Построение модели продуктивного пласта в свете геостатистики Задачи

Построение модели продуктивного пласта в свете геостатистики. Задачи, решаемые с помощью «стохастических» или «геостатистических» моделей Лекция 2 2014

Краткая история развития геостатистических методов в нефтедобывающей промышленности Первые попытки сделаны Вистелиусом и его последователями (использовался анализ цепей Маркова для количественного описания одномерных литологических комплексов вдоль скважин). Проблемы с обобщенным двух и трехмерным представлением данных.

Краткая история развития геостатистических методов в нефтедобывающей промышленности В 60 х на месторождении Hassi Messaoud в Алжире использованы методы количественного описания продуктивных пла стов. Распределение песчаных глинистых пропластков. линз и Изучалось их влияние на эффек тивную проницаемость. Глины тонкие пропластки, слои песчаника блоки различной мощности и посто янной протяженности. Геологические тела были распределены по всему раз резу случайным образом. Их протяженность по простиранию определялась по результатам детального исследования обнажения аналога.

Краткая история развития геостатистических методов в нефтедобывающей промышленности Ж. Матерон из Центра геостатистики во Франции впервые использовал геостатистику в области добычи полезных ископаемых в начале 60 х годов. В начале семидесятых Матероном разработаны кригинг и условное моделирование. Разработан коммерческий программный пакет Bluepack, внедрён в нефтедобывающую промышленность. До начала 80 х годов методы двухмерной нефтегазовой геостатистики широкого применения не находили.

Краткая история развития геостатистических методов в нефтедобывающей промышленности В 1983 году диссертация Халдорсена. Детальная оценка количественной информации о форме и размере глинистых пропластков. Вывод небольшие глинистые пропластки могут быть представлены в виде тонких слоев различной пространственной протяженности. Предложены новые аналитические модели для расчета влияния глин на эффективную вертикальную проницаемость.

Краткая история развития геостатистических методов в нефтедобывающей промышленности Распределение самих песчаных тел. Примеры применения вероятностного подхода при моделировании песчаных тел. Создание и визуальное представление моделей в трехмерном пространстве конкурентное преимущество при продвижении моделей на рынке нефтедобывающей промышленности.

Краткая история развития геостатистических методов в нефтедобывающей промышленности В 80 х новые методы ероятностного в моделирования разработаны в Норвеж ском вычислительном центре под руководством Омре. Пласты горизонтов Brent (особенно речные и дельтовые отложения горизонта Ness) прекрасно подходили для при менения объектно ориентированных методов моделирования (разрабатывались Халдорсеном и Омре).

Краткая история развития геостатистических методов в нефтедобывающей промышленности В начале 80 х годов. А. Джорнел основал консорциум SCRF (Стэнфорд). Создана модель (рис. 6) Созданные модели отличались от объектно ориентированных моделей Халдорсена и Омре. Создали свои модели Французский институт нефти (IFP) и Центр геоста тистики (объединились для создания геостатистического программного пакета Heresim, рис. 7, 8)

Краткая история развития геостатистических методов в нефтедобывающей промышленности Таким образом, в конце восьмидесятых существовало несколько гео статистических «школ» : норвежская, разрабатывающая в основном объектно ориентированные модели; Стэндфордская, продвигающая индикаторное и после довательное моделирование; и Школа горнорудного дела во Франции (Ecole des Mines/IFP), где применялся главным образом метод усеченных случайных функ ций. Общая цель: создание трехмерных моделей неоднородностей нефтяных пластов.

Краткая история развития геостатистических методов в нефтедобывающей промышленности Для достижения этой цели использова лись алгоритмы, основанные на различных способах представления геологиче ской информации. К концу 80 х годов стало ясно, что различные геостатистические методы не противоречат, а скорее дополняют друга. Выбор используемого метода зависит от: условий осадконакопления и масштаба проблемы Геостатистические алгоритмы стали доступны в виде «наборов инструментов» , таких как библиотека GSLIB, созданная в Стэнфорде. Пользователь получил возможность выбрать геостатистический метод, который оптимально соответ ствовал бы особенностям или масштабу решаемых им задач.

