8 800 333-39-37
Ваше имя:
Номер телефона:

Исследование керна нефтегазовых скважин


Исследования керна и пластовых флюидов

Исследования керна и пластовых флюидов

Научно-Технический Центр организует и сопровождает лабораторные исследования породы, извлеченной из скважины (керна) и пластовых флюидов, отобранных с месторождений «Газпром нефти». НТЦ является единым центром ответственности и компетенций в части этих работ в группе компаний «Газпром нефть».

Анализ керна и пластовых флюидов является основой для создания цифровых моделей месторождений нефти и газа. Серии экспериментов позволяют подобрать оптимальную технологию для повышения нефтеотдачи пласта.

НТЦ в год исследует в лабораториях более 7000 метров керна и более 500 проб пластовых флюидов. Полученные результаты дают возможность провести достоверную оценку запасов нефти и газа и уточнить геологическое строение пласта.

Сегодня в НТЦ разработаны и апробированы методики уникальных исследований для освоения трудноизвлекаемых запасов (ТрИЗ), ведется работа по повышению эффективности выработки запасов нефти в засолоненных коллекторах, тестируются химические и тепловые технологии извлечения высоковязкой нефти, проводятся исследования для повышения эффективности бурения, гидроразрыва пласта, добычи из низкопроницаемых коллекторов. Во всем этом участвуют специалисты по исследованиям керна.

Научно-Технический Центр совместно с МФТИ разработал самообучающуюся программу, использующую принцип работы нейронных сетей. Программа представлена в виде единой базы данных образцов кернов, шлифов и, объединяя весь опыт разведочного бурения, позволяет прогнозировать свойства пород на новых месторождениях.

НТЦ активно развивает технологии моделирования свойств пластовых флюидов для подбора оптимальных технологий добычи нефти. После оценки качества, результаты лабораторных исследований систематизируются и вносятся в соответствующие базы данных «Газпром нефти», также созданные в НТЦ.

ntc.gazprom-neft.ru

Петрофизическая интерпретация данных геофизических исследований скважин в коллекторах с высокой степенью неоднородности (на примере месторождения Иджош, Сербия)

PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти. – 2017 - № 4(6). – С. 22-25

УДК 550.8

М. Кондич
(NTC NIS-NAFTAGAS d.o.o. Novi Sad)

Электронный адрес: [email protected]

Ключевые слова: сложные коллекторы, неоднородность, конгломераты, пирит, уголь, капиллярная модель, микросканер, литотипизация

Большинство вновь открытых месторождений имеют сложное строение. В связи с этим традиционные методы интерпретации данных геофизических исследований скважин и керновых исследований не работают, но по-прежнему существует потребность в качественной оценке запасов углеводородов и прогнозировании их добычи. Разработана программа керновых исследований в зависимости от типа пород и построена модель насыщения. Целью данной работы является оценка истинных запасов углеводородов сложнопостроенных месторождений и определение петрофизических параметров в конгломератах.

PRONEFT''. Professional'no o nefti, 2017, no. 4(6), pp. 22-25

M. Kondic
NTC NIS-NAFTAGAS d.o.o. Novi Sad

E-mail: [email protected]

Keywords: unconventional reservoirs, heterogeneity, conglomerates, pyrite, coal, capillary model, microimager, lithotypining

Most newly discovered deposits are very complex, where traditional and accepted methods for interpreting GIS data and core studies are not working, but there is still a need for a qualitative estimation of hydrocarbon reserves and forecast of hydrocarbon production. A program of core studies has been developed depending on the type of rocks and a saturation model has been configured. Purpose of this work is to estimate the true hydrocarbon reserves in complex fields and the main task is the evaluation of petrophysical parameters in conglomerates.

Месторождения нефти и газа, открытые в последние годы, представляют собой преимущественно суперсложные объекты, где не работают традиционные методики интерпретации данных геофизических исследований скважин (ГИС) и результатов исследований керна, но при этом существует необходимость оценки запасов и прогноза добычи углеводородов. Целью настоящей работы является определение истинных запасов углеводородов на нетрадиционном объекте.

В конце 2015 г. на территории Сербии была пробурена разведочная скважина, которая подтвердила нефтеносность пласта Баден (Bd). На сегодняшний день пробурены две скважины с отбором керна. Средняя глубина залегания объекта 2200 м. Пласт сформирован в условиях пролювиального шельфа и сложен в основном несортированным обломочным материалом. В геологический модели отражено положение конусов выноса в понижениях фундамента. Залежь осложнена тектоническими нарушениями. По данным бурения скв. Х-2 продуктивный пласт вскрыл иные типы коллекторов, отличающиеся от вскрытых скв. Х-1 (рис. 1.). Это объясняется близостью скв. Х-2 к разлому и источнику сноса.


Рис. 1. Типы пластов-коллекторов, вскрытых скв. Х-1 и Х-2 

Продуктивные отложения сложены породами различных текстуры и структуры: мелко- и крупнообломочным конгломератом, а также песчаником с примесью угля и пирита. Их минералогический состав имеет незначительные отличия, преобладает кварц.

