скорости нагнетания – меньший объем нефти извлечен до уплотнения сетки скважин Уплотнение сетки приводит к более извилистым линиям тока, чем для детерминистской модели

 Двумерное (2 D) моделирование может привести к переоценке эффекта неоднородности - Флюид обтекает Двумерное (2 D) моделирование может привести к переоценке эффекта неоднородности — Флюид обтекает препятствия (в двумерной модели кажущиеся непреодолимыми), используя третье измерение В любой момент моделируемой разработки разница между КИН для детерминистской и стохастической модели составляет около 4% — Существенная разница в загрузке поверхностных сооружений и экономических параметрах разработки Большая степень неоднородности стохастической фациальной модели приводит к большей извилистости линий тока флюида (по сравнению с детерминистской моделью): — Более низкая проницаемость (в целом для модели) — Более низкая продуктивность и дольше срок эксплуатации месторождения — Большие значения коэффициента охвата — Более низкие значения приемистости нагнетательных скважин (на 40 -50% ниже, чем предсказывается детерминистской моделью) Мелководно-морские песчаники: заключение

Объект 2: Аллювиальные отложения формации Колтон (палеоцен-эоценового возраста, 65 -25 млн. лет назад): речнаяОбъект 2: Аллювиальные отложения формации Колтон (палеоцен-эоценового возраста, 65 -25 млн. лет назад): речная система с низким градиентом и высокой степенью извилистости русла Русловые песчаники и пески разлива (плавни) переслаиваются с алевролитами и глинами прирусловых валов и пойм Местонахождение: Найнмайл каньон, Юта (США) Два исследованных разреза по 150 м каждый Ключевой момент : связь между сообщаемостью русловых песчаников и коэффиентом охвата

Комплекс аллювиальных отложений формации Колтон, Найнмайл каньон, Юта Аллювиальный комплекс состоит из отложений побочней,Комплекс аллювиальных отложений формации Колтон, Найнмайл каньон, Юта Аллювиальный комплекс состоит из отложений побочней, заполнения русел, заполнения промоин береговых вало в ( crevasse channel ) и песков разлива (плавней). Пойменные алевритистые глины разделяют э ти п есчанистые тела по вертикали (в разрезе) и по горизонтали (латерально). Желтым цветом показаны песчаные тела

Детерминистская фациальная модель формации Колтон Глина Алеврит. Песок. СЗ SC NC Для удобства моделированияДетерминистская фациальная модель формации Колтон Глина Алеврит. Песок. СЗ SC NC Для удобства моделирования все фациальные типы объединены в три группы (литотипа): 1) пески (побочни, заполнения русел и промоин прирусловых валов) ~51% объема, 2) алевриты (плавни) 8% , и 3) пойменные глины – 41%. Большая часть геологических тел (как песков, так и глин) в этой модели представляется непрерывными (цифрами обозначены главные «коллектора» ). Корреляция проведена по двум разрезам ( SC и NC ). Модель состоит из 8. 1 млн. ячей (130 х478; каждая 6 х6 х0. 3 м) и имеет размер 780 х143 м

Стохастическая модель Объектно-ориентированное моделирование тел  «продуктивного комплекса» (русловые тела и связанные с нимиСтохастическая модель Объектно-ориентированное моделирование тел «продуктивного комплекса» (русловые тела и связанные с ними пески разлива), расположенных в «матриксе» пойменных глин Результат: подобно детерминистской модели, получилось три выдержанных по простиранию русловых системы Отличия от детерминистской модели: в центральной части «появились» разрозненные русловые тела, отсутствующие прежде

Стохастическая фациальная модель формации Колтон Как и в прежней модели, выделяются три основных связныхСтохастическая фациальная модель формации Колтон Как и в прежней модели, выделяются три основных связных системы песчаных тел (обозначены цифрами). Тем не менее, эти системы гораздо менее выдержаны по латерали (особенно – система 2), чем в детерминис-тской модели. Модель состоит из 8. 1 млн. ячей (130 х478; каждая 6 х6 х0. 3 м) и имеет размер 780 х143 м СЗ SC NC 123 Глина Алеврит. Песок