Количественное представление геологических данных Ключевая проблема при разработке залежей углеводородов сводится к по строению модели продуктивного пласта, позволяющей получить достоверные прогнозы объемов добычи применении различных сценариев разработки. После бурения некоторого количества оценочных скважин или через несколь ко лет добычи нефтепромысловый геолог получает возможность создать модель геологического строения межскважинного пространства.

Количественное представление геологических данных Модель является концептуальным представлением структуры пачек горных пород (например, речные каналы, пойменные глины), в пределах которой в даль нейшем могут быть установлены особенности распределения петрофизических свойств.

Количественное представление геологических данных Для приня тия решений относительно вариантов разработки месторождения модели должны быть трехмерными. Двухмерные модели не позволяют должным обра зом оспроизвести в условия сообщаемости внутри продуктивного пласта. К со жалению, остроить трехмерную геологическую модель вручную п практически невозможно. Часто используе мые нженерами нефтяниками трехмерные модели и не отражают геологическую информацию, которая содержится в детальных двухмерных корреляционных схе мах.

Количественное представление геологических данных ! Создаваемая геологом корреляци онная хема является лишь одной с из множества «возможных» или «равновероят ных» моделей. В большинстве случаев геолог может построить и другие геоло гические разрезы или схемы корреляции, которые также будут соответствовать имеющимся скважинным данным и информации о геологическом строении, ха рактерном для данного типа условий осадконакопления.

Количественное представление геологических данных «Стохастические» или «геостатистические» модели позволяют получить ин тересные решения для следующих двух задач: для построения реалистичных с геологической точки зрения трехмерных моделей неоднородности; для количественного представления неопределенности за счет создания не одной, а нескольких возможных моделей или «реализаций» .

Количественное представление геологических данных Для создания этих изображений используется «условное моделирование» .

Количественное представление геологических данных. Условное моделирование «Моделирование» обозначает, что природа «моделируется» , а «условное» свидетельствует о том, что все модели соответствуют скважинным данным в точках их пересечений. Рассмотрим геологические аспекты условного моделирования. Методы стохастического моделирования не являются универсальным решением для количественного описания продук тивных ластов, их следует п применять с большой осторожностью. Слова «стохастический» , «вероятностный» и «геостатистический» используют для обозначения примерно одинаковых понятий. Это методы, применяемые для моделирования неоднородностей продук тивного ласта п в рамках вероятностного подхода.

Количественное представление геологических данных. Моделирование неоднородности. Зачем? Более полное представление о неоднородности пласта. Получение больше информации о сообщении между проницаемой и непро ницаемой зонами. Прогнозирование эффективности вытеснения. Прогнозирование показателей нефтенасыщенности в зонах, не охваченных вытеснением.

Количественное представление геологических данных. Моделирование неоднородности. Влияние неоднородностей на фильтрацию. В зависимости от латеральной протяженности смоделированной неоднородности время прорыва воды в добывающую скважину может значительно изменяться.

Количественное представление геологических данных. Моделирование неоднородности. В Северном море установлено, что и неоднородности, и разломы оказывают значительное влияние на поведение месторождения, причем ранее это влияние часто не учитывалось. Во многих случаях вследствие применения чрезмерно упрощенных моделей типа «слоеный пирог» предполагаемые объемы притока воды на ранних стадиях разработки зна чительно занижались, приводя в результате к неоптимальному проектированию сооружений для обработки воды. Неадекватные модели геологических неоднородностей оказывают прямое влияние на капиталь ные затраты, что при неблагоприятных ценах на нефть негативным образом от ражается на рибыльности нефтяного месторождения. п

Количественное представление геологических данных. Моделирование неоднородности. Все три модели различаются, но для них характерны одинаковые значения коэффициента песчанистости. При их использовании м. б. получены близкие значения геологических запасов нефти (хотя влияние данных моделей на филь трацию различается). Нередко для подсчета объемов углеводородов в пласте де тальные модели неоднородности не требуются. Для расчета объемных ха рактеристик статической модели необходимости в реалистичном моделировании неоднородностей часто не возникает.

Количественное представление геологических данных. Многоэтапный метод моделирования Четыре основных этапа: Ø определение схемы напластования; Ø моделирование пачек горных пород; Ø моделирование изменений типов породы в пределах отдельных пачек (литофацях); Ø распределение изменяющихся петрофизических свойств.

