Актуальность работы обусловлена тем, что в ближайшие годы предстоит наиболее полно изучить нефтегазоносность глубокопогруженных отложений осадочного чехла, залегающих на глубинах более 4 км. Одним из методов, который позволяет решить данную задачу наиболее эффективно, является построение вероятностно-статистических моделей. При этом применяются сравнение средних значений и плотностей распределения (статистики – t и χ2), корреляционный анализ, регрессионный анализ, в том числе пошаговый, а также дискриминантный анализ. В результате этих расчетов определены принципиальные различия в тектонических условиях формирования исходных концентраций органического углерода ( и ) С орг до начала процессов генерации углеводородов (УВ) для изучаемых типов органического вещества (ОВ) – сапропелевого, смешанного и гумусового. Сравнение средних значений и С орг позволило установить наличие статистических различий между типами ОВ в глубокопогруженных отложениях Верхнепечорской впадины. Поскольку данная структура имеет типичное для краевых прогибов асимметричное строение, проведено сравнение двух тектонических зон – западной и восточной, отвечающих внешнему и внутреннему ее бортам. Корреляционный анализ показал, что между изучаемыми показателями наблюдаются связи различной степени тесноты и направленности. С помощью линейного дискриминантного анализа по комплексу тектонических показателей установлена дифференциация по типам ОВ и тектоническим зонам. Выполненный пошаговый регрессионный анализ подтвердил существенное различие в процессах накопления ОВ сапропелевого и гумусового типов, а также в западных и восточных районах впадины. Таким образом, статистический анализ показал определяющую роль тектонических факторов в процессах формирования концентраций и С орг . Кроме того, были построены уравнения регрессии, описывающие зависимости и С орг от тектонических показателей, позволяющих прогнозировать эту важнейшую характеристику нефтегазоматеринских пород.
Идентификаторы и классификаторы
Верхнепечорская впадина – одна из северных впадин Предуральского краевого прогиба, осадочный бассейн тектонической природы между складчатым сооружением Урала и Тимано-Печорской плитой. Строение верхних горизонтов осадочного чехла хорошо изучено – месторождения углеводородов (УВ) разрабатываются с 60-х гг. прошлого века, но глубокопогруженные отложения (глубже 4 км, возраст не моложе средневизейского) остаются неравномерно и недостаточно исследованными.
Список литературы
- Белоконь, А.В. Моделирование тектонической и температурной истории района бурения Тимано-Печорской глубокой опорной скважины / А.В. Белоконь //
Вестник Пермского государственного технического университета. – 2000. – №3. – С. 71–76. - Галкин, В.И. Влияние историко-генетических факторов на нефтегазоносность / В.И. Галкин, И.А. Козлова // Вестник Пермского университета. Геология. –
- – Вып. 4. – С. 8–18.
- Галушкин, Ю.И. Моделирование осадочных бассейнов и оценка их нефтегазоносности / Ю.И. Галушкин. – М.: Научный мир, 2007. – 456 с.
- Кочнева, О.Е. Перспективы нефтегазоносности глубокопогруженных отложений Верхнепечорской впадины по данным бассейнового моделирования /
О.Е. Кочнева, Т.В. Карасева, Е.А. Кузнецова // Нефтяное хозяйство. – 2015. – № 3. – С. 14–16. - Кузнецова, Е.А. Особенности геологического строения и формирования нефтегазоносности в районе Вуктыльского надвига / Е.А. Кузнецова, Т.В. Карасева //
Недропользование. – 2017. – Т. 16, № 4. – C. 313–320. DOI: 10.15593/2224-9923/2017.4.2 - Пестерева, С.А. Историко-генетическое моделирование эволюции осадочного чехла в районах развития глубокопогруженных отложений Тимано-Печорского
нефтегазоносного бассейна / С.А. Пестерева, С.Г. Попов, А.В. Белоконь // Вестник Пермского университета. Геология. – 2011. – Вып. 2. – С. 8–19. - Allen, A.Ph. Basin analysis: principles and application to petroleum play assessment / A.Ph. Allen, J.R. Allen. – 3 ed. – Wiley-Blackwell, 2013. – 619 p.
- Basin and petroleum system modeling / M.M. Al-Hajeri, M. Al Saeed, J. Derks [et al.] // Oilfield Rewiew. – 2009. – Vol. 21, iss. 2. – P. 14–29.
- Fold-thrust belts at peak oil / D. Roeder, G.P. Goffey, J. Craig [et al.] // Hydrocarbons in contact belts. – London: Geological Society, 2010. – Vol. 348. – P. 7–31.