Пористость и проницаемость Каждому литотипу присвоены значения пористости и проницаемости: - Не изменяются вПористость и проницаемость Каждому литотипу присвоены значения пористости и проницаемости: — Не изменяются в пределах модели — Типичны для аллювиальных отложений Мексиканского залива

Огрубленная детерминистская модель проницаемости формации Колтон Фиолетовый =0. 1 m. D,  зеленый =187Огрубленная детерминистская модель проницаемости формации Колтон Фиолетовый =0. 1 m. D, зеленый =187 m. D, красный =500 m. DСЗ SC NC Размер ячей 30 х30 х2. 4 м (исходный размер – 6 х6 х0. 3 м); общее количество ячей ~40 000 (коэффициент огрубления 200: 1). Использован метод диагонального тензора.

Огрубленная стохастическая модель проницаемости формации Колтон голубой =141 m. D,  зеленый =254 m.Огрубленная стохастическая модель проницаемости формации Колтон голубой =141 m. D, зеленый =254 m. D, желтый =395 m. D, красный =500 m. DСЗ SC NC Огрубленная стохастическая модель проницаемости. Размер ячей 30 х30 х2. 4 м (исходный размер – 6 х6 х0. 3 м); общее количество ячей ~40 000 (коэффициент огрубления 200: 1). Использован метод диагонального тензора. Фиолетовый =0. 1 m. D,

Детерминистская/ стохастическая модель Линии нагнетальных и добывающих скважин:  по простиранию тел Линии нагнетальныхДетерминистская/ стохастическая модель Линии нагнетальных и добывающих скважин: по простиранию тел Линии нагнетальных и добывающих скважин вкрест простирания тел СВ ЮЗНагнетательная скважина Добывающая скважина Схема размещения линий скважин при моделируемом линейном заводнении. Для каждой из моделей (детерминистской и стохастической) рассматривались два случая: 1) с размещением линий скважин по простиранию геологических тел и 2) вкрест простирания геологических тел. Размещение скважин в модели Детерминистская/ стохастическая модель

Моделирование разработки  (пороговое значение обводненности 30) Strike - Stochastic Dip - Stochastic StrikeМоделирование разработки (пороговое значение обводненности 30%) Strike — Stochastic Dip — Stochastic Strike — Deterministic Dip — Deterministic Моделирование разработки при линейном заводнении: четыре варианта. Для детерминистской моде-ли расположении линий нагнетающих и добывающих скважин вкрест простирания сопровождается большими значения нефтеотдачи (продуктивные тела имеют большую протяженность по простира-нию), чем при расположении по простиранию. Для стохастической модели более продуктивным оказывается расположения скважин по простиранию – линии тока при заводнении весьма извилис-ты, что увеличивает коэффициент охвата. 051015202530354045 1996 г. 1998 г. 2000 г. 2002 г. 2004 г. 2006 г. 2008 г. 2010 г. Н еф теотдача, %по простиранию вкрест простирания. Расположений линий скважин Стохастическая модель по простиранию вкрест простирания. Детерминистская модель По простиранию Вкрест простирания КИН, % Положение линий скважин Стохастическая модель Детерминистская модель 40. 9 35. 5 40. 1 38.