Количественное представление геологических данных. Многоэтапный метод моделирования В некоторых случаях последовательно применяются все четыре этапа, тогда как в других приложениях один или два этапа могут от сутствовать. Степень детализации на каждом из четырех этапов зависит также от стадии разработки месторождения. На этапе изучения, когда в распоряжении имеется ограниченное число скважин, ввиду высокой степени неопределенно сти бывает достаточно моделирования пачек горных пород с учетом предполо жительной проницаемости. На последующих этапах разработки месторождения изменение литологических и петрофизических свойств может моделироваться более детально.

Количественное представление геологических данных. Многоэтапный метод моделирования Обычно отправной точкой стохастического моделирования продуктивно го пласта является интерпретация имеющихся сейсморазведочных данных. По сейсмическим профилям производится выделение нескольких поверхностей, затем осуществляется их интерполяция и глубинное преобразование с применением модели средних скоростей.

Количественное представление геологических данных. Многоэтапный метод моделирования Хроно стратиграфические поверхности с высоким разрешением могут коррелироваться и интерполироваться между скважи нами. Высока вероятность того, что в пределах каждого слоя, заданного структурной моделью, геологическая обстановка бу дет различаться ( будут наблюдаться различия в геологическом строении).

Количественное представление геологических данных. Многоэтапный метод моделирования Три типа распределения: «слоеныйпирог» ха рактеризуется выдержанными песчаными пластами; «пазл» отличается высоким содержанием песчаника, но при этом проницаемость некоторых участков зна чительно различается; «лабиринт» прерывист, характеризуются неоднородным распределением песчаника, и корреляция раз резов от скв. к скв. затруднена.

Количественное представление геологических данных. Многоэтапный метод моделирования Построение точной схемы напластования очень важно – в пределах одно го слоя структура осадочных пород может описываться при помощи уникальной геостатистической модели с соответствующими статистическими параметрами. При этом считается, что параметры будут репрезентативными для всего слоя. Поэтому в хорошей схеме напластования должны выделяться интервалы, кото рые являются напластования «статистически однородными» или «однородно неоднородными» : «однородность» «постоянство значений статистических параметров в пределах слоя в целом» .

Количественное представление геологических данных. Многоэтапный метод моделирования Сейсмостратиграфия делает акцент на значимости корреляций, основанных на временных границах, а не на границах фаций. Раскрыта связь между морфологией зоны речных каналов и уровнем моря по данным сиквенс стратиграфии (ритмо(цикло)стратиграфия, сейсмо стратиграфия).

Количественное представление геологических данных. Многоэтапный метод моделирования В таких ситуациях для ста тистического писания неоднородностей в тех или иных о частях системы могут применяться различные параметры Полезность сейсмостратиграфии заключается в том, что изменение скорости накопления, от которой зависит геологическое строение, также может служить важным критерием для изменения параметров стохастической модели между слоями.

Количественное представление геологических данных. Моделирование пачек горных пород Четыре основных этапа: определение схемы напластования; Ø моделирование пачек горных пород; моделирование пачек горных пород моделирование изменений пределах отдельных пачек ; типов породы в Два основных подхода: 1. ОБЪЕКТНО ОРИЕНТИРОВАННый. 2. ИНДИКАТОРНый. распределение изменяющихся петрофизических свойств. Далее предполагается, что пласт разделен на слои (этап 1). Определение ас социаций пачек горных пород в данном интервале и их корреляция между сква жинамиможет значительно способствовать уменьшению неопределенности в тех областях пласта, где не производилось бурение или отбор проб. Речные русла, устьевые бары, турбидитные конусы выноса или каналы, отдельные вдольбереговые отложения, угли, пойменные глины являются частными случаями часто вы деляемых геологических единиц. Выявление этих геологических единиц имеет наибольшее значение в пластах типа «лабиринт» и «пазл» .

