ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 09.11.2023
Просмотров: 333
Скачиваний: 4
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
81 да кривой ГИС) двумя граничными значениями разбивается на три группы и вместо численных значений отсчётов используются их кодовые обозна- чения: малые показания – 00, средние – 01, большие – 10. По двоичным кодам, выявленным для каждого используемого геофизического параметра по каротажным диаграммам, формируется комплексный диагностический код путём их последовательной записи. Коды, составленные по геофизиче- ским показаниям (параметрам), сравниваются с прогнозными диагностиче- скими кодами и определяют литологическую разновидность породы (её индекс) в какой-либо точке разреза.
Метод комплексных кодов позволяет полностью использовать ту часть информации о взаимозависимости геофизических параметров, кото- рая сохраняется после кодирования значений геофизических параметров.
Однако потери информации от кодирования весьма велики, поэтому при малом числе признаков возможности метода для выделения литологиче- ских разностей пород оказываются крайне ограниченными. В то же время использование большого числа параметров усложняет процесс обучения.
Кроме того, при использовании этого метода приходится решать трудней- шую проблему выбора границ между большими, средними и малыми зна- чениями каждого геофизического параметра. По аналогичной технологи- ческой схеме созданы программы ПГД-2Д, СТР, «Самотлор Ц-2», учиты- вающие конкретные промыслово-геологические условия района.
Система ГИК-2Мразработана во ВНИИНефтепромгеофизике (автор
Г.Н. Зверев). В основе алгоритма лежит идея, близкая к используемой в методе комплексных кодов. Только вместо комплексных кодов вводятся логические функции, которые можно комбинировать согласно задаваемым условиям. Логические функции являются более мобильными по сравнению с комплексными кодами. Помимо логических функций применён вероят- ностно-статистический метод для повышения эффективности программы.
Так, по формуле Байеса уточняется литологический индекс в случае неод- нозначной классификации того или иного пласта по логическим функциям и выбирается тот индекс, который дает максимальную апостериорную ве- роятность. При этом учитывается значение логических функций. В методе
ГИК-2М используется уровенная (граничная) линия для всего разреза. Это граничное значение сравнивается со значением на той или иной каротаж- ной кривой в интерпретируемой точке и ему присваивается значение 0 или
1. Затем эти ноли и единицы объединяются либо логическим сложением
(дизъюнкция), либо логическим умножением (конъюнкция). Недостатком
ГИК-2М является субъективность выбора логических функций и гранич- ных значений.
Интерактивные методы. Кросс-плоты. Визуальные образы. Отно- сительно невысокая эффективность программ распознавания при литоло- гической идентификации горных пород по данным ГИС привела многих
82 исследователей к выводу, что требуемое качество идентификации можно обеспечить только в рамках интерактивных систем автоматизированной интерпретации. Многие зарубежные интерактивные системы обработки материалов ГИС применяются как для предварительной оценки разреза, проводимой непосредственно на скважине по упрощённой программе, так и для полной комплексной интерпретации данных каротажа с целью лито- логического расчленения, определения физических параметров и т.п.
Результаты обработки представляются в виде таблиц и графиков. На всех этапах интерпретации осуществляется попарное сопоставление ре- зультатов каротажа, относящихся к одной и той же точке, с помощью кросс-плотов.
Кросс-плоты представляют собой бланк с прямоугольными координа- тами, на оси которого наносят величины каких-либо двух геофических или физических параметров. Затем поле бланка заполняют точками, относя- щимися к одной и той же глубине скважины, с конкретными значениями этих параметров. Классификация литологических разновидностей пород по определённой группе попарно коррелируемых геофизических призна- ков составляет основную идею кросс-плота. Результаты полной интерпре- тации представляют графически обычно в виде четырех колонок, в каждой из которых группируются однотипные параметры (например, компоненты литологических разновидностей пород), т.е. методической основой систем литологической интерпретации является последовательная классификация пород в разрезе скважин по отдельным свойствам, определение на каждом этапе классификации значений тех или иных параметров и посто- янное их уточнение. Построение и анализ кросс-плотов выполняются только для интервалов однород- ных по типу пород, что является ограничением при литологиче- ском расчленении, например, кар- бонатно-терригенного разреза.