По скв. Х-1 и Х-2 отобраны образцы керна как стандартные, так и полноразмерные (рис. 2, а). В скв. Х-2 вскрыт нефтенасыщенный песчаник с аномально низким удельным электрическим сопротивлением (УЭС) и наличием угля и пирита (см. рис. 2, б).


Рис. 2. Геофизический разрез скв. Х-1 и Х-2 с результатами исследования керна

Пластовые условия не оказывают существенного влияния на результаты оценки пористости в конгломератах, но это справедливо только для полноразмерных образцов. На стандартных образцах разница заметна. Коэффициент пористости, оцениваемый на стандартных образцах, вносит значительную погрешность в результаты определения пористости объекта (рис. 3).


Рис. 3. Кросс-плоты коэффициентов пористости, определенных на стандартных и полноразмерных образцах керна в различных условиях

Был также определен коэффициент проницаемости на полноразмерных образцах в трех направлениях для оценки анизотропии пласта и качества запасов.

 Исследования УЭС на образцах конгломератов признаны неэффективными. Электрическая модель насыщения, полученная на керне, полностью противоречит фактическим данным. Результаты исследования были забракованы, так как скважина дает приток чистой нефти. Для уравнения Дахнова – Арчи


где ρкол – УЭС коллектора; Kп, Kв – коэффициент соответственно пористости и водонасыщенности; ρв – УЭС воды; а, b, m, n – коэффициенты, в рассматриваемом случае m = 2, n = 1,8.

С использованием этих коэффициентов, коэффициент водонасыщенности Kв(Sw)= 60 %, что полностью противоречит фактическим данным. Исходя из фактической работы скважины и результатов специальных исследований керна (кривые капиллярного давления, относительной фазовой проницаемости) m = 1,55, n = 1,5 (рис. 4.).


Рис. 4. Геофизический разрез и данные измерения сопротивлений на образцах конгломератов

По данным скв. Х-1 была построена капиллярная модель насыщения с использованием функции Томира (Thomeer). Результаты сопоставления капиллярной и электрической моделей показали высокую сходимость.

Капиллярную модель насыщения, построенную по данным скв. Х-1, нельзя применить для скв. Х-2, поскольку последняя приурочена к другому блоку, кроме того скв. Х-2 вскрывает другие типы коллекторов. Исследования УЭС на образцах песчаника с включениями пирита, так же, как и на образцах конгломерата, дают высокую погрешность. В связи с этим результаты были забракованы. Коэффициент водонасыщенности по скв. Х-2 рассчитывался по собственной капиллярной модели и единой электрической модели, настроенной нафактическую добычу и согласующуюся с капиллярными моделями и данными анализа керна.

Для каждого литотипа построена отдельная зависимость с целью прогноза проницаемости. Литотипизация (разделение пород на классы) проводилась на основе комплексного анализа керна и показаний скважинного микросканера (рис. 5).


Рис. 5. Оценка коэффициента проницаемости для различных типов пород

Таким образом, в процессе работы выявлены погрешности результатов исследований образцов конгломератов и песчаника с включениями пирита, построены капиллярная и электрическая модели насыщения, проведен расчет коэффициентов пористости, водонасыщенности и проницаемости, выполнена оценка запасов углеводородов. По скв. Х-2 для образцов конгломератов исследования УЭС не проводились по причине их нецелесообразности.



Ссылка на статью в русскоязычных источниках:

М. Кондич. Петрофизическая интерпретация данных геофизических исследований скважин в коллекторах с высокой степенью неоднородности (на примере месторождения Иджош, Сербия) // PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти. — 2017 — № 4(6). — С. 22-25.

The reference to this article in English is:

M. Kondic. Petrophysical interpretation of petrophysical data in reservoirs with a high degree of heterogeneity (on the example of field Idjosh, Serbia) (In Russ.), PRONEFT''. Professional’no o nefti, 2017, no. 4(6), pp. 22-25.


ntc.gazprom-neft.ru

Цифровой керн. Комплексирование данных петрографических исследований карбонатных пород с результатами изучения керна

24.06.2018

PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти. – 2018 - № 2(8). – С. 36-41

УДК 550.822.3

С.А. Идрисова, М.А. Тугарова, Е.В. Стремичев, Б.В. Белозеров
Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ») 

Электронные адреса: [email protected], [email protected]

Ключевые слова:цифровой керн, петрография, карбонатный коллектор, седиментологическая модель

Построение любой геологической модели базируется на детальном описании керна, определении вещественно-структурных признаков пород и их корреляции с данными других исследований. В качестве основы для построения литолого-седиментационных моделей карбонатных резервуаров предложен шаблон представления результатов петрографического анализа в числовом виде. Разработан алгоритм обработки петрографических данных и их корреляции с петрофизическими параметрами. Предлагаемая методика позволяет проводить выделение литотипов на основе количественных параметров вещественно-структурных признаков пород, выделять литогенетические факторы, влияющие на фильтрационно-емкостные параметры, выделять значимые фациальные признаки пород, создавая объективную базу для построения концептуальных и 3D моделей. В работе приведен пример апробации предложенного метода обработки петрографических данных и их корреляции с петрофизической информацией при создании литолого-седиментационной модели и оценки качества коллекторов одного из месторождений ПАО «Газпром нефть».

