Терригенные коллекторы нефтяных месторождений Западной Сибири характеризуются высокой неоднородностью и слабой согласованностью фильтрационно-емкостных свойств (ФЕС). В статье рассматривается апробированная на некоторых месторождениях Томской области методика анализа и прогноза ФЕС на основе концепции гидравлических типов коллектора, позволяющая делить и классифицировать породы с близкими характеристиками порового пространства. В основе лежит процесс анализа всей совокупности геолого-геофизической информации с привлечением математического аппарата, предусматривающий моделирование условий формирования и фильтрационных возможностей песчаных резервуаров исходя из представлений об их внутренней структуре. С учетом того, что структура коллектора предопределяет динамику движения в жидкой фазы, построение геологических моделей месторождений нефти на основе пространственного распределения гидравлических типов коллектора позволяет существенно повысить эффективность и адекватность компьютерного моделирования резервуара.
Внедрение компьютерных технологий построения моделей месторождений, расчет по ним показателей эксплуатации и разработка геолого-технических мероприятий требуют построения корректных геологических моделей продуктивных резервуаров. Отображение геологического строения в цифровую форму должно учитывать все многообразие ФЕС коллектора. Такая постановка предполагает создание процедур формализованного описания неоднородностей резервуара, обусловленных литологическими особенностями пласта и проявляющихся как в его внешних, так и внутренних свойствах. Внешние свойства отражают фациальную неоднородность строения коллектора, формирование которого связано, как правило, с конкретными обстановками осадконакопления. Каждая обстановка имеет свое пространственное развитие, где ФЕС коллектора могут быть охарактеризованы индивидуальной зависимостью пористости и проницаемости. Границам раздела фациальных обстановок свойственно формирование непроницаемых барьеров, представленных прослоями глин и карбонатизированных песчаников, выполняющих роль фронтальных экранов для залежей нефти и газа. К внешним свойствам коллектора можно отнести его макрофильтрационную неоднородность по разрезу и площади. В разрезах это отражается в последовательном увеличении или уменьшении гранулометрических разностей, влияющих на проницаемость, от подошвы к кровле пласта, либо в однородном, градационном, распределении зернистости. Каждой фациальной обстановке свойственна своя последовательность гранулометрического распределения по разрезу, влияющая на положение и величину интервала притока углеводородов в объеме коллектора.
Внутренние свойства пласта проявляются в его текстурных особенностях, формирующих микрофильтрационную неоднородность коллектора и характеризующих неравномерность притока углеводородов в скважину по площади. Наблюдаемые разновидности косослоистых текстур, связанные с проявлением ряби (течений, волнений, луноподобной, волнистой, линзовид-ной), можно объединить в две большие группы: упорядочение слоистые и хаотичные. Для упорядоченной группы свойственны хорошая выдержанность прослоев в одном направлении и частое их чередование в перпендикулярном. В хаотично косослоистых коллекторах выдержанность прослоев в каком-либо направлении отсутствует. Вследствие этого в упорядоченной группе проявляется пространственная анизотропия фильтрации, в хаотичной - она отсутствует.
Поскольку структура коллектора предопределяет динамику движения в нем жидкой фазы, построение геологических моделей месторождений нефти с учетом строения резервуаров может существенно повысить эффективность и адекватность компьютерного моделирования резервуара. Вследствие тесной связи неоднородности ФЕС коллектора с условиями его формирования отображение геологических особенностей формирования резервуара в компьютерной геологической модели предполагает создание адекватных методов и процедур, позволяющих получить наиболее полный объем информации о строении резервуара. Процесс построения статической геологической модели резервуара с учетом его литолого-фациальной структуры предполагает следующие этапы:
- построение литолого-седиментационной модели (выделение литофаций и литотипов) по данным геофизических исследований скважин (ГИС), исследований керна, данным сейсморазведки;
- выделение типов коллектора (гидравлических единиц потока), участвующих в строении продуктивного пласта месторождения, расчет индикатора для каждого типа коллектора по данным исследований керна;
- построение петрофизической модели с учетом стохастического распределения гидравлических единиц потока в пределах каждой фациальной обстановки.
Построение модели предусматривает детальное макро- и микролитологическое описание, изучение кернового материала и результатов ГИС для:
- выделения объекта изучения в осадочной толще и диагностики условий его формирования на уровне фациальной группы;
- анализа неоднородности строения коллектора по площади (выделение литотипов) и разрезу (выделение литофаций);
- построения предварительной литолого-фациальной модели коллектора;
- подбора типа седиментационной модели из семейства альтернативных;
- детализации литолого-фациальной модели в соответствии с седиментационной;
- анализа постседиментационных изменений ФЕС песчаных резервуаров и их связи с фациальными особенностями формирования коллектора.