DOI: 10.1144/SP348.2 - Hantschel, T. Fundamentals of basin and petroleum systems modeling. – Berlin: Springer-Verlag, 2009 / T. Hantschel, A. Kauerauf. – 476 p. DOI: 10.1007/978-3-540-72318-9
- Incidence and importance of tectonics and natural fluid migration on reservoir evolution in foreland fold-and-thrust belts / F. Roure, R. Swennen, F. Schneider [et al.] //
Oil and Gas Science and Technology Revue de l’IFP. – 2005. – Vol. 60, № 1. – P. 67–106. DOI: 10.2516/ogst: 2005006 - Integrated charge and seal assessment in the Monagas fold and thrust belt of Venezuela / M. Neumaier, R. Littke, T. Hantschel [et al.] // AAPG Bulletin. – 2014. –
Vol. 98, №7. – P. 1325–1350. DOI: 10.1306/01131412157 - Kuznetsova, Е.А. Description and prospects of oil and gas potential of the Middle Devonian – Lower Frasnian complex of the south-east of the Timan-Pechora
province / Е.А. Kuznetsova // IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. – 1021 – 012036. DOI: 10.1088/1755-1315/1021/1/012036 - Maerten, L. Chronologic modeling of faulted and fractured reservoirs using geomechanically based restoration / L. Maerten, F. Maerten // Technique and industry
applications: AAPG Bulletin. – 2006. – Vol. 90, № 8. – P. 1201–1226. DOI: 10.1306/02240605116 - Magoon, L.B. The Petroleum system: from source to trap / L.B. Magoon, W.G. Dow. – Tulsa, Oklahoma: AAPG, 1994. – 655 p. DOI: 10.1306/M60585
- Nemcok, M. Thrustbelts. Structural architecture / M. Nemcok, S. Schamel, R. Gayer // Thermal Regimes and Petroleum Systems. – 2009. – 527 p.
DOI: 10.2113/gscanmin.44.6.1563 - PetroMod petroleum system modeling // Schlumberger Information Solutions. – 2011. – № 10. – 256 р.
- Schneider, F. Basin modeling in complex area: examples from Eastern Venezuelan and Canadian Foothills / F. Schneider // Oil and Gas Science and Technology. –
- – Vol. 58, № 2. – P. 313–324. DOI: 10.2516/ogst:2003019
- Дьяконов, А.И. Оценка газонефтяного потенциала автохтонов и аллохтонов Предуральского краевого прогиба на эволюционно-генетической основе /
А.И. Дьяконов, Т.А. Овчарова, С.В. Шелемей. – Ухта: УГТУ, 2008. – 76 с. - Кузнецова, Е.А. Влияние скорости осадконакопления на нефтегазоносность отложений юго-восточных районов Тимано-Печорской нефтегазоносной
провинции / Е.А. Кузнецова // Новые направления нефтегазовой геологии и геохимии. Развитие геологоразведочных работ. – 2019. – С. 293–298. - Кузнецова, Е.А. Использование вероятностно-статистических методов для анализа глубокопогруженных отложений Верхнепечорской впадины /
Е.А. Кузнецова, В.И. Галкин // Недропользование. – 2023. – Т. 23, № 1. –С. 11–17. DOI: 10.15593/2712-8008/2023.1.2 - Peters, K.E. The Biomarker Guide: Vol. 2, Biomarkers and Isotopes in Petroleum Systems and Earth History / K.E. Peters, C.C. Walters, J.M. Moldowan. – Cambridge,
- – 1155 р. DOI: 10.1017/CBO9781107326040
- Вирстюк, А.Ю. Применение регрессионного анализа для оценки эффективности работы нефтяных скважин с парафинистой нефтью / А.Ю. Вирстюк, В.С. Микшина //
Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2020. – Т. 331, № 1. – С. 117–124. DOI: 10.18799/24131830/2020/1/2453 - Вистелиус, А.В. Основы математической геологии / А.В. Вистелиус. – Л.: Недра, 1980. – 389 с.
- Галкин, В.И. Разработка статистических моделей для прогноза поглощений по характеристикам разрывных нарушений / В.И. Галкин, Д.В. Резвухина //
Недропользование. – 2021. – Т. 21, № 3. – C. 102–108. DOI: 10.15593/2712-8008/2021.3.1 - Давыденко, А.Ю. Вероятностно-статистические методы в геолого-геофизических приложениях / А.Ю. Давыденко. – Иркутск, 2007. – 29 с.
- Девис, Дж. Статистика и анализ геологических данных / Дж. Девис. – М.: Мир, 1977. – 353 с.
- Девис, Дж.С. Статистический анализ данных в геологии / Дж.С. Девис. – Кн. 1. – М.: Недра, 1990. – 319 с.