PRONEFT''. Professional'no o nefti, 2018, no. 2(8), pp. 36-41

S.A. Idrisova, M.A. Tugarova, E.V. Stremichev, B.V. Belozerov
Gazpromneft NTC LLC, RF, Saint-Petersburg

E-mail: [email protected]

Keywords: digital core, thin section analysis, carbonate reservoir, sedimentation model

In order of static reservoir model creation detailed analysis of core description and determination of mineral-structural features of rocks and their correlation with results other studies is required.
A template for representing the results of thin section analysis in numerical form proposed. Analysis of petrographic data carried out using this template is the basis for construction lithologic sedimentation models of carbonate reservoirs. An algorithm for processing petrographic data and its correlation with petrophysical parameters has developed. The proposed algorithm makes it possible: to select lithotypes based on numerical parameters of mineralstructural features of rocks, identify the lithogenetic factors that affect reservoir properties and highlight significant facial features of the rocks, creating an objective basis for constructing conceptual and static models.
An example of proposed method approbation for one of the carbonate assets of PJSC Gazprom Neft is given.

DOI: 10.24887/2587-7399-2018-2-36-41

Процессы автоматизации рутинной деятельности и внедрение цифровых методов анализа при больших объемах информации становятся все более востребованными в области геологии, в частности, при проведении литолого-седиментационного исследования керна. Использование машинных методов обработки требует стандартизации аналитических данных, включая систематизацию, типизацию, параметризацию и селекцию объектов. Наличие накопленного в компании «Газпром нефть» аналитического материала, полученного в процессе изучения керна карбонатных резервуаров, требует отработки методического подхода к его оптимальному анализу. В качестве основы для построения литологоседиментационных моделей карбонатных резервуаров предложен шаблон представления результатов петрографического анализа в числовом виде. Разработан алгоритм обработки петрографических данных и их корреляции с фильтрационно-емкостными свойствами (ФЕС) пород.

Проблематика стандартных способов использования материалов литологических исследований керна связана с трудностями, обусловленными форматом представления данных. Часто результаты изучения керна приводятся в виде текстовых описаний, прилагаемых к фотографиям шлифов (рис. 1). Кроме того, качественные характеристики пород-коллекторов являются субъективными показателями и сравнение их значений не всегда возможно, так как редко приводится численное определение объективных признаков, отражающих петрофизический тип, литотип или фацию.

 

рис. 1. Пример стандартного представления петрографических данных

Построение литолого-седиментационных моделей карбонатных резервуаров, сопоставление петрофизической и литологической информации часто выполняется на качественном уровне, в результате выводы часто формальны и не несут информативной нагрузки в геологических моделях продуктивных резервуаров. Следует отметить, что еще в 80-х годах ХХ века специалистами ВНИГРИ был предложен переход на числовую обработку петрографических данных. Внедрение цифрового формата представления результатов петрографического анализа карбонатных пород: численное определение вещественно-структурных признаков, – дает ряд преимуществ по сравнению с представлением результатов в текстовом формате и позволяет:

  • систематизировать данные;
  • минимизировать субъективный фактор;
  • оценить качество петрографических исследований;
  • выполнить статистическую обработку данных;
  • провести корреляцию литологических признаков с ФЕС;
  • определить приоритетные признаки пород, влияющих на ФЕС;
  • выделить фации на числовой основе.

На первом этапе перехода к численной форме представления результатов следует уделить особое внимание перечню необходимой информации, которая должна удовлетворять потребностям специалистов и быть согласована с экспертами-литологами. На основе накопленного опыта комплексирования и анализа результатов литологических исследований в Научно-Техническом Центре «Газпром нефти» разработан шаблон числового петрографического описания карбонатных пород-коллекторов (рис. 2).


рис. 2. Фрагмент шаблона числового представления петрографических данных

Результаты лабораторного петрографического анализа вносятся в предложенный шаблон. Для удобства он разделен на блоки. На рис. 2 приведен фрагмент шаблона сводной таблицы для наиболее значимых параметров карбонатных пород – структуры и вторичных преобразований. Расширенный формат шаблона содержит также количественную информацию о пористости, микротрещиноватости, минеральном составе пород и др.

Параметры первого блока шаблона (см. рис. 2) фиксируют наиболее общие структурные признаки пород (соотношение содержания микрита, цемента (карбонатного или некарбонатного) и зерен), которые позволяют оперативно выделить основные петротипы пород, характеризующиеся различными ФЕС. Соотношение зерен и цемента хорошо коррелируется с коэффициентом пористости (рис. 3).