Наглядная форма представления результатов обработки данных
ГИС в виде кросс-плотов очень удобна для анализа (рис. 20).
Обработка геофизической информации ведётся с использо- ванием, разрабатываемых разны- ми фирмами автоматизированных систем, характерных для времени их появления, развития вычисли-
Рис. 20. Кросс-плот для определения литологии горных пород
83 тельной техники и математических методов обработки. В середине 70-х годов наиболее развитыми были системы Saraband и Coriband (фирма
«Шлюмберже») и системы Prolog и Epilog (фирма «Дрессер Атлас»). В 80- е годы появились системы Global (шлюмберже) и ULTRA (фирма
«Герхарт»).
Система CORIBAND (Complex Reservoir Interpretation by Analysis of
Neut-ron and Density) реализует методику комплексной интерпретации данных с помощью нейтронных и плотностных методов совместно с мето- дами пористости, сопротивления и глинистости. Входными параметрами являются: диаграммы плотностного (ГГК), нейтронного (НГК) и акустиче- ского (АК) методов, индукционного (ИК) и экранированного зонда (БК) при определении пористости и ПС, ГК и каверномера для оценки глини- стости. Одна из основных задач интерпретации данных в этой системе – определение литологии породы с помощью ГГК, НГК и АК. Анализ про- водят последовательно с помощью нескольких кросс-плотов: водородосо- держание (НГК) – плотность (ГГК), пористость по керну – пористость по
АК, водородосодержание (НГК) – пористость по АК.
Базовой кривой кросс-плота является кривая для известняка (см. рис. 20), поскольку эталонирование нейтронной аппаратуры произведено на модели того же минерального карбонатного состава. По этой кривой можно определить нейтронную пористость, равную истинной пористости породы. Кривые для доломита и песчаника смещены относительно линии известняков за счёт того, что различие в химическом составе пород влияет на величину нейтронной пористости, определённой по НГК на известняке.
Области, заключённые между кривыми, соответствуют породам со сме- шанным составом скелета породы: известняк – песчаник, известняк – до- ломит, песчаник – доломит (см. рис. 20).
Метод визуальной диагностики – метод визуального образа при ин- терактивной интерпретации материалов ГИС предложил А.Е. Кулинкович, считающий что весьма эффективно будет работать такая программа авто- матической обработки кривых ГИС на ЭВМ, которая представляет геоло- гические объекты (пласты горных пород) в наглядной форме – с выводом на дисплей. Набор признаков, например, при литологическом расчленении разреза скважины представляется в виде таких интервалов диаграмм, кото- рые по своим конфигурациям и являются «визуальными образами» геоло- гических пластов горных пород. Располагая эталонными наборами «обра- зов», соответствующих различным типам выделяемых пластов, можно проводить диагностику, сопоставляя визуальный образ пласта определён- ного типа с диаграммами эталонных групп. Диаграммы визуального образа дают возможность интерпретатору наглядно представить разрез скважины, проанализировать его и ввести соответствующие изменения в литологиче- скую колонку в интерактивном (диалоговом) режиме.
84
1 ... 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Корреляция разрезов скважин по данным ГИС. Для эффективной эксплуатации нефтяных залежей необходимо иметь представление о их геологическом строении и добывных возможностях скважин. Большая часть геологических и геофизических наблюдений, проводится по стволу скважины, которая пересекает пласты горных пород. Поскольку при циф- ровой записи ГИС фиксирует какой-либо параметр через каждые 20 см, то эти измерения носят локальный (точечный) характер. Локальные замеры производятся для получения геопараметров, всесторонне описывающих объект исследования (форма, размеры, условия залегания геологических тел, их геофизические, геохимические и др. характеристики).
Проблема локальности порождает проблему экстраинтерполяции и детальности, и для того, чтобы охарактеризовать месторождение как связ- ный пространственный объект, требуется перейти от результатов локаль- ных наблюдений и измерений к целостной, полноопределённой модели изучаемого месторождения, выполнить экстраинтерполяцию промыслово- геофизических данных на межскважинные пространства.
