Труды всероссийской научно — практической конференции «Актуальные вопросы и инновационные решения в нефтегазовой отрасли», Самара 2020 г.

ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННОЕ ЛИТО-ФАЦИАЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ С ЦЕЛЬЮ СНИЖЕНИЯ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ПРОГНОЗНЫХ РЕШЕНИЙ НА ПРИМЕРЕ ОДНОГО ИЗ ЗАРУБЕЖНЫХ АКТИВОВ РОСНЕФТИ

Носкова Е.Г., Романюк А.Н., Сосновская Е.Б.
ООО «СамараНИПИнефть», Самара

Аннотация

В данной работе рассмотрена Восточная часть Венесуэлы, проведен седиментологический анализ, создана адекватная геологическая модель, оценены перспективы продуктивных пластов, получена прогнозная карта для дальнейшего бурения скважин.

Ключевые слова: седиментологический анализ, комплексный параметр, карта рисков.

Abstract

In this paper the Eastern part of Venezuela is considered, sedimentological analysis is carried out, an adequate geological model is created, the prospects of productive formations are estimated, and a forecast map is obtained for further drilling of wells.

Keywords: sedimentological analysis, complex parameter, risk map for future drilling.

В данной работе рассмотрена восточная часть Венесуэлы, район Карабобо, который в свою очередь подразделяется на несколько блоков. Детально были изучены Блок 1 и Блок 2.

Целью работы является поиск оптимальных решений разработки Блока 2

Проблема разработки Блока 2 заключается в том, что Блок 2 относится к категории «greenfield», являющемся недостаточно изученным как данными бурения, так и сейсморазведкой, соответственно,  план размещения проектных скважин без привлечения дополнительной информации по соседним, более изученным территориям, приведет к рискам прогнозных решений. Блок охвачен редкой сетью  профилей  2д сейсмики, плотность скважин неравномерная, всего пробурена 71 скважина, и из них с отбором керна всего две.

Как решение проблемы было предложено привлечь дополнительную информацию с соседнего блока Блок 1. Блок 1 относится к категории «brownfield». В пределах блока проведена 3д сейсмика, площадь разбурена равномерной сеткой скважин, всего 854 скважины и 7 из них с отбором  керна.

На основании скважинных данных была построена седиментологическая модель. Методика состояла в анализе типа фаций, биостратиграфического анализа по керновым данным, а также анализа седиментологических колонок и каротажей.

Для уточнения седиментологической модели была разработана методика фациального  расчленения разреза. По данным ГИС был рассчитан комплексный параметр, показывающий выдержанность и качество песчаного тела по разрезу в скважине. На основании полученного комплексного параметра пропластки были разделены на 4 группы, так к 1- группе относятся супер-коллектора, а к 4- самые плохие (рис.1). Полученный комплексный параметр подтверждается результатами керна, а также седиментологическими картами.

ЛИТО-ФАЦИАЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Комплексный параметр скважины

Рис.1 – Комплексный параметр

1 группа – от 150, 2 группа – от 80 до 150, 3 группа – от 40 до 80, 4 группа – до 40.

Данный параметр был интерполирован с учетом фациальных карт по площади. В результате была построена интегрированная и непротиворечивая модель по Блокам 1 и 2, на основании которой были уточнены геологические запасы Блока 2, которые увеличились на 22%.

Так как на изучаемой территории планируется бурение, была составлена карта рисков с использованием карт нефтенасыщенных толщин по продуктивным пластам. Были выделены благоприятные и неблагоприятные зоны для дальнейшего бурения (рис.2).

В ходе анализа было выявлено, что один из проектных кустов находится в неблагоприятной зоне. Подтверждением этого являются пониженные нефтенасыщенные толщины. Также по комплексному параметру указанный куст попадает в зону плохих коллекторов. Помимо этого на Блоке 2 была выделена зона с повышенными нефтенасыщенными толщинами, которая по комплексному параметру относится к зоне супер-коллекторов. Таким образом, было предложено перенести куст из неблагоприятной зоны в более благоприятную.

Карта рисков

Рис.2 – Карта рисков

В результате была скорректирована программа бурения с учетом геологических рисков, что позволит сократить затраты до 404 млн рублей.