- Девис, Дж.С. Статистический анализ данных в геологии / Дж.С. Девис. – Кн. 2. – М.: Недра, 1990. – 426 с.
- Дементьев, Л.Ф. Математические методы и ЭВМ в нефтегазовой геологии / Л.Ф. Дементьев. – М.: Недра, 1987. – 264 с.
- Дементьев, Л.Ф. Применение математической статистики в нефтепромысловой геологии / Л.Ф. Дементьев, М.А. Жданов, А.Н. Кирсанов. – М., 1977. – 255 с.
- Дрейпер, Н. Прикладной регрессионный анализ / Н. Дрейпер, Г. Смит. – М.: «Диалектика», 2017. – 912 с.
- Кошкин, К.А. Разработка вероятностных моделей зонального прогноза нефтегазоносности центральной части Пермского свода по структурно-мощностным
критериям / К.А. Кошкин, И.А. Татаринов // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Недропользование. – - – Т. 21, № 1. – С. 2–8. DOI: 10.15593/2712-8008/2021.1.1
- Кривощеков, С.Н. Разработка вероятностно-статистической методики прогноза нефтегазоносности структур / С.Н. Кривощеков, В.И. Галкин, А.С. Волкова //
Нефтепромысловое дело. – М.: ВНИИОЭНГ, 2010. – № 7. – С. 28–31. - Михалевич, И.М. Применение математических методов при анализе геологической информации (с использованием компьютерных технологий: Statistica) /
И.М. Михалевич. – Иркутск: ИГУ, 2006. – 115 с. - Поморский, Ю.Л. Методы статистического анализа экспериментальных данных: монография / Ю.Л. Поморский. – Л., 1960. – 174 с.
- Поротов, Г.С. Математические методы моделирования в геологии / Г.С. Поротов. – СПб.: Изд-во Санкт-Петербур. гос. горн. ин-та (техн. ун-та), 2006. – 223 с.
- Путилов, И.С. Разработка технологий комплексного изучения геологического строения и размещения месторождений нефти и газа / И.С. Путилов. – Пермь:
Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2014. – 285 с. - Татаринов, И.А. Вероятностно-статистическая оценка зональной нефтегазоносности Пермского свода по геохимическим критериям / И.А. Татаринов //
Недропользование. – 2022. – Т. 22, № 1. – C. 2–8. DOI: 10.15593/2712-8008/2022.1.1 - Чини, Р.Ф. Статические методы в геологии: пер. с англ. / Р.Ф. Чини. – М.: Мир, 1986. – 189 с.
- Шарапов, И.П. Применение математической статистики в геологии. Статистический анализ геологических данных / И.П. Шарапов. – М.: Недра, 1971. – 246 с.
- Ядзинская, М.Р. Математические методы в гидрогеологии и инженерной геологии / М.Р. Ядзинская. – Пермь: ПГНИУ, 2022. – Ч. 1. – 93 с.
- Ядзинская, М.Р. Математические методы в гидрогеологии и инженерной геологии / М.Р. Ядзинская. – Пермь: ПГНИУ, 2022. – Ч. 2. – 92 с.
- Amanat, U. Chaudry. Oil well testinghanbook / U. Chaudry Amanat // Advanced TWPSON Petroleum Systems Inc. – Houston, 2004. – 525 p.
- Friedman, J. Regularized discriminant analysis / J. Friedman // Journal of the American Statistical Association. – 1989. – Vol. 84. – P. 165–175. DOI: 10.2307/2289860
- Horne, R.N. Modern well test analysis: A computer Aided Approach / R.N. Horne. – 2nd ed. – Palo Alto: PetrowayInc, 2006. – 257 p.
- Johnson, N.L. Statistics and experimental design / N.L. Johnson, F.C. Leone. – New York–London–Sydney–Toronto, 1977. – 606 p.
- Montgomery, D.C. Introduction to liner regression analysis / D.C. Montgomery, E.A. Peck. – New York: John Wiley & Sons, 1982. – 504 p.
- Tan, P.N. Introduction to data mining / P.N. Tan, M. Steinbach, V. Kumar. – Boston: Pearson Addison Wesley, 2005. – 769 p.
- Tiab, D. Modern core analysis. Vol. 1. Theory, core laboratories / D. Tiab. – Houston, Texas, 1993. – 200 p.
- Watson, G.S. Statistic on spheres / G.S. Watson. – New York: John Wiley and Sons, Inc., 1983. – 238 p.