Процедуры формирования литолого-седиментационной модели проводятся в определенной последовательности.
Шаг 1. Выделение продуктивного резервуара (объекта исследования) и его корреляция по имеющемуся фонду скважин.
Шаг 2. По данным изучения кернового материала определяется фациальная группа отложений (континентальная, морская, переходная), характеризующая условия формирования коллектора. Это позволяет значительно уменьшить число возможных обстановок осадконакопления песчаных образований, участвующих в формировании коллектора, и способствует более однозначному фациальному анализу отложений по форме кривой ПС.
Шаг 3. Проводится систематизация неоднородности строения пласта по площади и разрезу для формирования предварительной трехмерной фациальной модели коллектора. При этом под литотипом понимается разновидность пород или «геологическое тело с определенным комплексом взаимосвязанных существенных признаков - конституционных (вещественный состав, строение) и дополнительных, индикативных - фитоценоз, конкреции». Выделение литотипов разреза выполняется с целью районирования территории по характерным для данного месторождения признакам неоднородности строения самого коллектора (форма кривой ПС, особенности фильтрационной неоднородности пласта в разрезе, типизация разрезов по литологической неоднородности др.). Наличие литофаций характеризует литологическую неоднородность строения коллектора в пределах выделенных литотипов разреза.
На Крапивинском месторождении по форме кривой ПС и неоднородности ФЕС продуктивного пласта можно выделить четыре литотипа разреза (рис. 1, а), а особенностям литологического строения выделенных литотипов разреза - пять литофаций (рис. 1, б).
Шаг 4. Формируется предварительная литолого-фациальная модель коллектора (или ряд альтернативных моделей) на основе анализа кернового материала и проведенной систематизации неоднородности строения пласта по литотипам разреза.
Шаг 5. Подбирается аналог современной седиментационной обстановки осад-конакопления в соответствии с пространственным распределением литотипов. литологической характеристикой литофаций и принятой фациальной группой (шаг 2). В рамках выбранного аналога объясняется геологическая природа формирования литотипов разреза, проводится фациальная диагностика литофаций и прогнозируются обстановки осадконакопления, предполагаемые седиментационной моделью, но не выявленные по результатам бурения (см. рис. 1, б).
Шаг 6. С учетом построенной фациаль-но-седиментационной модели на основе интерпретации данных сейсморазведки уточняются пространственные границы выделенных литотипов разреза и прогнозируются зоны фациальных обстановок, не выявленные бурением, но предполагаемые седиментационной моделью.
Шаг 7. Уточняется фациальная модель коллектора на основе проведенной сейсмогеологической интерпретации.
Породы юрских коллекторов месторождений Западной Сибири характеризуются слабой согласованностью ФЕС. Для построения цифровой модели конкретного резервуара следует определиться в базовом элементе, характеризующем, с одной стороны, структуру модели и неоднородность ее ФЕС, а с другой, -связь базового элемента с геологическими, петрофизическими и гидродинамическими исследованиями. С учетом того, что ФЕС отражаются в значениях пористости и проницаемости, наиболее целесообразно в качестве основы формирования математической модели принять параметр, интегрирующий эти характеристики.
В отечественной литературе в рамках такого подхода разработана оценочная классификация песчано-алевритовых коллекторов нефти и газа с межзерновой пористостью [1]. Ее существенным недостатком является отсутствие контроля изменения между пористостью и проницаемостью в пределах выделенных классов коллекторов, что связано с качественным подходом систематизации пористости и проницаемости в зависимости от гранулометрической неоднородности терригенного резервуара.
В практике зарубежных исследований интеграция пористости и проницаемости при описании ФЕС гранулярного коллектора рассматривается с точки зрения концепции гидравлических единиц потока (коллектора) HU [2-7], позволяющих выделять типы (классы) пород с близкой характеристикой порового пространства. В соответствии с формулировкой гидравлическая единица юллектора (потока) определяется как «представительный элементарный объем породы, внутри которого геологические и петрофизические свойства, влияющие на течение жидкости, взаимно согласованы и предсказуемо отличны от свойств других пород». Кроме петрофизических параметров гидравлические единицы имеют пространственное развитие, подчеркивая литологи-ческую и фациальную неоднородность коллектора. Однако при этом один тип коллектора может образовываться в различных фациальных обстановках и наоборот, как правило, в пределах одной фации присутствует несколько гидравлических единиц потока. Возможность HU характеризовать неоднородность ФЕС резервуара в пространстве позволяет выбрать ее в качестве базового элемента при построении математической модели коллектора. Выделение гидравлической единицы потока базируется на расчете параметра индикатора гидравлической единицы Flow zone indicator - ¥71 по пористости и проницаемости, полученным для конкретных образцов керна, где ф - пористость (porosity); k - проницаемость (permeability).
