Файл: В. Н. Косков геофизические исследования.pdf

75 гда

с больше 0,3 Ом

м. Если мощность нефтенасыщенного пласта больше
3 м, то обязательно определяется величина

п
, если меньше 3 м, то вводят поправку k
н
= 0,98.
Для определения пористости коллекторов ПС строится зависимость
А
п.с
= f(K
п
) с использованием значения K
п
, определенного по керну изуча- емого месторождения, или зависимостей, характерных соседних, более изученных месторождений.
Определение K
п
по ГК. Для исключения влияния источника нейтро- нов в канале НГК, конструктивных особенностей измерительной аппара- туры, а также фона и скважинных условий на показания ГК используются относительное значение гамма-активности пластов-коллекторов – двойной разностный параметр

J

. В качестве опорных пластов обычно принима- ются, например, плотные известняки турнейского яруса с минимальными значениями ГК (J

min
) и глины тульского горизонта с максимальными зна- чениями ГК (J

max
) (рис. 19).
Параметр

J

рассчиты- вается по формуле min
γ
max
γ
min
γ
пл
γ
–
γ
δ
)
–
(
γ
Δ
J
J
J
J
J
J


, где J

пл
, J

max
, J

min
– значе- ние интенсивности естествен- ной радиоактивности по ГК соответственно против пла- ста-коллектора, против глин, против плотных известняков,

J

– поправка, учитывающая изменения регистрируемой интенсивности гамма- излучения в зависимости от скорости движения прибора V, постоянной времени интегрирующей ячейки

t и толщины пласта h. Поправки вво- дятся для пластов малой мощности согласно формуле h

4Vt /
3600.
Для определения K
п по ГК используют зависимость

J

= f(K
п
), для изучаемого месторождения.
Определение пористости карбонатных пород. Пористость пластов- коллекторов в карбонатных отложениях чаще всего определяется по диа- граммам НГК способом двух опорных горизонтов и по ННК-Т по кривой объемного влагосодержания W. В первом случае в качестве опорных гори- зонтов принимаются показания НГК против плотных карбонатных пород
Рис. 19. Расчет

J

по диаграмме ГК: 1 – глина;
2 – алевролит; 3 – коллектор; 4 – известняк

76
(непроницаемых известняков и доломитов) интенсивностью J
n

плот
, например, против известняков башкирского и турнейского ярусов, и пока- зания НГК против глинистых пород интенсивностью J
n

глин
, например, против глинистых пород верейского и тульского горизонтов. Пористость определяется обычно для проницаемых прослоев (показания J
n

пл
) с h = 1 м, для которых не требуется введения поправок на инерционность аппара- туры при расчете разностного параметра

J
n

. В принципе для пластов малой мощности (h

3V/3600) может быть введена поправка на инерци- онность аппаратуры.
Для получения значения

J
n

используют формулу

J
n

= (J
n

пл
– J
n

глин
)/(J
n

плот
– J
n

глин
).
Во все эти величины вводятся поправки за глинистость с кривой ГК:
J
n

пл
= J
n

пл
– k J

пл
, J
n

плот
= J
n

max
– k J

min
, J
n

глин
. = J
n

min
– k J

max
, где J
n

пл
. и J

пл
– текущие показания НГК и ГК против интерпретируемого пласта-коллектора, J
n

max
– максимальные показания НГК против плотных пород, J
n

min
– минимальные показания НГК против глин, J

max
– макси- мальные показания ГК против глин, J

min
– минимальные показания ГК против плотных пород, к – аппаратурный коэффициент.
При использовании радиокаротажной аппаратуры с ламповыми счет- чиками (ВС) k = = 0,625, со сцинтилляционными счетчиками k = 0,3 (аппа- ратура ДРСТ-1) или k = 0,2 (аппаратура ДРСТ-3).
Полная формула определения

J
n

(с поправками) имеет вид
)
–
(
)
–
(
)
–
(
)
–
(
Δ
max
γ
m
γ
min
γ
m
γ
max
γ
m
γ
γ
пл
γ
γ
kJ
J
kJ
J
kJ
J
kJ
J
J
n
n
n
n
n
in ax in пл

77
По величине пористости нефтенасыщенного прослоя определяется значение параметра пористости по зависимости Р
п
= f(K
п
), полученной по керновым данным в лаборатории физики нефтяного пласта. Далее по из- вестному значению удельного сопротивления пластовой воды

в рассчи- тывается удельного сопротивление прослоя

в.п при условии его
100 %-ного водонасыщения:

в.п
= Р
п

в
, где

в
– удельное сопротивление пластовой воды, равное 0,045 Ом

м для Пермского Прикамья. Далее по удельному сопротивлению нефтенасыщенного прослоя

н.п
(определенно- му по кривым сопротивления БКЗ или БК) и по рассчитанному значению