рис. 3. Анализ первичных и вторичных признаков, определяющих ФЕС пород:

Кп, kпр – коэффициент соответственно пористости и проницаемости

Из рис. 3 видно, что для исследуемых карбонатных отложений повышение коэффициента пористости в данном случае связано с увеличением соотношения количества зерен и цемента, т.е. качество коллектора обусловлено первичными седиментационными признаками.

На следующем этапе анализа выявляют причину отсутствия прямой корреляции ФЕС с первичными признаками седиментации. На основе данных из блока 3 (см. рис. 2) можно определить, какие вторичные процессы влияют на ФЕС. По результатам исследований была выявлена закономерность влияния сульфатизации как доминирующего вторичного процесса, определяющего ФЕС. Отмечено, что максимальное содержание сульфатов наблюдается в зернистых породах-коллекторах. Интервалы с подобными характеристиками имеют довольно высокую пористость, но при этом имеют очень низкую проницаемость.

Данные, представленные в первом и втором блоках шаблона, позволяют на основе численных структурных признаков карбонатных пород диагностировать обстановку осадконакопления и определить фации. На рис. 4 приведен пример разреза карбонатных пород, в структуре которых выделяются четыре основных типа зерен: оолиты, биодетриты (реже цельноскелетные), сфероагрегаты и каркасные компоненты. Соотношение компонентов указывает на мелкую цикличность строения разреза, обусловленную, по-видимому, эвстатическими колебаниями уровня моря. Выделены две основные фации: каркасных водорослевых известняков литорали и оолитово-биодетритовых известняков литорали. Вторая фация характеризуется улучшенными коллекторскими свойствами.


рис. 4. Пример выделения фаций на основе соотношения различных типов зерен:

1, 2 – фация соответственно каркасных водорослевых известняков литорали и оолитовых полидетритовых известняков литорали

В качестве примера использования данного подхода приведены результаты создания литолого-седиментационной модели на одном из активов компании «Газпром нефть»– Уранском лицензионном участке. Лицензионный участок и открытые на его территории газонефтяные месторождения расположены на западе Оренбургской области. Подтверждена промышленная нефтегазоносность 15 пластов. Разведочные скважины, результаты исследования керна которых анализировались по предложенной методике, равномерно распределены по площади участка.

Значительная доля оцениваемых начальных гелогических запасов приурочена к объектам заволжского надгоризонта фаменского яруса. С точки зрения палеогеографии эти объекты представлены отложениями мелководного морского шельфа.

Весь керновый материал разведочных скважин, пробуренных на данном участке, в соответствии с принятой методологией исследован с использованием единой формы-шаблона.

На рис. 5 приведены диаграммы, отражающие связь первичных седиментационных признаков карбонатных пород с их пористостью.

Тренд увеличения коэффициента пористости породы при повышении соотношения зерна/цемент наблюдается во всех скажинах рассматриваемого участка. Емкость породы обусловлена обстановкой осадконакопления. Таким образом, восстановление обстановки осадконакопления для рассматриваемого участка подразумевает понимание наиболее вероятного тренда распространения свойств по площади.

Для некоторых образцов на приведенных графиках наблюдается отклонение от выделенного тренда. Оценка причин отклонения выполнялась с использованием третьего блока приведенного шаблона – вторичных процессов (см. рис. 2). 



рис. 5. Связь первичных седиментационных признаков пород с их пористостью (заволжский надгоризонт фаменского яруса, Уранский лицензионный участок)

Сопоставление ФЕСпород, соотношений содержания зерен/цемента и степени преобразованности пород вторичными процессами в наглядной форме позволяет выделить наиболее значительные из них. В ходе анализа выявлено, что наибольшие преобразования первичных свойств породы произошли вследствие ее перекристаллизации и доломитизации. На рис.6 приведены образцы шлифов с наиболее яркими примерами проявления данных процессов.

В большинстве рассмотренных образцов данные процессы в породе ухудшают емкостные свойства. Степень влияния таких процессов неравномерна по площади месторождения. На текущей стадии изученности месторождения прогнозирование направления вторичных процессов в породе характеризуется неопределенностью.


рис. 6. Примеры шлифов со значительным проявлением вторичных процессов, определяющих ФЕС породы (заволжский надгоризонт фаменского яруса, Балейкинское месторождение):

а, б, в, г – образец соответственно Х1 (скв. 3-3Л), Х2 (скв. 1 СЛ), Х3 (скв. 11Р), Х4 (скв. 83С)

Численная форма представления результатов петрографических исследований снижает влияние субъективных факторов при выделении петротипов, генетической интерпретации коллекторских свoйств пород, позволяет избежать терминологических разночтений в названиях пород, существенно ускоряет процесс обработки информации. Предложенный шаблон дает возможность структурировать характер представления данных, решать трудоемкие литолого-петрофизические и фациальные задачи в автоматическом режиме обработки информации. Это способствует сокращению временных затрат и существенно снижает неоднозначность при интерпретации данных.



Ссылка на статью в русскоязычных источниках:

С.А. Идрисова, М.А. Тугарова, Е.В. Стремичев, Б.В. Белозеров. Цифровой керн. Комплексирование данных петрографических исследований карбонатных пород с результатами изучения керна // PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти. — 2018 — № 2(8). — С. 36-41.

The reference to this article in English is:

S.A. Idrisova, M.A. Tugarova, E.V. Stremichev, B.V. Belozerov. Digital core. Integration of carbonate rocks thin section stuDies with results of routine core tests  (In Russ.), PRONEFT''. Professional’no o nefti, 2018, no. 2(8), pp. 36-41.


ntc.gazprom-neft.ru

Методические особенности петрофизического изучения засолоненных терригенных пород нефтегазовых месторождений Чонской группы

PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти. – 2017 - № 1(3). – С. 32-37

УДК 550.8.072

Ш.В. Мухидинов, к.т.н.
Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»),
В.С. Воробьев, к.г.-м.н.
ООО «Газпромнефть-Ангара»

Электронный адрес: [email protected]

Ключевые слова: галитизация порового пространства, фильтрационно-емкостные свойства (ФЕС), чувствительность геофизических исследований скважин (ГИС) к изменению минералогического состава пород, эффективность комплекса ГИС

Приведена методика решения проблемы петрофизического изучения коллекторских свойств засолоненных терригенных пород вендских отложений. Предлагаемый подход основан на результатах специальных экспериментальных исследований горных пород и анализа кривых геофизических исследований скважин (ГИС). Рассмотрена возможность изучения коллекторов с помощью различных методов ГИС. Оценена эффективность применения комплекса ГИС.

PRONEFT''. Professional'no o nefti, 2017, no. 1(3), pp. 32-37

Sh.V. Mukhidinov
(Gazpromneft NTC LLC, RF, Saint-Petersburg),
V.S. Vorobyev
(Gazpromneft-Angara LLC, RF, Saint-Petersburg)

E-mail: [email protected]

Keywords: salinization pore space, reservoir properties, log data sensitivity to changes in the mineralogical composition of the rocks, the efficiency of the log data

The paper presents methodological solution to the problem of studying petrophysical reservoir properties salinization clastic rocks. The proposed approaches are based on the results of the special experimental studies of rocks and analyze log curves. The possibility of solving a different composition of log. The efficiency of the log data.

Успешность прогнозирования перспективных участков для бурения поиско-разведочных и эксплуатационных скважин определяется минимизацией рисков и неопределенностей на каждом этапе принятия бизнес-решений по освоению месторождений. Важной задачей является повышение достоверности результатов на этапах петрофизического, геологического и гидродинамического моделирования. Петрофизическое моделирование и изучение свойств коллекторов методами геофизических исследований скважин (ГИС) – одна из ключевых стадий изучения залежей, поскольку все последующие этапы геолого-разведочных работ (ГРР) и разработка месторождений непосредственно зависят от достоверности прогноза подсчетных параметров по данным ГИС.

Проблема изучения свойств засолоненных терригенных коллекторов (объекты В10 и В13) Чонской группы месторождений обусловлена прежде всего их сложным минеральным составом. Терригенные породы относятся к вендским отложениям и представлены базальными конгломератами, гравелитами, песчаниками разнозернистыми, алевритами и аргиллитами. Они залегают на кристаллическом фундаменте, местами метаморфизованном, общие толщины пластов варьируются от первых до десятков метров [1, 2]. Сформированные в условиях сноса обломочного материала временными потоками породы на стадии катагенеза подверглись вторичным изменениям. Основным постседиментационным фактором является засолонение порового пространства, в значительной степени влияющее на эффективные толщины пластов, их коллекторские свойства и продуктивность скважин [3, 4]. В связи с этим изучение влияния солей на фильтрационно-емкостные свойства (ФЕС) и продуктивность терригенных коллекторов определяет актуальность данной работы.

Обоснованность решения той или иной задачи при петрофизическом моделировании зависит от степени изученности кернового материала исследуемого объекта. Исследование засолоненных пород по специальной программе проводилось в рамках научно-исследовательских работ, которые охватывали все терригенные объекты лицензионных участков Чонской группы месторождений. Проведены петрофизические, литологические, химические и другие исследования керна. Коллекция керна по 13 скважинам в рамках специально разработанной программы содержит 453 образца, отобранные изолированным способом из скважин, пробуренных в том числе с применением бурового раствора на углеводородной основе.

Выполненные работы включали оценку ФЕС, определение содержания галита, изучение петрофизических и прочностных свойств засолоненных и обессоленных пород, петрографических и литологических характеристик объекта. На части коллекции проведены потоковые эксперименты по изучению относительной фазовой проницаемости (ОФП), определению коэффициента вытеснения и др.