Линии скважин ориентированы по простиранию Для водонасыщенности добываемого флюида 30 (конец моделирования) при расположенииЛинии скважин ориентированы по простиранию Для водонасыщенности добываемого флюида 30% (конец моделирования) при расположении линий скважин по простиранию (слева) остаются большие объемы «непромытого» коллектора (отмечены красным). При положении ли-ний скважин вкрест простирания доля нефтенасыщенных песчаников сущест-венно ниже. Белым цветом отмечены непроницаемые глинистые пропластки. Водонасыщенность детерминистской модели (при обводненности добываемого флюида 30%) Линии скважин ориентированы вкрест простирания

При тех же условиях «конечной» обводненности добываемого флюида для стохастической модели более продуктивным оказываетсяПри тех же условиях «конечной» обводненности добываемого флюида для стохастической модели более продуктивным оказывается расположение линий скважин по простиранию тел (слева). Водонасыщенность стохастической модели (при обводненности добываемого флюида 30%) Линии скважин ориентированы по простиранию Линии скважин ориентированы вкрест простирания

Этот пик планировался бы схемой разработки,  основанной на детерминистской геологической модели при расположенииЭтот пик планировался бы схемой разработки, основанной на детерминистской геологической модели при расположении линий скважин вкрест простирания геологических тел Примерно такой пик будет получен при расположении линий скважин по простиранию геологических тел, так как реальная геология более соответствует стохастической модели. Разница в пиковых значениях составляет около 20% Стохастическая модель; линии скважин по простиранию Стохастическая модель; линии скважин вкрест простирания Детерминистская модель; линии скважин по простиранию. Интенсивность добычи Диаграмма отражает динамику нефтедобычи для детерминис-тской и стохастической моде-лей при различном расположе-Барр. /день Время разработки, гг. нии линий скважин. В целом, накопленная добыча во всех четырех случаях имеет сравнимые значе-ния. Однако детерминистская модель демонстрирует высокий «ранний» пик и быстрый спад интен-сивности добычи после начала обводнения добываемого флюида, тогда как стохастическая модель предполагает более низкие (на 15 -20%) пиковые значения и меньшие скорости обводнения.

 Детерминистская модель : более высокие значения нефтеизвлечения достигаются при расположении линий нагнетающих и Детерминистская модель : более высокие значения нефтеизвлечения достигаются при расположении линий нагнетающих и добывающий скважин вкрест простирания русловых тел (б о льшая протяженность коллектора по простиранию русла). Стохастическая модель : выгоднее расположение линий скважин по простиранию русла (более высокие значения коэффициента охвата). Накопленная добыча для обоих моделей практически не различается. Тем не менее, выбор детерминист-ской модели и (игнорирование стохастической) озна-чает технологические ошибки при разработке и неиз-бежные экономические потери. Аллювиальные отложения: выводы

Общие выводы Точное описание резервуара критически важно для создание реалистичной трехмерной гидродинамической модели ВажнейшиеОбщие выводы Точное описание резервуара критически важно для создание реалистичной трехмерной гидродинамической модели Важнейшие этапы создания модели: — определение неоднородностей резервуара (каротаж, керн и т. д. ) Учитываются неоднородности, влияющие на течение флюида и существенны для выбора схемы и режима разработки — определение размера, количества и ориентировки геологических тел (коллекторов и покрышек) Данные могут быть получены при изучении обнажений соответствующих отложений — выбор наиболее приемлемой процедуры геологического моделирования (детерминистская? стохастическая – какая? ) Обычно используется «гибридный» подход с детерминистски ( «вручную» ) заданными поверхностями (обычно – кровля и подошва продуктивного интервала, очерчиваемые сейсмикой) и стохастической моделирование продуктивного интервала — применение критерия эффективности заводнения для оценки моделей Особенно полезен график интенсивности добычи В целом, двумерное моделирование не должно использоваться для определения эффекта неоднородности… Следует использовать трехмерное моделирование

Благодарности G. C. Gaynor, D. Swauger и G. Wilson участвовали в экспедиционных работах приБлагодарности G. C. Gaynor, D. Swauger и G. Wilson участвовали в экспедиционных работах при сборе материала мелководно-морских отложений Грасси Автор благодарен управление ARCO Technology and Operations Services за разрешение опубликовать результаты этих исследований