Количественное представление геологических данных. Моделирование пачек горных пород Четыре основных этапа: 1. Определение схемы напластования; 2. Моделирование пачек горных пород; 2. Моделирование пачек горных пород 3. Моделирование изменений типов породы в пределах отдельных пачек; 4. Распределение изменяющихся петрофизич. свойств. Два основных подхода: 1. ОБЪЕКТНО ОРИЕНТИРОВАННый. 2. ИНДИКАТОРНый. На данном этапе моделирования чаще всего используются объектно ориентированные методы. В специальной литературе такие модели часто называют также «булевыми» . Этот метод моделирования является относительно простым: каждый тип песчаного тела моделируется с применением упрощенной геометрии и статистической информации о его размерах

Количественное представление геологических данных. Моделирование пачек горных пород Четыре основных этапа: 2. Моделирование пачек горных пород; горных пород Два основных подхода: 1. ОБЪЕКТНО ОРИЕНТИРОВАННый. На примерах показаны возможные варианты интерпретации каротажных диаграмм, а также представлены основные элементы неопределённости, которые необходимо учитывать при моделировании.

Количественное представление геологических данных. Моделирование пачек горных пород Толщина песчано го горизонта может статистически выводиться на основании гистограмм тол щин наблюдаемых в скважинах горизонтов, а их ширина может определяться исходя из их размера с использованием зависимостей между толщиной и Два основных подхода: 1. ОБЪЕКТНО ОРИЕНТИРОВАННый.

Количественное представление геологических данных. Моделирование пачек горных пород Другим важным количественным ограничением при создании таких моделей является общая доля каждого типа геологических единиц в об щем объеме пласта. Как правило, она определяется с учетом соотношений, вы численных на основе скважинных данных. На рис. показана типичная ре ализация объектно ориентированной модели для пласта, сложенного отложениями речного дельтового типа. Два основных подхода: 1. ОБЪЕКТНО ОРИЕНТИРОВАННый.

Количественное представление геологических данных. Моделирование пачек горных пород Два основных подхода: 1. ОБЪЕКТНО ОРИЕНТИРОВАННый. На рис. показан еще один пример, который представляет собой пласт речного типа. Объектно ориентированные модели нередко называют процессом пометки точками, пото му что при их создании «отмечается» каждая область пространства, содержащая геологическое тело, а также фиксируются соответствующие геометрические ха рактеристики.

Количественное представление геологических данных. Моделирование пачек горных пород Два основных подхода: 2. Индикаторный. Индикаторное моделирование использует ся также в некоторых прикладных исследованиях для распределения генетиче ских песчаных тел. Основное отличие заключается в способе количественного представления неоднородностей. При объектно ориентированном подходе песчаные или гли нистые тела моделируются как объекты, распределенные в пространстве. Эти объекты могут описываться с применением некоторой определенной (но при этом произвольной) формы или размера. При применении индикаторного метода геологическая структура описывается посредством «индикаторных вариограмм» .

Количественное представление геологических данных. Моделирование пачек горных пород Подход индикаторный При решении стандартных задач вариограмма рассчитывается по одной индикаторной переменной в определенный момент времени. Для получения распределения некоторого песчаного тела на первом этапе осуществляется преобразование скважинных данных в кривые «индикаторной переменной» , которая принимает значение 1 при наличии соответствующей геологической единицы и 0 при отсутствии таковой.

Количественное представление геологических данных. Моделирование пачек горных пород Подход индикаторный «Экспериментальная индикаторная варио грамма » функция расстояния между точками измерений, пределяет о различие между измеренными значениями. Определяет средний квадрат разности между зна чениями в точках измерений как функцию расстояния между ними. Кроме того, для удобства применяется коэффициент 1/2. Начальное значение равно нулю, и чем медленнее возрастает вариограмма, тем лучше данная переменная корре лирует в пространстве.

Количественное представление геологических данных. Моделирование пачек горных пород Подход индикаторный .

Количественное представление геологических данных. Моделирование пачек горных пород Подход индикаторный Для представления индикаторных вариограмм применяется целый ряд стандартных моделей. Наиболее часто используются экспоненциаль ная и сферическая модели.

Количественное представление геологических данных. Моделирование пачек горных пород Индикаторная кова риационна я кривая, сопоставима с вероятностью (но не является строго равной равенства значений фаций в зависимости от расстояния . между ними. Подход индикаторный ей) Индикаторная ковариационная кривая пере вернутая индикаторная вариограмма мера сходства как функцию расстояния Вариограмма мера различия.