Исследования галита, располагающегося в порах и не участвующего в формировании скелета породы [3], осуществлялись четырьмя независимыми способами. Первый заключался в измерении открытой пористости Кп по газу, воде и керосину до Кпдо и после Кппосле отмыва порового пространства от галита. По величине ΔКп = КппослеКп до определялось содержание солей. Эти результаты контролировались вторым способом – измерением массы, объемной и минералогической плотностей до и после обессоливания. Третий и четвертый способы выполнялись на торцевых обломках керна методами рентгеноструктурного (РСА) и гранулометрического (ГА) анализов. При проведении ГА доля галита оценивалась путем определения потери массы Δm навески при промывке дистиллированной водой. Хорошая сходимость результатов по оценке доли галита получена по ΔКп и данным ГА. Результаты определения Δm стандартных образцов и данные РСА систематически различаются. Установлено, что наиболее надежными являются данные, полученные по ΔКп.

Оценка массы стандартных образцов подвержена искажению за счет потери зерен при отмывке, поскольку галит также выполняет функцию цемента, а данные РСА занижены из-за использования в экс-периментах пород мелких фракций, где часть галита теряется за счет увеличения открытой удельной поверхности при пробоподготовке. Необходимо отметить, что погрешность определения доли галита увеличивается при содержании галита Кгалит < 5 %.

С целью обоснования методики построения объемной литологической модели по данным ГИС был проведен анализ их чувствительности к изменению минерального состава пород. В состав типового и расширенного комплексов ГИС входят акустический (АК), нейтронный (НК) и плотностной (ГГКп) каротаж. Привлечение данных интегрального гамма-каротажа (ГК) оказалось неэффективным, поскольку в разрезе присутствуют аномально радиоактивные гравелиты и крупнозернистые песчаники, высокая радиоактивность которых обусловлена наличием в них монацита, содержащего торий (Th).

По результатам анализа установлено, что содержание глинистых минералов и галита значительно влияет на измеряемое интервальное время пробега упругой волны ΔТ образца (рис. 1, а). На рис. 1, б приведена зависимость объемной плотности δ от Кп. Связь для песчано-глинистых пород имеет достаточно тесную корреляцию. С появлением в породе солей со значительно отличающейся минералогической плотностью объемная плотность породы отклоняется от линии тренда песчано-глинистых образцов (при той же пористости). Такое отклонение подчеркивает чувствительность объемной плотности к наличию этих минералов (см. рис. 1, б).

Чувствительность нейтронной пористости w (водородосодержание) к галиту и ангидриту незначительна, однако глинистые минералы за счет высокого водородного индекса вносят ощутимый вклад в общую нейтронную пористость (рис. 1, в).

Очевидно, что индивидуальное использование методов АК, ГГКп и нейтронного каротажа (НК) для оценки пористости приведет к большим погрешностям. Определение Кп методом АК будет надежным только в «чистых» песчаниках (неглинистых и незасолоненных), методом ГГКп – в глинисто-песчаном разрезе без солей, а методом НК – в неглинистых песчаниках. Таким образом, для оценки Кп по разрезу необходимо использовать комплексный подход, учитывающий содержание минералов в породе, в том числе глины и галита.

Рис. 1. Сопоставление интервального времени пробега упругой волны ΔТ (а), объемной плотности δ (б) и нейтронной пористости w (в) с открытой пористостью Кп горных пород

Поскольку в скважинах исследуемых месторождений не всегда выполняются все три вида каротажа (АК, ГГКп, НК), была проанализирована эффективность использования парных методов: АК – НК, АК – ГГКп, ГГКп – НК. Сравнение с данными анализа керна показывает, что наиболее эффективен комплекс ГГКп – НК.

На основании данных по Чонскому проекту и Верхнечонскому месторождению установлено, что засолонение – это вторичный процесс, протекавший уже после формирования терригенных пластов, но до и в процессе конечного заполнения ловушек углеводородами [5]. Основными факторами, определяющими галитизацию пород, являются палеотектоническая активность района [6], близость к разломам, вдоль которых проходила миграция солей, и гидродинамическая связь песчаных тел с зонами нисходящей фильтрации высокоминерализованных рассолов.

Исследование влияния содержания галита на ФЕС показывает, что галит осаждался в породах с высокими коллекторскими свойствами. При этом абсолютная проницаемость горных пород уменьшалась до 5 порядков, а снижение пористости составляло до 80 % и более. При таком изменении ФЕС породы теряли свои коллекторские свойства. Анализ связи объемного содержания галита Кгалит и коэффициента объемной глинистости Кгл позволяет сделать вывод о том, что глинистые песчаники и гравелиты менее подвержены засолонению и в целом сохраняют свои исходные коллекторские свойства.

Ухудшение ФЕС за счет галитизации отражается и на продуктивности скважин, поэтому данный фактор необходимо учитывать. В связи с этим были проведены специальные эксперименты на образцах горных пород, отобранных из засолоненных и незасолоненных интервалов. Полученные результаты показали, что засолонение порового пространства приводит к увеличению остаточной водонасыщенности Кв.о (рис. 2). Возможно, при галитизации уменьшаетсяразмер пор и поровых каналов, за счет чего возрастают капиллярные силы, удерживающие воду. По данным исследования коэффициента вытеснения нефти водой остаточная нефтенасыщенность Кн.о с ростом галитизации порового пространства уменьшается. Объяснением такой связи отчасти могут служить результаты изучения показателя смачиваемости М. Из рис. 3 видно, что показатель смачиваемостипород изменяется от 0 до 1. Это свидетельствует о наличии гидрофильных, гидрофобных пород, а также пород смешанной смачиваемости. В целом отмечается тенденция увеличения смачиваемости с ростом галитизации.