в.п рассчитывается параметр насыщения этого прослоя Р
н
=

н.п
/

в.п
. По зависимости Р
н
= f(K
о.в
), полученной в лаборатории физики нефтяного пла- ста, определяется коэффициент нефтенасыщенности K
н
= 1 – K
о.в проница- емого прослоя (K
о.в
– коэффициент остаточной водонасыщенности).
3.5. Решение геологических задач при машинной обработке
данных ГИС
Анализ информации, получаемой в результате проведения ГИС, тре- бует больших трудовых и временных затрат. Для ускорения процесса ин- терпретации данных ГИС и повышения точности их обработки в настоя- щее время широко используются электронно-вычислительные машины, персональные компьютеры и другие вспомогательные устройства [9, 11,
15, 22].
Задачи использования ЭВМ при интерпретации данных ГИС. Де- ятельность геолога и геофизика направлена на решение следующих геоло- гических задач, связанных с анализом данных:
– выделение геологических тел,
– расчленение разрезов,
– корреляция разрезов,
– построение прогнозных карт,
– комплексная интерпретация геологических и геофизических дан- ных,
– определение ВНК, ГЖК и т.п.
Процесс решения любой из этих задач с использованием математиче- ских методов включает в себя следующие этапы:
– постановка задачи,
– выбор объекта исследований,
– выбор описания объекта,
– задание априорной (предшествующей опыту) информации,
– оценка результата и его интерпретация.

78
Решение любой геологической задачи, с помощью ЭВМ зависит от выбора исходных данных, выбора критерия проверки, учёта априорных знаний и др. Поскольку не существует общепринятых решений этих задач, то эта часть работы проделывается неформально и всецело зависит от зна- ний, опыта, интуиции и здравого смысла специалиста.
Анализ данных проводится с целью максимального использования внешней информации, что предполагает периодический возврат к одним и тем же данным. Отсюда – шаговый принцип анализа данных, дающий воз- можность остановок и управления дальнейшей обработкой.
Перевод интерпретации материалов ГИС на ЭВМ повышает опера- тивность и надёжность обработки результатов геофизического изучения разрезов скважин, позволяет использовать весьма сложные методики обра- ботки ГИС при полном учёте всё возрастающей геофизической информа- ции. Преимуществом машинной интерпретации перед ручной является её сравнительная дешевизна. Наибольшее значение автоматизированная об- работка данных ГИС приобрела при подсчёте запасов нефти и газа и при оперативной выдаче результатов интерпретации в процессе разработки нефтяных месторождений [9, 15].
Использование ЭВМ при автоматизированной интерпретации ма-
териалов скважинных исследований. В нефтедобывающей отрасли до недавнего времени использовались ЭВМ единой системы третьего поколе- ния (ЭВМ ЕС) и системы малых ЭВМ (СМ ЭВМ). В настоящее время ин- терпретация данных ГИС в основном осуществляется на базе компьютер- ных программ. При этом наиболее широко используются в производствен- ных организациях интерактивная система обработки материалов геофизи- ческих исследований скважин INGIS, разработанная в ЦГЭ МНГП, и про- граммный комплекс GeoOffice Solver’99, разработанный в НПЦ «Тверь- геофизика». Они предназначены для проведения обработки материалов
ГИС совместно с геолого-промысловыми данными как по одной, так и по группе скважин.
Алгоритмы распознавания и системы автоматизированной обра-
ботки данных ГИС. Идентификация горных пород по данным каротажа трактуется как задача распознавания образов [15]. Общий смысл распозна- вания образов заключается в объединении некоторых сходных друг с дру- гом объектов в одну группу. Для распознавания образов с помощью ЭВМ используются алгоритмы, позволяющие осуществить так называемое обу- чение распознаванию образов. Под образом в нефтепромысловой геологии понимают класс геологических объектов, а под процессом распознавания образов – отнесение рассматриваемого объекта к одному из классов.
Метод распознавания образов используется с 60-х годов для решения на ЭВМ задач литологического расчленения разрезов скважин, выделения пластов-коллекторов и определения их характера насыщения.

79
Рассмотрим математическую постановку задачи распознавания для случая выделения двух классов. Если задано некоторое множество объек- тов, каждый из которых характеризуется набором параметров X
1
, X
2
, X
3
,...,
X
i
,...,X
n
(n-мерным вектором
Х ), которые принадлежат к двум различным классам, то необходимо найти некоторую функцию f( Х ), которая бы при- нимала положительные значения f( Х ) > 0 на объектах одного класса и от- рицательные значения f( Х ) < 0 на объектах другого класса.
В геологической интерпретации уравнение f( Х ) = 0 можно трактовать как уравнение поверхности, разделяющей пространство признаков на две части, в одной из которых концентрируются объекты 1-го класса, а в дру- гой – объекты 2-го класса.
Функцией f( Х ), наиболее полно использующей информацию, мог бы быть многочлен, в котором под X
1
, X
2
, X
3
,..., X
i
,...,X
n
понимались бы имен- но численные значения геофизических параметров. Однако, стремясь к упрощению алгоритмов распознавания, некоторые исследователи вместо использования прямых функций от численных значений X
1
, X
2
, X
3
,...,
X
i
,...,X
n
геофизических параметров используют функции от двоичных ко- довых обозначений соответствующих параметров, подобранных таким об- разом, чтобы код указывал, к какому из интервалов в области возможных значений принадлежит в данном случае значение Х
i
параметра. В некото- рых алгоритмах потери информации, обусловленные кодированием, были увеличены ещё за счёт игнорирования части связей между кодовыми обо- значениями параметров.
Впервые такая идея разделения геологических объектов на два класса
(коллекторы и неколлекторы) с помощью распознавания образов на ЭВМ была использована в 1963 году Ш.А. Губерманом в программе «Кора-3» и ее последующих модификациях – в программах «Квантованные сферы»,
«Обобщенный портрет», «Потенциальная функция».
В начале 70-х годов Ю.В. Шурубором и В.Н. Косковым была разрабо- тана программа, основанная на методе «Нелинейных дискриминантных функций». Доказано, что существенное повышение эффективности распо- знавания получается при введении дополнительных параметров, функцио- нально связанных с исходными данными, т.е. предлагается использовать гиперповерхности второго порядка при вводе параметров типа Х
i
и Х
i
X
j
Дискриминантные функции (в случае, например, если в разрезе скважины представлено пять литологических разновидностей пород – чистые кол- лекторы, глинистые коллекторы, глинистые породы, карбонатные плотные породы и терригенные плотные породы) подбирают таким образом, чтобы каждая из них отличала f1( Х ) – коллекторы от неколлекторов и принима- ла положительные значения на коллекторах; f2( Х ) – чистые коллекторы

80 от глинистых, принимая положительные значения на глинистых породах;
f3(
Х ) – глинистые породы, принимая на них положительные значения, от прочих неколлекторов; f4( Х ) – карбонатные породы от плотных терри- генных пород, принимая положительные значения на карбонатных поро- дах.
В процессе выполнения литологического расчленения в результате последовательной подстановки Х в найденные дискриминантные функ- ции приходят к одному из пяти исходов: 1) f1( Х ) > 0, f2( Х ) < 0; 2) f1( Х )
> 0, f2(
Х ) > 0; 3) f1( Х ) < 0, f3(
Х ) > 0; 4) f1( Х ) < 0, f3( Х ) < 0, f4(
Х ) < 0 или 5) f1( Х ) < 0, f3( Х ) < 0, f4( Х ) > 0, указывающих на развитие в данной точке скважины соответственно чистых коллекторов (1), глинистых кол- лекторов (2), глинистых пород (3), плотных терригенных пород (4) и кар- бонатных пород (5).
Программа «Дискриминантные функции» работает довольно эффек- тивно, но и она не свободна от некоторых недостатков громоздкого меха- низма составления дискриминантных функций и необходимость и каждый раз составлять новые функции при изменении комплекта используемых методов ГИС или набора выделяемых литологических разностей горных пород.
Все вышеперечисленные программы реализовывались на однопро- граммных ЭВМ первого поколения («Урал», «Минск-1», «Стрела», «Раз- дан-2»), основным технологическим элементом которых являлась элек- тронная лампа.
Системы интерпретации данных ГИС на ЭВМ второго поколе-
ния. К таким системам автоматизированной обработки данных ГИС отно- сятся система «Каротаж», комплекс Ц-3, комплекс ГИК-2М, системы ПГ-
2Д, СТР, «Самотлор Ц-2» и др.
Система «Каротаж» создана в институте ВНИИГеофизика (аторы:
Н.Н. Сохранов, С.М. Зунделевич и др.). Система усовершенствовалась по мере появления новых более мощных многопрограммных ЭВМ (элемент- ная база – транзисторы) – «Минск-22», БЭСМ-4 и М-222. Эта программа получила наибольшее распространение и некоторые её подпрограммы ис- пользовались в других программных системах на ЭВМ 3-го поколения.
Наиболее четко особенности программы «Каротаж» прослеживаются при решении задачи литологического расчленения разреза скважин по кривым скважинных наблюдений.
Система «Каротаж» основана на сопоставлении комплексных кодов, составленных по значениям геофизических параметров для данного интер- вала разреза скважины, с табличными комплексными кодами, характерны- ми для различных литологических разновидностей. При составлении ком- плексных кодов диапазон изменения геофизического параметра (амплиту-