Определение Геолого-технологической модели. Роль и место математического 3D моделирования при описании геологических объектов.

Стр 1 из 5Следующая ⇒

Геолого-технологическая модель (ПДГТМ) - это объемная имитация месторождения, хранящаяся в памяти компьютера в виде многомерного объекта, позволяющая исследовать и прогнозировать процессы, протекающие при разработке в объеме резервуара, непрерывно уточняющаяся на основе новых данных на протяжении всего периода эксплуатации месторождения.

ПДГТМ, построенные в рамках единой компьютерной технологии, представляют совокупность:

-цифровой интегрированной базы геологической, геофизической, гидродинамической и промысловой информации;

-цифровой трехмерной адресной геологической модели месторождения;

-двухмерных и трехмерных, трехфазных и композиционных, физически содержательных фильтрационных математических моделей процессов разработки;

-программных средств построения, просмотра, редактирования цифровой геологической модели, подсчета балансовых запасов нефти, газа и конденсата;

-программных средств для пересчета параметров геологической модели в параметры фильтрационной модели и их корректировки;

-программных средств и технологий, позволяющих по установленным в процессе моделирования правилам уточнять модели.

Порядок создания ПДГТМ.

Для построения геологических и фильтрационных моделей могут использоваться следующие данные:

1. результаты интерпретации данных геохимических исследований, полевых материалов ГИС, данных грави-, магниторазведки и др.

2. результаты региональных геолого-геофизических исследований, освещающих региональную тектонику, стратиграфию, палеоморфологию, фациальную обстановку и т.д.

3. данные 3D и 2D детализированной сейсморазведки, данные ВСП, сейсмокаротажа, акустического и плотностного каротажа.

4. данные на кернах фазовой проницаемости, капиллярных давлений, ФЕС, гранулометрии основных классов коллекторов.

5. исходные кривые ГИС, результаты их обработки и интерпретации.

6. данные инклинометрии

7. данные контроля за разработкой (дебитометрия, расходометрия).

8. данные испытания скважин

9. сведения о компонентном составе и физико-химических свойствах флюидов.

10. соотношение результатов замеров по скважине – состава, объёма, % соотношения добывающей продукции, закачиваемого в скважине реагента, продуктивности (приемистости), пластовых и забойных давлений, времени работы скважины, данные о состоянии фонда скважин

11. на новых месторождениях (Green Field) получение перечисленных данных должно быть предусмотрено в проектах поисков, разведки и доразведки месторождений.

12. на разрабатываемых месторождениях (Brown Field) должны быть реализованы данные инклинометрии, программы уточнения инклинометрии действующих скважин и обеспечение замеров дебитов, пластовых и забойных давлений в скважинах высокоточными приборами.

Для мониторинга иногда модель Brown Field подключают к гидродинамике и сравнивают с гидродинамикой от Green Field смотрят соотношение показателей разработки и прогноза.

При построении ПДГТМ должны быть проведены следующие работы:

- оцифровка всей геологической и технологической информации и занесение её в базу данных.

- оценка качества и при необходимости переработка и переитерпретация данных ГИС.

- исследования керна и проб пластового флюида.

- детальная корреляция разрезов скважин, выделение продуктивных пластов.

- уточнение петрофизических и функциональных зависимостей, являющихся основой комплексной интерпретации данных ГИС, исследований керна и сейсморазведки, переработка данных ГТИ и их комплексная интерпретация с данными ГИС и разработки.

- построение схем, обоснование межфлюидных контактов.

- геометризация каждого продуктивного пласта, оценка его параметров и эксплуатационных характеристик.

- фациально-формационный анализ, включая выделение седиментационных циклов осадконакопления.

- детальный анализ разработки.

На основе всех перечисленных данных может быть построена цифровая геологическая модель месторождения и произведён дифференциальный подсчёт запасов УВ по объектам залежи в целом. Затем с учётом особенностей применения системы разработки выбирается тип фильтрационной модели, формируется её сеточная область и параметры геологической модели преобразуются в параметры сетки фильтрационной модели. По мере поступления новых данных, они должны добавляться в ПДГТМ.