- Yarus, J.M. Stochastic Modeling and Geostatistics. Principles, Methods, and Case Studies / J.M. Yarus, R.L. Chambers // AAPG Computer Applications in Geology
Series. – № 3. – Tulsa: American Association of Petroleum Geologists, 379 p
Выпуск
Другие статьи выпуска
Прогнозирование добычи нефти играет важную роль в эффективной разработке месторождения нефти. Это помогает скорректировать действующую систему разработки месторождения. Детальное и точное прогнозирование уровня добычи нефти необходимо для оценки экономической и технологической эффективности разработки месторождения нефти. Прогнозирование уровня добычи можно осуществить различными способами. Одним из таких может быть использование специального программного обеспечения (tNavigator и др.). Использование данного программного обеспечения иногда сопряжено с длительными расчетами, поэтому для оперативного прогнозирования уровня добычи возможно использование других инструментов, таких как машинное обучение.
Использование машинного обучения и искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли приобретает все большую популярность в последние годы, поскольку, используя исторические данные по добыче, возможно прогнозирование уровней добычи нефти/жидкости. Кроме того, для аналогичных целей могут быть использованы аналогичные месторождения со схожими геологическими характеристиками и историей эксплуатации. Помимо использования машинного обучения и искусственного интеллекта, в качестве инструмента прогнозирования возможно применение анализ кривой падения.
Учитывая важность прогнозирования с точки зрения стратегического планирования, предлагается широкий спектр методов для получения точных прогнозов, основанных на характере доступных данных и вычислительной мощности. В данной статье представлен всесторонний анализ инструментов, используемых для долгосрочного прогнозирования добычи нефти, включая алгоритмы машинного обучения и анализ кривой падения добычи (DCA). Представлены результаты применения модели с долговременной и кратковременной памятью и ее практическая применимость на примере ее использования на скважине кандидате.
По мере увеличения численности населения на планете растет также и потребность в энергии, которую исторически в основном получают от углеводородов. Невзирая на масштабные инвестиции в сферу возобновляемой энергии с целью снижения зависимости от исчерпаемых источников энергии, нефтяная отрасль до сих пор играет существенную роль в современном мире и, согласно предположениям специалистов, данный тренд будет оставаться неизменным на протяжении еще нескольких десятилетий. Однако, учитывая уменьшение запасов углеводородных месторождений, специалисты активно работают над разработкой новых способов и современных технологий, способных технологически и экономически увеличить эффектиновность добычи нефти.
Одним из таких методов, способствующих повышению нефтеотдачи, является снижение массовой доли минералов, в том числе соли, содержащейся в составе закачиваемой в пласты жидкости для поддрежания пластового давления. Результаты данного исследовательского проекта показывают, что при уровне минерализации, равной 0,02 %, количество нефтеотдачи составило 26,1 %, при этом базовый вариант заводнения составляет 22,2 %. К тому же показатели при применении полимера и полимерных поверхностно-активных веществ оказались 28,1 и 31,2 % (самый высокий показатель).
Поднимается вопрос определения свойств горных пород различной насыщенности флюидами и связи изменений этих свойств от стадии разработки месторождения нефти. Приведен минеральный состав исследуемых глинистых образцов пород-коллекторов нефти. Описан процесс изменения прочностных и упругих свойств породы от различной насыщенности керосином и водой. Приведены графики зависимостей предела прочности при одноосном сжатии, модуля упругости и коэффициента Пуассона для пород различной насыщенности флюидами. Снижение прочности и модуля упругости образцов породы при полном замещении керосина водой достигает 15–20 %, а в сравнении с результатами, полученными для образца в воздушно-сухом состоянии, снижение этих же свойств достигает 30–40 %. Исходя из проведенных теоретических и практических исследований, становится очевидной необходимость определения прочностных и упругих свойств горных пород в зависимости от их насыщенности в реальных условиях на месторождении. Приведены результаты фильтрационных исследований для образцов глинистых пород. Установлено, что снижение пластового давления способствует необратимому снижению проницаемости исследованных глинистых пород. Отсюда следует, что внедрение систем поддержания пластового давления на месторождении необходимо осуществлять как можно раньше. Приведен пример расчета относительных фазовых проницаемостей, распределения давления в пласте при постоянном дебите, построены графики распределения фронта вытеснения нефти водой по годам разработки месторождения при плоскорадиальном притоке в скважину. Приведены зависимости коэффициента упругоемкости и пьезопроводности породы от насыщенности флюидами. Полученные результаты и установленные зависимости рекомендуется использовать при прогнозировании изменения прочностных, упругих и фильтрационно-емкостных свойств глинистых пород порового типа на различных стадиях разработки месторождений нефти, в том числе для планирования проведения геолого-технологических мероприятий.
