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

24.06.2018
Источник: Журнал «PROнефть»

Digital core. Integration of carbonate rocks thin section stuDies with results of routine core tests 

УДК 550.822.3

С.А. Идрисова, М.А. Тугарова, д.г.-м.н., Е.В. Стремичев, Б.В. Белозеров
Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)
 
Электронные адреса: Idrisova.SA@gazpromneft-ntc.ru, Stremichev.EV@gazpromneft-ntc.ru
 
Ключевые слова: цифровой керн, петрография, карбонатный коллектор, седиментологическая модель

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

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.

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

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

Введение

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.

Алгоритм применения петрографического шаблона

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 данных1. 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

Апробация метода для создания литолого-седиментационной модели уранского лицензионного участка

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)

Заключение 

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.


1Методические рекомендации по изучению и прогнозу коллекторов нефти и газа сложного типа / Под ред. М.Х. Булач, Л.Г. Белоновской. – Л.: ВНИГРИ, 1989. – 103 с.


Авторы статьи:  С.А. Идрисова, М.А. Тугарова, д.г.-м.н., Е.В. Стремичев, Б.В. Белозеров
Научно-Технический Центр «Газпром нефти» (ООО «Газпромнефть НТЦ»)

Источник:  Журнал «PROнефть»

Возврат к списку