Рис. 2. Зависимость остаточной водонасыщенности Кв.о и остаточной нефтенасыщенности Кн.о от содержания галита Кгалит

Рис. 3. Зависимость показателя смачиваемости М от содержания галита Кгалит

Распределение остаточных флюидов в поровом пространстве по степени засолонения обусловливает необходимость учета доли галита при обосновании количественных критериев выделения коллекторов. Как правило, эти критерии (граничные величины Кп и коэффициента проницаемости kпр) определяются при нулевой динамической пористости Кп.д. Расчеты показывают, что с увеличением доли галита в поровом пространстве значение граничной пористости Кпгр уменьшается. В отличие от Кпгр значение граничной проницаемости kпргр с ростом содержания галита увеличивается (рис. 4). Такое изменение граничных значений указанных параметров было установлено и по результатам анализа фотографий шлифов.

Рис. 4. Зависимость граничных значений пористости и газопроницаемости от степени засолонения порового пространства горных терригенных пород венда

Зависимость Кпгр и kпргр от степени галитизации позволяет более уверенно определять эффективные толщины Нэфф. Степень галитизации порового пространства горных пород позволяет детализировать и фильтрационную модель коллекторов. В фильтрационной модели степень галитизации и глинизации удобнее всего выражать через время пробега продольной волны ΔT. Такая детализация приведена на рис. 5.

Рис. 5. Корреляционная зависимость абсолютной газопроницаемости kпр от открытой пористости Кп для терригенных отложений пластов В1013:
1, 2– засолоненные породы с ΔT, равным соответственно 180–200 и 200–220 мкс/м; 3, 4 – породы с ΔT, равным соответственно 220–240 и более 240 мкс/м; 5 – линия тренда для пород с ΔT > 240 мкс/м; 6, 7, 8, 9 – граница пород с ΔT, соответственно равным 240, 220, 200, 180 мкс/м

Интересным фактом при этом является то, что засолоненные породы при прочих равных условиях характеризуются относительно высокими значениями kпр по сравнению с незасолоненными породами. Следовательно, засолонению подвергались в основном крупные поры, что привело к существенному снижению пористости, но при этом распределение галита существенно не усложнило структуру порового пространства пород.

При прочих равных условиях для засолоненных пород наблюдается повышение фазовой проницаемости для нефти (рис. 6). При этом фазовая проницаемость для воды для засолоненных пород ниже, чем для незасолоненных. Следует отметить, что для засолоненных пород водонасыщенность Кв при равенстве фазовых проницаемостей для нефти и воды выше. Это может свидетельствовать о влиянии галитизации на характер насыщенности коллекторов.

Рис. 6. Пример изменения фазовой проницаемости для нефти и воды для засолоненных и незасолоненных пород терригенных отложений пластов В1013

Приведенные результаты петрофизического анализа чувствительности коллекторских свойств к содержанию галита показывают необходимость прогноза данного параметра. Оценка содержания галита и учет его влияния на ФЕС позволяют более достоверно выделять коллекторы, определять коллекторские свойства и прогнозировать продуктивность перспективных интервалов. Повышение эффективности прогноза фильтрационных параметров при учете содержания галита в коллекторе косвенно подтверждается относительно хорошей сходимостью прогноза средней фазовой проницаемости для нефти, полученной по данным ГИС, с результатами интерпретации гидродинамических исследований скважин (R = 0,76).

Очевидно, что достоверность прогноза петрофизических параметров зависит не только от уровня методического обеспечения алгоритмов интерпретации данных каротажа, но и от полноты и качества проведенного комплекса ГИС.

Информационная ценность комплекса ГИС определяется возможностью прогноза петрофизических параметров в рамках допустимой погрешности. С целью определения оптимального состава комплекса ГИС для условий засолоненных терригенных пород венда Чонской группы месторождений была оценена информационная ценность методов, как индивидуально, так и в комплексе с другими методами. Критерием оценки служили коэффициенты корреляции при сопоставлении результатов определения параметров с данными анализа керна. Оценка достоверности получаемых результатов позволяет сделать вывод, что оптимальным является комплекс ГИС, который обеспечивает возможность построения литологической модели и определение величины пористости. Минимальный набор методов ГИС для изучения засолоненных песчано-гравелитовых пород должен состоять из методов ГГКп, НК, АК, ГК и электрокаротажа. Он может быть дополнен методами ядерно-магнитного каротажа и импульсного нейтронного спектрометрического гамма-каротажа.