Объём месторождения, непосредственно вскрытый скважинами, по сравнению с объёмом всего изучаемого объекта (месторождение, залежь) ничтожно мал. Сам объект, как правило, отчётливо стратифицирован и его изменчивость особенно велика в вертикальном направлении. Интенсив- ность такой изменчивости и крайне малый объём информации о самом объекте делает задачу экстраинтерполяции скважинных данных на меж- скважинные пространства очень неопределённой и трудноразрешимой.
Однако в связи со стратифицированностью объекта и значительно мень- шей интенсивностью его латеральной изменчивости по сравнению с вер- тикальной, степень неопределённости задачи можно существенно снизить, заменив экстраинтерполяцию, выполняемую в трехмерном пространстве, на экстраинтерполяцию, выполняемую в двумерном пространстве. Это до- стигается за счёт расчленения изучаемого месторождения и вмещающего его блока земной коры на отдельные слои, пласты или пачки, рассматрива- емые при выполнении экстраинтерполяции в качестве двумерных плоских тел. Только приняв модель слоистого строения осадочной толщи, можно ставить задачу литологической корреляции – идентификации одного и того же пласта в различных скважинах.
При традиционной «ручной» методике геологической интерпретации материалов ГИС задача детальной корреляции разрезов в определённой мере решается попутно с выполнением литологической интерпретации. На
ЭВМ же литолого-стратиграфическое расчленение разреза скважин как единую задачу решить не удалось, так как существующие автоматизиро- ванные системы обработки материалов ГИС обычно решают вопросы ли- тологической идентификации и стратиграфической индексации разреза в отрыве друг от друга, зачастую в явной или скрытой форме полностью пе-
85 рекладывая корреляцию разрезов на человека, управляющего работой ав- томатизированной системы.
В настоящее время наиболее широко используются известные алго- ритмы корреляции, предложенные В.А. Бадьяновым и Ш.А. Губерманом
[15].
Алгоритмы межскважинной корреляции разрезов скважин, базирую- щиеся на идее геолого-статистического разреза (ГСР), предложены
В.А.Бадьяновым и др. Системный характер этих алгоритмов достаточно очевиден: он выражается в последовательном применении декомпозици- онного (расчленение разреза каждой скважины на слои и «расписывание» пластов, выделенных на сводном разрезе, по отдельным скважинам) и ин- тегративного (построение сводного разреза) подходов. Авторы этого алго- ритма считают, что существующую в нефтепромысловой геологии и про- ектировании разработки нефтяных месторождений задачу по оценке и учё- ту реальной структурно-морфологической сложности природных резерву- аров нефти следует решать при детальном расчленении и корреляции раз- резов скважин. Достаточными исходными данными для решения этой за- дачи являются сведения об отметках границ продуктивного горизонта и проницаемых пропластков. Поэтому был разработан алгоритм эвристиче- ского характера, с помощью которого выбирается модель напластования геологического объекта, а затем в рамках выбранной модели строится гео- лого-статистический разрез, оценивается его ритмичность ГСР и выделя- ются границы ритмов, идентифицируются пропластки в изучаемых сква- жинах в соответствии с выделенными ритмами и, наконец, выбирается мо- дель напластования для каждого ритма. Методика построения ГСР сводит- ся к нахождению хотя-бы одной корреляционной поверхности, располо- женной как можно ближе к продуктивному горизонту: лучше, когда это чёткий репер. Для этого проводится попарное сопоставление разрезов скважин с ГСР и вычисляется коэффициент взаимосвязи, т.е. вероятность появления коллектора и неколлектора. Сам же ГСР представляет собой дифференциальную кривую распределения относительного содержания
(вероятности появления) коллекторов и даёт обобщённую картину строе- ния исследуемого геологического объекта по разрезу. Пропластки кон- трольной скважины относятся к какому-либо ритму по критериям про- странственной близости, в результате чего множество пропластков коллек- тора разбивается на подмножества, соответствующие ритмам (пластам). В итоге продуктивный горизонт расчленяется на пласты и устанавливается их взаимооднозначное соответствие, чем достигается пообъектная корре- ляция.
Авторы чисто композиционного алгоритма корреляции разрезов скважин Ш.А. Губерман, О.И. Баринова и другие при корреляции пластов горных пород в осадочных толщах преследовали две цели: