Петрофизические модели коллекторов на примере месторождения «Узень»

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ  И НАУКИ 

РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Федеральное государственное  бюджетное образовательное учреждение

 высшего профессионального  образования

НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ

ТОМСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ  УНИВЕРСИТЕТ

 

 

Институт – природных  ресурсов

Направление – геофизические  методы поиска и разведки месторождений    _____________полезных ископаемых

Кафедра – геофизики

 

 

 

 

 

 

 

 

ПЕТРОФИЗИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ КОЛЛЕКТОРОВ.

НА ПРИМЕРЕ МЕСТОРОЖДЕНИЯ  «УЗЕНЬ».

 

 

 

Реферат по курсу «Петрофизика»

 

 

 

 

 

 

Выполнил студент гр. з-2280         ____________  Г.А. Непомнящий

 

Проверил ассистент кафедры геофизики    ____________  С.В. Соколов

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Томск - 2012

Содержание

 

1. Введение           3
2. Петрофизическое моделирование и оценка коллекторов   5

продуктивных  пластов месторождения Узень(Казахстан).

3. Заключение          18
4. Список использованных источников      19

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1. Введение

Общая геостатическая модель месторождения нефти или газа включает в себя три главных компонента, последовательно характеризующих условия формирования пород-коллекторов, условия их залегания и изменчивость фильтрационно-емкостных свойств. Соответственно возникает три частных модели, каждая из которых описывает одну из сторон полной характеристики резервуара: литолого-седиментологическая, структурная и петрофизическая [1].

Петрофизическая модель представляет собой математическое описание объемного распределения пористости, проницаемости и люидонасыщенности коллекторов в пределах резервуара, основанное на данных непосредственных или косвенных определений указанных физических свойств по конкретным типам горных пород [2].

Как известно, существует три  главных источника информации о петрофизических параметрах коллекторов и, в частности, их фильтрационно-емкостных свойствах [3]:

1- лабораторные исследования  керна скважин, в результате  которых возможно получение непосредственных определений интересующих нас параметров (с учетом или без учета пластовых условий);

2- геофизические исследования  скважин комплексом методов, интерпретация  которых позволяет получить вероятностные оценки тех же величин (в рамках принятых интерпретационных моделей методов ГИС);

3- детальные 3-D сейсмические  исследования, позволяющие при благоприятных условиях оценить пространственное распределение пород с улучшенными коллекторскими свойствами.

Изучение методов комплексного оперативного анализа данных лабораторного изучения керна и геофизических исследований скважин используется для решения следующих задач:

· расчленения литологического разреза скважин;

· выделения пластов-коллекторов и оценки типа насыщения;

· определения глинистости коллекторов;

· количественного определения ФЕС (коэффициентов пористости, проницаемости, нефте- и газонасыщенности);

· определения положения флюидоконтактов.

Лабораторные исследования керна необходимы для получения  объективных связей физических и фильтрационно-емкостных параметров пород для последующего использования при интерпретации данных геофизических исследований скважин (ГИС) на месторождениях нефти и газа.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2. Петрофизическое моделирование и оценка коллекторов продуктивных пластов месторождения Узень.

Методика интерпретации  данных геофизических исследований скважин (ГИС) для выделения коллекторов на месторождении Узень, оценка характера насыщения и определение фильтрационно-емкостных свойств (ФЕС) были обоснованы с двух позиций.

С одной стороны, разработка методики зависит от полноты, информативности и качества стандартного комплекса геофизических исследований, большинства скважин месторождения. С другой стороны, необходимо знать модель коллектора, т.е. тип коллектора, структуру порового пространства, вещественный состав и строение скелетной и цементирующей частей, диапазон изменения основных свойств коллекторов. Эти данные получены из прямой информации – результатов исследований керна, по которым строились основные петрофизические зависимости и установлены граничные (предельные) значения емкостных и фильтрационных свойств коллекторов.

Выделение коллекторов в  юрских отложениях месторождения Узень  производилось по комплексу геофизических методов по прямым качественным и косвенным количественным признакам, обычным для терригенного разреза:

-отрицательная аномалия ПС;

-уменьшение диаметра скважины относительно номинального за счет образования глинистой корки при фильтрации промывочной жидкости в пласт;

-наличие радиального градиента электрического сопротивления по данным электрических методов с различным радиусом исследования (МБК, БК);

-уменьшение естественной радиоактивности относительно вмещающих пород.

Кроме качественных признаков  при выделении пластов-коллекторов  и оценке их эффективных толщин использовались также косвенные количественные критерии, то есть величины параметров, соответствующие границе коллектор-неколлектор, которые необходимы для выделения коллекторов в скважинах, где в комплексе отсутствуют исследования МКЗ и КВ. Основным количественным признаком, которым широко пользуются при выделении коллекторов в терригенном разрезе, являются граничные значения относительной амплитуды метода потенциалов собственной поляризации (αсп,гр). Граничное значение коллектор-неколлектор αсп,гр=0.3 было принято по данным предыдущих исследователей [4].

Для создания петрофизического обеспечения методики интерпретации  данных ГИС в продуктивных пластах месторождения Узень были использованы результаты исследований керна по 19 скважинам. Использовались следующие методики определения основных свойств [5].

1.Коэффициент общей пористости  определялся методом Мельчера  по известным удельным весам породы (δоб) и зерен (δмин), при этом: δоб – объемная плотность определялась методом парафинирования δмин –минералогическая плотность – пикнометрическим методом;

2.Коэффициент открытой  пористости определялся методом Преображенского (жидкостенасыщением).

3.Коэффициент абсолютной  проницаемости определялся на  аппарате Г–5. Образцы высверливались параллельно напластованию. Однако диаметр не всегда позволял вытачивать образцы таким образом, поэтому часть определений выполнена на перпендикулярных образцах.

4.Карбонатность определялась  на аппарате Кларка.

5.Фракционный состав определялся  по методу отмучивания глинистых  частиц последующим рассеиванием на ситах высушенного после отмучивания остатка.

6.Остаточная нефте- и  водонасыщенность определялась  на аппарате ЛП–4 (аппарат Закса).

Интерпретация данных ГИС  включает в себя количественные определения  параметров коллекторов (эффективных толщин, коэффициентов глинистости, пористости, водо-, нефте- и газонасыщенности, проницаемости, положения межфлюидных контактов) и их пространственного распределения. Использование различных методов для решения этих задач требует наличия информации по ряду параметров скелета горной породы и корреляционных связей физических (плотности, скорости пробега упругих волн, удельного электрического сопротивления и др.) и фильтрационно-емкостных (пористость, глинистость, проницаемость) свойств, которая может быть получена только по керну.

К базовым константам, необходимым  для обеспечения количественной интерпретации ГИС, относятся в первую очередь характеристики скелета горной породы (плотность скелета, скорость или время пробега упругих волн в скелете, нейтронная пористость матрицы, нейтронная пористость глинистых пород, коэффициенты уравнения Дахнова - Арчи, позволяющие рассчитывать водонасыщенность) и пластовой воды (удельное электрическое сопротивление) [6].

Определение параметров скелета  осуществляется на основе экспериментальных данных о минералогической плотности, измерений объемной плотности, открытой пористости, скорости пробега упругих волн, карбонатности.

Прямое определение плотности  скелета осуществлено построением  гистограммы распределения минералогической плотности, модальное значение которой дает искомый параметр, или корреляционно-регрессионным анализом связи объемная плотность открытая пористость. Этот вид связи дает устойчивую линейную регрессию с высоким коэффициентом корреляции, а свободный член уравнения регрессии (объемная плотность при нулевой пористости) равен плотности скелета. Аналогичным путем определена скорость или время пробега акустических волн в скелете. Регрессионная связь скорость продольных волн – открытая пористость также дает устойчивую линейную регрессию с высоким коэффициентом корреляции, а свободный член уравнения регрессии (скорость при нулевой пористости) соответствует скорости пробега волн в скелете. Обычно это значение занижено по сравнению с измерениями в скважинах за счет пластовых условий и сжимаемости пород, что сильно чувствуется для глинистых разностей и существенно слабее для песчаников.

Плотность скелета определена как медианное значение закона распределения, близкого к нормальному, и составляет для песчаников подошвы аптского яруса 2.693 г/см3 при стандартном отклонении 0.061 и коэффициенте вариации 0.004 (рис 1).

Скорость и время пробега  упругих волн в скелете определяются из корреляционной зависимости открытой пористости и лабораторных акустических измерений. Средняя скорость пробега в скелете песчаников составляет 5115.7 м/с или 195.5 мкс/м. Эта величина незначительно изменяется по площади месторождения и может служить постоянным параметром для оценки пористости по акустическому методу. Для глинистых пород необходимо вводить коррекцию за влияние пластовых условий, т.к. сжимаемость их значительно выше (рис.2).

Рис. 1. Гистограмма распределения минералогической плотности песчаников

Рис. 2. Корреляционная зависимость скорости пробега продольных волн и открытой пористости песчаников. Одной из необходимых процедур обработки данных

Одной из необходимых процедур обработки данных нейтронных методов ГИС является нормализация - переход от условных единиц измерения к единицам пористости. При этом должен быть обоснован нижний

предел по пористости, который  выбирается по наиболее вероятному значению открытой пористости плотных карбонатизированных песчаников. Для группирования данных и определения этого параметра последовательно

анализируется влияние карбонатности  на пористость пород с определением нижнего предела карбонатности, существенно влияющего на пористость, а затем с помощью статистики определяется наиболее вероятное значение открытой пористости для плотных пород [7].

Анализ поля корреляции открытой пористости и карбонатности песчаников месторождения Узень (рис. 3) показывает, что процесс карбонатизации значительно снижает пористость при достаточно большой концентрации карбонатных минералов - более 5%. При карбонатности более

17.5 % разброс пористости  становится случайным. Эта область (карбонатность более 17.5 %) характеризует нижний предел пористости плотных пород. По гистограмме на рис. 40 это значение пористости составляет 0.0496 или 4.96 % при коэффициенте вариации 0.001. Стандартное отклонение остается большим и составляет ±0.0325 за счет вероятного влияния других процессов, например, глинизации.

Для определения водонасыщенности пород при интерпретации данных ГИС широко используется уравнение Дахнова - Арчи[6], представляемое в виде:

где a, m, n - постоянные коэффициенты, зависящие от типа горной породы, Rw – удельное электрическое сопротивление пластовой воды, Rt - удельное электрическое сопротивление пласта, Кп - коэффициент пористости, Sw –водонасыщенность.

Рис. 3. Поле корреляции карбонатности и открытой пористости песчаников

Коэффициенты а, т, п определяются по данным лабораторной петрофизики – измерению параметра пористости F и параметра насыщенности RI. Эти величины определяются в лабораторных условиях по различным соотношениям сопротивлений:

где Rw - удельное электрическое  сопротивление пластовой воды, Rt – удельноеэлектрическое сопротивление пласта, содержащего флюид, Rо - удельное электрическое сопротивление породы, на 100 % насыщенной пластовой водой.

Корреляционно-регрессионный  нелинейный(обычно логарифмический) анализ связей F = f(Кп) и RI = f (Sw) позволяет оценить значения констант a, m, n (рис. 4).

Недопустимым является смещение данных по различным литологическим группам горных пород. Это приводит к значительным ошибкам в определении расчетных параметров.