ОСОБЕННОСТИ ИНТЕРПРЕТАЦИИ И МОДЕЛИРОВАНИЯ УПРУГИХ СВОЙСТВ ГОРНЫХ
ПОРОД ПО ДАННЫМ ГИС В ТОНКОСЛОИСТОМ РАЗРЕЗЕ
Синякина Юлия Cергеевна, Соколова Татьяна Федоровна
Jason, a CGG company
Комплексирование результатов лабораторных анализов образцов керна, геофизических
исследований скважин (ГИС) и сейсмических данных является одним из передовых способов
повышения достоверности изучения геологического строения и свойств месторождений нефти
и газа. В работе показаны особенности интерпретации данных ГИС и моделирования упругих
свойств в тонкослоистом терригенном разрезе в рамках технологии комплексных
исследований.
Моделирование упругих свойств горных пород является важным этапом при изучении
физических свойств отложений и позволяет выявить взаимосвязи между петрофизическими
параметрами и упругими свойствами пород, которые определяют характеристики
сейсмического волнового поля. Моделирование используется для оценки возможности
использования сейсмических инверсий для прогноза коллекторов и обоснования типа
сейсмической инверсии. При отделении коллекторов от вмещающих пород в поле одного
упругого параметра (акустический импеданс) появляется возможность их прогноза по данным
детерминистической акустической инверсии и выполнения геостатистического моделирования
по суммарному кубу. Если в поле одного только акустического импеданса коллекторы не
отделяются (рис. 1а), то необходимо провести анализ разделения литотипов в поле графиков
сопоставления нескольких упругих параметров (например, Vp/Vs – AI). При наличии
разделения пород на литотипы в параметризации Vp/Vs – AI (рис. 1б) или SI – AI есть
перспективы выполнения прогноза коллекторов по результатам сейсмических инверсий по
угловым суммам.
а)
б)
Рис. 1. Распределения акустического импеданса (а) и разделение пород в поле параметров
Vp/Vs – AI (б). Условные обозначения: а) розовый цвет – газоносный коллектор, синий –
неколлектор; б) желтый – коллектор, зеленый – глины, черный – уголь, синий – плотные
прослои.
Тонкослоистый анизотропный тип терригенного коллектора имеет широкое
распространение как на месторождениях России, так и за рубежом; с ним связаны
существенные запасы нефти и газа, поэтому изучение коллекторов данного типа имеет
важное значение.
Анизотропный коллектор представляет собой тонкое переслаивание коллекторов
(песчаники или алевролиты) и неколлекторов (глинистые и, редко, уплотненные разности).
При определении эффективной нефтегазонасыщенной толщины в таком разрезе возникает
ряд сложностей.
Во-первых, этот тип коллектора имеет характеристику глинистой породы, поэтому его
трудно выделить по показаниям методов ГИС:
низкие удельные электрические сопротивления;
значения αсп в диапазоне от 0.1> αсп <0.4;
средние показания стационарных нейтронных методов;
средние и высокие значения объемной плотности и интервального времени
пробега продольной волны в породе.
Однако, в интервалах коллекторов, наблюдается наличие глинистой корки на кривой
каверномера и приращение на кривых МКЗ [1], что используется для их выделения.
Кроме того, при изучении тонкослоистых коллекторов возникают трудности, связанные с
низкой вертикальной разрешающей способностью макрометодов и малой глубинностью
исследований микрометодов. Таким образом, свойства данного типа сложного коллектора
необходимо оценивать, применяя особую методику интерпретации, отличную от методики
изучения «традиционных» типов коллекторов.
В данной работе интерпретация ГИС с целью нахождения параметров объемной
модели, необходимых для дальнейшего моделирования, осуществлялась несколькими
способами:
с использованием стандартного комплекса СП (χгл) и ГГК-п (Кп);
при помощи модели Томаса-Штибера (рис. 2а), которая позволяет оценить
содержание рассеянной, слоистой, структурной глинистости и пористости [2];
Моделирование упругих свойств было выполнено с применением результатов,
полученных по этим методикам.
На вход моделирования в первом случае подавались результаты интерпретации
стандартного комплекса СП (χгл) и ГГК-п (Кп). Для оценки коэффициента слоистой глинистости
использовалась зависимость χгл=f(αсп), которая была получена по результатам анализа
измерений на образцах керна. Коэффициента пористости рассчитывался по данным
плотностного каротажа. Зависимость пористости пород (Кп) от их объемной плотности (δоб)
также была получена по данным керна. Параметры, принятые для моделирования упругих
свойств, приведены в таблице 1. Для расчета модельных кривых использовалась модель XuWhite, которая является частным случаем модели включений.