Концепция гидравлических единиц подразумевает, что существует ограниченное число типов коллектора, характеризующихся уникальным средним значением FZI, и разброс значений FZI относительно среднего вызван случайными экспериментальными погрешностями. Прежде всего необходимо определить число таких типов коллекторов и границы FZI для каждого из них. Созданные в методике данного направления процедуры ориентированы на использование имеющихся экспериментальных данных по керну и множества качественных графических и аналитических методов. Проведенная систематизация распределения FZI в зависимости от пористости и проницаемости резервуара с учетом неоднородности его порового пространства (размер и схожесть формы зерен, извилистость поровых каналов и др.) позволила специалистам Томского политехнического университета и ОАО «ТомскНИПИнефть ВНК» разработать схему классификации терригенных коллекторов для месторождений Томской области на основе выделения гидравлических единиц потока. Для всей совокупности терригенных резервуаров исследуемых месторождений выделены классы гидравлических единиц потока, имеющие определенные диапазоны, которые характеризуются близкими средними значениями FZI. В таблице приведены характеристики FZI для пласта Ю23 Крапивинского месторождения.
Практические процедуры выделения классов коллекторов и построения при таком подходе фильтрационной модели основаны на расчете (рис. 2, Б) и последующей систематизации (см. рис. 2, Д) комплексного параметра FZI. Основой систематизации является выделение на графике накопленной частоты комплексного параметра FZI (см. рис. 2, Д) прямолинейных участков, соответствующих гидравлическим единицам потока (классы коллектора).
|
ни |
FZI |
Средняя пористость |
Средняя проницаемость, 103 мкм2 |
Седиментационная характеристика |
||
|
минимальный |
максимальный |
средний |
||||
|
7 |
6,00 |
10,69 |
7,7 |
0,19 |
711 |
Песчаники среднезернистые, однородные, хорошо отсортированные |
|
6 |
3,00 |
5,99 |
4,2 |
0,175 |
174 |
Песчаники средне- и мелкозернистые, однородные |
|
5 |
1,50 |
2,99 |
2,1 |
0,167 |
36 |
Песчаники мелко- и среднезернистые с градационной слоистостью. |
|
4 |
0,75 |
1,49 |
1,10 |
0,145 |
5,75 |
Песчаники мелкозернистые и алевролиты с прослоями глинисто-углистого детрита |
|
3 |
0,37 |
0,74 |
0,54 |
0,139 |
0,92 |
Песчано-алеврито-гинистые разности |
|
2 |
0,20 |
0,36 |
0,3 |
0,118 |
0,18 |
Разнообразная слоистость |
|
1 |
0,19 |
0,186 |
0,164 |
0,112 |
0,07 |
Алеврито-глинистые разности. Разнообразная слоистость |
Если FZI имеет устойчивые корреляционные зависимости с литологическими, петрофизическими, гранулометрическими, геофизическими свойствами породы (см. рис. 2, А), то классы коллектора связаны с гидродинамическими (см. рис. 2, В, Е) параметрами пласта. С точки зрения гидравлических единиц потока отношение параметров пористости и проницаемости рассматривается как совокупность зависимостей для каждого выделенного класса коллектора (см. рис. 2, Г). Это позволяет по значениям пористости и выделенному классу коллектора более точно определять его проницаемость.
Построение петрофизической модели. С учетом реализации стохастической модели резервуара в межскважинном пространстве для каждого слоя в пределах каждой фациальной обстановки формируются свои гистограммы распределения гидравлических единиц потока. Поскольку проведенная систематизация FZI позволяет построить зависимость пористости и проницаемости от класса коллектора, можно прогнозировать проницаемость коллектора, если для анализируемой точки разреза по данным ГИС определены пористость и номер гидравлической единицы потока.
Процедуры формирования петрофизической модели с учетом выделения классов коллекторов предусматривают следующие пошаговые действия.
Шаг 1. (рис. 3, А). Формирование объемной сетки модели в соответствии с существующим регламентом.
Шаг 2. Выделение совокупности классов коллектора (гидравлических единиц потока) в объеме анализируемого пласта и определение для них граничных значений петрофизических и гидродинамических параметров (пористости, проницаемости, остаточной водонасыщенности, относительных фазовых проницаемостей, капиллярных кривых) по данным лабораторных исследований.
Шаг 3. Расчет индивидуальных зависимостей пористости и проницаемости для выделенных литотипов (литофаций) по данным лабораторных исследований (см. рис. 5,Е).
Шаг 4- Определение пористости и водонасыщенности по данным ГИС в скважинах (см. рис. 3, Б).