Анализируется проблема изменчивости абсолютной проницаемости карбонатного сложнопостроенного коллектора в вертикальном и латеральном направлениях. В рамках работы проведен детальный анализ всего имеющегося кернового материала изучаемого карбонатного объекта. По результатам исследований полноразмерных образцов керна установлено, что изменчивость абсолютной проницаемости зависит от типа карбонатной породы, которая может быть осложнена вторичными изменениями, такими как наличие трещиноватости и кавернозности. Описанный в данной работе методический подход позволил произвести типизацию сложнопостроенного карбонатного коллектора, выделяя несколько типов плотных, низкопористых, пористых, кавернозно-пористых, трещиноватых пород. Выявлено, что каждый тип карбонатного коллектора имеет определенную корреляцию с параметром проницаемости и ее изменчивости в различных направлениях пласта. Установлено, что доля типов карбонатного коллектора значительно отличается от скважины к скважине, следовательно, данный факт оказывает влияние на фильтрационные процессы, на степень и равномерность выработки, а также на темпы обводнения скважин. Следующим этапом работы осуществлен учет изменчивости параметра проницаемости в действующей геолого-гидродинамической модели изучаемого объекта путем создания кубов абсолютной проницаемости в направлениях Y и Z через систему множителей согласно выявленным корреляционным зависимостям. Оценка эффективности представленного метода типизации и учета изменчивости проницаемости осуществлена путем сопоставления результатов моделирования с фактическими промысловыми данными. Всего рассмотрено два варианта реализации геолого-гидродинамической модели продуктивного карбонатного пласта. Первый вариант модели подразумевает стандартный способ создания, второй вариант соответствует разработанному методическому подходу. При сопоставлении выявлено, что геолого-гидродинамическая модель, созданная с учетом типизации и соответствующей ей изменчивости, с более высокой точностью воспроизводит фактическую добычу.
Рассматривается один из аспектов формирования углеводородного потенциала основной нефтегазоматеринской толщи (НГМТ) верхнедевонско-турнейского возраста в разрезе осадочного чехла территории Пермского края. Предметом изучения являются основные химико-битуминологические характеристики рассеянного органического вещества (РОВ) пород данной толщи. Выборка параметров, собранная для изучения толщи, содержит более чем 4300 определений. Основной целью исследования является дифференциация рассеянного органического вещества пород в зависимости от распределения величин битумоидного коэффициента и степени обогащенности толщ органическим углеродом. По условиям формирования верхнедевонско-турнейская толща пород характеризуется максимальным развитием на данной территории благоприятных геохимических фаций, в условиях которых происходит преобразование РОВ в углеводороды нефтяного ряда. Статистический анализ средних значений химико-битуминологических параметров подтвердил сингенетичность РОВ вмещающей породе с высокой степенью преобразованности и обогащенности миграционно-способными битумоидами, что позволяет считать данную толщу нефтегазогенерировавшей и обеспечившей формирование нефтегазоносности разреза. Далее, опираясь на фундаментальные исследования, в частности зависимость Успенского- Вассоевича, была впервые количественно обоснована дифференциация РОВ девонско-турнейской толщи на сингенетичное, смешанное и эпигенетичное. Исследуя выборку методами регрессионного и дискриминантного анализов, было показано, что выделенные типы РОВ, статистически различны по соотношению параметров С орг и β, что доказывает их отношение кбитумоидам различного типа. Для каждого выделенного типа РОВ в объеме стратиграфических подразделений основной НГМТ были также статистически установлены различные типы соотношений исследуемых параметров С орг и β. В результате проведения исследований автором установлено индивидуальное процентное распределение типов РОВ для каждого горизонта верхнедевонско-турнейской нефтегазоматеринской толщи и статистически доказано их различие по соотношению С орг и β, характеризующих индивидуальную интенсивность и направленность процессов преобразования битумоидов в микронефть. Установлено, что в этой толще максимально широким развитием эпигенетических битумоидов характеризуется собственно доманиковый горизонт.
Издательство
- Издательство
- ПНИПУ
- Регион
- Россия, Пермь
- Почтовый адрес
- 614990, Пермский край, г. Пермь, Комсомольский проспект, д. 29
- Юр. адрес
- 614990, Пермский край, г. Пермь, Комсомольский проспект, д. 29
- ФИО
- ТАШКИНОВ АНАТОЛИЙ АЛЕКСАНДРОВИЧ (ИСПОЛНЯЮЩИЙ ОБЯЗАННОСТИ РЕКТОРА)
- E-mail адрес
- rector@pstu.ru
- Контактный телефон
- +7 (342) 2198067
- Сайт
- https://pstu.ru