Понятие геологической модели, её назначение. Основные этапы создания цифровой геологической модели месторождения.

геологическая модель месторождения (цифровая) — представление продуктивных пластов и вмещающей их геологической среды в виде набора цифровых карт (двухмерных сеток) или трехмерной сетки:

● пространственное положение в объеме резервуара коллекторов и разделяющих их непроницаемых (слабопроницаемых) прослоев;

● пространственное положение стратиграфических границ продуктивных пластов (седиментационных циклов);

● пространственное положение литологических границ в пределах пластов, тектонических нарушений и амплитуд их смещений;

● идентификаторы циклов, объектов, границ (пластов, пачек, пропластков);

● средние значения в ячейках сетки фильтрационно-емкостных свойств (фес), позволяющих рассчитать начальные и текущие запасы углеводородов;

● пространственное положение начальных и текущих флюидных контактов;

● пространственные координаты скважин (пластопересечения, альтитуды, координаты устьев, данные инклинометрии).

Создание 3D моделей решает следующие основные задачи:

• подсчет запасов углеводородов,

• планирование (проектирование) скважин,

• оценка неопределенностей и рисков,

• подготовка основы для гидродинамического моделирования.

Традиционно технология геологического моделирования 3D представляется в виде следующих основных этапов:

1. Сбор и анализ необходимой информации, загрузка данных.

2. Структурное моделирование (создание каркаса).

3. Создание сетки (3D грида), осреднение скважинных данных на сетку.

4. Фациальное (литологическое) моделирование.

5. Петрофизическое моделирование.

6. Подсчет запасов углеводородов.

Интерпретация сейсмических данных.

Корреляция в сейсморазведке - процесс выделения и прослеживания отражающих горизонтов, различных сейсмофациальных комплексов во времени/глубине и в пространстве, на сейсмограммах и суммарных временных и глубинных сейсмических данных.

В процессе прослеживания отражающих горизонтов используют совокупность кинематических и динамических сейсмических атрибутов. При их комплексном анализе осуществляется корреляция отражающих границ волнового поля в пространстве путем прослеживания наиболее ярко выраженных экстремумов (или перехода через нулевую амплитуду волнового поля, при этом главным образом учитывают признак подобия соседних сейсмических трасс.

Ось синфазности - линия, соединяющая характерные особенности (экстремумы) одной и той же волны на разных трассах.

Отражённые волны коррелируются по наиболее четким экстремумам (фазам). При этом придерживаются принципа – от более надежного к менее надежному.

Корреляция сейсмических данных разделяется на две части: корреляция отражающих горизонтов и прослеживание тектонических нарушений.

Корректно выполненная корреляция горизонтов позволяет иметь надежную основу для построения структурного каркаса месторождения.

Результаты корреляции ОГ на следующем этапе служат основой для:

•построения структурных карт и карт толщин (экспресс-оценка строения месторождения);

•корректного проведения атрибутного анализа и инверсионных преобразований;

•палеотектонического анализа;

•построения детального структурного каркаса трёхмерной цифровой геологической модели.

Сиквенс-стратиграфия.

Сиквенс-стратиграфия - изучение генетически связанных фаций в пределах хроностратиграфически значимых поверхностей.

• Применение масштабе пласта позволяет получить подробную стратиграфическую модель, что позволяет уменьшить риск неверной корреляции различных генетических образований.

• может проводиться в различном масштабе и в этом смысле она по своей сути является фрактальной. Это позволяет использовать и объединять данные, собранные в разном масштабе и при помощи различных методов.

• в пределах сиквенс возможно предсказать непрерывность, сообщаемость и протяженность песчаных тел и определить представительные параметры для стохастического моделирования.

• Это позволяет предсказать наличие и протяженность фаций пласта за пределами области разработки старого месторождения.

• Эти принципы могут применяться при исследовании как терригенных, так и карбонатных систем.