Таблица 1
Параметр
обломочная
объемный модуль, K, ГПа
25.07
модуль сдвига, μ, ГПа
22.26
аспектное отношение, α
0.16
глинистые
объемный модуль, K, ГПа
37.41
минералы
модуль сдвига, μ, ГПа
21.63
аспектное отношение, α
0.06
часть
Во втором случае для моделирования использовались параметры объемной модели,
уточненные по палетке Томаса-Штибера, которая дает возможность рассчитывать
рассеянную, слоистую и структурную глинистости, пористость прослоев коллектора (рис 2). В
данном случае для моделирования использовала модель Layered Clay. Параметры
моделирования приведены в таблице 2.
Таблица 2
Параметр
обломочная
объемный модуль, K, ГПа
65.5
модуль сдвига, μ, ГПа
24.5
аспектное отношение, α
0.16
глинистые
объемный модуль, K, ГПа
27.9
минералы
модуль сдвига, μ, ГПа
10.5
аспектное отношение, α
0.115
часть
а)
б)
Рис. 2. Диаграмма Томаса-Штибера (а – практическая, б – теоретическая)
На рисунке 3 представлены результаты интерпретации и моделирования упругих
свойств. В 1, 2 и 3 колодцах приведено сопоставление сопоставления корректированных и
моделированных скоростей продольных, поперечных волн и объемной плотности
соответственно. Синие кривые – корректированные замеры, красные – моделированные с
использованием «традиционного» подхода, зеленые – модельные, полученные в результате
применения уточненных по палетке Томаса-Штибера параметров объемной модели.
В 4 колодце вынесена объемная модель, полученная по результатам интерпретации
стандартного комплекса СП и ГГК-п, в колодце 5 – параметры объемной модели породы,
полученные по методике Томаса-Штибера. На рисунке видно хорошее соответствие
измеренных и модельных кривых, полученных как первым способом, так и вторым. Однако,
анализируя полученные модельные кривые в параметризации Vp/Vs – AI (рисунок 4), можно
видеть, что распределение упругих свойств во втором случае (рис. 4б) является более
адекватным и соответствующим данному типу разреза, в отличие от первого случая (рис. 4а).
Рис. 3. Результаты интерпретации данных ГИС и моделирования упругих свойств в
анизотропном разрезе
а)
б)
Рис. 4. Результаты моделирования а) при использовании стандартного комплекса СП (χгл)
и ГГК-П (Кп); б) при использовании палетки Томаса-Штибера. Условные обозначения:
зеленый цвет – глины, голубой – водонасыщенный коллектор, коричневый –
нефтенасыщенный коллектор, синий – плотные прослои.
Таким образом, отмечается улучшение результатов моделирования с использованием
модели Томаса-Штибера по сравнению с результатом, полученным с применением
«традиционного» подхода к интерпретации. Использование модели Томаса-Штибера
позволило получить более детальное представление о параметрах объемной модели породы,
позволило учесть содержание рассеянного глинистого материала в тонких прослоях
коллектора и их пористость. Это дало возможность уточнить объемную модель
тонкослоистого разреза и, тем самым, выполнить моделирование упругих свойств в рамках
более адекватной модели коллектора.
Литература
1. Латышова М.Г., Мартынов В.Г., Соколова Т.Ф. Практическое руководство по
интерпретации данных ГИС: Учеб. пособие для вузов. – М: ООО «Недра-Бизнесцентр»,
2007. – с. 250, 256, 299.
2. Thomas E. C., Stieber S. J. The Distribution of shale in sandstones and its effect upon
porosity. SPWLA sixteenth annual logging symposium, June 4-7
3. Басин Я. Н., Новгородов В. А., Злотников М. Г., Фельдман А. Я., Чередниченко А.
А. Методы радиоактивного и электрического каротажа при определении подсчетных
параметров в песчано-глинистых полимиктовых разрезах. – М., 1983
4. Mavko G., Mukerji T., and Dvorkin J. The Rock Physics Handbook. Cambridge University
Press, 2009
5. Хилтерман Ф. Дж. Интерпретация амплитуд в сейсморазведке. ООО «Издательство
ГЕРС», 2010.