Шаг 5- Прогноз трехмерной модели пористости коллектора с учетом данных сейсморазведки (см. рис. 3, Г). Возможные варианты реализации: 1) построение куба пористости по инверсионным преобразованиям данных сейсморазведки; 2) корректировка 3D стохастической модели пористости, построенной по данным бурения для отдельных фациаль-ных обстановок на основе карты средней пористости пласта по данным сейсморазведки 2D или 3D (см. рис. 3, В)
Шаг 6. Расчет трехмерной модели ницаемости (см. рис. 3, Щ по трехмерному кубу пористости (см. рис. 3, Г) с использованием индивидуальных фильтрационно-емкостных зависимостей (см. рис. 3, Е) и уточненной фациальной модели (см.рис.3.Д);
Шаг 7. Построение трехмерной модели распределения классов коллектора (см. рис. 3, К) на основе расчета комплексного параметра (см. рис. 3,3, И) по 3D картам пористости и проницаемости.
Шаг 8. С учетом фациальной характеристики выделенных литотипов разреза, каждой геологической ячейки в зависимости от прогнозируемого типа слоистости (упорядоченная или хаотичная) могут быть назначены векторы анизотропии проницаемости.
Основой петрофизической модели является модель распределения классов коллектора (см. рис. 3, К), которая для каждой ячейки позволяет, с одной стороны, определить гидродинамические |аметры (капиллярные кривые, фазовые проницаемости), свойственные данному классу (см. рис. 2, В, Е), а с другой, -скорректировать проницаемость на основе значений пористости в ячейке (см. рис. 3, -0 и существующих зависимостей пористости и проницаемости от класса коллектора (см. рис. 2, Г).
Построенная геологическая модель позволяет решить вопросы корректировки гидродинамической модели по проницаемости в результате изменения значения класса коллектора ячейки при постоянной пористости (см. рис. 2, Г). При этом без изменения величины балансовых запасов углеводородов залежи можно при новых значениях проницаемости и гидродинамических параметров более объективно адаптировать результаты разработки к расчетным на модели данным.
Применение методики позволяет формализовать процесс адекватного отображения литолого-фациальных особенностей геологического объекта в цифровой модели. С учетом этого строятся карты пористости и проницаемости, рассчитываются гидравлические единицы потока. Реализуемый подход дает возможность построить корректную гидродинамическую модель, позволяющую обеспечить эффективную разработку месторождения с достижением максимальных коэффициентов охвата и нефтеотдачи. Методика была реализована при выполнении работы «Анализ разработки Крапивинского нефтяного месторождения» и применяется слушателями, обучающимися в Томском политехническом университете по международным магистерским программам университета Heriot-Watt.
1. Ханин А.А. Породы-коллекторы нефти и газа нефтегазоносных провинций СССР. - М: Недра, 1973. - 200 с.
2. Enhanced Reservoir Description: Using core and log data to identify Hydraulic (Flow) Units and predict permeability in uncored intervals wells, J.О Amaefule, M. Altunbay, D Tiab etc//SPE 26436, presented at 68th Ann. Tech. Conf. And Exhibit., Houston, Tx. -1993.
3. Ebanks W.J. The Flow Unit Concept - An Integrated Approach to Reservoir Description for Engineering Projects, Proc, AAPG Annual Convention. - 1987.
4. Kolodzie S. Jr. Analysis of Pore Throat Size and Use of Waxman-Smits Equation to Determine OOIP in Spindle Field, Colorado: SPE 9382 presented at 55th SPE Annual Fall Technology Conference.
5. Djebbar Tiab and Erie С Donoldson. Petrophysics. Houston, 1999. - P. 94-102.
6. Jude 0. Amaefule fnd Mehmet Fltunbay, Core Laboratories; Djebbar Tiab, U. of Oklahoma; David G. Kersey end Dare K. Keelan, Core Laboratories "Enhanced Reservoir Dis-cription: Using Core and Log Data To Identify (Flow) Units and Predict Permeability in Uncored Intervals/Wells" SPE 26436. - P. 205-220.
7. Global Hydraulic Elements: Elementary Petrophysics for Reduced Reservoir Model-ling/P.W.M. Corbett, Y. Ellabad, K. Mohammed, A. Posysoev/VEAGE 65-th Conference & Exhbition - Stavanger, Norway. -2-5 June 2003. - Z-99.
8. Новые подходы к описанию пластов на сибирских нефтяных месторождениях (на примере Крапивинского и Малобалык-ского месторождений) П. Корбетт, А. Дятлов, Т. Кулагина и др.//Материалы международной научно-практической конференции «Интенсификация добычи нефти». - Томск: ТомскНИПИнефть, 2004.-100 с.
Журнал «Нефтяное хозяйство» № 5, 2006