С точки зрения стратиграфии проблемой первостепенной важности является достоверное определение внутреннего строения пласта. В принципе существуют 2 возможности:

— Пропорциональное напластование. Генетические образования более мелкого масштаба (пропластки, слои) присутствуют на всей территории изучаемой области, но их индивидуальная мощность может изменяться по площади. Их совокупная мощность также варьируется, а вот вертикальная последовательность сохраняется в каждой точке.

— Параллельное напластование. Мощность каждого из мелкомасштабных генетических образований остается неизменной. Однако, поскольку общая мощность пласта может изменяться, вертикальная последовательность не сохраняется. Серия пропластков может быть параллельной подошве или кровле пласта. Типичным примером является совокупность пропластков, срезанных несогласным залеганием.

Учет тектоники.

Структурная сложность пласта непосредственно влияет на стратегию разработки, а значит, и на затраты на освоение данного месторождения. Для извлечения одного и того же объема содержащейся в пласте нефти может потребоваться совершенно разное количество скважин, в крайних случаях — когда пласт является непрерывным и когда он состоит из отдельных блоков.

Когда месторождение изобилует тектоническими нарушениями и может состоять из большого количества отдельных блоков, изучению структурной модели следует уделять максимум внимания.

В большинстве промысловых исследований нарушения структуры выявляются на основании трех видов информации, объединение которых в конечном счете позволяет определить особенности нарушений структуры изучаемого пласта.

• Геологические признаки. Суть метода состоит в определении предполагаемых разломов при несоответствии в схеме стратиграфической корреляции. Как правило, например, отбивки пласта оказываются либо слишком высоко, либо слишком низко относительно предполагаемой глубины, то есть глубины, которую пласт должен был бы иметь на основании геологического (геометрического) анализа.

• Скважинные признаки. Разломы, пересеченные скважинами, в большинстве случаев определяются довольно легко. Известно, что отсутствующие части разреза могут быть связаны со сбросами, тогда как повторяющиеся части могут свидетельствовать о наличии взброса. Кроме того, некоторые из стандартных каротажных диаграмм могут свидетельствовать о наличии разлома, поскольку разломы часто являются аномальными областями по показаниям сопротивления и/или плотности. Показания наклономера являются полезными источниками сведений о существовании зоны разломов.

• Сейсмические данные. Сейсмическая информация на поверхности получается путем регистрации сейсмоприемниками отраженных волновых пакетов, полученных с помощью вибрационных или взрывных источников колебаний. Разломы могут быть обнаружены вследствие прерывистости сейсмических отражающих границ, сразу после соответствующей обработки, направленной на уменьшение помех и определение их расположения в пространстве (сдвиг).

Сейсмические данные являются основной информацией для построения модели тектонических нарушений в пласте, так как они обеспечивают полное покрытие исследуемой области. С практической точки зрения, массив сейсмических данных загружается в программный комплекс, где и осуществляется их интерпретация по временным сейсмическим разрезам и пластам. Также может использоваться множество сейсмических атрибутов (амплитуда, угол падения, азимут...), что позволяет интерпретатору в полной мере использовать тот огромный объем информации, который заключают в себе сейсмические данные.

Принципы перемасштабирования скважинных данных на трехмерную сетку модели. Контроль качества построений (QC)

Петрофизическое моделирование и моделирование фации выполняются с использованием 3D-структуры сетки ячеек (3D-Grid) представленной распределением значений в пределах сетки моделируемого объёма. Каждая ячейка представляет одно значение, соответствующее петрофизической / геологической модели. Поскольку большинство каротажных данных по скважинам измеряются через каждые 15 см, толщина ячейки в 3D-сетке, как правило, больше, чем плотность выборки данных и, как показано на рисунке. Это является причиной, почему данные по скважинам также должны быть расширены до разрешения макета 3d-сетки.

Процесс расширения скважинных данных выполняется одной операцией, в два шага:

1. Скважина блокируется. Это простой процесс, с помощью которого все ячейки сетки, пронизанные траекторией скважины определены, чтобы создать версию ячеек на основе траектории скважины.