Результаты проведенных исследований и анализ полученных данных позволили обосновать методики прогноза ФЕС по данным ГИС с учетом особенностей сложного строения терригенных коллекторов Чонской группы месторождений, в частности наличия засолоненных коллекторов. Получаемые при этом результаты имеют хорошую сходимость с данными анализа керна и результатами работы скважин, что свидетельствует о достоверности полученных методик. Анализ различных вариантов прогноза по данным методов каротажа позволил обосновать оптимальный комплекс ГИС для оценки ФЕС в скважинах. Корректное выделение коллекторов в скважинах позволяет использовать полученные результаты для создания геологической модели объектов и прогнозирования свойств пластов В10 и В13 по данным сейсморазведки 3D.

  1. Воробьев В.С. Перспективы нефтегазоносности фундамента Сибирской платформы (на примере Верхнечонского месторождения) // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. – 2012. – № 10. – C. 27-32.
  2. Вещественный состав пород фундамента Верхнечонского месторождения и их отражение в структуре поверхности «фундамент – осадочный чехол» по данным сейсморазведки (Восточная Сибирь)/Т.М. Карих, В.В. Иванюк, М.Б. Немчинова [и др.]// Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. – 2012. – № 12. – С. 13-20.
  3. Городнов А.В., Черноглазов В.Н., Давыдова О.П.Определение фильтрационно-емкостных свойств засолоненных коллекторов в терригенных отложениях непского свода Восточной Сибири //Каротажник. – 2012. – Вып. 12 (222). – С. 26-41.
  4. Шубин А.В., Рыжков В.И. Изучение эффекта засолонения порового пространства терригенного коллектора по сейсмическим данным// Геофизика. – 2013. – № 5. – С. 17-25.
  5. Воробьев В.С., Истомина Я.С. Основные причины засолонения пород терригенного комплекса на Верхнечонском месторождении // Тезисы конференции «Геобайкал 2014» – 2014.
  6. Воробьев В.С., Шакирзянов Л.Н., Жуковская Е.А. Закономерности распределения коллекторов и интервалов засолонения в терригенном комплексе венда Чонской группы месторождений (Восточная Сибирь) // Тезисы конференции «Проблемы и опыт разработки трудноизвлекаемых запасов нефтегазоконденсатных месторождений». Санкт-Петербург, 2015.
  1. Vorob'ev V.S., Oiland gas-bearing potential of the siberian platform foundation (Verkhnechonsky field is taken as an example) (In Russ.), Geologiya, geofizika i razrabotka neftyanykh i gazovykh mestorozhdeniy, 2013, no. 10, pp. 27-32.
  2. Karikh T.M., Ivanyuk V.V., Nemchinova M.B. et al., Material composition of Verkhnechonsky field basement rocks and their reflection in the "basement–sedimentary cover" surface structure by seismic data (Siberian platform) (In Russ.), Geologiya, geofizika i razrabotka neftyanykh i gazovykh mestorozhdeniy, 2013, no. 12, pp. 13-21.
  3. Gorodnov A.V., Chernoglazov V.N., Davydova O.P., Determination of reservoir properties of saline reservoirs in Terrigenous sediments of the Nepa arch of Eastern Siberia (In Russ.), Karotazhnik, 2012, no. 12 (222), pp. 26-41.
  4. Shubin A.V., Ryzhkov V.I., Seismic study of sandstone reservoir salinization (In Russ.), Geofizika, 2013, no. 5, pp. 17-25.
  5. Vorob'ev V.S., Istomina Ya.S., Osnovnye prichiny zasoloneniya porod terrigennogo kompleksa na Verkhnechonskom mestorozhdenii (The main causes of salinization terrigenous rocks of the Verkhnechonskoye field), Proceedings of conference “Geobaykal 2014”, 2014.
  6. Vorob'ev V.S., Shakirzyanov L.N., Zhukovskaya E.A., Zakonomernosti raspredeleniya kollektorov i intervalov zasoloneniya v terrigennom komplekse venda Chonskoy gruppy mestorozhdeniy (Vostochnaya Sibir') (Regularities in the distribution of collectors and intervals of salinization in terrigenous complex of Vendian sediments of Chonskaya deposits (Eastern Siberia)), Proceedings of conference “Problemy i opyt razrabotki trudnoizvlekaemykh zapasov neftegazokondensatnykh mestorozhdeniy” (Problems and experience in the development of hard-to-recover reserves of oil and gas fields), St. Petersburg, 2015.


Ссылка на статью в русскоязычных источниках:

Ш.В. Мухидинов,В.С. Воробьев. Методические особенности петрофизического изучения засолоненных терригенных пород нефтегазовых месторождений Чонской группы // PROНЕФТЬ. Профессионально о нефти. — 2017 — № 1(3). — С. 32-37.

The reference to this article in English is:

Sh.V. MukhidinovV.S. Vorobyev. Methodical features of petrophysical study salinization clastic rocks of oil and gas fields Chong Group (In Russ.), PRONEFT''. Professional’no o nefti, 2017, no. 1(3), pp. 32-37.


ntc.gazprom-neft.ru


Смотрите также