2. Выбранные данные каротажа, относящиеся к каждой ячейке расширяются. Каждая ячейка рассматривается индивидуально, учитывая укрупнения значений в зависимости от заданных параметров настройки.

Model QC Wells

Цель задачи Model QC Wells: проверить, что такие операции как upscaling/blocking, примененные к свойствам от кривых до разрешения сеток зон модели получились в соответствии с ожидаемыми. Это означает что соотношение фаций сохраняется во

время процесса upscaling, и (внутри фаций) значения в скважинах, прошедших процедуру upscaled/blocked не сглажены более, чем это ожидалось в сравнении с распределением исходных данных кривых.

Результаты задачи Model QC Wells:

Для каждой зоны сетки модели:

• Гистограмма, представляющая две серии распределений фаций, основанного на кривых и значений up-scaled/blocked wells соответственно

Для каждой зоны (и фации) во всех непрерывных кривых, построенных по значениям в blocked wells:

• Гистограмма распределений двух серий, основанных на кривых и значениях up-scaled/blocked wells соответственно.

Модель QC для Свойств

Задача Model QC Properties создается для проверки качества модели свойств, создавая автоматически гистограмм. На данном графике представлены две серии распределения в кривых blocked wells и посчитанных 3D параметров. Кросс плоты со значениями blocked well в зависимости от соответствующих ячеек со значением 3D параметра. Также, при выполнении задачи Model QC Property создаются карты, представляющие среднее распределение свойств и фаций.

Цель задачи Model QC Properties проверить соответствие со скважинами, и сравнить объем распределений фракций и свойств между значениями blocked wells и смоделированными параметрами.

Model QC Summary

Цель задачи the Model QC Summar y произвести QC отображения 3D моделирования свойств. Чтобы настроить данную задачу, должна быть создана и выполнена задача Volumetrics. Также, результаты, полученные из задач Model QC Wells и Model QC Properties, задача Model QC Summary извлечет результаты, относящиеся к объемным расчетам. Самыми важными результатами являются карты, отображающие среднее.

Результаты Model QC Summary

При выполнении задачи Model QC Summary должно быть доступно извлечение результатов из других задач. Также, при этом будут созданы карты из расчетов объемов. Для каждой выбранной зоны объемной задачи:

Карты:

• Общая толщина Σ zinc

• NTG (при использовании непрерывного параметра в объемной задаче)

• Net thickness Σ (NTG*zinc)?

• Средняя пористость зоны

• Pore thickness Σ (Poro*zinc)?

• HCP thickness

• Средняя водонасыщенность в контакте

• HIIP

• Структурная глубина поверхности в кровле и подошвы зоны, извлеченные из сетки

Модель QC Результатов

Задача Model QC Summary job создается для проверки качества готовой модели свойств как в конце моделирования, так и перед. В задаче создаются данные, включающие в себя графики и карты, основанные на уже существующей задаче Volumetrics. Поэтому, задача Model QC Summary создаст одинаковые данные графики и карты, как при выполнении обеих задач Model QC Wells и Model QC Properties, если выбраны одинаковые параметры, используемые в задаче Volumetrics. В задаче Model QC Summary также будут созданы карты в зависимости от выбора в задаче Volumetrics.

Контроль качества

Инструменты контроля качества

Перемасштабирование каротажа и разрешающая способность грида:

• Анализ гистограмм

• Анализ вариограмм (по вертикали)

• Отображение результатов в окне корреляции

Анализ вариограмм по вертикали:

1. Проанализируйте изначальный каротаж для определения разрешения по вертикали

2. Рассчитайте экспериментальную вариограмму в вертикальном направлении

3. Подберите Сферическую модель для экспериментальной вариограммы

4. Обоснование

5. Вертикальная дискретизация изначального каротажа обычно очень плотная

6. Вертикальный ранг определяет расстояние, в пределах которого данных коррелируются

7. Вертикальное разрешение должно быть меньше или равно ½ этого расстояния

Капиллярное давление

Капиллярное давление (Pc) формируется за счет различия плотностей флюидов, заполняющих поровое пространство, и поверхностных сил, действующих на флюиды.

С увеличением высоты над ВНК водонасыщенность уменьшается до остаточной, Pc–возрастает.

- Модель насыщения

Модель насыщения любой сформированной залежи можно разделить на три зоны: предельного насыщения (ЗПН), переходная, ниже зеркала чистой воды.

Зона предельного насыщения. Приступать к изучению модели насыщенности рекомендуется с зоны предельного насыщения. Эта зона, как правило, самая «доступная» и связана с меньшим количеством неопределённостей, она позволяет определить закономерности изменения связанной воды (Swirr) при известных ФЕС. ЗПН(зона предельного насыщения) в условиях сформировавшейся залежи характеризуется минимально возможными значениями коэффициента водонасыщенности, также важная особенность ЗПН -вся вода здесь связанная, этим обусловлены абсолютно безводные притоки УВ.

«Зеркало» свободной воды. На практике, в зависимости от исходных данных, уровень свободной воды определяется с помощью данных исследований проб нефти, либо с помощью данных замера капиллярного давления. В случае отсутствия замеров Pc можно воспользоваться методом аналогии для исследуемых отложений.

Переходная зона

Выше нулевого уровня капиллярного давления начинается переходная зона, в которой появляется нефть. Переходная зона –зона двухфазного течения флюидов, в которой относительные проницаемости по нефти и воде меньше единицы. Переходная зона выделена между «зеркалом чистой воды» и зоной предельного насыщения, а распределение насыщенности описывается J-функцией Леверетта, которая связывает ФЕС коллектора, поверхностные свойства пород, свойства флюидов и высоту над уровнем свободной воды.

Угол - интегральная хар-ка смачиваемости в сист. пористая среда - жидкость. J(s) – ф-ия Леверетта.

Наиболее часто используются следующие способы построения куба нефтегазонасыщенности для ячеек-коллекторов выше поверхности ВНК(зеркала чистой воды):

1. Наиболее простой и наименее физичный - задание одного числа (константы). Используется, например, при нехватке данных на поисковом и разведочном этапах освоения месторождения.

2. Горизонтальная интерполяция значений Кн в скважинах. Может использоваться для залежей однородного строения при отсутствии связи между Кн и другими фильтрационно-емкостными и геометрическими характеристиками резервуара. Поскольку в реальности такие геологические случаи достаточно редки, мы не рекомендуем пользоваться этим способом.

3. Послойная (стратиграфическая) интерполяция значений Кн в скважинах. Может использоваться для следующих типов ловушек:

• залежей, практически полностью расположенных в зоне предельного насыщения, где удаленность ячейки от ВНК уже не влияет на величину Кн - обычно это высокоамплитудные залежи,

• залежей, где отсутствует зависимость величины Кн от удаленности Δ Н ячейки от поверхности ВНК - высокопроницаемые однородные пласты, газовые залежи, резервуары с высокой анизотропией по проницаемости или гидрофобными коллекторами.

4. Послойная интерполяция с использованием куба пористости и зависимостей между пористостью и насыщенностью Кн, г=F(Кп), которые могут различаться для разных литофаций. Эти зависимости могут быть получены как по данным РИГИС, так и по данным керна. В последнем случае зависимость Кн=F(Кп) обычно рассчитывается из зависимости Кво=F(Кп), предполагая, что величины нефтенасыщенности Кн и остаточной воды Кво связаны как Кн=1-Кво. С использованием куба пористости и зависимостей Кн, г=F(Кп) рассчитывается куб насыщенности Кн расч. Он является окончательным если сопоставление по скважинам величин Кн по РИГИС и по кубу Кн расч. удовлетворительное.

5. Расчет куба Кн (Кв) с использованием одной зависимости величины Кв от удаленности Δ Н ячейки от поверхности ВНК - Кв=F(Δ Н). Наиболее часто этот способ используется гидродинамиками, он фактически предполагает однородность строения залежи по ФЕС и одинаковую высоту переходной зоны. Поэтому он не пригоден для более общего случая пластов неоднородного строения.

6. Моделирование залежей пластов неоднородного строения с гидрофильными коллекторами, в основном расположенных в зоне непредельного насыщения, с использованием зависимостей Кн, г=F(Кп, Δ hвнк), то есть модели переходной зоны. Этот способ учитывает зависимость распределения насыщенности в резервуаре от фильтрационно-емкостных свойств коллекторов при установлении капиллярно-гравитационного равновесия (КГР).

Строго говоря, более корректно построение зависимостей изменения водонасыщенности от ВНК (ЗЧВ) от эквивалентного радиусу поровых каналов параметра √ (Кпр/Кп), как это делается при расчете функции Леверетта, или параметра FZI. Однако, поскольку величина проницаемости обычно рассчитывается через пористость, то и модель переходной зоны в большинстве случаев формируется через зависимости Кн, г=F(Кп, Δ hвнк).

Модель переходной зоны (рис. с кривульками) формируется по данным кривых капиллярного давления, результатам интерпретации ГИС. На основе сформированных зависимостей калькулируется куб Кн, который будем называть Кн КГР.

В западной практике моделирования часто этот куб используется как окончательный при оценке запасов и для гидродинамических расчетов. В российской же практике в большинстве случаев выполняется обязательная последующая «посадка» куба Кн КГР на значения Кн в скважинах. Мы рекомендуем промежуточный вариант.

После расчета куба Кн КГР выполняется сопоставление по скважинам величин Кн по РИГИС и по кубу Кн КГР. Если сопоставление удовлетворительное (в пределах заданной средней погрешности, например, 5% относительных), то куб Кн КГР используется как окончательный. Если сопоставление неудовлетворительное, то далее выполняется перерасчет куба насыщенности, при котором созданный куб Кн КГР используется в качестве трендового при послойной интерполяции значений насыщенности по скважинам.

Газонефтяные залежи моделируются с калькулированием первоначально куба водонасыщенности Кв и с учетом наличия остаточной нефти в газовой шапке:

Кнг=1-Кв и Кг=1-Кн ост.

Запасы: Категории

A (разбуренные, разрабатываемые)

B1 (подготовленные к промышленной разработке, разрабатываемые отдельными скважинами, неразбуренные эксплуатационной сеткой скважин, разведанные, есть ТСР или ТПР)

B2 (оцененные, неразбуренные, планируемые для разбуривания проектным фондом, включая зависимый, есть ТСР или ТПР)

C1 (разведанные, нет ТСР или ТПР)

C2 (оцененные, нет ТСР или ТПР)

Ресурсы:

● D0 (подготовленные)

● Dл (локализованные)

● D1 (перспективные)

● D2 (прогнозируемые).

Оценка неопределенностей:

Технология перекрестной оценки («выколотой скважины») заключается в последовательном исключении) скважин из набора, использовавшегося при построении модели, и оценке погрешности построения модели в точках скважин.

При оценке достоверности построения модели методом перекрестной оценки (cross-validation) посредством менеджера задач (workflow) выполняется процесс многократного построения модели с последовательным исключением скважин из набора исходных данных при сохранении всех остальных настроек неизменными.

Таким образом, в районе отсутствующих («выколотых») скважин изменяются структурный каркас пласта, распределения литофаций и петрофизических свойств. Поверхности флюидных контактов, как правило, не изменяются. В качестве базового варианта используется вариант построения модели со всеми скважинами.

Изменяя настройки алгоритмов расчета при построении модели и при последующей перекрестной оценке достоверности (например, величины радиуса вертикальной и горизонтальной вариограмм при расчете куба литологии), мы будем получать, разумеется, различные базовые варианты модели и различные величины ошибки прогноза нефтенасыщенных толщин Δ hoil.

Таким образом, получаемые методом перекрестной оценки величины ошибки прогноза нефтенасыщенных толщин Δ hoil являются в определенной степени субъективными, поскольку характеризуют достоверность построения модели при заданных геологом настройках алгоритмов расчета, изменчивости геологического разреза и существующей расстановке скважин.